张丽, 郑丕谔, 饶国政[1]2006年在《多Agent谈判:一种基于模糊逻辑控制的方法》文中指出在分析各种Agent谈判模型不足的基础上,首先给出基于黑板模式的谈判Agent体系结构,然后设计了一个通用的谈判Agent建议的综合评价方法。此外,应用标准可加性模型原理设计了谈判Agent的策略模型,从而构建了应用范围广泛的自动化谈判Agent模型。
饶国政[2]2004年在《基于模糊逻辑控制的多Agent谈判模型》文中进行了进一步梳理随着竞争的全球化，单一企业的有限生产资源已很难适应市场的竞争，企业必须加强与其他伙伴企业的合作，组建动态联盟（虚拟伙伴企业），这样他们就组成了一个互惠互利的敏捷供应链，如何通过谈判快速自适应地重构敏捷供应链是当前研究的难点和重点。本文主要研究基于模糊逻辑控制的多Agent谈判模型。该模型在分析了敏捷供应链的业务流程的基础上将动态联盟的合作伙伴企业按角色进行分解，用Agent来代表每个角色，在分析了Agent谈判的过程之后给出了谈判Agent的体系结构，然后给出了基于模糊逻辑控制的Agent的谈判推理模型，该推理模型首先建立了合作伙伴企业评价体系的原则，并基于此原则分析了影响Agent对合作伙伴企业的评价因素，然后建立了多Agent多问题多级评价指标体系，并基于该指标体系对Agent在谈判中的建议进行模糊综合评价，评价结果是位于区间[0,1]上的值，该评价方法不仅具有通用性，而且Agent可以通过调整各级指标的权重来定义自己的偏好。对于这些评价结果我们应用标准可加性原理（SAM）建立了谈判Agent的状态转移策略，并利用模仿方式给出了Agent的反建议策略，并结合以上分析给出了典型双边谈判模型中买方Agent的谈判模糊自动机。最后，给出该谈判模型的应用实例。本文建立了一个基于模糊逻辑控制多Agent多级多问题的谈判模型，它是一个贴近实际谈判的通用的实用谈判模型，能保证社会利益的最大化并达到Pareto效率，为建立实用的Agent谈判系统奠定了一定的理论基础。
张丽[3]2006年在《敏捷供应链中的谈判决策系统研究》文中研究表明敏捷供应链是伴随着敏捷制造和动态联盟产生的,为了面对市场竞争的全球化和用户需求的个性化发展的需要,敏捷供应链系统必须能随着敏捷动态联盟的形成和解体,快速完成系统的重构和调整。由于敏捷动态联盟中的伙伴企业是分布在各地的自利益和自治的实体,这决定了敏捷供应链中的谈判决策及合作关系的建立是一个分布式的、灵活的、复杂的动态过程,因此敏捷供应链中谈判决策系统成为敏捷供应链研究中的关键。多Agent系统在敏捷供应链的建模、协调和控制方面表现出了极大的优势,如在该系统中引入适当的Agent谈判决策机制和学习算法,就能够快速有效地达成协议,从而能自适应地重构敏捷供应链,并有效改进敏捷供应链系统的整体性能。因此,本文针对以上问题主要研究了以下几个方面的内容并取得了相应的成果和结论:(1)应用Nash均衡等博弈论的相关理论深入分析了敏捷供应链中的谈判决策和企业合作关系的建立过程。敏捷动态联盟中伙伴企业通过谈判协商建立敏捷供应链,可以消减“牛鞭效应”带来的信息扭曲,同时也能够促使敏捷动态联盟产生正结构效应,加之规模效应,可以使系统不断涌现出新的性质,从而提高敏捷供应链的收益和竞争力。(2)基于模糊逻辑建立了通用的多级多目标多问题的综合评价模型。由于实际谈判过程不可避免地使用不精确和主观量化的谈判指标,本文在讨论如何选择合作伙伴时,在构建合作伙伴企业评价指标体系的基础上建立了通用的多边多属性多级多问题的模糊综合评价模型,该模型具有较好的通用性和实用性。此外,用户还可以通过改变谈判指标体系的各级指标的权重来定义用户的偏好,偏好不同,相同建议的评价值也是不同的,这使得该评价模型能较好地反映用户对各谈判影响因素的偏好。(3)基于模糊效用函数提出了个性化的谈判决策算法。在进行谈判决策算法研究时,运用了标准可加性模糊模型原理进行决策,同时引入了模糊效用函数,使得在选择谈判策略的过程中充分考虑用户的决策偏好,从而使模糊谈判决策更具个性化。(4)基于模仿策略设计提出了反建议的方法,使谈判结果接近或达到Pareto最优,并采用模糊自动机形式化地描述了谈判决策的动态交互过程。在谈判过程中,为了提出更合理有效的反建议,本文充分考虑到双方谈判策略的互相影响而采用了模仿的策略。当其中一方在对这一系列用模仿策略产生的建议进行综合模
李赟[4]2011年在《基于市场驱动的模糊让步谈判策略研究》文中提出随着计算机技术、网络技术和电子商务的快速发展,越来越多的人接受了网上交易和网上谈判。比起传统的交易方式与谈判方式,网上交易和网上谈判能够节省大量的人力、物力和其它资源。对于自动谈判,它不用交易的双方动用太多的谈判人员、不用指定固定的谈判地点,从而能够在很大程度上为谈判双方提供便利,减少传统交易与谈判带来的负面影响。在传统的电子商务自动谈判中,人们往往忽视了让步的重要性,直接淘汰掉不满意的提议,大大降低了谈判的成功率和期待效用值,同时忽略了谈判所在的市场环境与主观渴望程度对谈判结果的影响。本文主要运用剩余时间的长度、同行之间的竞争和与对方提议之间的差距叁个方面的因素来评估客观的市场环境带来的压力,同时设计了一个模糊控制系统,将取得的叁个影响因素的数值运用模糊逻辑进行模糊化和清晰化,得出一个总的让步幅度;除了客观的市场环境对谈判结果的影响,我们还考虑到谈判方对达成协议的主观渴望程度的影响,综合以上因素进行让步然后给出新的提议,并在此市场驱动谈判策略的基础上提出了基于模糊让步的谈判协议和算法,包括提议的评估及如何作出合适的让步等,模型的设计能够充分的体现谈判的动态性与自主性。本文提出的谈判模型比传统谈判模型更加接近现实,并且研究了如何将模型在计算机上实现,采用仿真平台对基于时间驱动的谈判模型和能够模糊让步的市场驱动模型在不同环境条件下的谈判进行了仿真评估,实验结果表明,本文提出的自动谈判方法取得了较好的效果。
秦斌[5]2006年在《基于MAS技术的焦炉集气管压力智能解耦与协调控制研究》文中认为焦炉是一个分布参数，非线性、时变、多变量紧密耦合的被控对象，在多座焦炉并联生产条件下，集气管压力控制对象存在复杂的耦合关系，很难建立精确的数学模型，这给集气管压力控制系统的设计带来较大的困难，难以实现稳定精确的控制。MAS(Multi-Agent System)技术具有自主性、分布性、协调性，并具有自组织能力、学习能力和推理能力。采用MAS技术解决实际应用问题，具有很强的适应性、鲁棒性和可靠性，并具有较高的问题求解效率。本文以焦炉集气管压力智能控制为背景，提出基于MAS技术的焦炉集气管压力解耦与协调控制结构和控制方法，其基本思想是将整个控制系统作为一个MAS系统，根据控制目标分解成一些控制子目标，将这些子目标分配给不同Agent去完成，应用Agent强化学习算法解决焦炉集气管压力智能解耦与协调控制问题，通过多种软硬件平台的集成，实现焦炉集气管压力长期稳定控制。论文主要从叁个方面论述基于MAS技术的焦炉集气管压力智能解耦与协调控制：理论模型和基本框架；基于任务分解和强化学习的焦炉集气管压力解耦与多级协调控制；基于JADE平台为主的多种软硬件集成的系统实现及工业应用。针对焦炉集气管压力控制这类复杂工业过程控制，提出基于MAS技术的分布式集成智能控制的概念模型，从空间和时间两个方向描述分布式集成智能控制层次和设计到运行的整个过程，用于指导整个焦炉集气管智能解耦与协调控制设计。系统由人机集成单元、控制单元和虚拟仿真单元构成，每个单元由分层的Agent组构成。多个专业Agent和主管Agent组成功能Agent组，通过不同的Agent激活与后备构成Agent组的重构和控制模式的切换，在此基础上构建焦炉集气管压力集成智能协调解耦控制系统框架结构。针对焦炉集气管压力强耦合特性，建立焦炉集气管压力分布式智能解耦控制结构，采用TS模糊神经网络实现。为解决系统在动态和不确定性情况下的解耦控制规则学习和优化问题，引入强化学习方法，研究了遗传模糊强化学习和基于遗传模糊强化学习的多Agent协作，提出基于遗传模糊强化学习的焦炉集气管压力分布式协进化解耦机制和算法，通过多个控制Agent的协同强化学习，搜索到具有良好解耦性能的优化控制规则，实现焦炉集气管压力的分布式解耦控制。在焦炉集气管压力对象的机理模型上，用Matlab进行了控制系统仿真，结果验证了该方法的有效性。为解决焦炉集气管压力系统中高压氨水的冲击和外部环境变化问题，提出基于强化学习的焦炉集气管压力多级协调控制策略，形成集气管、初冷器和鼓风机梯级协调体系，运用多agent的协商解决初冷器前和鼓风机前压力给定问题，从而使各级控制处于灵敏控制状态。通过控制Agent的模态变迁实现不同运行模式的切换，以适应快速变化的环境。在高压氨水的强冲击环境下，在冲击控制Agent中采用Critic-Actor分布式强化学习结构，运用TS回归模糊神经网络实现行动和评判模块，通过强化学习各Agent学习到状态到行动正确映射，从而协调一致，较好地解决了高压氨水对焦炉集气管压力的冲击协调控制问题。应用面向Agent的软件工程方法，选择遵循FIPA标准的JADE开发平台为主、结合通用工控软件和可编程控制器实现所提出的框架和算法。对基于JADE开发平台的控制Agent和控制算法的实现技术、Agent之间的协调及其实现进行了探讨，在此基础上开发了基于MAS的焦炉集气管压力智能软件，实现了焦炉集气管压力长期稳定控制。通过基于MAS智能控制技术的应用，从整体上提高了焦炉智能解耦与协调控制水平，有效抑制了耦合和高压氨水干扰产生的压力波动，保护了环境，降低了工人劳动强度，提高了化工产品产量和质量，延长了焦炉寿命，取得了显着的经济效益和社会效益，同时也为基于MAS技术的复杂工业过程控制提供了一套实用的设计和实现方法。
张毅[6]2009年在《市场环境下基于灵活性策略的投资评估方法与应用研究》文中研究表明近年来,越来越多的国家对传统的电力工业结构进行了重组改革,不同程度地放松了管制,逐步建立起各具特色的电力市场。市场环境下最为显着的特征在于电价呈现出较大的波动性,从而给多元化的市场主体在投资、运营以及销售等众多环节带来了不确定性。对于市场中的不确定性而言,短期不确定性易于被市场主体识别和判断,因此当发电商或用户认为未来的风险较大,那么它们通常将作出短期决策,国内外研究在这一方面通常采用一定的金融工具来对短期风险进行控制和规避。但是对于如何解决不确定性问题对中长期投资的影响,尚未有比较成熟的研究成果。当前我国电力工业正处于市场化改革的初始阶段,市场建设过程中同样存在众多不确定性问题,在未来的不确定性程度很高,并且又无法对其进行模拟分析的时候,应该如何进行中长期投资决策,这正是本文研究所要回答的主要问题。为此,本文研究提出了一种“电力市场环境下考虑灵活性策略的投资评估模型”。引入灵活性策略是对中长期风险进行管理,对于发电商而言,是研究装机容量规划的问题;对于用户而言,是研究购电优化规划的问题。本文基于人工智能型决策支持系统建立了中长期投资决策的总体框架,该框架包括情景建立、问题形成和属性评估、电力市场多Agent系统和辅助决策系统四个模块。对投资方案属性评估研究的重点是,如何考虑对不确定性的模拟分析以及如何采用灵活性策略。本文分别应用实物期权(Real Option)理论和模糊集合(Fuzzy Set)理论建立了投资项目属性评估的两种方法。其中,应用实物期权理论计算分析了具有灵活性措施的投资策略的价值,并对不同投资策略的价值进行了分析比较;应用模糊集合理论处理市场中的一些难以定量的、模糊的因素,该方法作为实物期权方法的补充,适用于信息不完全、数据不充分以及变量没有典型的随机规律的电力市场。基于上述理论,从以下叁方面进行应用研究,即1)将Agent模拟分析方法应用于一个实际电力系统中;2)对一个实际发电公司,研究给出了其长期装机投资规划,并进行了投资方案属性评估;3)对实际用户研究制定了购电优化方案。通过本文研究表明,基于灵活性策略的长期投资评估方法是可行性的,该方法充分体现了投资决策中的灵活性措施的价值;应用实物期权方法模拟不确定性因素,并结合模糊集合论方法处理一些模糊的因素的组合策略对于投资评估是适用的;基于Agent的市场模拟模型对于未来电力市场中的情景分析是有效的。
郭静[7]2007年在《自动谈判的协议及策略问题研究》文中研究说明谈判是商务活动中的一个关键环节,其结果直接影响企业的交易成本和采购效率。随着计算机和网络技术的不断发展,网络上的商务行为越来越普遍。传统的人与人谈判的方式已经不能满足实际应用的需要,而Agent可以代替人进行自主的网上谈判,并且能够取得更满意的谈判效果。这样,人与人的谈判就演化成为多个Agent软件实体之间的谈判。在现实生活中,多属性的1-多谈判经常发生。为了适应电子商务的快速发展,必然要求对电子谈判过程,尤其是1-多谈判过程实现自动化处理。本文研究了1-多自动谈判的协议及策略,主要研究内容及成果如下:第一,研究了一个买方Agent和多个卖方Agent的谈判框架问题。首先对本文研究的1-多自动谈判的概念和所要研究的关键技术进行了界定。在此基础上,构建了一个买方Agent和多个卖方Agent的谈判框架,并进一步对买方Agent和卖方Agent的体系结构以及它们之间的通信方式进行了阐述。第二,研究了利用OWL描述交互谈判协议本体的问题。考虑到共享与重用以及谈判过程的动态性,提出了一种谈判协议过程本体(NPPO),并利用其对1-多自动谈判所遵守的合同网交互协议进行了描述,得到合同网交互协议本体。由于描述逻辑SHOIN~+(D)与OWL DL之间存在对应关系,利用它对合同网交互协议本体进行描述,并使用本体编辑器得到了相应的OWL类文件。第叁,研究了时间约束条件下的1-多多属性谈判策略问题。根据不同谈判属性的出价规律,将其分为两种谈判区间,并通过引入谈判决策函数,分析了时间约束与谈判属性出价之间的关系,建立了基于时间约束的1-1多属性谈判策略。在上述分析的基础上,考虑1-多谈判中卖方之间在不同谈判区间的报价博弈,分别给出了买方和卖方的基于时间约束的多属性谈判策略。第四,研究了谈判主体之间相互学习的1-多多属性谈判策略问题。在既定谈判协议和谈判策略的基础上,通过对对方出价的学习修改其对对方的谈判可接受区间的信念的估计,根据主体的谈判属性在相应谈判区间各出价阶段的平均期望Q值和谈判双方的出价序列,给出了具有学习能力的多属性谈判策略。第五,应用实例研究。在1-多自动谈判协议及策略研究的基础上,结合某国防重点实验室的采购,给出了一个应用实例,验证了本文所提出的理论方法的可行性和有效性。
吕荣杰[8]2008年在《基于CAS理论的公司治理系统研究》文中研究说明从二十世纪九十年代开始,由于经济的日益全球化,公司治理问题越来越受到世界各国的重视,形成了一个公司治理研究的浪潮;但是国内外学者在运用传统管理学、经济学理论解决公司治理问题方面时还显得有些力不从心。复杂适应系统(CAS)理论的兴起及其在管理、经济领域的成功应用,为研究公司治理问题提供了一条新的途径,本文选择通过这一途径探索了公司治理系统的智能协作与演进规律等问题。主要贡献和创新之处包括下列五个方面:1、应用复杂适应系统理论的观点和方法,系统地构建了包括两个治理层次、四个治理子系统的公司治理系统模型,界定了公司治理系统的研究目标、边界、主体、治理方式、系统功能、系统特性。2、通过对国内外公司治理发展历史的研究,发现了公司治理的一般规律,阐释了公司治理系统的生命周期理论,解析了公司治理发展各阶段的治理重点及对应的治理手段。提出公司治理系统的发展存在着既定的发展规律,其在不同的发展阶段表现为不同的发展特点,即体现着个性化特征,其整个发展过程体现了多样化特征,其发展趋势体现着趋同化的特征。公司治理系统发展的过程中不存在一种一成不变的模式,对于不同的企业、不同的治理阶段,其治理重点会有所不同。3、依据公司治理生命周期理论,构建了公司治理结构的动态模型,揭示了公司治理系统形成和演变的规律,为促进我国国有企业公司治理结构改善和提高企业管理业绩提供借鉴。提出公司治理系统的形成和演变是一个动态发展和路径依赖的动态过程,它遵循由内部治理到外部治理、由追求治理效率到追求治理公平、由追求局部利益到追求系统整体利益的发展规律。4、通过分析公司治理机制和公司治理系统结构之间的依赖性,探讨公司治理机制的设计目的、治理内容和共同作用的方式,揭示了公司治理机制的发展规律。提出公司治理机制的设计目标是在保证整个公司治理系统的效率和维护各治理主体之间公平的基础上,以激励和约束为核心,在充分发挥各治理机制作用的同时,追求公司治理机制整体治理效果的最大化。公司治理机制的选择和构建遵循治理重点由内部逐渐转移到外部,由刚性约束逐渐转移到柔性约束,由保护股东利益到保护各利益主体利益、由保护系统整体利益到保护社会利益的发展规律。5、构建了基于CAS理论的公司治理机制互动模型,揭示了内部治理机制与外部治理机制协调均衡和共同作用的方式。提出公司治理系统中的内部治理机制和外部治理机制(包括市场治理机制、社会公共监督治理机制、法律机制和道德机制)之间存在相互影响的耦合关联关系,即公司治理机制的运行是一个由多治理主体积极参与、内外部治理机制互动的过程,强调内部治理机制与外部治理机制的协调均衡、共同作用是公司治理系统有效运行的重要保证。在此基础上,应用SWARM仿真平台对公司治理各阶段的演进以及内外治理机制的互动进行了模拟研究。
郭晓宇[9]2014年在《一种具有情感因子的Agent模型及其仿真实现》文中指出Agent智能主体是一种具有自主性、反应性、社会能力与主动性的软件系统或硬件系统，研究Agent为解决新的分布式应用问题提供了有效途径，为全面准确地研究分布计算系统提供了合理的概念模型。然而现在大部分的Agent结构模型都专注于逻辑推理能力方面的研究，而对情感在Agent中的作用及对其行为决策的影响考虑的较少，有待进一步的研究。为了探究情感在Agent结构模型中的作用以及对Agent推理决策的影响，并且为了解决以往Agent模型中缺乏对情感因子清晰、合理的语义描述以及未能表达出Agent模型内部其他算子和情感算子间的约束和激发关系等问题，本文在传统Agent结构模型和相关情感Agent研究的基础上，提出一种具有情感因子的Agent概念模型(Agent Conceptual Model with Emotional factors, EACM)。这种模型与已有大多数情感Agent只注重慎思机制或反应机制下情感作用过程不同，该模型将情感与这两种机制进行融合，从而使其更加贴近于人类的推理决策及行为反应，提高其在复杂、动态环境下的适应及推理决策能力。本文首先对Agent技术、情感计算以及情感Agent的相关研究及存在的问题进行了分析和综述，从而阐明了本文的研究背景和意义；同时介绍了Agent结构模型、Agent形式化描述以及情感模型的基础知识。其次设计并构建了一种具有情感因子的Agent概念模型EACM。对EACM的形式化描述过程、EACM情感决策过程及相应的EACM算法进行了设计和阐述；提出了基于OCC模型改进的认知评价方法，并从模糊推理的角度设计和阐述了情感更新机制及EACM推理决策过程；设计和阐述了EACM概念模型与Agent建模仿真平台Netlogo的映射实现过程。最后从仿真实现和实际应用的角度，设计和构建了一个基于EACM模型的推销员商场商品推销的多目标共存的仿真应用场景，采用Agent建模和仿真平台Netlogo对具有EACM概念模型的推销员Agent进行建模和仿真，并与普通的推销员Agent进行了对比性研究，仿真结果表明，本文所构建的概念模型可以实现情感与模型内部其他算子的作用性，实现良好的推理决策，并且相较于普通的Agent具有一定的优势。
徐敏杰[10]2008年在《智能工程及其在电力供需分析与预警中的应用》文中进行了进一步梳理现代社会,电力的安全供应是经济发展的必要条件。系统分析影响电力需求的各种因素,把握未来电力需求,建立健全电力供需预警机制指导电源、电网的规划与建设,保证电力工业的健康发展具有重大的理论和现实意义。电力供需分析预测与预警受到社会经济等各个方面的影响,属于复杂系统问题,本文首先对研究复杂系统问题的方法论—智能工程理论进行了总结和拓展,然后遵循定性分析—定量分析—预测—预警的思路,对我国电力供需分析预测与预警相关问题进行了研究。主要研究内容如下:理论方面总结和拓展了智能工程方法体系和智能空间中广义模型的种类,给出了智能工程理论的2个推理问题和相关数学描述,定义了数学模型、知识模型、结构模型和Agent模型,发展了α-优越解的定义,给出了β-优越目标、β-目标优越解SL(β)、(α,β)-满意解SL(α,β)和目标可达性的定义,并证明了相关定理,为应用智能工程求解巨型复杂问题提供了理论依据。定性分析了20个影响电力需求变化的因素,运用知识模型和结构模型分析了各个因素之间的递阶层次关系,分析得到影响电力需求的深层原因、浅层原因和表层原因,其中深层原因是宏观经济发展。在定性分析的基础上,做了两个方面的定量分析,一是基于计量经济学模型和社会传播模型提出居民电力消费的混合社会模型,基于Agent模型设计了居民电力消费仿真平台RECMAS来模拟居民电力消费的需求供应关系,仿真分析了电价、居民收入及社会公共教育对居民电力消费的影响。二是基于一般均衡思想,运用Agent模型建立了宏观政策对电力消费影响的政策模拟系统ECMAS。通过微观个体的行为动作模拟仿真社会经济运行,分析了宏观经济政策、居民消费变化、政府支出变化对电力消费的影响,为相关政策对电力需求的模拟分析提供了崭新的手段。基于中长期电力需求预测必须适应未来经济发展的思想,运用系统动力学原理建立了全社会用电量中长期预测模型,运用Agent模型建立了基于Agent的智能预测系统,对我国全社会用电量进行了预测。构建了电力供需预警指标体系,划分了预警级别。基于智能工程理论进行了电力供需预警研究,设计了模糊神经网络智能工程算子,在定量预测的基础上,对我国未来几年的电力供需情况进行预警,提出了保证未来几年电力有效供给增长的装机路径。
参考文献：
[1]. 多Agent谈判:一种基于模糊逻辑控制的方法[J]. 张丽, 郑丕谔, 饶国政. 计算机应用. 2006
[2]. 基于模糊逻辑控制的多Agent谈判模型[D]. 饶国政. 天津大学. 2004
[3]. 敏捷供应链中的谈判决策系统研究[D]. 张丽. 天津大学. 2006
[4]. 基于市场驱动的模糊让步谈判策略研究[D]. 李赟. 北京工业大学. 2011
[5]. 基于MAS技术的焦炉集气管压力智能解耦与协调控制研究[D]. 秦斌. 中南大学. 2006
[6]. 市场环境下基于灵活性策略的投资评估方法与应用研究[D]. 张毅. 华北电力大学（北京）. 2009
[7]. 自动谈判的协议及策略问题研究[D]. 郭静. 国防科学技术大学. 2007
[8]. 基于CAS理论的公司治理系统研究[D]. 吕荣杰. 河北工业大学. 2008
[9]. 一种具有情感因子的Agent模型及其仿真实现[D]. 郭晓宇. 吉林大学. 2014
[10]. 智能工程及其在电力供需分析与预警中的应用[D]. 徐敏杰. 北京交通大学. 2008
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