Στην παρούσα διπλωματική εργασία αναλύεται το πρόβλημα της λήψης απόφασης σε
συστήματα αυτόματων διαπραγματεύσεων. Σκοπός είναι να σχεδιαστεί ένας
αποδοτικός αλγόριθμος βάσει του οποίου οι πράκτορες λογισμικού θα δρουν σε ένα
σενάριο ταυτόχρονων διαπραγματεύσεων.Οι πράκτορες δεν έχουν καμία πληροφόρηση
για τα χαρακτηριστικά των αντιπάλων.Οι διαπραγματεύσεις πραγματοποιούνται με
απώτερο στόχο την ανταλλαγή προϊόντων μεταξύ αγοραστών και πωλητών με
συγκεκριμένα ανταλλάγματα. Κάθε προϊόν χαρακτηρίζεται από μια ομάδα
χαρακτηριστικών. Για παράδειγμα, ένα προϊόν μπορεί να χαρακτηριζεται από την
τιμή, από το χρόνο παράδοσης, κλπ.
Κάθε αγοραστής αντιστοιχίζεται στις αυτόματες διαπραγματεύσεις με έναν αριθμό
πωλητών. Προτείνουμε αλγόριθμους που προσπαθούν να επιλύσουν το πρόβλημα
προσέγγισης αβεβαιότητας με τελικό σκοπό τη μεγιστοποίηση της ανταμοιβής των
χρηστών. Η ανταμοιβή υπολογίζεται ως το άθροισμα με τα αντίστοιχα βάρη των
χαρακτηριστικών. Εστιάζουμε στην πλευρά του αγοραστή και ορίζουμε μεθοδους για
τον υπολογισμό των βαρών που επηρεάζουν τη χρησιμότητα του χρήστη. Πιο
συγκεκριμένα, προτείνουμε μεθόδους για την αλλαγή της στρατηγικής του αγοραστή
με στόχο να προσεγγίσουμε την καλύτερη συμφωνία. Ακόμα, χρησιμοποείται ο
αλγόριθμος της θεωρία του σμήνους (Particle Swarm Optimization Algorithm) ώστε
μέσω της κίνησης στο Ν-διαστατο χώρο να συγκλίνουν οι πράκτορες λογισμικού στη
βέλτιστη συμφωνία. Παρουσιάζεται, τέλος, ένας αριθμός από πειράματα για τις
προτεινόμενες μεθόδους για να αξιολογηθεί η απόδοσή τους και να συγκριθούν τα
αποτελέσματα με τη σχετική βιβλιογραφία. In this thesis, we deal with the problem of decision making in automated
negotiations. We consider the case where software agents undertake the
responsibility of representing their owners in such negotiations. The final aim
is to provide an efficient algorithm in which software agents will act in a
scenario of concurrent negotiations. Agents have no knowledge on the opponents’
characteristics. Negotiations are held for the exchange of products between
buyers and sellers with specific returns. Each product is characterized by a
set of issues. For example, a product could be characterized by its price,
delivery time, and so on. The buyer is involved in concurrent negotiations with
a number of sellers.
We propose algorithms that try to solve the problem of handling the uncertainty
with the final aim of maximizing the entities rewards. The reward is calculated
as a weighted sum of the discussed issue values. We focus on the buyer side and
define specific methodologies for defining the weights that affect the utility
of the buyer. Moreover, we propose a methodology for changing the strategy of
the buyer in order to reach the optimal agreement. We are based on the widely
known Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm that is implemented by
software agents’ movements in N-dimensional space to reach the optimal
solution. We present a number of experiments for the proposed methodologies
that show their performance and we compare our results with results found in
the literature
