16、自动化谈判：从理论到实践

自动化谈判：从理论到实践

1. 配送优化问题

在配送场景中，目标是在满足一系列约束条件的情况下，完成所有配送任务并最小化运输成本（即行驶里程）。这些约束条件包括：
- 每辆车必须从其中心的仓库出发并返回该仓库，但订单的取货和交货地点不必在仓库。
- 每辆车有最大负载重量限制，且不同车辆的限制可能不同。
- 每辆车有最大负载体积限制，且不同车辆的限制可能不同。
- 每辆车有法定的最大路线长度。
- 每个配送任务必须包含在某辆车的路线中。

这个个体代理优化问题是NP完全问题。此外，代理商通过资源和任务共享有可能节省里程，但联合问题同样是NP完全问题。因此，尽管代理商可以协商共享配送任务和资源（并分摊成本），但在此过程中必须解决难以处理的问题。这就是在某些谈判领域需要启发式方法的原因。基于此，有人引入了“审议均衡”的新解决方案概念，其中明确将审议（即计算）成本纳入代理商的策略中。

2. 与人类谈判的挑战

此前讨论的是软件代理与其他软件代理进行理性谈判的各种方法，其假设对手会理性行事以实现自身目标。然而，当代理与人类谈判时，会出现全新的挑战。研究表明，人类的行为会系统性地偏离规范理论规定的最优行为。例如，人们常根据选择的框架改变估值，厌恶不公平，并且愿意进行代价高昂的惩罚等非理性行为。

因此，不能假设人类会遵循均衡策略或实现效用最大化。必须为软件代理赋予两种能力：一是预测人类谈判行为的模型，二是在指导代理行为时考虑这些模型的决策算法。但建模人类谈判行为是一个重要且复杂的问题，并且是心理学和商业研究领域的一个研究方向。

代理与人类谈判的目的各不相同，可能的目标包括：