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甘早斌,朱春喜,马尧,鲁宏伟.基于遗传算法的关联议题并发谈判.软件学报,2012,23(11):2987-2999
基于遗传算法的关联议题并发谈判
Concurrent Negotiation of Relative Issues Based on Genetic Algorithm
投稿时间:2012-06-15  修订日期:2012-08-15
DOI:10.3724/SP.J.1001.2012.04299
中文关键词:  遗传算法  并发谈判  关联性议题  动态权重
英文关键词:genetic algorithm  concurrent negotiation  relative issue  dynamic weight
基金项目:国家自然科学基金(61272406)
作者单位E-mail
甘早斌 华中科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430074  
朱春喜 华中科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430074  
马尧 华中科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430074  
鲁宏伟 华中科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430074 luhw@mail.hust.edu.cn 
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中文摘要:
      基于遗传算法的并发谈判在电子商务应用中具有独特的优势,但已有的研究尚未考虑议题之间的相关性、动态权重的变化规则依赖于对手信息的获取,极大地限制了其使用价值.对此,提出议题分组的方法以解决议题的相关性问题,而议题权重的变化则采取从历史资源中发掘知识的方法进行动态调整.构建了基于遗传算法的关联性议题并发谈判模型,给出了模型的形式化描述、谈判算法设计和动态权重更新方案.通过对模型的实验和比较分析,证实了该方案能够更方便地满足用户谈判的多样性需求,解决谈判中议题关联性的问题,而且能够快速、有效地得出最优谈判结果.
英文摘要:
      The concurrent negotiation based on genetic algorithm has special advantages in e-commerce applications. But, the relativity of issues and the dynamic weights of issues are not taken into account in existing research. Thus, this paper proposes a solution to these problems by grouping the issues and adapting the dynamic weights, according to data mining from history resources. The concurrent negotiation model of relative issues is described in detail, including the formal definition of the model, the design of concurrent negotiation algorithm, and the update scheme of dynamic weights. The experimental results show that the model can meet the requirements of different negotiations, solve the issues’ relativity problem in the process of negotiation, and improve the negotiation efficiency.
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