GA与Agent结合的自动谈判策略研究

"基于GA和Agent组合自动谈判方案的研究 (2007年)" 是一篇自然科学领域的论文，探讨了如何利用遗传算法（GA）和Agent技术来构建自动谈判模型，以实现谈判双方的双赢。 正文: 这篇论文深入研究了基于Agent的自动谈判策略，旨在优化谈判过程并确保所有参与者都能获得满意的收益。首先，作者分析了Agent的基本性能特征和工作原理，强调Agent在智能决策和自主交互中的优势，使其成为解决复杂谈判问题的理想工具。Agent能够代表个体或组织，通过模拟人类谈判策略，在谈判过程中自主决策，以最大化其利益。 接着，论文对谈判收益问题进行了探讨，这是自动谈判的核心问题。通过建立自动谈判的数学模型，作者明确了模型中的关键参数，这些参数包括但不限于每个Agent的偏好、需求、策略以及谈判的目标。在模型中，谈判的目标是找到一个平衡点，使得双方都能接受协议，这通常是一个非零和博弈的问题。 论文进一步提出了利用遗传算法来求解这个自动谈判模型。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，适用于解决复杂的优化问题。作者详细讨论了算法的编码方式，这是将问题转化为适合遗传算法处理的形式。此外，他们还研究了如何设置算法的关键参数，如种群大小、交叉概率和变异概率，以确保算法的有效性和效率。 在求解过程中，遗传算法通过迭代和适应度函数来寻找最优解。论文分析了这一过程，表明这种方法可以逐步优化谈判模型，不断调整策略以达到最佳的谈判结果。通过实验，结果显示这种方法能够使参与谈判的Agent双方都能达到满意的状态，实现了双赢，从而验证了所提自动谈判方案的有效性和合理性。 最后，关键词包括“代理商”、“自动谈判”、“遗传算法”、“谈判收益”和“最优解”，概括了论文的主要研究内容和技术手段。这篇论文对于理解智能Agent在自动谈判中的应用，以及如何通过遗传算法优化谈判过程提供了理论依据和实践指导，对未来的智能系统设计和开发具有一定的参考价值。 这篇2007年的研究论文展示了在信息技术领域，如何结合人工智能的Agent技术和优化算法来解决实际问题，特别是在复杂谈判场景下的应用，这在现代商业和社会交互中具有广泛的潜在应用前景。