无中介双边多议题协商算法：寻找Pareto效率解

"基于Agent的双边多议题协商算法在多Agent系统中，为了解决Agent在不完全信息下的冲突和最大化个体效用，提出了一种无需中介的多轮探测协商方法，旨在寻找Pareto效率解。该算法考虑了偏好对协商过程的影响，并在较低计算成本下能有效地找到Pareto效率解。研究内容包括如何处理协商议题的顺序，避免僵局，并在双方关注点不同的多议题环境中达成双赢。" 在多Agent系统(MAS)的研究中，协商扮演着关键角色，尤其是在资源分配和任务分解等场景中。协商过程通常涉及Agent之间的互动和妥协，旨在在冲突中找到共识。本文主要关注双边多议题协商(BMN)问题，这是一个在信息不完全和自利Agent之间寻找平衡的复杂问题。 传统的协商策略如信念-声誉模型、模糊盟友关系和自我导向-外部导向程度分析等，侧重于多边协商的对象选择。然而，双边多议题协商更关注如何与特定对象进行有效谈判。在这种情况下，确定议题的协商顺序至关重要。研究发现，打包处理所有议题通常优于逐个议题的协商，因为它能综合考虑所有议题对整体效用的影响。 此外，为了避免因单一议题未达成一致而导致整个协商失败，算法需要适应不同议题的关注程度。例如，在买卖情境中，买方和卖方可以通过灵活处理多个商品来实现双赢。文中提及的算法通过无中介的多轮探测，允许Agent在不完全信息下学习和调整，从而更有效地达到Pareto效率解，这是一种在不影响任何一方效用增加的情况下，最大化双方效用的解决方案。 有中介参与的协商模型虽然可以通过询问学习来促进有效协商，但可能存在中介操纵或额外的通信成本。因此，提出的无中介双边协商算法旨在减少这些潜在问题，同时保证协商过程的效率和公平性。 基于Agent的双边多议题协商算法着重解决在动态、复杂环境中，如何在不确定性和自利性共存的条件下，通过多轮协商达成最优决策，这在现实世界的多Agent交互中具有广泛的应用前景。通过优化协商策略，如议题顺序的选择和处理，以及在信息不对称下的学习机制，可以显著提高协商成功的可能性，为多Agent系统的协同工作提供有力支持。