Abstract
Recently, many researchers have developed applications for automated contract and negotiation using agent technologies on electronic commerce. Especially, they have tried to study negotiation mechanism applying agent instead of buyers and sellers. Traditional researches, however, often had limitations. In the researches of automated negotiation, the agents had to negotiate with the other agents for a simple negotiation issue because the mechanisms were naive. In the researches of negotiation by user interaction, the agents did not have supported the procedures and methodologies for making the automated negotiation but only supported the users by providing communication environment during the negotiation process by users. In this paper, we propose efficient negotiation model using the modified negotiation model of the game theory. In the proposed model, the agents negotiate automatically with the partner agent and make good benefits by the strategic method during the negotiation process. Each agent makes negotiation issues with user's requirements and exchanges its suggestion alternatively in each step of the negotiation process. The agent evaluates degree of satisfaction for the opposite's suggestion and uses it in the next step of suggestion. To find out the negotiation strategies of opposite side, the agent uses teaming by weights of issues. As a result, the agent improves each own benefits for the contract and reduces the unbalance of its benefits through the proposed negotiation mechanism. We implement the negotiating agents according to the proposed mechanism and prove the efficiency of the proposed model by various experimentation.
최근 전자상거래에서 다양한 에이전트 기법을 전자상거래에 적용하여 구매자와 판매자간의 매매를 지능적으로 수행시키는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특히, 에이전트에 협상능력을 부여하여 에이전트들이 사용자를 대신해서 자동 또는 수동적인 환경에서 협상을 수행하고 계약을 체결하도록 하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 기존의 연구들에서의 협상방식은 자동협상을 수행할 경우 협상 메커니즘이 단순하여 협상의 항목과 범위가 극히 제한되는 경향이 있고, 수동협상의 경우 에이전트는 사용자간의 협상 프로세스를 지원하기 위한 환경에 머무르는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 기존의 게임이론에서의 협상모형을 응용하여 협상 에이전트들이 전략적인 방식에 의해 서로의 의견을 조정하면서 매매계약을 체결하도록 하는 자동협상 모델을 제안한다. 제안된 협상모델에서 에이전트들은 협상 시 다양한 매매조건들을 협상이슈로 구성하여 자신의 협상제안을 단계적으로 제시한다. 그리고 협상이 진행됨에 따라 상대방에 대한 협상모형을 구축하고 협상이슈들에 대한 가중치 학습을 통해 상대방의 협상 포인트를 파악한다. 따라서 에이전트들은 서로의 이득을 최대화시키고 이득의 불균형을 해소하는 방향으로 협상을 수행한다. 본 논문에서는 제안한 협상 메커니즘을 내장한 에이전트들을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 제안한 협상 모델의 타당성과 효율성을 평가하도록 한다.