Sau khi đú xỏc định đƣợc miền tri thức cho cỏc bờn tham gia, quỏ trỡnh thƣơng lƣợng đƣợc thực hiện nhƣ sau:
Vũng 1
Agent mua: Chọn thuộc tớnh cú độ ƣu tiờn cao nhất “giỏ” (wgiỏ=0.33) và gửi ràng buộc {“giỏ<=2000”} kốm theo thụng điệp “find”.
Agent bỏn: Nhận đƣợc thụng điệp “find”. Nỳ cập nhật ràng buộc {“giỏ<=2000”} vào tri thức của mỡnh (P=P {giỏ<=2000}) và tiến hành tỡm kiếm chiếc xe thoả mún ràng buộc này. Theo bảng 4.1, cỳ hai xe thoả mún yờu cầu {g4, g6}. Xe cú giỏ trị chấp nhận cao hơn {g6}sẽ đƣợc chọn để gửi đi cựng cỏc thụng tin đầy đủ của nú kốm theo thụng điệp “check”.
Cỏc thụng tin về xe g6 = (“xanh nhạt”, “110cc”, “best”, 15, 2000) (tức là, xe cú màu xanh nhạt, 110 phõn khối, loại xe là best, xe đƣợc đăng ký trong 15 ngày và giỏ tiền là $2000). Để cho ngắn gọn, chỳng ta sẽ sử dụng bộ 6 giỏ trị tƣơng ứng với 6 thuộc tớnh nhƣ trờn để biểu diễn thụng tin đầy đủ cho mỗi xe.
Vũng 2
Agent mua: Nhận đƣợc thụng điệp “check”, nú kiểm tra xem cú vi phạm ràng buộc nào khụng. Cỏc thuộc tớnh đƣợc kiểm tra lần lƣợt theo thứ tự trọng số, tức là, thuộc tớnh nào cú trọng số cao hơn sẽ đƣợc kiểm tra trƣớc. Nhƣ vậy thứ tự cỏc thuộc tớnh sẽ đƣợc kiểm tra sẽ là giỏ, màu_sắc, loại_xe, phừn_khối và ngày_đăng_ký.
Trong trƣờng hợp này, thuộc tớnh màu sắc bị vi phạm. Nú bổ sung yờu cầu màu_sắc=”xanh lục” vào tập ràng buộc và gửi đi cựng thụng điệp “find”.
Agent bỏn: Nhận đƣợc thụng điệp “find” và ràng buộc thờm {màu_sắc=”xanh lục”}. Nỳ cập nhật lại yờu cầu P={giỏ<=2000, màu_sắc=”xanh lục”} và thực hiện quỏ trỡnh tỡm kiếm.
Khụng cỳ sản phẩm nào thoả mún. Do đú, nú gửi thụng điệp “relax” để yờu cầu giảm agent mua bớt ràng buộc.
Vũng 3
Agent mua: Nhận thụng điệp “relax”. Khi đú, nú phải tỡm cỏch giảm bớt cỏc ràng buộc của mỡnh. Vấn đề đặt ra là giảm bớt ràng buộc ở thuộc tớnh nào và làm thế nào để giảm bớt.
Cỏc nhƣợng bộ đơn giản nhất và sẽ đƣợc sử dụng trong mụ hỡnh này là với mỗi thuộc tớnh định tớnh, nú sẽ chọn giỏ trị cú mức độ mong muốn lớn nhất và nhỏ hơn giỏ trị hiện tại. Cũn với thuộc tớnh định lƣợng, nú sẽ tăng 10% miền giới hạn. Vớ dụ với thuộc tớnh màu sắc, xanh lục cú thể giảm xuống thành xanh nhạt, … Với thuộc tớnh giỏ tiền, nhỏ hơn 2000 cú thể tăng thành [2000, 2100] hoặc (2100, 2200] …
Agent mua luụn tỡm cỏch giảm bớt ràng buộc sao cho lợi nhuận của nỳ bị giảm ớt nhất. Để giải quyết vấn đề này, agent mua sẽ duyệt và thử qua tất cả cỏc thuộc tớnh. Thuộc tớnh nào cú mức độ giảm nhỏ nhất sẽ đƣợc chọn. Gọi T là mức độ giảm của từng thuộc tớnh, ta cú:
1. Giỏ cả : T = (1 - V(2100))*0.33 = (1-0.9)*0.33 = 0.033
2. Màu sắc: T = (1 - V(“xanh nhạt”))*0.27=(1-0.9)*0.27 = 0.027 3. Loại xe: T = (1 - V(“jupiter”))*0.2 = (1-0.9)*0.2 = 0.02
4. Phừn khối: T = (1 - V(“110cc”))*0.13 = (1-0.8)*0.13 = 0.026 5. Ngày đăng ký: T = (1 -V(10))*0.07 = (1-0.9)*0.07 = 0.007
Từ đú ta thấy agent mua sẽ nhƣợng bộ về ngày đăng ký, tức là nỳ sẽ yờu cầu 10 ngày thay vỡ 8 ngày nhƣ lần đề xuất trƣớc.
Agent bỏn: Cập nhật yờu cầu về khoảng cỏch (đú đƣợc nhƣợng bộ). Lỳc này, tập ràng buộc đối với ngƣời mua này sẽ trở thành:
P={giỏ<=2000, màu_sắc=”xanh lục”, ngày_đăng_ký=10}
Trong miền tri thức của agent bỏn khụng cỳ chiếc xe nào thoả mún ràng buộc này. Một lần nữa nú lại gửi thụng điệp “relax”.
Vũng 4
1. Giỏ cả : T = (1 - V(2100))*0.33 = (1-0.9)*0.33 = 0.033
2. Màu sắc: T = (1 - V(“xanh nhạt”))*0.27=(1-0.9)*0.27 = 0.027 3. Loại xe: T = (1 - V(“jupiter”))*0.2 = (1-0.9)*0.2 = 0.02
4. Phừn khối: T = (1 - V(“110cc”))*0.13 = (1-0.8)*0.13 = 0.026 5. Ngày đăng ký: T = (1 - V(12))*0.07 = (1-0.8)*0.07 = 0.014
Agent mua tiếp tục nhƣợng bộ ngày đăng ký từ 10 ngày xuống cũn 12 ngày. Nỳ gửi lại ràng buộc kốm theo thụng điệp “find”.
Agent bỏn: Cập nhật lại ràng buộc. Tập ràng buộc của agent bỏn sẽ là: P={giỏ<=2000, màu_sắc=”xanh lục”, ngày_đăng_ký=12}
Khụng cỳ chiếc xe nào thoả mún, nỳ gửi lại thụng điệp “relax”.
Vũng 5
Agent mua: Kiểm tra cỏc điều kiện nhƣợng bộ:
1. Giỏ cả : T = (1 - V(2100))*0.33 = (1-0.9)*0.33 = 0.033
2. Màu sắc: T = (1 - V(“xanh nhạt”))*0.27=(1-0.9)*0.27 = 0.027 3. Loại xe: T = (1 - V(“jupiter”))*0.2 = (1-0.9)*0.2 = 0.02
4. Phừn khối: T = (1 - V(“110cc”))*0.13 = (1-0.8)*0.13 = 0.026 5. Ngày đăng ký: T = (1 - V(14))*0.07 = (1-0.7)*0.07 = 0.021
Lần này, thuộc tớnh nhƣợng bộ sẽ là loại xe, giỏ trị nhƣợng bộ sẽ là từ “dream” chuyển thành “jupiter”. Thụng điệp “find” sẽ đƣợc gửi đi cựng ràng buộc này.
Agent bỏn: Cập nhật lại ràng buộc và tiến hành tỡm kiếm. Tập ràng buộc sẽ cỳ thờm ràng buộc mới:
P={giỏ<=2000, màu_sắc=”xanh lục”, loại_xe=”jupiter”, ngày_đăng_ký=12} Vẫn khụng tỡm thấy chiếc xe nào thoả mún điều kiện này. Agent bỏn vẫn kiờn trỡ gửi thụng điệp “relax”, nú sẽ liờn tục gửi thụng điệp này nếu khụng tỡm đƣợc sản phẩm nào thoả mún.
Vũng 6
1. Giỏ cả : T = (1 - V(2100))*0.33 = (1-0.9)*0.33 = 0.033
2. Màu sắc: T = (1 - V(“xanh nhạt”))*0.27=(1-0.9)*0.27 = 0.027 3. Loại xe: T = (1 - V(“future”))*0.2 = (1-0.8)*0.2 = 0.04
4. Phừn khối: T = (1 - V(“110cc”))*0.13 = (1-0.8)*0.13 = 0.026 5. Ngày đăng ký: T = (1 - V(14))*0.07 = (1-0.7)*0.07 = 0.021
Vỡ ngƣỡng nhƣợng bộ của agent mua là =0.02 cho tất cả cỏc thuộc tớnh, do đú, nú khụng thể nhƣợng bộ đƣợc nữa, khi đú, nú sẽ gửi cho agent bỏn một thụng điệp “norelax”
Agent bỏn: Nhận thụng điệp “norelax”, cú nghĩa là giao dịch cú thể thất bại. Tuy nhiờn, theo chiến lƣợc đú đƣợc thiết kế sẵn, agent bỏn sẽ khụng dễ dàng từ bỏ khỏch hàng. Nú sẽ tỡm cỏch giới thiệu đến khỏch hàng cỏc sản phẩm khỏch với mong muốn bỏn đƣợc sản phẩm. Hiện tại, tất cả cỏc thụng tin về agent mua mà agent bỏn cú đều nằm trong tập ràng buộc P đối với agent mua này (chƣa cú ràng buộc phõn khối xe):
P={giỏ<=2000, màu_sắc=”xanh lục”, loại_xe=”jupiter”, ngày_đăngký=12} Agent mua sẽ tớnh toỏn độ tƣơng tự của tất cả cỏc sản phẩm hiện cú trong miền tri thức của mỡnh đối với tập cỏc ràng buộc này. Tức là, dựa trờn cỏc hàm tiờu chuẩn của mớnh, nú sẽ tớnh toỏn độ tƣơng tự của tất cả cỏc xe dƣa trờn 4 thuộc tớnh giỏ, màu_sắc, loại_xe và ngày_đăng_ký. Cụng thức để tớnh độ tƣơng tự nhƣ sau:
Sim (x,P) = 0.33 Simgiỏ(x, P) + 0.27 Simmàu_sắc(x, P) + 0.2 Simloại_xe(x, P) + 0.07 Simđăng_ký(x, P)
Xe Chấp nhận Sim g1 0.367 0.833 g2 0.367 0.807 g3 0.500 0.752 g4 0.300 0.734 g5 0.667 0.777 g6 0.333 0.811 g7 0.450 0.785
g8 0.433 0.709
g9 0.600 0.714
g10 0.467 0.813
Bảng 4.4: Độ tƣơng tự giữa cỏc sản phẩm với ràng buộc hiện tại
Sau khi đú xỏc định đƣợc độ tƣơng tự, ta chọn ra m=3 sản phẩm cú độ tƣơng tự cao nhất {g1, g6, g10}. Và g10 là sản phẩm đƣợc đề xuất cựng thụng điệp “try”.
Vũng 7
Agent mua: Nhận thụng điệp “try”. Nú kiểm tra xem sản phẩm cú đƣợc chấp nhận hay khụng. Lỳc này nú sẽ khụng kiểm tra ràng buộc vỡ nỳ biết rằng, ngƣời bỏn khụng thể thoả mún cỏc ràng buộc của nỳ. Vỡ nếu cỳ thỡ sản phẩm đú đú đƣợc đề xuất trƣớc đõy.
g10 = {“xanh lục”, “125cc”, “suzuki”, 14ngày, $2400}
wgiỏ = 0.33; wmàu_sắc = 0.27; wloại_xe= 0.2; wphừn_khối = 0.13; wđăng_ký = 0.07;
V(g10) = 0.33 Vgiỏ+0.27 Vmàu_sắc+0.2 Vloại_xe+0.13 Vphừn_khối+0.07 Vđăng_ký = 0.33 0.6 + 0.27 1 + 0.2 0.7 + 0.13 1 + 0.07 0.7 = 0.8
V(g10) Chấp nhận đƣợc.
Agent mua gửi thụng điệp “deal” để mua sản phẩm này và kết thỳc giai đoạn thƣơng lƣợng.
Agent bỏn: Nhận thụng điệp “deal”, cập nhật lại miền tri thức và cũng kết thỳc quỏ trỡnh thƣơng lƣợng.
4.4 KẾT LUẬN
Chƣơng này trỡnh bày một mụ hỡnh chiến lƣợc cụ thể cho cả bờn mua và bờn bỏn tƣơng ứng. Về phớa ngƣời mua, sở thớch của ngƣời dựng đƣợc mụ hỡnh hoỏ thành cỏc ràng buộc mờ và đƣợc đề xuất lần lƣợt cho ngƣời bỏn theo độ ƣu tiờn của từng thuộc tớnh. Ngƣời bỏn nhận lần lƣợt cỏc ràng buộc từ phớa ngƣời mua và cú cỏc xử lý tƣơng ứng cũng dựa trờn lý thuyết mờ theo mụ hỡnh chiến lƣợc đú đề xuất. Khi khụng cỳ mặt hàng theo yờu cầu, agent bỏn sẽ tỡm mặt hàng tƣơng tự với hy vọng ngƣời mua chấp nhận.
Chƣơng 5 DỊCH VỤ HỖ TRỢ MUA BÁN XE MÁY MoSeB
Chƣơng này trỡnh bày việc ỏp dụng mụ hỡnh thƣơng lƣợng song phƣơng đú đƣợc giới thiệu vào một bài toỏn cụ thể “dịch vụ hỗ trợ mua bỏn xe mỏy MoSeB”. Hệ thống này đƣợc phõn tớch và thiết kế theo phƣơng phỏp luận MaSE đú trỡnh bày trong chƣơng 2.