中文摘要：

支持电子商务交易的信息系统正向着多Agent自动谈判系统方向发展。为了允许Agent在谈判过程中交流除提议以外的信息, 人们提出了增加辩论功能克服谈判双方的信息不确定和不一致问题。但是，目前这方面的研究还刚起步, 缺乏系统性，特别是没有解决谈判Agent在什么时候提出什么样的辩论主题，以及如何根据接到的不断变化的对方信息、环境信息和自我需求信息来调整辩论的内容，使谈判向着有利于达成协议的方向发展。本项目研究的适应性策略就是为了解决这些关键问题。本项目研究思路是在提出开放环境下基于辩论的多Agent商务谈判框架的基础上，探讨辩论的评价、产生与选择等的适应性策略动态生成理论和方法，目的是通过辩论更加有效地改变对手的信念、偏好、意向或目标，使谈判向着双赢方向发展，提高谈判效率，降低交易成本。本项目着眼于提高多Agent谈判系统的智能化程度，促使其向实用方向发展, 是网上谈判机制研究的一种创新。

结论摘要：

近年来，基于辩论的多Agent谈判研究已经成为商务领域自动化、信息化和智能化发展的研究热点和趋势，具有一定的难度和挑战性，国内外同行专家和学者的高度关注。2010年以来，项目团队经过不懈的探索，解决了一批问题，取得了系列成果，完成了预期任务。代表性成果如下 1) 建立了基于辩论的多Agent 商务谈判系统结构 针对何时将辩论加入多 Agent 商务谈判的问题，提出了基于辩论的多Agent 商务谈判系统的结构，包括了辩论加入传统多Agent 谈判的时机和基本形式；产生的模块、模型和策略；辩论的多Agent谈判过程和系统体系，以及谈判系统的整体框架。 2) 给出了多Agent 商务谈判的辩论动态产生方法 针对辩论如何在多 Agent 商务谈判中产生的问题，提出了基于效用评价、冲突分析和辩论分类的辩论产生策略和方法。设计了从辩论目标产生到具体辩论行为产生的推理机制在辩论目标产生方面，运用效用评价模型将谈判目标与对手提议相比较，进行冲突分析和冲突检测，并产生相应辩论目标；在辩论行为产生方面，将辩论分为信息告知型、询问和施加影响型三大类，并提出了各类辩论行为的产生和推理规则。 3) 设计了基于辩论的多Agent 商务谈判自适应策略及其产生过程 针对加入辩论后的谈判对原有谈判进程有何影响的问题，重点研究了辩论谈判自适应策略及其产生过程，提出了基于时间约束并考虑辩论影响的辩论让步策略，基于诚实度和信任度的辩论策略，基于期望效用的情感产生和评价的辩论策略，基于BDI认知、模糊评价和机器学习的辩论策略，基于状态机与劝说型的辩论策略，基于历史学习、对手偏好和主体态度的辩论策略，基于自学习能力与案例推理的辩论让步策略。 4）创建了辩论谈判的自适应策略的更新机制 代表性的一种机制利用灰色区间信息建立知识库，提出关系-利益双因素对手选择的策略和模型，利用灰色聚类方法，完善不确知信息条件下谈判对手选择策略，提高谈判对环境信息的适应性，通过构建效用满意度、案例相似度、奖励函数等模型，提出综合运用案例推理和Q 学习算法进行辩论选择和策略动态调整运行机制。 5）开发了相关系统的功能模块原型 设计并开发了基于辩论的多Agent商务谈判的各自适应策略的功能模块原型。本项目系列成果可以使谈判提高效率，降低成本，增强智能化程度，促使谈判向着双赢方向发展，丰富了多Agent辩论谈判理论。