基于Multi—Agent的農(nóng)產(chǎn)品交易協(xié)商議價(jià)模型的研究

劉潔晶+李琳

摘 要：價(jià)格是影響電子商務(wù)系統(tǒng)順利運(yùn)行的關(guān)鍵，網(wǎng)上交易系統(tǒng)的價(jià)格機(jī)制會(huì)受到資源市場(chǎng)的多重影響，存在很多難以協(xié)調(diào)控制的問(wèn)題。課題研究立足于河北地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品交易市場(chǎng)的大環(huán)境，在深入了解農(nóng)產(chǎn)品交易市場(chǎng)復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于Multi-agent的農(nóng)產(chǎn)品交易協(xié)商議價(jià)模型，深入分析模型的結(jié)構(gòu)和算法。選取適當(dāng)?shù)膬r(jià)格機(jī)制為商品交易提供行為決策，網(wǎng)絡(luò)交易過(guò)程中買(mǎi)賣(mài)雙方都能夠根據(jù)價(jià)格作出對(duì)自己最有利的決策。

關(guān)鍵詞：價(jià)格機(jī)制；議價(jià)策略；Nash平衡；銷(xiāo)售策略

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.15.011

電子商務(wù)的興起打破了傳統(tǒng)交易模式的壁壘，為產(chǎn)品的傳送提供了更好的體驗(yàn)，切入市場(chǎng)快速、買(mǎi)賣(mài)雙方交易快速和配送快速，使網(wǎng)上交易迅速壯大。在網(wǎng)上交易迅猛發(fā)展的同時(shí)，其中也存在一些問(wèn)題，而價(jià)格協(xié)商就是一大典型問(wèn)題。價(jià)格機(jī)制是導(dǎo)致市場(chǎng)復(fù)雜的關(guān)鍵因素，作為影響買(mǎi)賣(mài)雙方交易的重要因素，價(jià)格受到資源市場(chǎng)多方面的影響。在交易過(guò)程中，買(mǎi)賣(mài)雙方對(duì)價(jià)格的需求和期待各不相同，協(xié)商議價(jià)又是一件極其耗費(fèi)精力、時(shí)間的事情，如何將難以協(xié)調(diào)控制的價(jià)格因素簡(jiǎn)單化，節(jié)省交易雙方協(xié)商議價(jià)的隱形成本，提高交易效率，成為了當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)交易的一大難點(diǎn)。Agent技術(shù)作為自主的智能體結(jié)構(gòu)，為改善交易價(jià)格的協(xié)商機(jī)制提供了可能，能夠?qū)I(mǎi)賣(mài)雙方協(xié)商議價(jià)過(guò)程中的許多行為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化或半自動(dòng)化的處理。課題研究著眼于河北地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)上交易過(guò)程，提出了基于Multi-agent的農(nóng)產(chǎn)品交易協(xié)商議價(jià)模型，從而為商品交易雙方提供更好的交易體驗(yàn)。

1 河北地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品交易特點(diǎn)

河北地區(qū)作為農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量高、品類(lèi)豐富的農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)產(chǎn)品交易具有獨(dú)特的地域特點(diǎn)，主要包括以下3點(diǎn)：①農(nóng)產(chǎn)品交易價(jià)格受市場(chǎng)調(diào)控，具有典型的滯后性。農(nóng)產(chǎn)品作為一類(lèi)特殊產(chǎn)品，具有典型的季節(jié)性、階段性、保鮮期較短等特點(diǎn)。受市場(chǎng)環(huán)境的影響，在產(chǎn)品供不應(yīng)求時(shí)，價(jià)格突漲，本地大量缺貨；而在產(chǎn)品供過(guò)于求時(shí)，價(jià)格暴跌，大量農(nóng)產(chǎn)品滯銷(xiāo)，受農(nóng)產(chǎn)品保鮮期影響，不少農(nóng)戶為了防止產(chǎn)品爛掉，盲目賤價(jià)銷(xiāo)售，損失嚴(yán)重。造成這一現(xiàn)狀的主要原因就是農(nóng)產(chǎn)品交易雙方無(wú)法自主調(diào)控交易價(jià)格，達(dá)到雙方的協(xié)調(diào)平衡，進(jìn)而在實(shí)際交易過(guò)程出現(xiàn)大量農(nóng)產(chǎn)品滯銷(xiāo)或本地大量缺貨的情況。②現(xiàn)有的網(wǎng)上交易系統(tǒng)關(guān)注更多的是產(chǎn)品客觀信息，缺少對(duì)交易完整過(guò)程的統(tǒng)籌考量。網(wǎng)上交易系統(tǒng)普遍缺少價(jià)格協(xié)商機(jī)制，忽略了買(mǎi)賣(mài)雙方對(duì)商品屬性偏好不同的實(shí)際情況。交易雙方要想完成交易，就需要花費(fèi)大量人力、物力和時(shí)間溝通、了解。③網(wǎng)上交易系統(tǒng)缺乏買(mǎi)賣(mài)雙方的議價(jià)機(jī)制。在產(chǎn)品交易的過(guò)程中，買(mǎi)賣(mài)雙方通過(guò)討價(jià)還價(jià)來(lái)實(shí)現(xiàn)雙方的利益最大化。在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)交易系統(tǒng)中，對(duì)這一過(guò)程的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)不足。很多調(diào)查研究表明，買(mǎi)賣(mài)雙方的討價(jià)還價(jià)過(guò)程可以使買(mǎi)方產(chǎn)生更好的購(gòu)買(mǎi)體驗(yàn)，即使通過(guò)討價(jià)還價(jià)節(jié)省下的成本極其有限，卻更容易推動(dòng)交易的成功。

基于以上特點(diǎn)，在網(wǎng)上交易系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)協(xié)商議價(jià)功能具有重要的意義。Agent作為智能化的結(jié)構(gòu)，具備多個(gè)Agent彼此合作、協(xié)調(diào)和協(xié)商的能力，通過(guò)引入Multi-agent技術(shù)，構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品交易協(xié)商議價(jià)模型，能夠在很大程度上滿足買(mǎi)賣(mài)雙方對(duì)協(xié)商過(guò)程的需求。

2 基于Multi-Agent的農(nóng)產(chǎn)品交易協(xié)商議價(jià)模型

Multi-Agent是由多個(gè)相對(duì)獨(dú)立的Agent結(jié)構(gòu)組成的系統(tǒng)，多個(gè)Agent之間可以彼此交流、協(xié)商，比如在日常生活中，人們與他人協(xié)同合作，協(xié)商完成任務(wù)等。因此，采用Multi-Agent結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)網(wǎng)上交易協(xié)商議價(jià)模型是可行的。具體模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

如圖1所示，將交易協(xié)商議價(jià)模型設(shè)計(jì)成MAS，由Agent智能體代替具體的人監(jiān)視多個(gè)交易過(guò)程的發(fā)展，自動(dòng)協(xié)商。模型中設(shè)計(jì)了多個(gè)代表個(gè)體利益的買(mǎi)方Agent和賣(mài)方Agent，交易過(guò)程中雙方通過(guò)協(xié)商確定產(chǎn)品價(jià)格。

2.1 議價(jià)Agent來(lái)說(shuō)

同一產(chǎn)品對(duì)不同的購(gòu)買(mǎi)者有不同的價(jià)值，賣(mài)方可以根據(jù)買(mǎi)方以往的交易記錄合理推測(cè)買(mǎi)方的喜好，針對(duì)買(mǎi)方對(duì)物品評(píng)價(jià)的個(gè)性化傾向選取更加靈活多變的銷(xiāo)售策略，以推動(dòng)交易順利完成。模型設(shè)計(jì)采用基于Nash平衡的多Agent協(xié)商交互策略，即買(mǎi)賣(mài)雙方的Agent都試圖讓自身利益最大化，通過(guò)理性選擇平衡點(diǎn)，以最大限度減少對(duì)方Agent可能對(duì)自身造成損失為目標(biāo)，確定交易價(jià)格。具體模型如下：

定義多Agent協(xié)商交互模型M=< BAgent，SAgent，{ti }，{uik }>，i=1，2，…，n；k =1，2，…，n（其中，BAgent代表所有買(mǎi)方Agent的集合，SAgent代表所有賣(mài)方Agent的集合）。

任意一個(gè)Agent結(jié)構(gòu)都具有一個(gè)純策略集，即Agent（i）對(duì)應(yīng)于策略集Ti={t1，t2，…，ti}，在第k次與外界交互時(shí)，Agent（i）存在一個(gè)效用函數(shù)uik。

待模型中每個(gè)Agent都選定對(duì)應(yīng)的策略ti后，所有Agent就形成了一個(gè)局勢(shì)S=（s1，s2，…，sn）。其中，si∈ti ，i=1，2，…，n，即Agent（i）的策略選擇在第k次交互時(shí)形成的局勢(shì)記為sk。

設(shè)s*=s*k是M的一個(gè)局勢(shì)，如果每個(gè)Agent滿足uik（s*k||ti）≤uik（s*k），且至少存在一個(gè)i使等號(hào)不成立，則稱s*為模型M在第k次交互時(shí)的一個(gè)純平衡點(diǎn)。

模型M的每一次交互必有Nash平衡局勢(shì)存在，因此，在交易過(guò)程中，必然存在一種方式使各個(gè)Agent達(dá)成統(tǒng)一協(xié)調(diào)，進(jìn)而平衡多方利益。

2.2 策略管理Agent

在工作過(guò)程中，要管理交易過(guò)程中買(mǎi)家和賣(mài)家的交易策略，設(shè)計(jì)最適合買(mǎi)家的購(gòu)買(mǎi)策略和最適合賣(mài)家的定價(jià)策略。通過(guò)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)買(mǎi)賣(mài)雙方以往的交易習(xí)慣和興趣喜好，對(duì)產(chǎn)品采取供需平衡定價(jià)的交易模式——每個(gè)買(mǎi)方Agent對(duì)自己喜好的產(chǎn)品都有一個(gè)預(yù)設(shè)的心理接受上限值，不超過(guò)這個(gè)值的成交價(jià)格都可以接受；賣(mài)方根據(jù)自己的實(shí)際投入成本，給出最終的交易價(jià)格。最終交易價(jià)格的確定與賣(mài)方的定價(jià)策略、買(mǎi)方Agent的購(gòu)買(mǎi)策略密切相關(guān)，策略管理的目標(biāo)是在雙方都能夠接受的前提下，買(mǎi)方Agent用盡可能低的價(jià)格完成購(gòu)買(mǎi)，賣(mài)方Agent在這個(gè)過(guò)程中獲得盡可能高的銷(xiāo)售量。

2.3 交易管理Agent

監(jiān)控交易的整個(gè)過(guò)程發(fā)展，實(shí)時(shí)更新、維護(hù)交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，為參與交易的Agent提供統(tǒng)一的運(yùn)作管理和服務(wù)。

2.4 Agent管理器

根據(jù)客戶端的身份和請(qǐng)求為用戶創(chuàng)建對(duì)應(yīng)角色的Agent，買(mǎi)方Agent作為產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)者的代理，從事產(chǎn)品評(píng)價(jià)、購(gòu)買(mǎi)活動(dòng)，賣(mài)方Agent作為產(chǎn)品出售者的代理，從事產(chǎn)品銷(xiāo)售活動(dòng)。Agent管理器時(shí)刻關(guān)注每個(gè)Agent的活躍狀態(tài)，及時(shí)撤銷(xiāo)已經(jīng)完成協(xié)商議價(jià)活動(dòng)的Agent，為請(qǐng)求接入的客戶端創(chuàng)建新的Agent代理結(jié)構(gòu)，動(dòng)態(tài)監(jiān)控每個(gè)Agent的活動(dòng)。

2.5 搜索Agent

買(mǎi)方Agent根據(jù)用戶的需求和過(guò)往的交易習(xí)慣，借助搜索Agent在系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)搜索所需要或是感興趣的產(chǎn)品，對(duì)產(chǎn)品給出對(duì)應(yīng)的興趣評(píng)價(jià)，并動(dòng)態(tài)地選擇符合購(gòu)物者需要的賣(mài)方進(jìn)行協(xié)商議價(jià)，預(yù)留的興趣評(píng)價(jià)將有助于賣(mài)方提供更靈活的銷(xiāo)售策略，推動(dòng)協(xié)商議價(jià)的進(jìn)行。

3 Multi-Agent通信機(jī)制的實(shí)現(xiàn)

Agent通信機(jī)制是MAS實(shí)現(xiàn)多Agent彼此協(xié)同協(xié)作的基礎(chǔ)。模型設(shè)計(jì)使用Agent通信原語(yǔ)傳遞消息時(shí)，傳遞方式為一對(duì)一或一對(duì)多。以賣(mài)方消息的發(fā)送和接收過(guò)程為例，具體源碼實(shí)現(xiàn)如下：

4 結(jié)束語(yǔ)

農(nóng)產(chǎn)品交易協(xié)商議價(jià)模型的建立有助于網(wǎng)絡(luò)交易的進(jìn)一步推廣和發(fā)展，引入Multi-Agent技術(shù)，使網(wǎng)絡(luò)交易實(shí)現(xiàn)智能化和半自動(dòng)化成為可能。這樣，可以極大地節(jié)省買(mǎi)賣(mài)雙方在交易過(guò)程中所花費(fèi)的人力、物力、財(cái)力和時(shí)間成本，能夠?yàn)閰⑴c交易的雙方帶來(lái)更好的操作體驗(yàn)。鑒于筆者的水平、研究時(shí)間和其他條件，模型研究尚不完善，對(duì)Agent自主學(xué)習(xí)算法在協(xié)商議價(jià)中的應(yīng)用還有待進(jìn)一步研究。

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〔編輯：白潔〕