随着经济和社会的飞速发展，各经济实体间的关系日趋紧密和复杂，如何有效地保障利益分配合理化和解决合作与交往中的矛盾冲突已成为社会各方关注的焦点。谈判作为优化分配和缓解矛盾冲突的有效手段，已经成为经济活动中不可缺少的组成部分。为了提高谈判效率和最大可能地保证谈判的公平性、合理性，自动谈判技术自世纪90年代中期以后出现以来得到了国内外众多学者的追捧，由于应用的理论和采用的技术的差别，使自动谈判技术的研究分为了谈判规则研究、决策模型研究和自动谈判实现技术研究等众多方向，但研究活动普遍存在着集中于相对简单的谈判形式和大都处于试验和理论研究阶段等不足，缺乏商业应用性，这严重影响了自动谈判技术的应用和推广进程。
　　 本文在充分参考了国内外相关研究成果的基础上，针对经济活动谈判的具体特点，构建了基于改进遗传算法的面向Agent多议题自动谈判系统模型，并运用计算机技术对模型进行了实现，这将为自动谈判技术的进一步应用和推广打下良好的基础。
　　 本文的主要工作包括：
　　 (1)完善了自动谈判的逻辑推理和效用决策理论；在自动谈判技术中，提高各自动谈判方的逻辑推理和合理决策能力，是提高谈判效率和保障谈判活动公平合理的有效途径，本文将逻辑推理理论和多属性效用决策理论与Agent技术有效结合，极大地改善了谈判的效果。
　　 (2)对遗传算法进行了改进本文在充分借鉴国内外相关遗传算法改进和应用成果的基础上，提出了应用Claude Elwood Shannon的熵理论对遗传算法进行了改进，根据相关文献论述，算法的收敛速度和稳定性都得到了提高。
　　 (3)对面向Agent的多议题自动谈判系统进行了实现本文设计了面向Agent多议题自动谈判系统的相关图例，其中包括类图、顺序图和协作图等，并应用Java技术中的JADE技术对系统进行了实现。
　　 (4)结合商务谈判具体问题对自动谈判系统进行了仿真实验，对系统的合理性和实用性进行了验证。