This research approached the negotiation problem from the seller's perspective in the make-to-order manufacturing industry in order to solve the multi-attribute automated negotiation problem. To this end, more than 'two negotiation attributes are defined and a preferred value of each negotiation alternative is calculated based on the entropy value of each attribute. And then, the best option is selected according to the utility function of each negotiator, a penalty of negotiation delay, and conviction of possibility of negotiation success. The suggested automated negotiation methods in this study can be employed for the development of advanced automated negotiation systems.
Cho Min-Je;Choi Hyung Rim;Kim Hyun Soo;Hong Soon Goo;Park Young Jae;Shim Jung Hoon
한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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제14권3호
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pp.89-96
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2005
Though studies on negotiations have actively been conducted in the field of e-Commerce so far, some problems have yet to be solved and many application fields of negotiation systems exist. Currently, many businesses shift from various fields to e-Commerce market, due to recent social changes and expansion of e-Commerce market; however, we need to develop the study of automated agents to resolve the issue of negotiation, which is an essential element in the e-Commerce, by minimizing human interference under the e-Commerce environment. In this study, we intend to propose a new negotiation protocol considering the negotiation alternatives through continuous negotiation rounds in relation to an automated negotiation issue whose participants are one to N (seller to buyers). We also present an agent-facilitated negotiation methodology by which negotiation alternative generation process is automated, in consideration of buyer's negotiation attributes and strategies in the negotiation system.
Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system; ANSIA(Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA consists of three component layers; 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. ANSIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.
We argue that agents may benefit from strategic ignorance in argumentation-based negotiation (ABN). We assume our agents are selfish, myopic, and residing in open systems. Some analytical results that can be used for designing agent reasoning on strategic ignorance are provided.
인터넷의 보급과 전자상거래 관련기술의 발달은 기존의 상거래 방식에 많은 변화를 가져왔으며, 전자상거래 환경에서도 실세계의 거래방식을 구현하기 위한 시도가 잇따르고 있다. 협상은 기존 상거래에서 정찰제 거래를 제외한 대부분의 거래 시 수행되고 있는 거래방식으로써, 협상의 기능을 전자상거래 환경에서도 구현하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 전자상거래 환경에서 자동협상시스템 구현을 위한 다속성 협상안을 생성하고 평가하는 방법론에 대한 내용을 설명하고 있다. 본 연구에서는 주문제조 생산 환경에서 일어나는 협상을 대상으로 협상의 항목이 둘 이상인 다속성 협상문제을 정의하고 이의 해결 방법론을 연구하고자 한다. 이를 위해 판매자는 자신의 협상안 생성을 위해 제품생산 일정계획과 가격을 고려한 협상안을 생성하고 구매자가 제시한 협상안은 다속성 의사결정(Multi Attribute Decision Making MADM) 기법 중 단순 가중합법(Simple Additive Weighting Method : SAW)을 이용하여 평가하게 된다.
대부분의 자동협상시스템은 협상의 진행과정에 있어 협상자의 제안에 의존적이라 할 수 있다. 특히 협상속성에 대한 선호도, 평가함수 그리고 협상전략 등은 협상자에 의해 협상라운드마다 다양하게 변화하게 되고 이러한 특징은 협상의 수정제안 생성에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 협상자의 참여를 최소화하는 자동협상방법론 및 협상 모델을 제안하였다. 협상자의 참여를 최소화하기 위하여, 협상자의 속성에 대한 선호도는 판매자와 구매자의 제안값에 대한 비율에 의해 예측되었으며, 협상자의 평가함수는 각 협상라운드마다 최소자승법을 통하여 예측한 후, 결정계수($R^2$)값에 의해 평가함수가 선택되도록 하였다. 또한 본 연구에서는 예측된 속성에 대한 선호도와 평가함수를 이용하여 최적 수정 제안을 유전알고리즘을 이용하여 생성하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제16권1호
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pp.1-20
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2009
Negotiation is a process of reaching an agreement on the terms of a transaction. such as price, quantity, for two or more parties. Negotiation tries to maximize the benefits for all parties concerned. instead of using human-based negotiation. the e-commerce environment provides such an environment as adopting automated negotiation. Thus. choosing agent technology is appropriate for an automatic electronic negotiation platform. since autonomous software agents strive for the best deal on behalf of the human participants. Negotiation agents need a clear-cut definition of negotiation models or strategies. In reality, most bargaining systems embody nearly one negotiation model. In this article. we present a mobile agent negotiation system with reusable negotiation strategies that allows agents to dynamically embody a user's favorite negotiation strategy which can be preinstalled as a component in the system. We develop a prototype system, which is fully implemented in compliance with FIPA specifications, and then. describe the benefits of using the system.
최근 전자상거래에서 다양한 에이전트 기법을 전자상거래에 적용하여 구매자와 판매자간의 매매를 지능적으로 수행시키는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히, 에이전트에 협상능력을 부여하여 에이전트들이 사용자를 대신해서 자동 또는 수동적인 환경에서 협상을 수행하고 계약을 체결하도록 하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 기존의 연구들에서의 협상방식은 자동협상을 수행할 경우 협상 메커니즘이 단순하여 협상의 항목과 범위가 극히 제한되는 경향이 있고, 수동협상의 경우 에이전트는 사용자간의 협상 프로세스를 지원하기 위한 환경에 머무르는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 기존의 게임이론에서의 협상모형을 응용하여 협상 에이전트들이 전략적인 방식에 의해 서로의 의견을 조정하면서 매매계약을 체결하도록 하는 자동협상 모델을 제안한다. 제안된 협상모델에서 에이전트들은 협상 시 다양한 매매조건들을 협상이슈로 구성하여 자신의 협상제안을 단계적으로 제시한다. 그리고 협상이 진행됨에 따라 상대방에 대한 협상모형을 구축하고 협상이슈들에 대한 가중치 학습을 통해 상대방의 협상 포인트를 파악한다. 따라서 에이전트들은 서로의 이득을 최대화시키고 이득의 불균형을 해소하는 방향으로 협상을 수행한다. 본 논문에서는 제안한 협상 메커니즘을 내장한 에이전트들을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 제안한 협상 모델의 타당성과 효율성을 평가하도록 한다.
This research deals with an off-line learning method targeted for systematically constructing negotiation strategies in automated electronic commerce. Single-issue negotiation is assumed. Variants of competitive learning and hierarchical clustering method are devised and applied to extracting negotiation strategies, given historical negotiation data set and tactics. Our research is motivated by the following fact: evidence from both theoretical analysis and observations of human interaction shows that if decision makers have prior knowledge on the behaviors of opponents from negotiation, the overall payoff would increase. Simulation-based experiments convinced us that the proposed method is more effective than human negotiation in terms of the ratio of negotiation settlement and resulting payoff.
Task allocation is a key problem in multiagent systems. The importance of automated negotiation protocols for solving the task allocation problem is increasing as a consequence of increased multi-agent applications. In this paper, we introduce the multiagent Traveling Salesman Problem(TSP) as an example of task reallocation problem, and suggest Vickery auction as an inter-agent coordination mechanism for solving this problem. In order to apply this market-based coordination mechanism into multiagent TSPs, we define the profit of each agent, the ultimate goal of negotiation, cities to be traded out through auctions, the bidding strategy, and the order of auctions. The primary advantage of such approach is that it can find an optimal task allocation ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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