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多 Agent 协商技术. 参考以下文献： 多 Agent 多问题协商模型 基于 Multi-Agent 的会议日程协商系统的研究 一种基于博奕论的多 Agent 交互模型 一种静态的协商算法 兵力协同计划资源冲突协商方法研究 基于约束的智能主体及其在自动协商中的应用 等等. 改进的合同网. 传统的合同网模型中在进行交互协同时没有 对承诺进行约束 ，所以在交互过程中就会存在反复协商的过程，这将会造成信息的大量冗余和资源浪费。如果对合同网进行改进，在合同协商过程中加入约束，就会减少一些不必要的信息交互，使协同顺利完成。
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多Agent协商技术 参考以下文献： 多Agent多问题协商模型 基于Multi-Agent的会议日程协商系统的研究 一种基于博奕论的多Agent交互模型 一种静态的协商算法 兵力协同计划资源冲突协商方法研究 基于约束的智能主体及其在自动协商中的应用 等等
改进的合同网 • 传统的合同网模型中在进行交互协同时没有对承诺进行约束，所以在交互过程中就会存在反复协商的过程，这将会造成信息的大量冗余和资源浪费。如果对合同网进行改进，在合同协商过程中加入约束，就会减少一些不必要的信息交互，使协同顺利完成。 • 传统的合同网模型并没有对合同的违约进行处理，它认为所有作出承诺的Agent都能够承担投标的任务，但这在实际应用中会存在问题，因为任何Agent在任何环境中的变化是动态的，很难每次都对所作出的承诺做出正面的变化，而一旦承担合同的Agent不能完成任务，招标方无法知道任务的完成情况，这样会造成整个系统性能的降低，甚至损坏系统的可靠性。如果在合同网中加入承诺解除机制、违约代价和信用机制，将会有效解决这个问题。
对承诺的约束 在招标方对任务进行招标的时候，在对各个可能的分担任务的Agent发送招标信息的时候就对招标的合同附带约束条件，如需要在何时之前投标，对能力的最低要求，以及最多可使用的资源等。通过这些约束条件，使得那些不具备这些约束条件的Agent不再投标。而投标Agent也在给招标Agent发送信息时加上约束条件，这样就可以减少不必要的通信。招标方在进行合同指派中，也会加上时间约束等条件，在规定的时间间隔内如果合同承担方不能及时回复确认信息，招标方就会重新分配任务。
承诺解除、违约和信用 当一个Agent接受合同后，就要遵守合同的规定，一旦其不能对合同继续执行，就需要及时将情况报告给合同指派者，由指派者对其进行违约惩罚，例如在电子商务中，将会对违约一方收取违约金。 信用在经济学领域得到广泛使用。所谓信用就是任务承担者遵守承诺的可靠程度。Agent若对其投标和获得的任务能遵守执行，此Agent就是诚实可靠的，相反其信用等级必然会降低。在此引入信用，对不遵守承诺的Agent降低其信用等级，能有效解决Agent之间的随意投标和恶意违规。而Agent也会刻意遵守承诺，否则将会因为信用等级的降低而不能再次获得合同，直至在系统中淘汰。信用机制也是系统的生态选择机制，体现了优胜劣汰的原则。 将承诺违约处罚和信用结合起来，能使合同网模型更符合实际，应用也更为合理广泛。
一种静态协商模型及算法 双边统筹型谈判问题（DMN: Double-side Multi-issue Negotiation）是一种典型的非协作类问题，它指两个Agent就多个项目（issue）的各种可能方案进行协商，直到达到一致合同（方案）或谈判失败。如劳资谈判、建筑部件设计等，美国卡内基梅隆大学的K.Sycara于80年代末曾建立PERSUADER模型，采用基于事例推理和多属性效用理论协商解决一类如劳资谈判的DMN问题，但该模型通用性较弱，且需要第三方调停者的参与。
静态协商模型 静态协商模型由两个Agent组成，每个Agent拥有推理机、通信接口、冲突检测与消解三个执行部件，推理所用知识分别来自事实、规划、启发式知识和解标准四个知识模块中，黑板存放协商过程中的中间信息。
静态协商算法——一揽子方案法 基本思想：双方从各自的最佳合同（使本方赢得最大）开始，逐步让步（降低成本方解标准），直至达成双方认可的合同、或谈判失败。 协商失败的情况：双方不让步和经M轮协商仍达不到一致的合同。
静态协商算法——优化方案法 一揽子方案法对于双边统筹型协商问题DMN能给出双方均能接受的合同，但这个一致的合同却未必是最优的，为此对其进行改进，得到优化方案法。 基本思想：在采用一揽子方案法得出初始一致合同X*后，谈判双方交换包括X*的合同等价类，如某方从对方的合同等价类中找到比X*更好的合同，则将此合同作为新的一致合同，重复此过程直到找不到更好的一致合同。
多Agent多问题协商MMN模型 (1)（Multi-agent Multi-issue Negotiation）
