16、自动化合同环境中的遗传局部搜索在投标评估中的应用

自动化合同环境中的遗传局部搜索在投标评估中的应用

在解决组合优化问题时，遗传局部搜索（Genetic Local Search，GLS）已被证明是一种有效的方法。它能为诸如旅行商问题（TSP）、图二分问题（GBP）、NK 景观问题以及二元二次规划等问题找到接近最优的解决方案。本文将聚焦于 GLS 在多智能体自动化合同环境下的投标评估问题中的应用。

1. MAGNET 协议

自动化合同涉及智能体之间的谈判，这些智能体被假定为利己且具有有限理性。本文采用了 MAGNET 自动化合同协议，该协议涉及两种类型的智能体：客户和供应商。
- 协议步骤 ：
1. 计划制定 ：客户智能体为了成功执行计划，会制定包含多个子任务的计划，并为每个子任务指定时间窗口。
2. 发布招标 ：客户智能体发布招标信息，邀请供应商参与投标。
3. 提交投标 ：供应商智能体根据招标信息，为子任务制定并提交密封投标。
4. 投标评估 ：客户智能体收到投标后，会根据价格、供应商可靠性、进度风险等因素对投标进行评估。
5. 授予和交付投标 ：客户智能体将任务授予最低报价者，它可以选择将整个任务授予特定供应商，也可以将单个投标组件（特定子任务）授予不同供应商。

以下是一个使用 MAGNET 协议的虚构公司（ACME）的合同示例：
| 子任务 | 活动 | 持续时间（天） | 前置活动 | 最早开始时间 | 最晚完成时间 |