基于Multi-Agent的智能电子商务系统研究

论文题目: 基于Multi-Agent的智能电子商务系统研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 交通信息工程及控制

作者: 汪勇

导师: 熊前兴

关键词: 电子商务,系统,模型,智能计算,电子谈判

文献来源: 武汉理工大学

发表年度: 2005

论文摘要: 目前的电子商务模式已经可以通过网络完成部分甚至是大部分交易行为,从而大大缩短交易时间,降低交易费用。但是这种以供应商为中心的电子商务模式存在如下问题:第一,信息过载带来的效率低问题。由人来负责信息搜索并完成交易将越来越困难,客户饱受信息泛滥之苦,浪费了大量的时间和精力;第二,交易成本较高。基于第三方注册机制的动态电子商务虽然有效地解决了信息过载问题,但随着注册规模的增大,高昂的维护费用、很大的系统开销和可能的行业垄断都会增加交易成本;第三,系统功能单一。现行的电子商务系统只提供了商品信息发布、浏览、选择和交易等简单功能,在电子谈判、电子签名和业务智能等方面无能为力;此外,还存在安全性不够、移动性欠缺、接入手段单一和政策法律不健全等问题。 Agent技术应用于电子商务使电子商务走向智能化。本研究旨在于探讨一种新的电子商务模式,试图解决电子商务的效率、成本和业务智能问题。将移动Agent技术和现代人工智能方法应用于电子商务,建立一个智能化的电子商务环境,提高电子商务的效率,降低交易成本,实现智能业务处理。 智能电子商务系统IEBS(Intelligence E-Business Systern)是一个Multi-Agent系统,它由不同功能的Agent担任电子商务的主体,协作完成商务活动。IEBS的智能特性体现在两个方面:一是模拟人类行为的Agent作为商务活动的主体;二是现代人工智能技术的应用使业务处理智能化。 本文主要从理论上对Agent与IEBS的关系、IEBS的框架体系、主要业务的智能处理和IEBS中的电子谈判系统进行了深入的研究。介绍了Agent概念和特性,设计了他的形式化理论模型(HSA模型)、Multi-Agent系统组织结构、Agent资源分配与任务调度及Agent迁移策略;研究了IEBS的框架模型,包括他的概念模型、工作模型和系统结构,分析了他的业务流程。运用进化计算和BP神经网络等方法,研究了IEBS中的主要业务处理问题,包括供应商资源发现与供应商信用评价、基于多目标进化规划的采购方案优化算法和智能交易支付协议;最后,设计了一个面向多问题并行遗传谈判模型、电子谈判协议和电子谈判系统。

论文目录:

摘要

Abstract

目录

第1章 绪论

1.1 问题的提出

1.2 研究背景

1.3 研究的目的和意义

1.4 研究内容

1.5 主要创新工作

第2章 现代电子商务

2.1 电子商务概述

2.1.1 电子商务定义

2.1.2 电子商务产生的基础

2.1.3 电子商务发展阶段

2.1.4 全球电子商务现状

2.2 目前电子商务系统存在的问题

2.3 电子商务的发展方向

2.3.1 现代电子商务的特征

2.3.2 智能电子商务

2.4 本章小结

第3章 Agent结构的形式化描述

3.1 软件Agent

3.1.1 Agent起源

3.1.2 Agent概念

3.1.3 移动Agent的特性

3.2 Agent形式化结构模型

3.2.1 几种常见的模型

3.2.2 存在的问题

3.3 HSA模型

3.3.1 模型的形式化描述

3.3.2 HSA模型的工作过程

3.3.3 执行Agent结构

3.4 移动Agent在电子商务中的应用

3.5 本章小结

第4章 Agent任务调度与迁移策略研究

4.1 Multi-Agent系统

4.1.1 概念解析

4.1.2 研究现状

4.1.3 Agent管理模型

4.1.4 典型的Multi-Agent系统

4.2 基于组织的动态资源分配

4.2.1 资源描述

4.2.2 动态资源分配策略

4.3 基于EP算法的Agent任务调度

4.3.1 调度方法概述

4.3.2 EP算法

4.3.3 Agent任务调度

4.3.4 Matlab实现的调度实例

4.4 移动Agent迁移

4.4.1 迁移机制分析

4.4.2 基于Java的动态迁移机制

4.4.3 基于SAGA算法的Agent迁移

4.5 本章小结

第5章 IEBS框架体系设计

5.1 Agent功能与协作

5.1.1 Agent功能分类

5.1.2 协同电子商务

5.2 IEBS框架模型

5.2.1 概念模型

5.3.2 基于TTAS的工作模型

5.3.3 IEBS体系结构

5.3 IEBS业务流程分析

5.3.1 基于有向图的业务过程模型

5.3.2 客户采购业务流程

5.3.3 商家销售业务流程

5.3.4 合作企业业务流程

5.4 基于MA的分布式业务流程管理

5.5 本章小结

第6章 IEBS中主要业务的智能处理

6.1 智能业务处理

6.2 供应商资源发现

6.2.1 智能搜索引擎

6.2.2 供应商资源发现方法

6.2.3 基于BP神经网络的供应商信用评价

6.3 采购方案优化

6.3.1 “MtoM”采购

6.3.2 基于MOEP算法的方案选择

6.3.3 有效方案与最优方案

6.4 智能交易支付协议

6.4.1 电子商务协议研究现状

6.4.2 智能交易支付协议设计

6.4.3 协议性能分析

6.5 本章小结

第7章 E-Negotiation系统设计

7.1 多问题并行遗传谈判模型

7.1.1 Agent谈判模型比较

7.1.2 模型描述

7.1.3 谈判收益分析

7.2 电子谈判协议设计

7.3 谈判策略

7.3.1 策略分类

7.3.2 E-Negotiation策略设计

7.3.3 策略存储

7.4 动态问题权重的遗传谈判算法设计

7.4.1 谈判业务流程

7.4.2 问题设计与实数编码

7.4.3 谈判方案确定

7.5 E-Negotiation系统设计

7.5.1 系统设计目标

7.5.2 体系结构与开发环境

7.5.3 谈判过程

7.5.4 ENS主要功能

7.6 本章小结

第8章 结束语

8.1 论文总结

8.2 展望与进一步的研究

参考文献

致谢

附录

附录1 基于MOEP算法的Agent任务调度部分计算程序

附录2 Agent最短迁移路径的SAGA部分计算程序

附录3 供应商信用评价的BP神经网络部分计算程序

附录4 攻读博士学位期间科研情况及发表的论文

发布时间: 2006-06-28

参考文献

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• [2].跨地域分布式电子商务系统架构及其关键支撑技术研究[D]. 夏阳.中国矿业大学2009
• [3].电子商务系统中信息资源安全管理的若干技术问题研究[D]. 赵铭伟.大连理工大学2010
• [4].网络化软件多粒度动态特性分析[D]. 王红春.武汉大学2010

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