Trong mô hình thương lượng song phương, mỗi agent mua đại diện cho một khách hàng, sẽ thương lượng với một đối tác duy nhất và do đó mỗi agent mua được trang bị các tri thức sau:
a. Tập A = {A1, A2, ... An} các thuộc tính của hàng hoá. Trong trường hợp nhiều mặt hàng thì mỗi mặt hàng sẽ được xem xét với tập thuộc tính riêng của mặt hàng đó. Mỗi thuộc tính Ai có độ ưu tiên ui tương ứng. Trong trường hợp thuộc tính Ai có giá trị khoảng thì mỗi giá trị (hoặc khoảng con các giá trị) trong khoảng đó có một mức độ thoả mãn người dùng j
i a .
b. Mỗi thuộc tính Ai có một giá trị λi gọi là ngưỡng nhượng bộ của thuộc tính. Giá trị
của ngưỡng này cho biết thuộc tính tương ứng có thể được nhượng bộ thêm nếu giá trị độ thoả mãn j
i
a của nó chưa thấp hơn λi.
c. Một giá trị θ được gọi là ngưỡng chấp nhận, đặc trưng cho khả năng chấp nhận của người dùng. Nếu khả năng chấp nhận của người dùng càng cao thì ngưỡng chấp nhận θ có giá trị càng thấp. Nghĩa là mặt hàng chỉ được chấp nhận nếu độ thoả mãn tổng thể của nó không nhỏ hơn ngưỡng này. Ngưỡng chấp nhận θ được ước lượng từ các độ quan trọng ui và ngưỡng nhượng bộ λi của mỗi thuộc tính như sau:
Ước lượng ngưỡng chấp nhận trên mỗi thuộc tính θi =O(ui,λi). Hàm O
được chọn thoả mãn các điều kiện của định nghĩa 3.4.
Kết hợp các giá trị θi lại với nhau bằng toán tử OWA. Nhận xét rằng, với
yêu cầu của người dùng thì nếu có ít nhất một thuộc tính không thoả mãn thì mặt hàng sẽ không được chấp nhận, nghĩa là trường hợp này thuộc dạng “ít nhất một” và dạng toán tử OWA được áp dụng là toán tử Max.
) ,... , ( 1 2 n Max θ θ θ θ = .
d. Một tập D các cặp thuộc tính và giá trị của các thuộc tính đã gửi đi cho bên agent bán. Tại thời điểm đầu, agent mua chỉ gửi đi các yêu cầu của các thuộc tính có độ ưu tiên cao nhất. Sau đó, trong suốt quá trình thương lượng, agent mua sẽ gửi thêm yêu cầu chỉ khi giá trị thuộc tính tương ứng không thoả mãn yêu cầu của nó. Do vậy, khi có yêu cầu nhượng bộ từ phía agent bán, agent mua chỉ tiến hành chọn lựa khả năng nhượng bộ trên các thuộc tính đã được yêu cầu lưu trong tập D này.
CHƯƠNG 2: TƯƠNG TÁC TRONG HỆ ĐA AGENT 49 Với tập các tri thức này, quá trình thương lượng của agent mua diễn ra theo sơ đồ được minh hoạ trong Hình 2.10.
• Khởi đầu: Trong trạng thái khởi đầu của phiên thương lượng này, agent mua tìm ra thuộc tính có độ ưu tiên ui cao nhất để gửi đi. Trong trường hợp có nhiều thuộc tính có
độ ưu tiên ui cao nhất, nó sẽ gửi đi toàn bộ các thuộc tính này.
• Yêu cầu: Khi muốn gửi đi yêu cầu về thuộc tính mới hoặc giá trị mới cho thuộc tính đã yêu cầu, agent mua sẽ chuyển vào trạng thái yêu cầu để thực hiện việc gửi các yêu cầu đó cho phía đối tác. Đồng thời với việc gửi yêu cầu đi, agent mua còn phải cập nhật lại nội dung các thuộc tính được gửi đi (tập D) trong bộ nhớ hoạt động của mình. • Chờ: Là trạng thái để agent mua chờ đợi một thông điệp phúc đáp từ phía đối tác. Khi
nhận được thông điệp phúc đáp, tuỳ thuộc vào nội dung của thông điệp mà agent mua chuyển vào các trạng thái tương ứng.
• Kiểm tra: Khi nhận được thông điệp kiểu “check” từ phía agent bán thì agent mua chuyển vào trạng thái kiểm tra. Tại đây, nó tiến hành kiểm tra xem có thuộc tính nào bị vi phạm hay không. Một thuộc tính bị coi là vi phạm nếu giá trị của nó kém hơn giá trị yêu cầu của thuộc tính đó đang được lưu giữ trong bộ nhớ động của agent mua. Khái niệm kém hơn là tuỳ thuộc vào thuộc tính của đối tượng. Chẳng hạn, với thuộc tính giá phòng thì kém hơn là khi giá phòng của khách sạn nhận được cao hơn giá được yêu cầu.
Nếu có ít nhất một thuộc tính bị vi phạm, agent mua sẽ chuyển sang trạng thái
yêu cầu để bổ sung các yêu cầu mới. Trong trường hợp ngược lại, không có thuộc tính nào bị vi phạm, nó sẽ chuyển vào trạng thái chấp nhận để kiểm tra xem đối tượng có thể chấp nhận được không; bởi vì khi không có thuộc tính nào bị vi phạm thì chưa thể chắc chắn rằng mặt hàng sẽ được chấp nhận bởi người dùng.
• Chấp nhận: Trong trường hợp không có thuộc tính nào bị vi phạm sau trạng thái kiểm tra hoặc nhận được thông điệp “recheck”, agent mua sẽ chuyển vào trạng thái chấp nhận. Các bước tiến hành để tính độ thoả mãn tổng thể của đối tượng đối với người dùng, dựa trên các kỹ thuật ước lượng mờ được tiến hành như sau.
Tính độ phù hợp tương đương bi của thuộc tính Ai dựa vào độ ưu tiên ui và độ
phù hợp ai: bi = G(ui,ai). Trong đó, ai được ước lượng mờ theo phương pháp hình
thang từ giá trị thực của mặt hàng so với các giới hạn của người dùng trên thuộc tính tương ứng. Hàm G được chọn thoả mãn các điều kiện của định nghĩa 2.3. Trong áp dụng được trình bày ở chương 5, hàm chuyển đổi độ phù hợp tương đương được sử dụng là G(u,a)=(a−1)u+1.
Toán tử OWA được áp dụng để tính độ thoả mãn ràng buộc δ của mặt hàng từ các độ thoả mãn ràng buộc bi trên các thuộc tính Ai. Nhận xét rằng một mặt hàng
muốn thoả mãn được các ràng buộc của người dùng thì nó phải thoả mãn các ràng buộc trên tất cả các thuộc tính; vậy toán tử OWA được áp dụng là dạng “tất cả mọi”, tức là toán tử dạng Min. ) ,... , (b1 b2 bn Min = δ .
Tính độ thoả mãn ràng buộc β của bên bán: bên bán có thể có một số ràng
buộc đối với người mua, chẳng hạn về độ tuổi hay cấm mang theo vật nuôi... Khi đó, độ thoả mãn β được tính là phần bù (phủ định mờ) của giá trị độ yêu thích của khách hàng về điều kiện tương ứng (β =ai với ai là độ yêu thích của người dùng,
] 1 , 0 [ ∈ i a ). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ví dụ: nếu khách sạn cấm đưa súc vật vào phòng mà người dùng muốn đưa theo súc vật với mức độ là 40% (0.4) thì độ thoả mãn ràng buộc β=0.4=0.6.
Tính độ thoả mãn khuyến mại γ : Với mỗi hình thức khuyến mại, độ thoả mãn sẽ bằng độ yêu thích của khách hàng đối với hình thức khuyến mại đó (γi =ai với ai
CHƯƠNG 2: TƯƠNG TÁC TRONG HỆ ĐA AGENT 51
Nếu có nhiều hơn một hình thức khuyến mại cho cùng một mặt hàng, các độ thoả mãn γi được kết hợp với nhau bởi một phép toán đối xứng hai ngôi (ký hiệu là ) thoả mãn điều kiện:
1 }
,
max{γ1 γ2 ≤γ1γ2 ≤ .
Trong áp dụng ở chương 5, phép toán được sử dụng là γ1γ2 =γ1+γ2−γ1γ2.
Tính khả năng chấp nhận mặt hàng ψ từ các giá trị độ thoả mãn yêu cầu δ, độ
thoả mãn ràng buộc β và độ thoả mãn khuyến mại γ : ψ=F(δ,β,γ). Hàm F được chọn thoả mãn các điều kiện của định nghĩa 2.6. Trong áp dụng ở chương 4, hàm tính khả năng chấp nhận của người dùng được sử dụng là
) ) 1 (( ) , min( ) , , (δ β γ = δ β ⊕ −θ γ +θ
F . Trong đó ⊕ là toán tử đồng nhất với phần tử đơn vị θ, thoả mãn các điều kiện của định nghĩa 2.5. Trong áp dụng ở chương 4, toán tử đồng nhất được áp dụng là
) 1 )( 1 ( ) 1 ( ) 1 ( b a ab ab b a − − + − − = ⊕ θ θ θ . với θ là ngưỡng chấp nhận của người dùng.
Sau các bước này, nếu khả năng chấp nhận ψ lớn hơn ngưỡng chấp nhận θ thì mặt hàng được chấp nhận và agent mua gửi thông điệp “deal” đến bên bán và chuyển vào trạng thái kết thúc (thành công). Nếu ψ nhỏ hơn θ thì mặt hàng không được chấp nhận và agent mua sẽ gửi thông điệp “refind” yêu cầu tìm lại với các yêu cầu cũ mà không cần gửi thêm yêu cầu bổ sung.
• Nhượng bộ: Khi nhận được thông điệp “relax” từ agent bán thì agent mua chuyển vào trạng thái này. Tại đây, nó kiểm tra xem trong các thuộc tính đã gửi yêu cầu, có thuộc tính nào còn nhượng bộ được nữa hay không, một thuộc tính được coi là còn nhượng bộ được nếu giá trị hiện tại của nó vẫn lớn hơn ngưỡng nhượng bộ λ của thuộc tính đó. Sau khi kiểm tra, nếu không có thuộc tính nào có thể nhượng bộ thêm, agent mua sẽ gửi thông điệp “fail” và chuyển sang trạng thái kết thúc (thất bại).
Ngược lại, nếu có thuộc tính còn có thể nhượng bộ thêm, agent mua sẽ chọn ra một thuộc tính để nhượng bộ sao cho giá trị lợi ích của mình bị giảm đi là nhỏ nhất. Giá trị lợi ích bị mất được ước lượng dựa trên độ thoả mãn bị giảm đi ∆ai và độ ưu tiên ui
của thuộc tính đó. Hàm tính giá trị lợi ích bị mất được chọn thoả mãn điều kiện của định nghĩa 3.4 và có thể sử dụng hàm L(u,a)=ua.
Khi đó, agent mua sẽ tìm xem thuộc tính Ai nào cho giá trị li nhỏ nhất. Giá trị
yêu cầu để gửi đi. Trong trường hợp có nhiều hơn một thuộc tính cùng đạt giá trị nhỏ nhất, agent mua sẽ chọn ngẫu nhiên một trong số các thuộc tính này để nhượng bộ.
Như vậy, agent mua có thể có hai trạng thái kết thúc là thành công hoặc thất bại, việc thành công hay thất bại đều do bản thân agent này quyết định. Điều này là phù hợp với thực tế khi quá trình thương lượng kết thúc là do người mua quyết định mua hoặc không.
2.4 Kết luận
Chương này đã trình bày một cách khái quát về tương tác trong hệ đa agent, ngôn ngữ truyền thông dùng trong tương tác và một số mô hình tương tác. Các kiến trúc hệ đa agent với agent trung gian đã được nghiên cứu và áp dụng rộng rãi trong phát triển các hệ dịch vụ thương mại điện tử. Cho đến nay đã có nhiều mô hình thương lượng được đưa ra, mô hình thương lượng song phương dựa trên ràng buộc mờ đã được trình bày nhằm áp dụng cho phát triển hệ dịch vụ du lịch TraNeS sẽ được trình bày trong Chương 5.
CHƯƠNG 3: ONTOLOGY TRONG HỆ ĐA AGENT 53
CHƯƠNG 3
ONTOLOGY TRONG HỆ ĐA AGENT
• Khái niệm ontology
• Biểu diễn ontology
• Phương pháp luận xây dựng ontology
Ontology là một thuật ngữ trong triết học nhằm mô tả bản chất của sự tồn tại và đã được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Trong hệ đa agent, ontology biểu diễn thông tin và tri thức về miền quan tâm của các agent nhằm hỗ trợ tương tác. Mỗi ontology là một cấu trúc phân lớp các khái niệm (concepts), các thuật ngữ (term) và các mối quan hệ (relations) giữa các khái niệm, thuật ngữ đó. Thông qua ontology, các agent sẽ hiểu được nội dung các thông điệp truyền thông mà nó nhận được trong quá trình tương tác. Nội dung chương này nhằm trình bày khái niệm ontology, vấn đề biểu diễn ontology, vai trò của ontology trong tương tác đa agent và phương pháp luận tổng quát để xây dựng ontology.
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});