Veryone är en erfaren förhandlare och alla har en åsikt om sina förhandlingsfärdigheter. Men även professionella förhandlare kan fortfarande förbättra sin kompetens avsevärt. "De flesta människor är ineffektiva förhandlare.... Färre än 4 procent av cheferna når win-win resultat när de sätts på prov.... Även om frågor som människor var i perfekt överenskommelse, de misslyckas med att inse det 50 procent av tiden" (Thompson 2005). Även om det finns många former av förhandlingar, fokuserar vi i den här artikeln på integrativa förhandlingar (se Walton och McKernie 1965). Förhandling är ett utmärkt exempel på en uppgift som det mänskliga sinnet endast delvis är utrustat för, och för vilken artificiell intelligens (AI) kan ge hjälp. Bland annat AI kan tillhandahålla söktekniker, beräkningsheuristik för att ta itu med exponentiella problemrymder, strategiska resonemang, argumentation, inlärningstekniker, och affektiv computing för att hantera de komplikationer som uppstår i förhandlingar. Svårare problem som inte är lika lätta att lösa med artificiell intelligens teknik är dock att få den gemensamma kunskap som krävs för att förstå förhandlingsdomäner och godtyckliga mänskliga samtal som äger rum under förhandlingar. Vi strävar efter synergi mellan människa och agent på ett sådant sätt att de mänskliga svagheterna täcks av agentens styrkor och agentens svagheter täcks av människans styrkor. Detta innebär att uppgifter bör delas upp över människor och agenter på ett sätt som respekterar dessa förmågor. Å ena sidan är människor bättre rustade att förstå sammanhanget och de känslomässiga variationerna i mänsklig-mänsklig interaktion, de är kapabla att hitta nya relationer mellan begrepp, och de har den nödvändiga bakgrundskunskapen för att tolka förhandlingsområdet med avseende på sina preferenser. Å andra sidan kan människor oroas av känslor, och har svårt att hantera komplexiteten i förhandlingsutrymmen och hålla koll på förhandlingsmotståndarens intressen. För agenter är det till stor del tvärtom. Resten av denna artikel är organiserad enligt följande. Vi introducerar först informellt mänskliga förhandlingar som en process med fyra faser som kan särskiljas. Vi går sedan vidare med att diskutera några toppmoderna förhandlingsstödsystem och automatiserade förhandlingsagenter. Vi presenterar sedan det förhandlareprojekt som håller på att utveckla det första av nästa generations förhandlingsstödsystem. Därefter diskuterar vi olika tekniska komponenter baserade på olika artificiell intelligens tekniker som är en del av denna agent, inklusive stöd för att analysera en förhandling, ta hänsyn till motståndaren, råd om hur man förhandlar strategiskt, för att framkalla mänskliga preferenser, och för att hantera känslor. Artikeln avslutas med en översikt över öppna forskningsfrågor. Fisher, Ury och Patton (1992); Raiffa, Richardson och Metcalfe (2002); Thompson (2005); och andra betonar att förhandlingar inte bara handlar om pengar, utan också om goda relationer, medvetenhet om alla frågor som förhandlas fram, personliga preferenser för båda parter, kunskap om dina alternativ (om inget avtal nås), och reflektion över din prestation. Förhandling är en process som är föremål för kulturella skillnader; se Hofstede, Jonker och Verwaart (2010). Även om antalet steg i litteraturen varierar, kan följande fyra stora steg urskiljas i integrativa förhandlingar: privat förberedelse, gemensam utforskning, budgivning och stängning. Privat förberedelse är ett steg i informationsinsamling och reflektion innan man träffar den andra parten. Förhandlaren lär sig så mycket som möjligt om förhandlingsdomänen (frågor under förhandling och dolda intressen), den kommande processen, om hans/hennes profil och om motståndaren. Dolda intressen är aspekter som kanske inte nämns men som har en inverkan, till exempel, är en av parterna under tidspress? Under denna fas kan en maskin mest effektivt hjälpa en människa med att utforska hans/hennes preferenser och få en realistisk bild av förhandlingsmöjligheterna; till exempel, vad är det nuvarande marknadspriset? I den gemensamma prospekteringsfasen talar förhandlingsparterna med varandra men lägger inte bud på bordet. Syftet med detta skede är att kontrollera den information de hittills samlat in, att skapa en god atmosfär för budgivningen som kommer att följa, att göra förhandlingsutrymmet så stort som möjligt och att komma överens om ett protokoll för budgivningen, till exempel turn-taking per telefon. I den gemensamma prospekteringsfasen kan maskinen hjälpa en människa att förfina förhandlingsområdet och bygga en modell av sin motståndare. Under budgivningsstadiet utbyter förhandlarna bud. Det finns två viktiga strategiska överväganden som en förhandlare måste ta ställning till i denna fas. För det första behöver en förhandlare en anbudsförfarandesstrategi för att fastställa nästa bud. För det andra behöver en förhandlare en acceptstrategi för att avgöra om han eller hon ska acceptera ett inkommande bud (om han eller hon inte förväntar sig några ytterligare förbättringar), göra ett motförslag (om förhandlaren tror att han eller hon kan göra bättre ifrån sig) eller sluta (om förhandlaren anser att han eller hon har ett bättre alternativ någon annanstans). I budgivningsfasen kan maskinen stödja en människa genom att ge råd eller lära ut det som du vill göra. Under slutskedet formaliseras och bekräftas resultatet av anbudsstadiet av båda parter. Om bekräftelsen visar sig vara omöjlig återgår förhandlingarna till ett av de tidigare etapperna. Ibland är det bra att gå in i en fas efter förhandlingarna för att undersöka om den överenskommelse som nåtts kan förbättras genom att avslöja de båda förhandlingsparternas preferenser. I denna fas kan maskiner hjälpa till att avgöra om ett avtal kan förbättras. Sammantaget för människor, förhandlingar är en känslomässig process; säkert för nybörjare förhandlare (Ury 1993 (Ury, 2007. Ju mer som beror på resultatet av förhandlingarna, desto intensivare känslor. Till exempel, köpa ett hus för första gången, eller förhandla om ett anställningsavtal, kan vara intensiv; se till exempel, DeLuca och DeLuca (2007). Detta beror delvis på att man inte känner sig i kontroll över situationen, inte vet vad man kan förvänta sig, och fruktar att inte prestera tillräckligt bra (Folkman och Lasaros 1990, Lasaros och Folkman 1984, Ursin och Erisen 2004). Det mänskliga perspektivet på förhandlingar är centralt i den här artikeln. I nästa avsnitt diskuteras några toppmoderna förhandlingsstödsystem (NSS) och vissa utmaningar när det gäller att skapa förhandlingsstöd. I artikeln diskuteras dock också kortfattat den solida förvaringsplatsen för automatiserade förhandlingsagenter (ANA) och deras strategier för anbudsgivning och godkännande för integrativa förhandlingar. Förhandlingsstöd: Art State of the Art Det finns bara några få förhandlingsstödsystem som används i praktiken: Inspire, Athena och SmartSettle. Inspire 1 är ett webbaserat förhandlingsstödsystem. Det innehåller en möjlighet för specificering av preferenser och bedömning av erbjudanden, en intern mesArtiklar 80 AI MAGAZINE aging system, grafiska displayer av förhandlingarnas framsteg, och andra möjligheter. Det har använts för att stödja människor i förhandlingar samt för att samla in data om sådana förhandlingar för forskningsändamål. Det erbjuder användaren ett strukturerat tillvägagångssätt för att förbereda och engagera sig i en förhandling, och kan användas som ett utbildningsverktyg. Ett annat NSS exempel ges av Athena 2, som främst har använts i utbildning. Som är fallet för Inspire, användare av Athena måste bygga domän modellerna själva. Det vill säga, preferenser framkallas från användaren som måste tillhandahålla domänstrukturen. Stödet omfattar inte fördefinierade databaser med domänmodeller, interaktionsstöd eller hjälp med att välja en anbudsstrategi. Smartsettle 3 är ett kommersiellt förhandlingsstödsystem som också tillhandahåller budgivningsstöd. Intressant, medan andra system håller erbjudanden och krav dolda, Smartsettle visar förslag och förslag till alla parter. Den är stark inom medling och inte utvecklad för slutna integrativa förhandlingar. De system som beskrivs här är högkvalitativa system som har visat sitt värde i praktiken och dessutom visat på ett behov av förhandlingsstöd. Dessa system hjälper användarna att strukturera förhandlingarna och hjälpa forskare att förstå mänskliga svårigheter att hantera förhandlingar. Systemen ger inte utbildning och förbereder inte användaren för interaktion med en motståndare eller för att förstå känslornas roll i en förhandling. De tillhandahåller inte heller ett avancerat anbudsstöd som tar hänsyn till användarens förhandlingsstil, och de ger inte heller råd om när ett anbud ska godtas i slutna integrativa förhandlingar. Slutligen saknar dessa system intelligens för att lära sig och uppskatta motståndarens preferensprofil och strategier och för att lära sig genomsnittliga profiler från alla förhandlare som förhandlar om samma preferensprofil. Pocket-förhandlarprojektet försöker skapa ett förhandlingsstödsystem som tar itu med de flesta av dessa brister. Under det senaste årtiondet har olika modeller för automatiserade förhandlingsagenter föreslagits och många resultat på dessa agenters prestationer har publicerats (Jonker och Treur 2001; Meyer m.fl. 2004; Rahwan, Sonenberg och McBurney 2005; Büttner 2006;. Forskningen har främst fokuserat på att ta fram strategier, protokoll och förhandlingsspråk, det vill säga språk för att representera förhandlingsdomäner (Rosenschein och Zlotkin 1994, Kraus 2001, Tamma et al. 2005................................................................ Bland annat har det visats och upprepats att automatiserade förhandlingsagenter kan uppnå betydande förbättringar jämfört med de resultat som uppnåtts av människor (se t.ex. Bosse och Jonker [2005]). Dessutom har inlärningstekniker utvecklats för att lära sig den andra partens preferenser eller strategi (se t.ex. Oliver 2005). Sådana tekniker kan också vara användbara för att framkalla preferenser. Den senaste tekniken inom automatiserade förhandlingsagenter presenteras vid den nybildade årliga automatiserade förhandlingsagenternas konkurrens (ANAC) (Ito et al. 2010)................................................................. 4 Huvudsyftet med förhandlingstävlingen är att stimulera forskning om automatiserade agenter för bilaterala förhandlingar om flera frågor. Rent analytiska metoder baserade på t.ex. spelteoretiska metoder kan inte direkt användas för att utforma effektiva förhandlingsagenter på grund av ofullständig information om motståndare och de allmänt komplexa flerfrågorsdomänerna. Tävlingen erbjuder en plats för att utvärdera styrkor och svagheter hos förhandlingsagenter som använder heuristik för att hantera dessa komplikationer. Agenter utvärderas baserat på deras förmåga att få hög nytta resultat. Eftersom det är välkänt att strategier kan utföra olika på olika förhandlingsdomäner, agenter spela på en rad olika domäner mot varandra i en full turnering. En ytterligare fördel med den årliga tävlingen är att den bidrar till att bygga en databas för bästa praxis med förhandlingstekniker. De automatiserade förhandlingsagenternas konkurrens syftar till att utforma effektivare förhandlingsagenter, testa strategier för anbudsgivning och godtagande, utforska inlärningsstrategier och motståndaremodeller samt samla in toppmoderna förhandlingsagenter, förhandlingsdomäner och preferensprofiler och göra dem tillgängliga för förhandlingsforskare och närliggande samhällen. För att underlätta forskning om bilaterala förhandlingar om flera frågor och för att kunna driva förhandlingsturneringar har Genius-systemet utvecklats. 5 Det möjliggör enkel utveckling av förhandlingsagenter och integration av befintliga förhandlingsagenter. Vårt mål är att utveckla en Pocket förhandlingsagent som hjälper (inte ersätter) användaren i en integrativ förhandlingsuppgift: att bedöma situationen, reglera känslor, och hantera negativa konsekvenser av känslor. Vi delar upp uppgifterna mellan användaren och agenten i enlighet med bådas styrkor och svagheter. För att säkerställa optimalt lagarbete måste användaren och agenten dela med sig av en generisk förhandlingsmodell (Brazier et al. 2000; Jonker, Riemsdijk och Vermeulen 2011) och deras respektive styrkor och svagheter. Mänskliga styrkor är rikedomen av allmän världskunskap och deras kommunikationsfärdigheter. Agenter kan dock utrustas med specialiserade artiklar HALL 2012 81 kunskap om förhandling, känslor och specifika förhandlingsområden. Dessutom kan agenter förbättra nyttan av ett avtal. Pocket förhandlingsagenten är att förbättra förhandlingsförmåga och prestanda för användaren genom att hjälpa användaren att utforska förhandlingsutrymmet och få win-win resultat som är bättre för båda parter. Pocketförhandlaren bör också hjälpa förhandlarna att bli medvetna om den roll känslor, humör och interaktion i förhandlingarna; se till exempel Fisher, Ury, och Patton (1992) och Thompson (2005). För att till exempel hjälpa användaren att reglera känslor (hans eller hennes egen eller motståndarens) bör agenten ha vissa medel för att fastställa användarens emotionella tillstånd (och föredra motståndarens), agenten bör känna till användarens konflikthanteringsstil (och helst motståndarens) och agenten bör kunna länka känslor till kärnfrågor (uppskattning, tillhörighet, autonomi, status och roll) (se Fisher och Shapiro 2005). Agenten behöver införliva allmän kunskap om känslor, hantera stilar, och mentala modeller. Känslor eller stämningar, till exempel, utlöses av ett konglomerat av faktorer som situation, sammanhang, interaktion med andra människor och fysiskt tillstånd (se t.ex. Ursin och Erisen [2004] ). Framgångsrika beteendesvar växer till coping stilar (Lazarus och Folkman 1984) av denna individ. Verktyg och tekniker behövs för att få fram information från användaren om båda parters konflikthanteringsstilar (Thomas 1992) och om den mentala modellen för förhandling av användaren (Boven och Thompson 2003). Denna kunskap ska ligga till grund för en agent som ger allmänna råd om hur användarens profil ska hanteras och som är relevant för den situation användaren befinner sig i. För att korrekt hjälpa användaren, Pocket Förhandlaren måste ge run-time råd om budstrategier, om kvaliteten på bud som mottagits från motståndaren, om eventuella moterbjudanden som användaren kan göra, om huruvida att acceptera ett erbjudande, att gå bort, eller att fortsätta med förhandlingarna. Väsentligt i denna process är att ge användaren inblick i budhistoriken och en prognos för framtida utveckling (se t.ex. Kersten och Gray [1996]). En idé för anbudsstöd illustreras i figur 1, där användaren presenteras med utrymmet för möjliga anbud plottade på grundval av nyttan av användaren och den uppskattade nyttan av förhandlingspartnern. Genom att peka på ett bud i utrymmet, gränssnittet presenterar detaljerna i det budet på skärmen. Grundläggande frågor bakom dessa frågor hänvisar till forskningen om beräkningseffektiva anbudsstrategier som leder till win-win resultat och inte kan utnyttjas av motståndaren (se t.ex. Kersten och Cray 1996). Genom visualisering på skärmen ökar Pocket-förhandlaren användarens medvetenhet om förhandlingsutrymmet, potentiella strategier och motståndarens intressen (Spence 2007). Många frågor återstår på detta område. Särskilt förhållandet mellan anbudsförfarandet och förhandlingsresultatet är fortfarande oklart. Verktyg och tekniker måste skapas för att hjälpa den professionella användaren att välja en lämplig bud heuristisk och finjustera den heuristiska. Vi anser att det är särskilt intressant att utveckla stöd som kan fungera med ofullständig och kvalitativ information. Forskning behövs för att klargöra förhållandet mellan kvalitativa framställningar av preferenser och annan information om det område som förhandlas fram, dvs. en förhandlares tro. Detta är ett viktigt forskningsområde eftersom det kan bidra till att klargöra när man ska göra vad för slags förhandlingssteg, det vill säga när man ska lämna ett erbjudande, ställa en fråga eller ge information till en motståndare. Att nå en överenskommelse i bilaterala förhandlingar syftar båda parter till att tillgodose sina egna intressen. Men för att nå en överenskommelse över huvud taget måste de ta hänsyn till motståndarens preferenser. Förhandlingspartier är i allmänhet ovilliga att avslöja sina preferenser för att undvika exploatering. Som ett resultat av detta har båda parter ofullständig information, vilket gör det svårt att besluta om ett bra förhandlingssteg och svårt att nå ett optimalt avtal. Även om programvaruagenter kan överträffa människor i väldefinierade förhandlingsdomäner (se till exempel Bosse och Jonker [2005]), kan sådana agenter i allmänhet inte nå optimala resultat vare sig utan tillräcklig kunskap om förhandlingsdomänen eller deras motståndare. Eftersom förhandlingar erkänns som ett viktigt medel för agenter att uppnå sina egna mål effektivt (Rosenschein och Zlotkin 1994) utmaningen därmed är att maximera resultatet av automatiserade förhandlingar Men, privata preferenser av en agent kommer inte helt enkelt att avslöjas för en motståndare. Generellt är det oklokt att avslöja information om vad som är minimalt acceptabelt (ditt bokningspris) eftersom detta kommer att ge en motståndare möjlighet att tvinga detta resultat (Raiffa 1982). Om förhandlingsparterna har ett tillräckligt förtroende för varandra kan viss information lämnas frivilligt. Människor kan också ge feedback om de bud som mottas från motståndaren (till exempel, ditt sista bud är faktiskt värre än ditt tidigare bud). Om ingen information erbjuds fritt, ett alternativ för att få information om en motståndares privata preferenser är att härleda den från de förhandlingsrörelser som utförs av den motståndaren under en förhandling. Olika inlärningsmetoder har föreslagits för att avslöja privata preferenser (Coehoorn och Jennings 2004; Faratin, Sierra och Jennings 2003; Jonker, Robu och Treur 2007; Zeng och Sycara 1998; Hindriks och Tykhonov 2008). En komplicerande faktor är att antalet drag som görs innan man når ett avtal är begränsat (vanligtvis ca 5 till 30 drag), och enskilda anbud ger inte mycket information (Zeng och Sycara 1997). Det är dock möjligt att bygga en motståndare modell, det vill säga en modell av motståndarens preferenser som effektivt kan användas för att förbättra förhandlingsresultat. Huvudidén är att utnyttja vissa strukturella särdrag och rationalitetsprinciper för att begränsa den möjliga uppsättning preferensprofiler som man kan lära sig. Vi presenterar en lärande algoritm baserad på Bayesian lär tekniker som använder antaganden om strukturen av motståndare preferenser och rationaliteten i budgivningsprocessen själv. Detta tillvägagångssätt kan integreras i olika förhandlingsstrategier eftersom huvudfokus ligger på att lära sig en motståndares nyttoutrymme. För att det ska vara möjligt att lära sig vid ett enda förhandlingsmöte med en annan förhandlingsagent är det nödvändigt att göra vissa rimliga antaganden. Det första antagandet är vanligt (se till exempel Raiffa [1982]) och förutsätter att nyttan av ett bud kan beräknas som en viktad summa av de verktyg som är förknippade med värdena för varje emission. Verktygsfunktioner som modellerar en agents preferenser är därför linjärt additiva funktioner. För att lära sig en motståndares preferensprofil eller nyttofunktion behöver vi därför lära oss både prioriteter eller vikter w i samt utvärderingsfunktionerna e i (x i ). Målet med att lära sig en motståndare modell nu är att hitta en modell som är den mest rimliga kandidat eller bästa approximationen av motståndarens preferensprofil. Tanken är att lära sig en opponentpreferensprofil genom sina förhandlingsrörelser, det vill säga de bud den föreslår under en förhandling. I en Bayesiansk inlärningsstrategi innebär detta att vi måste kunna uppdatera sannolikheten för alla hypoteser med nya bevis, det vill säga ett av buden. Mer exakt, Vi vill beräkna P(h j...b t ) där b t är budet föreslås vid tidpunkten t. För att kunna använda Bayes regel för att göra detta, Men vi behöver lite information om nyttan motståndaren medarbetare med bud b t. Eftersom denna information inte är allmänt tillgänglig, Vi inför ett ytterligare antagande för att kunna göra en utbildad gissning om nytta värdet av b t för en motståndare. Antagandet att vi använder är att vår motståndare följer en mer eller mindre rationell strategi i att föreslå bud. I synnerhet kommer vi att anta att en motståndare följer någon form av koncessionsbaserad strategi. Även om antagandet av ett sådant beteende inte alltid är realistiskt är det vanligtvis nödvändigt att åtminstone genomföra vissa koncessionssteg för att nå en överenskommelse. Dessutom, i spelteoretiska metoder och i förhandlingar antas det allmänt att agenter använder en koncessionsbaserad strategi (Faratin, Sierra, och Jennings 1998; Osborne och Rubinstein 1994). I linje med Faratin, Sierra och Jennings (1998) utgår vi från att en rationell agent börjar med ett bud på maximal nytta och rör sig enligt en monotont minskande funktion mot sitt reservat värde när man närmar sig förhandlingsfristen. Detta antagande tillåter fortfarande att en motståndare använder olika typer av taktik och ingen exakt kunskap om en motståndares förhandlingstaktik antas. Mer specifikt är rationalitet antagande modelleras som en sannolikhetsfördelning i samband med en rad taktik. Som ett resultat, varje verktyg som förknippas med en motståndares bud har också en tillhörande sannolikhet. Detta antagande gör det möjligt för oss att beräkna en förutsagd nyttovärde u'(b t ) för en motståndares bud b t, vilket i sin tur gör det möjligt för oss att beräkna den villkorliga sannolikhet P(b t  på j ) som representerar sannolikheten för bud b t givet hypotes h j vid tidpunkten t. Detta görs genom att definiera sannolikhetsfördelningen P(b t) över den förutsagda nyttan av b t med hjälp av rationalitet antagande och nyttan av b t enligt hypotes h j. Här beräknas det förutsagda verktyget u'(b t ) för ett nästa bud från motståndaren som u'(b t -1) -c(t) med hjälp av en funktion c(t) som är den mest rimliga modellen av den förhandlingskoncession taktik som används av motståndaren. Figur 1 visar resultaten av experimenten, inklusive förhandlingsspåren och den Paretoeffektiva gränsen. Den överenskommelse som nåtts är också uttrycklig. I det område som används i figur 1 är inställningen en anställd och en arbetsgivare som förhandlar om ett jobbuppdrag och relaterade frågor såsom lön. En intressant aspekt av detta område är att båda parter har samma preferenser när det gäller en av frågorna. De Bayesianska agenterna kan nå en överenskommelse nära Pareto-effektiva gränsen. Mer information om denna inlärningsmetod finns i Hindriks och Tykhonov (2008). Två grundläggande, konstitutiva fakta om förhandlingar definierar det grundläggande dilemma som varje förhandlare måste ställas inför: 1) varje part strävar efter att tillgodose sina egna intressen så bra som möjligt, men (2) för att nå en överenskommelse måste man också ta hänsyn till sina motståndares preferenser. I litteraturen om automatiserade förhandlingar har typiska koncessionsbaserade strategier föreslagits. En agent som använder en koncessionsbaserad strategi väljer som nästa erbjudande att göra ett erbjudande som har en minskad nytta jämfört med det senaste erbjudandet. Den nytta som minskas är nyttan ur agentens eget perspektiv utan någon garanti för att en sådan minskning också kommer att öka nyttan ur den andra partens perspektiv. Ett välkänt exempel på en sådan strategi är den tidsberoende strategin, som minskar nyttan helt enkelt som en funktion av tiden (Faratin, Sierra, och Jennings 1998). Även om dessa strategier motiveras av fakta 2 ovan, tar de inte uttryckligen hänsyn till motståndarens preferenser och kommer därför sannolikt att vara ineffektiva på komplexa förhandlingsområden. Dessutom kan den andra förhandlingsparten utnyttja strategier som är beroende av tiden och som sådana inte ta tillräcklig hänsyn till fakta 1 ovan. Lösningen på dessa problem är att uttryckligen ta hänsyn till motståndarens preferenser. En nyckelfråga måste fortfarande tas upp: Hur kan en agent utnyttja information om motståndarens preferenser på ett effektivt sätt? En motståndares preferenser kan användas på minst två sätt. Först kan det användas för att föreslå effektiva Pareto-optimala erbjudanden. Att hitta sådana erbjudanden kräver att Pareto gränsen kan approximeras, vilket är möjligt endast om en rimlig modell av motståndarens preferenser är tillgänglig. För det andra kan den användas för att känna igen och undvika exploatering. Strategin vi diskuterar är inspirerad av en klassificering av förhandlingsrörelser som beskrivs i och Tit-for-Tat-taktiken, som diskuteras i Axelrod (1984) och -i ett förhandlingssammanhang - i Faratin, Sierra och Jennings (1998). De viktigaste kriterierna är att strategin ska vara effektiv och öppen, maximera chanserna till ett avtal och undvika utnyttjande. Den första observation som är relevant för utformningen av artiklarna 84 AI MAGAZINE strategin är att tillgången på information om en motståndares preferenser gör det möjligt för en agent att klassificera de rörelser dess motståndare gör. Här använder vi en klassificering av de drag som föreslås i och illustreras i figur 2. Flyttklassificeringen presenteras ur agent A:s perspektiv. Med tanke på att agent A: s sista erbjudande markeras av pilen "Aktuell bud av agent A", har agenten ett antal val för att göra en nästa förhandlings drag. En tyst rörelse ändrar inte nyttan av någon av parterna avsevärt. En koncession flytta minskar egen nytta men ökar nyttan av motståndaren. Ett lyckligt drag ökar nyttan för båda parter, medan ett olyckligt drag gör motsatsen. Ett lyckligt drag kan bara göras om det aktuella budet inte redan ligger vid Pareto gränsen. Ett själviskt drag ökar den egna nyttan men minskar motståndarens nytta. Slutligen, ett trevligt drag ökar motståndarens nytta men ändrar inte agentens eget verktyg. Baserat på denna klassificering ett förslag skulle vara att "beundra" varje drag av en motståndare genom att göra ett liknande drag, som skulle genomföra en Titfor-Tat-liknande taktik. Den grundläggande idén med en Tit-for-Tat-strategi i ett förhandlingssammanhang med flera frågor skulle vara att reagera på en motståndares drag med ett symmetriskt. Det vill säga, "matcha" draget som avbildas i figur 3 genom att spegla det i diagonalaxeln. Lägg först märke till att varje typ av rörelse verkligen skulle resultera i en reaktionsrörelse i samma klass. I synnerhet är ett av de mest rimliga svar man kan göra, om man reagerar på ett eftergiftssteg från motståndaren med ett eftergiftssteg i sig självt. Alla rationella förhandlingsstrategier kommer att försöka göra eftergifter någon gång under en förhandling. Dessutom skulle den "beundrande" strategin undvika exploatering som en självisk rörelse av motståndaren skulle resultera i ett själviskt svar drag. Ett sådant svar skulle vara en signal till motståndaren, "Jag är beredd att göra en eftergift mot dig endast om jag får något i gengäld. Om du drar tillbaka gör jag samma sak." En spegelstrategi skulle dock vara alltför förenklad av flera skäl. En spegelstrategi är inte rationell i händelse av ett olyckligt drag, eftersom det inte finns någon anledning att minska agentens egen nytta utan att öka chansen att acceptera det föreslagna budet av motståndaren. Dessutom observera (jämför figur 2) att olyckliga rörelser går bort från Pareto-optimala gränsen, och därmed inte skulle uppfylla våra effektivitetskriterier. För att ta bort dessa brister föreslår vi först att spegla motståndarens rörelse och därefter göra ytterligare ett drag mot Pareto gränsen, det vill säga ett drag mot den ungefärliga Pareto gränsen som beräknas med hjälp av den lärda motståndaren modellen och agentens egen preferensprofil. Det finns flera sätt att göra detta och valet är inte enkelt. Vad som är klart är att flytten mot Pareto gränsen inte bör ytterligare minska agentens egen nytta eftersom detta skulle inbjuda exploatering taktik. Det verkar inte heller rationellt att ytterligare minska motståndarens nytta, eftersom detta skulle resultera i själviska drag till godtyckliga rörelser av motståndaren. Den sista iakttagelsen som motiverar detta val är att öka agentens egen nytta genom att gå mot Pareto gränsen faktiskt minimerar chansen att nå ett avtal när denna strategi skulle användas av båda parter, vilket skulle bryta mot ett av våra designkriterier för en förhandlingsstrategi. För att förklara detta, överväga två agenter som skulle spegla en motståndares drag och sedan, sett ur perspektivet Agent A i figur 3, skulle flytta rakt upp mot Pareto gränsen (Agent B skulle flytta höger), vilket bara skulle öka egen nytta. Den andre agenten i detta fall skulle betrakta ett sådant drag som ett själviskt drag och reagera på liknande sätt och därigenom minimera möjligheten att nå en överenskommelse. Naturligtvis beror detta resonemang på kvaliteten på motståndaren modellen men utgör ett verkligt problem. För att lösa det, den strategi vi föreslår bara ökar motståndarens nytta när du flyttar mot Pareto gränsen för att maximera chansen till ett avtal. Den resulterande strategin består av två steg: först spegla rörelsen av motståndaren och sedan lägga till ett trevligt drag för att föreslå ett effektivt erbjudande (dvs. söka efter ett bud på den ungefärliga Pareto gränsen som är på samma iso-kurva som det bud som erhålls genom spegling; se figur 3 ). Detta stratArtiklar
En av dessa är fickförhandlare REF som ger råd till användarna om när bud ska tas emot i slutna bilaterala förhandlingsinställningar.
Negotiating Agents
{'venue': 'AI Magazine', 'journal': 'AI Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}