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상호 이익을 위한 학습 에이전트 기반의 효율적인 다중 속성 협상 시스템
An Efficient Multi-Attribute Negotiation System using Learning Agents for Reciprocity

박상현   (연세대학교 대학원 컴퓨터과학과UU0000936  ); 양성봉   (연세대학교 컴퓨터산업공학부UU0000936  );
  • 초록

    본 논문에서는 상거래에 참여한 구매자와 판매자가 협상을 통하여 서로의 이익을 보장하면서 합의를 도출 할 수 있는 협상 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 기존의 협상 에이전트 시스템에 기계 학습을 적용함으로써, 학습 에이전트의 도입이 협상의 효율성에 어떤 영향을 미치는지 고찰하고자 하였다. 구매자 및 판매자 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi-Attribute Utility Theory를 이용하여 표현하였다. 본 연구에서 제시된 학습 가능한 협상 에이전트는 Faratin이 제안한 협상 시스템의 제안 생성(counter offer) 과정에 인공신경망을 통한 점진적 학습 기업을 추가함으로써 협상의 효율성을 증가시키는데 목적이 있다. 점진적 학습기법을 이용한 협상 에이전트 시스템의 경우, 동일한 협상 조건 하에서 상대방 제안과의 유사도(similarity)를 바탕으로 제안을 생성하는 기존의 다른 협상 에이전트 시스템과 비교하였을 때 좋은 협상 결과를 보여 주었으며, 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다. 따라서 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려하였을 때 기존의 협상 시스템에 비하여 효율적인 협상 능력을 보여 주었다.


    In this paper we propose a fast negotiation agent system that guarantees the reciprocity of the attendants in a bilateral negotiation on the e-commerce. The proposednegotiation agent system exploits the incremental learning method based on an artificial neural network in generating a counter-offer and is trained by the previous offer that has been rejected by the other party. During a negotiation, the software agents on behalf of a buyer and a seller negotiate each other by considering the multi-attributes of a product. The experimental results show that the proposed negotiation system achieves better agreements than other negotiation agent systems that are operated under the realistic and practical environment. Furthermore, the proposed system carries out negotiations about twenty times faster than the previous negotiation systems on the average.


  • 주제어

    기계학습 .   인공신경망 .   협상 전략.  

  • 참고문헌 (11)

    1. Ueyama, J. and Maderia, E. R. M., 'An Automated Negotiation Model for Electronic Commerce,' Proc. 5th International Symposium on Autonomous Decentralized Systems, pp.29-36, 2001 
    2. Smith, M., Neural Networks for Statistical Modeling, International Thomson Computer Press, 1996 
    3. V. Soo and C. Hung, 'On-Line Incremental Learning in Bilateral Multi-Issue Negotiation,' First International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, July, 2002, Italy, 2002 
    4. Keeney, R. L. and Raiffa, H., Decisions with Multiple Objectives, Cambridge University Press, 1993 
    5. Barbuceanu, M. and Lo, W., 'A multi-attribute utility theoretic negotiation architecture for electronic commerce,' Proc. Fourth International Conference on Autonomous Agents, 2000 
    6. Ryu, Y. U. and Hong, S. C., 'Negotiation Supportsin a Commodity Trading Market,' Proc. 31st Hawaii International Conference on System Sciences, 1998 
    7. Krovi, R., Graesser, A. C. and Pracht, W. E., 'Agent Behaviors in Virtual Negotiation Environments,' IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics-Part C : Applications and Reviews, Vol.29, No.1, pp.15-25, 1999 
    8. Chavez, A. and Maes, P., 'Kasbah : An Agent Marketplace for Buying and Selling Goods,' Proc. 1st international Conference on the Practical Application of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology, 1996 
    9. Faratin, P., Sierra, C., Jennings, N. R. and Buckle, P., 'Designing Responsive and Deliberative Automated Negotiators,' Proc. AAAI Workshop on Negotiation : Settling Conflicts and Identifying Opportunities, Orlando, FL, pp.12-18, 1999 
    10. Faratin, P., Sierra, C. and Jennings, N. R., 'Using similarity criteria to make negotiation trade-offs,' Proc. 4th Int. Conf. on Multi-Agent Systems(ICMAS-2000), Boston, USA, pp.119-126, 2000 
    11. Sycara, K., 'Multi-Agent Compromise via Negotiation,' Distributed Artificial Intelligence, Vol.2, pp.119-139, September, 1989 

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    1. 2002 "시계열 데이타베이스에서 유사한 서브시퀀스의 모양 기반 검색" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 데이타베이스 29 (5): 381~392    
    2. 2003 "이미지 시퀀스 데이터베이스에서의 유사성 기반 서브시퀀스 검색" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D d10 (3): 501~512    
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    4. 2003 "Trie 구조를 이용한 비디오 인덱스 생성 및 검색" 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 30 (7): 610~617    
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  • 양성봉 (30)

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