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基于Multi-Agent的一对多自动谈判系统研究的中期报告

摘要：

自动谈判系统在商业领域中变得越来越流行。在这种情况下，一个单一的谈判者是不够的，因为在商业谈判中通常有多个参与者。在本文中，我们详细研究了一种基于Multi-Agent的一对多自动谈判系统，并介绍了系统的结构和功能。我们提出了一个模型来描述系统中的谈判者之间的交互，并提出了一种基于机器学习的算法来评估每个谈判者的行为。我们还设计了实验来验证系统的可行性，并综述了实验结论。

关键词：自动谈判系统，Multi-Agent系统，机器学习算法

1.研究动机

自动谈判系统在商业谈判中的应用是为了减少人的参与，提高谈判效率，同时减少谈判过程中的误解和错误。然而，在商业谈判中通常有多个参与者，例如销售代表，采购员等。因此，一对多自动谈判系统是必要的。

2.系统结构和功能

在本研究中，我们提出了一种基于Multi-Agent的一对多自动谈判系统。该系统由多个谈判代理组成，每个代理代表商业谈判中的一个参与者。系统中的谈判代理之间通过协商进行交互。系统的结构如下图所示：

（图略）

该系统的主要功能包括：

A.自动分配谈判代理：系统会根据谈判主题和参与者信息，自动分配合适的谈判代理。

B.自动交互：谈判代理之间通过协商进行交互，谈判代理可以根据协商结果调整自己的策略。

C.自动记录：系统会自动记录谈判代理之间的交互，包括交互内容、时间、结果等。

3.模型描述

在系统中，每个谈判代理都有自己的策略。策略定义了代理在不同场景下的反应方式。我们使用有限状态机描述策略。在状态机中，每个状态对应于代理的一个行为。状态之间的转换表示代理在不同状态下的决策。状态机模型如下图所示：

（图略）

在系统开始时，每个代理都会随机初始化策略。在每次交互之后，代理根据交互结果调整策略。交互结果由其他代理的行为和交互情境决定。例如，如果其他代理采取了亲和策略，而当前情境下代理的策略是竞争策略，则代理应该调整自己的策略。

4.机器学习算法

在系统中，每个谈判代理都有自己的策略。如何评估策略的优劣是我们研究的一个关键问题。我们提出了一种基于机器学习的算法来评估谈判代理的策略。具体来说，我们使用强化学习算法，例如Q-learning算法，来评估每个代理的策略。

5.实验

我们设计了实验来验证系统的可行性。在实验中，我们用不同的代理模型测试系统的性能，包括纯随机模型，基于规则的模型和基于机器学习的模型。实验结果表明，使用基于机器学习的模型的代理具有最好的表现。

6.结论

本文详细研究了一种基于Multi-Agent的一对多自动谈判系统，并设计了一种基于机器学习的算法来评估代理的策略。实验结果表明，该系统具有可行性和良好的性能。我们相信该系统可以用于商业谈判领域，并帮助人们更好地完成商业谈判任务。