Bài viết Một mô hình cải tiến cùng các giải thuật đề xuất giúp lựa chọn đối tác tiềm năng cho bài toán thương lượng tự động trong hệ đa tác tử đề xuất một mô hình cải tiến bằng cách tạo thêm một số tác tử điều phối.
Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ VIII Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Hà Nội, ngày 9-10/7/2015 MỘT MƠ HÌNH CẢI TIẾN CÙNG CÁC GIẢI THUẬT ĐỀ XUẤT GIÚP LỰA CHỌN ĐỐI TÁC TIỀM NĂNG CHO BÀI TOÁN THƯƠNG LƯỢNG TỰ ĐỘNG TRONG HỆ ĐA TÁC TỬ Bùi Đức Dương 1, Bùi Quang Khải 2, Đỗ Văn Tuấn Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Nha Trang Tổ quản trị mạng, Trường Cao đẳng nghề Nha Trang Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Thông tin liên lạc duongbd@ntu.edu.vn, bqkhai.it@gmail.com, tuanth40@yahoo.com TÓM TẮT - Thương mại điện tử lĩnh vực phù hợp cho nghiên cứu ứng dụng công nghệ tác tử Ngày nay, thương lượng tự động hệ đa tác tử trở thành phần quan trọng thương mại điện tử thông minh Các nghiên cứu trước hệ thống thương lượng tự động hệ đa tác tử tập trung đến loại tác tử tác tử mua tác tử bán Tuy nhiên, kiến trúc hệ thống dần lỗi thời Trong báo này, đề xuất mô hình cải tiến cách tạo thêm số tác tử điều phối Bên cạnh đó, tác giả đề xuất giải thuật Pathner_Search, ThreshordReaching_Negotiation BestMatching_Negotiation nhằm mục đích cải thiện chất lượng trình đàm phán kinh doanh trực tuyến Kiến trúc đề nghị cài đặt thử nghiệm thành công JADE Kết thực nghiệm trình bày để chứng tỏ tính khả thi mơ hình giải thuật đề xuất Từ khóa - Thương mại điện tử, Thương lượng tự động, Tác tử, Công nghệ đa tác tử I GIỚI THIỆU Xu hướng kết nối xử lý phân tán coi đặc điểm quan trọng máy tính đại Số lượng ứng dụng liên quan đa dạng với độ phức tạp không ngừng tăng Máy tính ngày đảm nhiệm cơng việc phức tạp mà trước vốn có người có khả thực Nói cách khác, máy tính ngày trở nên “thơng minh” hơn, “trí tuệ” có thêm tính tự chủ [1], [2] Để tăng suất, hiệu giải phóng người khỏi nhiều cơng việc truyền thống, có xu hướng trao cho máy tính nhiều quyền hành động định, đồng thời giảm bớt can thiệp trực tiếp người Hiện tại, nhiều hệ thống tính tốn điều khiển có khả tự động hóa cao, định độc lập giúp làm giảm chi phí, tăng tính ổn định độ an tồn Các hệ thống tính tốn đại ngày có tính chất hướng người dùng [3] Để xây dựng hệ thống tính tốn thỏa mãn đặc điểm yêu cầu nói số hướng nghiên cứu ứng dụng máy tính đời, có tác tử hệ đa tác tử trở thành công nghệ tương lai để giải vấn đề nêu [4], [5] Khi tìm hiểu cơng nghệ tác tử, thường nghe nhắc nhiều đến cụm từ “thương lượng tự động” Có thể hiểu, hoạt động tương tự người mua người bán đàm phán trình mua bán hàng hóa Tuy nhiên, điểm đặc biệt hai bên người mua bán, khơng có bên trực tiếp tham gia mà để tác tử thay mặt người dùng thực thương lượng với đối tác theo chiến lược, kịch định trước [1] [4] Chi tiết công nghệ tác tử thương lượng tự động trình bày phần Trong báo này, chúng tơi đề xuất mơ hình cải tiến cách tạo thêm số tác tử điều phối giúp giảm bớt phức tạp trình đàm phán Trước trình thương lượng thực diễn tác tử mua tác tử bán hệ thống, tác tử điều phối với chiến lược định sẵn có nhiệm vụ tìm kiếm để chọn đối tác tiềm cho trình đàm phán Theo đó, tác tử mua thương lượng với số tác tử đối tác lựa chọn, nghĩa thời gian chi phí tổng thể giảm xuống đáng kể Tác giả trình bày số kết thực nghiệm JADE chứng tỏ tính khả thi mơ giải thuật đề xuất II HỆ ĐA TÁC TỬ VÀ BÀI TOÁN THƯƠNG LƯỢNG TỰ ĐỘNG A Hệ đa tác tử Năng lực tác tử giải vấn đề riêng tác tử Trong hệ thống ứng dụng cụ thể, thông thường tài nguyên dành cho tác tử hạn chế khả hành động tác tử hạn chế Mỗi tác tử tập trung giải vấn đề vị trí cụ thể giải hết vấn đề đặt cho hệ thống Trong hệ phân tán phức tạp, hệ đa tác tử xem hệ xử lý thơng tin có nhiều tiềm ứng dụng Có thể hiểu hệ đa tác tử tập tác tử hoạt động hệ thống, tác tử có chức khác toàn hệ tác tử hướng tới mục đích chung thơng qua tương tác [5], [6] Q trình tính tốn xử lý thơng tin hệ đa tác tử xem có nhiều ưu điểm so với hệ thống khác như: Khả tính toán hiệu quả, độ tin cậy cao, khả mở rộng, mạnh mẽ, khả bảo trì, khả phản ứng, linh hoạt khả sử dụng lại [7] Với ưu điểm kể trên, hệ đa tác tử có nhiều ưu việc giải tốn phức tạp dựa vào tính tác tử phối hợp tác tử Hệ đa tác tử chứng tỏ phù hợp hệ thống phải 424 MỘT MÔ HÌNH CẢI TIẾN CÙNG CÁC GIẢI THUẬT ĐỀ XUẤT GIÚP LỰA CHỌN ĐỐI TÁC TIỀM NĂNG CHO BÀI TOÁN… hành động cách tự chủ, thay mặt người dùng (ví dụ thương lượng, đấu giá) Đây hệ thống hoạt động bất đồng bộ, hệ thống hoạt động mà khơng thiết máy tính phải kết nối liên tục [8], [9] B Bài toán thương lượng tự động Trong thực tế, để mua mặt hàng đó, người mua thường trải qua giai đoạn từ việc xác định cần thiết việc thương lượng để mua dịch vụ hậu [1] Hiện tại, giao dịch thương mại sử dụng Internet hay gọi thương mại điện tử giai đoạn khơng thay đổi Thương mại điện tử chủ yếu hoạt động theo nguyên tắc: chọn chấp nhận lựa chọn Như thế, người dùng duyệt qua danh mục hàng hóa cần mua định chọn thứ cần mua Có thể nhận xét hệ thống nay, chương trình hỗ trợ người dùng giai đoạn môi giới sản phẩm hoặc/và môi giới người bán [1], [7] Thương lượng tự động dựa vào công nghệ tác tử kết hợp với hệ thống phân tán trí tuệ nhân tạo hướng nghiên cứu nhiều nhà khoa học quan tâm Ở đây, thương lượng tiến trình nhóm tác tử giao tiếp với để cố gắng tiến đến thỏa thuận số vấn đề Khái niệm thương lượng sử dụng rộng rãi lĩnh vực thương mại (đồng ý thông qua giá bán, chất lượng, mẫu mã… hàng hóa), trị (đàm phán quốc gia vùng tài nguyên muốn sử dụng) số lĩnh vực khác Khi nghiên cứu thương lượng, có vấn đề quan tâm sau [1][3]: Giao thức thương lượng, tập luật ràng buộc thành phần tham gia cần tuân thủ q trình thương lượng, miêu tả bước thương lượng, thơng điệp trao đổi trình thương lượng, hành vi mà thành viên tham gia phép làm trình thương lượng Đối tượng thương lượng, miêu tả đưa đàm phán đối tác Nó thỏa thuận người dùng muốn đạt được, hành vi họ muốn thực thi đơn giản mặt hàng họ muốn có Nếu đối tượng có nhiều thuộc tính gọi multi-issue, ngược lại gọi single-issue Ví dụ: Khi người bán xe khách hàng đàm phán xe, họ thương lượng giá bán, công nghệ lựa chọn nội thất…như gọi multi-issue Chiến lược thương lượng, cách thức tác tử định suốt trình đàm phán, điều phụ thuộc nhiều vào lĩnh vực tốn, giao thức, đối tượng thơng tin mà tác tử có III ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH KIẾN TRÚC HỆ THỐNG VÀ THUẬT TOÁN A Kiến trúc hệ thống Trong nhiều nghiên cứu trước đây, tác giả thường đề cập đến hai loại tác tử hệ thống tác tử mua tác tử bán Một số nghiên cứu đề xuất thêm tác tử mơi giới đóng vai trò đơn giản giúp giới thiệu tác tử đối tác với Trong phần này, chúng tơi đề xuất mơ hình cải tiến cách tạo thêm tác tử điều phối giúp giảm bớt phức tạp trình đàm phán Trước trình thương lượng thực diễn hệ thống tác tử mua tác tử bán, tác tử điều phối với chiến lược định sẵn có nhiệm vụ tìm kiếm nhằm chọn đối tác tiềm cho trình đàm phán Coordinator Agent (CA) Request Request Seller Agent (SA) Bid Request Buyer Agent (BA) Request Exchange Coordinator Agent (CA) Global Solution Request Seller Agent (SA) Bid Exchange Coordinator Agent (CA) Request Seller Agent (SA) Bid Hình Tác tử điều phối mơ hình thương lượng Trong hệ thống đề xuất Hình 1, chúng tơi thiết lập nhiệm vụ tác tử điều phối (CA) là: (1) nhận yêu cầu từ tác tử mua (BA); (2) di trú, tìm kiếm đánh giá tác tử bán (SA); (3) trả danh sách tác tử tiềm để tiến trình thương lượng bắt đầu Chi tiết nhiệm vụ chúng tơi trình bày phần sau B Tiến trình thương lượng Khi có nhu cầu thương lượng, người bán (Seller) người mua (Buyer) đăng nhập vào hệ thống Đối với người muốn mua mặt hàng, họ tạo tác tử mua (b_agent) cung cấp tiêu chí quan tâm mua hàng Bùi B Đức Dương, Bùi B Quang Khải, Đỗ Văn Tuấn 425 Ví V dụ, muốốn mua m máy tính, ta thư ường ý đếến giá cả, cấu hình, thương hiệu, kiểu dánng… Tương tự ự, phía bên bán b tạo tác tử bán (ss_agent) cuung cấp thông tin chi tiết đối tượng thưương lượng Như đãã nói trên, nhhằm nâng caoo hiệu quáá trình thương lượng, chúngg sử dụng tthêm tác tử điiều phối để phân p loại lự ựa chọn đượcc đối tác ttiềm dùn ng để thương lượng Quá trrình tiền xử lýý hệ thố ống gồm bước: b Tìm kiếm m; đánh giá; pphản hồi Chi tiết sau: Giai đooạn 1: Tìm k kiếm Các tác ttử đại diện ch ho người mua gửi yêu cầu ccho tác tử điềuu phối Tác tử điều phối dựa d thôngg tin cunng cấp, giao tiếp so sánh h với yêu cầu c táác tử bán từ đóó chọn đối đ tác phù hợp h với yêêu cầu người muua Giai đooạn 2: Đánh ggiá Trong thự ực tế mua bán b sản phẩm m, nhiều yếu tốố qquan tâm Tro ong báo này, n chúng tôii đưa đánh giá thông quua yếu tố bản: (1) giá bán, (2) chấtt lượng (3)) thời gian đáp ứng Đặt , hàm xác x định mức độ phù hợp ggiữa yêu cầu mua m thứ yêêu cầu bán thứứ , ta đặt: , _ _ _ _ _ _ _ _ _ (*) Trong đó: mức giá ccao mà nngười mua chấp c nhận mua _ chấp c nhận bánn sản phẩm giá thấp nhấtt mà bên phía a bán thứ _ mức chất lư ượng cao nhấtt mà người báán đáp p ứng mức chấtt lượng thấp nh hất mà bên _ mua m thứ chấpp nhận Việc qquy định mức chất lượng Q cho mặt hàng giả địnhh đơn vvị độc lập kiểm m định thời gian đáp ứng dài nnhất mà ngườ ời mua chấp nhận mua _ phía p bán thứ đáp ứng sản pphẩm ∑ phẩm p thương lượng l , thờii gian bên _ 1,3 trrọng số phản ánh mức độ qquan trọng củaa yếu tố thứ Có thể thấy, xảyy trường hợp _ , _ _ không k phải cặp đối tác tiềềm Ngư ược lại, tác tử điều phối trả t kết hai h bên _ , sản hay _ , _ phản áánh mức độ ph hù hợp Giai đooạn 3: Phản h hồi Tác tử điềều phối trả vềề kết đánh h giá đưa raa danh sách đđối tác tiềm nă ăng Chúng đề xuất phương pháp: ng: Cứ llần đánh giá đối tác ThreesholdReachin trước), phản hồi để tiiến hành thươn ơng lượng đ , (với ngưỡng xác định Matching: Hooàn tất trìình đánh giá, xây dựng dan nh sách đối tácc tiềm năng, ssắp xếp giảm dần theo BestM mớii phản hồi C Các kịcch thươn ng lượng Tác tử t điều phối sử dụng phươnng pháp ThresholdReaching g Tiếnn trình thươngg lượng m mô tả qua giiải thuật Giải G thuật lựa cchọn đối tác tiiềm Path hner_Search: Hình G Giải thuật lựa ch họn đối tác tiềm m Pathner Search Giải thuuật trả cho tác tử đối tác tiềm m có c so khớpp hai bên với hhàm θ định trước , thỏa ngưỡng 426 M MỘT MƠ HÌNH C CẢI TIẾN CÙNG G CÁC GIẢI THU UẬT ĐỀ XUẤT GIÚP G LỰA CHỌ ỌN ĐỐI TÁC TIỀ ỀM NĂNG CHO BÀI TOÁN… Giải G thuật thươ ơng lượng ThreeshordReachiing_Negotiatio on: Hình Giảải thuật thương lượng ThreshorrdReaching_Neegotiation Trong ThresReaching T g_Negotiationn, lần lặp bắt đầu đ việc tìm đối tácc tiềm cho tác tử , sau tiến trình t thương llượng bắt đầuu diễn ra, qua thủ tục negottiation Quá trrình lặp dừ ừng lại thư ương lượng th hành cơng hoặặc khơng tìm đối tácc tiềm k, tùy theo điều kiện đến trước Tác tử t điều phối sử dụng phươnng pháp BestM Matching Hình G Giải thuật thươ ơng lượng BestM Matching_Nego tiation Trong giải g thuật nàyy, sử dụng hàm Partner_Searc P ch để tìm tạo danh sáchh a gồm tác t tử thỏa ngưỡng n θ Bước xếp thứ tự ự tác tử a giảm m dần theo giáá trị , Nggay sau đó, việc thương lư ượng tiến hành theo thứ tự ưu tiêên tác tử có lớn nhất, nghĩĩa “tiềm nănng” cao Theo n mô tả trrên đây, ưu nhược điểm phư ương pháp T ThreshordReacching phư ương pháp BestMatching B giai đoạạn trrình tiền xử lý ý tổng hợ ợp Bảngg Bảng Bảng so sánnh phương pháp ThreshordReaching phươnng pháp BestMaatching P Phương pháp p Ưu điểm m Nhược điểm m ThrreshordReachiing - Thời gian chọn đối táác thương lượng thời gian tổng th hể giảm Thường kkhông cho kếết thương lượng tốt - Chi phhí thương lượn ng giảm BesstMatching Thườngg cho kết tốt t - Thời ggian chọn đư đối tác thương lưượng thời ggian tổng thể tăng - Chi phí thương lượngg tăng IV KẾT QU UẢ THỰC NGHIỆM Để kiểm m chứng ý tưởng đề xuuất mụcc III, chúng tô ôi cài đặt JA ADE m máy tính (PC) bao gồm: PC1 P khởi tạo Main Container Contaainer-1, PC lạại Containeer-2 Container-9 kết k nối tới Bùi B Đức Dương, Bùi B Quang Khải, Đỗ Văn Tuấn 427 MainContaine M r Cả CIC CICdb Agentt tạo o mặc định Main conttainer, tác tử mua và tác tử điều đ phối đượcc tạo Coontainer-1, cácc tác tử bán đư ược tạo Container C cònn lại Ở phầnn minh họa dướ ới đây, sử dụng m kịch mua m bán đơn ggiản với tình hhuống khách h hàng cần mua m sản phẩm p cụ thể T Trong lầnn thực nghiệm m, hệ thống sẽẽ tạo tác ttử mua, tác tử môi giới v (trong Thực T nghiệm 1) hay (tronng Thực nghiệệm 2) tác tử bán b Ở đây, đểể xử lý đơn ggiản khhông ảnh hưởn ng kết cuối c cùng, mức giá cả, chất lượng thời gian đ quy đổi v thang từ đđến 10 Trong Thực T nghiệm 11, giả thiết đặtt khách hààng cần mua mặt m hàng vớii mức dao động giá từ 4,5 đến 7,1; chất c lượng từ 6,0 đến 9,0 thời gian từ đến Ở đây,, giá yếu tố q định khii người dùng tthiết lập 0,6, k trọng số chhất lượng làà 0,3 vàà thời gian đáp p ứng không đư ược trọngg với 0,1 Với chiến lược định sẵn s ngưỡng θ = 0,20, tác ttử điều phối đãã tương tác vớ ới tác tử bán Kết chi tiiết cho B Bảng đâ ây Bảng Kết Thực nghiệm n t thương lượ ợng giá trịị hàm S(i, j) nnhỏ ngưỡn ng θ Ngoài Tác tử bán thứ không đượcc chọn đối tác ra, r tác tử thứ không xxét đến giiá bán thấp lớn giáá mua cao nhấất ( _ 7,1 7,5 Các _ đối đ tác lạại thỏa ngưỡngg để lọt vào vvòng thương lượng Với phương p pháp T ThreshordReaaching, trrình thương lư ượng diễn tìm thấy tác tử tiềm Agent(3), trìn nh tìm thươơng lượng vớới Agent(5) ay sau Agent(6) A thực t xảy raa trìnhh đàm phán với tác tử tiềm trước đđó thất bại N Ngược lại, tro ong phương pháp p BestMatcching, tác tử đđiều phối tììm danh sácch tác tử tiềm t (3, 5, 6), xếpp chúng theo thứ t tự (6, 3, 5) tiếnn hành đàm phhán Bảng Kết Thực nghiệm n Ở Thựcc nghiệm 2, khhách hàng cầnn mua mặt hàn ng với mức m dao động giá, chất lư ượng cho t Bảng 3 Ở ví dụ nàyy, chúng tơi quuan tâm nhiềuu đến chất lượng sản phẩm v thời gian đđáp ứng trọọng số tương ứng tăng lên đááng kể so với m mặt hàng N Ngưỡng θ g tăng lêên 0,25 với mụục đích chọn đối tác tốt cho c trình thương t lượng Kếtt tương tác với tác tử bán b thể Bảảng 428 MỘT MƠ HÌNH CẢI TIẾN CÙNG CÁC GIẢI THUẬT ĐỀ XUẤT GIÚP LỰA CHỌN ĐỐI TÁC TIỀM NĂNG CHO BÀI TOÁN… Với yêu cầu khắt khe trên, có (tác tử thứ 7) tác tử bán lựa chọn để tiến hành thương lượng Với tác tử lại, tác tử không thỏa điều kiện đánh giá (tác tử thứ không thỏa yếu tố thời gian, tác tử thứ không thỏa yếu tố chất lượng) tác tử lại khơng vượt qua ngưỡng tiêu chuẩn θ Trong báo này, để cập đến kết thực nghiệm để chứng tỏ tính khả thi mơ hình hay cho giải thuật nhóm đề xuất Cơng việc đánh giá phân tích để xác định giá trị tối ưu cho trọng số ngưỡng θ so sánh chi phí thực phương pháp ThreshordReaching phương pháp BestMatching tiếp tục báo sau V KẾT LUẬN Trong thời đại ngày nay, với bước tiến nhanh chóng cơng nghệ Internet độ tin cậy, bảo mật, tốc độ cao chi phí rẻ, Thương mại điện tử web phát triển tích cực Theo đó, thương lượng tự động dựa hệ thống đa tác tử lĩnh vực nhà nghiên cứu quan tâm hứa hẹn cung cấp phương án kinh doanh hiệu quả, tiết kiệm chi phí nâng cao suất Trong viết, tác giả trình bày cải tiến mơ hình kiến trúc hệ thống thương lượng tự động cách tạo thêm tác tử trung gian với chiến lược định sẵn có tác dụng tìm kết nối đối tác tiềm cho trình thương lượng Bên cạnh số, đề xuất giải thuật giai đoạn tiền thương lượng thương lượng gồm Pathner_Search, ThresReaching_Negotiation BestMatching_Negotiation nhằm làm tăng hiệu thương lượng Mơ hình giải thuật tác giả đề xuất kiểm nghiệm chứng tỏ thích hợp cho mơi trường có tính mở động Internet Trong tương lai, tiếp tục nghiên cứu để áp dụng tri thức phân loại, dự báo vào hệ thống nhằm làm tăng mức độ thơng minh tính chủ động hệ thống Các thuật toán học máy nghiên cứu áp dụng, hướng tới hệ thống tự cải tiến tri thức thương lượng VI.TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bùi Đức Dương, Lập luận mờ cho giai đoạn lựa chọn đối tác thương lượng tự động, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia năm 2014 điện tử, truyền thông công nghệ thông tin, trang 412-415 [2] Serban Radu, An Adaptive Negotiation Multi-Agent System for e-Commerce Applications, PhD Thesis Proposal AI-MAS Laboratory, Computer Science Department, University “Politehnica” of Bucharest, 2012 [3] Bala M Balachandran, “Developing a multi issue E-negotiation system for E-commerce with JADE”, Practical Applications of Agent-Based Technology, Chapter 4, ISBN: 978-953-51-0276-2, InTech, 2012 [4] I Rahwan, S Liz, and N R Jennings, A methodology for designing heuristic agent negotiation strategies [J] Applied Artificial Intelligence, 21(6) 2007, pp 489-527 [5] Hussein A Rady, “Multi-Agent System for Negotiation in a Collaborative Supply Chain Management”, International Journal of Video & Image Processing and Network Security IJVIPNS-IJENS Vol: 11 No: 05, 2011 [6] Cheng Wai Khuen, Chan Huah Yong, and Fazilah Haron “A Framework for Multi-Agent Negotiation System Using Adaptive Fuzzy Logic in Resource Allocation”, International Journal of Information Technology, Vol 11 No [7] Ge Zhang, Lin Wu, Guo-Rui Jiang, Ti-Yun Huang, “Conceding Strategy on Multi-agent Argumentation-based Negotiation in E-commerce”, International Conference on E-Business Intelligence, Atlantis Press, 2010 [8] MihneaScafes, “Complex negotiations in multi-agent systems”, European Union under Information and Communication Technologies (ICT) ref No: 224318, 2010 [9] T D Nguyen and N R Jennings, A heuristic model of concurrent bilateral negotiations in incomplete information settings [C] Proc 18th Int Joint Conf on AI, Acapulco, Mexico, 2003, pp 1467- 1469 [10] S D Ramchurn, C Sierra, and L Godo, Negotiating using rewards[J] Artificial Intelligence, 171(10) 2007, pp 805-837 [11] G Zhang, G R Jiang, and T Y Huang, Cognition model of argumentation-based multi-Agent business negotiation[J] Computer Engineering, 37(1) 2011, pp 28-31, 33 [12] Joana Urbano, Ana Paula Rocha, and Eug´enio Oliveira, “Trust-Based Selection of Partners”, C Huemer and T Setzer (Eds.): EC-Web 2011, LNBIP 85, pp 221–232, 2011, Springer-Verlag Berlin Heidelberg [13] Fabio Bellifemine, Agostino Poggi, Giovanni Rimassa JADE – A FIPA-compliant agent framework 1999 [14] Roman Dębski, Aleksander Byrski, and Marek Kisiel-Dorohinicki, Towards an Agent-Based Augmented Cloud National Institute of Telecommunication, Journal of Telecommunications And Information Technology, January 2012 Bùi Đức Dương, Bùi Quang Khải, Đỗ Văn Tuấn 429 [15] Costin Badica, Gabriel-George Popa, Mihnea Scafes, Maria Ganzha, Maciej Gawinecki, Pawel Kobzdej, Marcin Paprzycki: Degin Considerations for a Negotiation Component in a Model E-commerce Agent System, Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing, 2006 [16] Raymond Y.K Lau, Yuefeng Li, Dawei Song, Ron Chi-Wai Kwok: Knowledge Discovery for Adeptive Negotiation Agents in E-Marketplaces, Decision Support Systems, Vol.45, Nr.2, pg 310-323, 2008 AN IMPROVED MODEL AND PROPOSED ALGORITHMS FOR POTENTIAL PARTNERS SELECTION PROCESS IN MAS-BASED AUTOMATED NEGOTIATION SYSTEM Bui Duc Duong, Bui Quang Khai, Do Van Tuan ABSTRACT - Electronic commerce is a domain where agent technologies are well suited Nowadays, automated negotiation in multiagent system has become an important part of the intelligent E-commerce Traditional research in MAS-based automated negotiation system is focused on types of agent: buyer and seller agent However, the architecture of the system has lagged far behind In this paper, we presents an improved model using coordinator agents for potential partners selection process in MAS-based automated negotiation system We also propose Pathner_Search, ThreshordReaching_Negotiation and BestMatching_Negotiation algorithms targeted at improving online trading and auction systems The architecture has been implemented and tested on JADE with two cases The practical results obtained are encouraging in that the system works as expected and shows promising performance characteristics ... đích chọn đối tác tốt cho c trình thương t lượng Kếtt tương tác với tác tử bán b thể Bảảng 428 MỘT MƠ HÌNH CẢI TIẾN CÙNG CÁC GIẢI THUẬT ĐỀ XUẤT GIÚP LỰA CHỌN ĐỐI TÁC TIỀM NĂNG CHO BÀI TOÁN…...424 MỘT MƠ HÌNH CẢI TIẾN CÙNG CÁC GIẢI THUẬT ĐỀ XUẤT GIÚP LỰA CHỌN ĐỐI TÁC TIỀM NĂNG CHO BÀI TOÁN… hành động cách tự chủ, thay mặt người dùng (ví dụ thương lượng, đấu giá) Đây hệ thống hoạt động. .. M MỘT MÔ HÌNH C CẢI TIẾN CÙNG G CÁC GIẢI THU UẬT ĐỀ XUẤT GIÚP G LỰA CHỌ ỌN ĐỐI TÁC TIỀ ỀM NĂNG CHO BÀI TOÁN… Giải G thuật thươ ơng lượng ThreeshordReachiing_Negotiatio on: Hình Giảải thuật thương