多Agent与CBR结合的电商谈判系统模型探索

"这篇论文探讨了一种结合了多Agent技术和案例推理(CBR)的电子商务谈判系统模型，旨在利用CBR技术在多Agent环境中捕获和重用成功的谈判案例，为交易决策提供支持。该模型能够根据环境变化动态生成适应性的谈判策略，并深入研究了谈判案例的匹配和策略选择等问题。该研究得到了湖北省自然科学基金和软件工程国家重点实验室开放基金的支持。" 本文的研究重点是建立一个基于多Agent和CBR的电子商务谈判系统模型。在这个模型中，多Agent系统代表不同的参与者，它们在谈判过程中互动。CBR（案例推理）技术则被用来存储和检索过去的谈判案例，以获取有价值的经验教训。通过分析和学习历史成功的谈判案例，系统能够生成适应当前环境的谈判策略。 首先，论文强调了在多Agent环境下应用CBR的重要性。在这样的环境中，每个Agent都有自己的目标、约束和策略，而CBR可以帮助Agent理解过去成功的谈判模式，从而提高谈判效率和成功率。通过比较新的谈判情境与历史案例，系统可以找出最相关的案例进行学习，这个过程称为案例匹配。 接下来，论文讨论了谈判策略的选择。这涉及到如何从历史案例中提取有效的策略，并将其应用于当前谈判。由于商业环境的动态性，策略必须能够适应不断变化的条件。因此，系统需要能够动态生成策略，这通常涉及对案例的适应性修改或组合。 此外，论文还可能涉及移动Agent的概念，这指的是能够在不同网络节点之间移动的自主Agent，增强了系统的灵活性和适应性，使得谈判可以在不同的地理位置和网络环境中进行。 最后，论文的关键词涵盖了谈判支持系统、多Agent、案例推理、移动Agent和谈判策略，表明研究不仅关注系统的构建，还关注其在实际电子商务谈判中的应用，以及不同技术的集成和优化。 这篇论文为电子商务谈判提供了一个创新的模型，通过融合多Agent和CBR技术，提高了谈判决策的智能化和灵活性。该模型的应用有助于促进更高效、更智能的电子交易，尤其是在动态变化的市场环境中。