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| 1 | 基于Agent的辩论谈判过程建模与系统实现显示文摘将基于Agent的辩论谈判划分为三个主要阶段,针对其中最为重要的辩论谈判中期进行研究,将其划分为辩论和反辩论这两个子过程。结合人际辩论谈判策略和形式逻辑理论,将这两个子过程进一步分类,并建立相关模型。根据人际辩论谈判的交互,对辩论谈判流程进行详细分析,设计并实现了相关的系统——基于Agent间辩论的汽配(汽车零配件)交易自动谈判系统原型,从计算机实现的角度对模型进行了验证。 | 伍京华 蒋国瑞 孙华梅 黄梯云 | 2008 | 管理工程学报2008，22，3： | 15 |
| 2 | 基于Agent的情感劝说的合作主体选择模型显示文摘基于Agent的情感劝说是在基于Agent的劝说式辩论谈判的基础上加入了情感成分,使得劝说更加符合人的思维,劝说结果更加符合实际。其中的合作主体选择模型更为重要,而该模型的构建建立在有效的合作主体评价模型基础之上。针对现有研究不足,首先对基于Agent的情感劝说的情感进行分类,依据该分类提出了相应的情感产生的形式化模型,并结合心理学的情感第一定律,对Agent情感进行量化,提出了Agent情感强度的计算方法;其次,将基于Agent的情感劝说的评价归纳为对Agent主体的提议和信度的评价,随后运用多属性效用函数建立了相应的Agent主体提议评价模型,运用模糊隶属度函数建立了相应的Agent主体信度评价模型;再次,在以上基础上,将情感作为新的评价因素,建立了其中关于Agent主体情感的评价模型,并综合提出的三个评价模型,构建了相应的基于Agent的情感劝说的合作主体选择模型;最后,通过算例仿真证明了该模型的合理性和有效性,得出了相应的管理启示。 | 伍京华 许陈颖 张富娟 | 2019 | 管理工程学报2019，33，1： | 10 |
| 3 | 基于Agent的情感劝说的信任识别模型研究显示文摘由于Agent系统的分布式特征,使得传统的安全手段已经不适用于新的应用需求,而解决该问题最重要的思路是信任管理,其基础之一就是信任识别。本文在Agent情感劝说的背景下,利用多维度评价信息和Agent关系网络,运用Dempter-Shafer证据理论,提出基于Agent的情感劝说的信任识别模型,引入动态权重因子,将直接交互信息和推荐信息进行组合,计算出各合作伙伴的综合信任度值,从中寻找出适合的合作伙伴,为Agent的决策提供大力的支持。 | 伍京华 张富娟 许陈颖 | 2019 | 管理工程学报2019，33，2： | 6 |
| 4 | 一种基于Agent劝说分类的让步模型及实现显示文摘随着电子商务的迅速发展以及Agent理论和方法的引入,出现了关于Agent自动谈判等方面的研究。Agent劝说由于能节约商务谈判成本,提高商务谈判效率,使谈判过程更加理性,解决谈判中出现的许多问题,受到了广泛的关注。本文结合人际劝说理论,对Agent劝说进行了分类;结合形式化理论,构建了相应的形式化表述模型和交互机制;然后将两者相结合,在让步影响幅度的基础上,构建了基于Agent劝说分类的让步模型;最后,通过算例和系统实现对模型的可行性、有效性进行了验证。 | 孙华梅 伍京华 黄梯云 贺根 | 2014 | 运筹与管理2014，23，6： | 5 |
| 5 | 基于辩论的Agent谈判中威胁及其评价的形式化模型显示文摘针对电子商务中Agent间谈判使用最为重要且普遍的威胁的辩论方式进行了研究,提出了一种有关威胁的形式化模型,并结合现实生活中的交易实例进行了说明,以验证此模型的有效性。在此基础上,提出了一种有关威胁的辩论力度的计算的形式化模型,并在做出相关假定和给出相关的假设数据的基础上,以一个算例对模型进行计算和分析,以验证此模型的正确性。最后,得出相关结论,认为其在交易伙伴的选择方面具有传统的谈判方式所无法比拟的优势,并对进一步的研究方向进行了探讨。 | 伍京华 蒋国瑞 黄梯云 | 2007 | 计算机工程与应用2007，43，15： | 5 |
| 6 | 基于Agent的情感映射的劝说模型及系统显示文摘基于Agent的情感劝说处于商务智能前沿研究领域,针对其中对Agent的情感劝说等动态变化因素研究不够的现状,首先利用情感理论中典型的OCEAN-PAD-OCC层次映射模型,建立了Agent的性格、心情和情绪与情感的转换矩阵及相应的映射关系,构建了基于Agent的情感映射模型;其次,对Ekman情感分类进行改进,提出了新的Agent情感分类和基于Agent的情感映射的劝说产生模型,并对Agent的劝说策略、主导情感和情感阈值进行定义,提出了劝说策略模型;再次,根据情感强度第三定律,对Agent的情感强度进行了定义,研究得出其关键影响因素为劝说策略和情感衰减,在对后者定义的基础上,利用马尔可夫无后效应,适用于随机过程的优势,提出了相应的评价模型,并通过对让步步长算法的构建,提出了相应的让步模型;最后,综合以上模型,构建了相应的框架流程图,并以煤炭行业供应链管理中采购商和销售商的自动谈判为例,通过算例和系统实现验证了以上研究的合理性和有效性,得出了相应的管理启示。 | 伍京华 王竞陶 刘浩 叶慧慧 | 2020 | 计算机集成制造系统2020，26，4： | 5 |
| 7 | 基于微课程理念的高校物流管理课程教学改革显示文摘微课是以视频为主要载体,按照教学实践要求及课程标准,围绕某个知识点或教学环节的完整教学活动,可记录教师在课堂内外的教育教学过程,从而实现精彩的教学活动。微课教学理念的提出实现了翻转课堂模式,将学习知识的主动权由教师移交给学生。物流专业是一门实践性很强的应用型学科,如何将微课程教学理念引入物流管理课程的课堂教学中,是本门课程教学改革的一个创新点。本文从微课程教学理念、高校物流管理课程特点、本科教学改革特点等方面进行了一些探索,以期为物流管理课程的教学改革提供一些借鉴。 | 杨洋 伍京华 王冬梅 | 2014 | 学园2014，0，20： | 4 |
| 8 | Agent劝说中的积极舆论模型及其评价显示文摘Agent劝说中的舆论能发挥其人工智能优势,同时节约谈判成本和提高谈判效率。为此,给出Agent劝说中舆论的定义,并将Agent劝说中的舆论分为积极舆论和消极舆论,在定义和分类的基础上,结合形式逻辑理论,提出Agent劝说中的积极舆论模型,并通过相应的举例对模型进行解释。针对该模型,提出相应的评价体系,并通过相应的算例对该体系进行验证。结果表明,该模型和评价体系能促使Agent劝说进一步快速高效完成。 | 伍京华 孙华梅 张新刚 孟海亮 | 2011 | 计算机工程2011，37，9： | 4 |
| 9 | 消极情感对agent劝说的影响研究显示文摘由于agent的非人工智能特性,使其在模拟人类劝说的过程中经常会陷入僵局,影响合作。为解决该问题,结合其作为人工智能工具的情感特性,对agent劝说中的情感进行了分类;运用形势逻辑理论,构建了agent劝说中的消极情感影响模型,并举例阐述;基于该模型,在提出agent劝说的消极情感变化度的概念后,给出了相应的比较方法,并通过算例进行了验证。与已有研究相比,该研究能更进一步发挥agent的理性优势,减轻系统负担,同时促进agent之间更好地合作。 | 伍京华 张新刚 董学杰 | 2011 | 计算机应用研究2011，28，2： | 4 |
| 10 | 基于Agent辩论谈判的奖励模型研究显示文摘电子商务谈判过程中,由于能使接受辩论的Agent根据它所接受到的辩论改变其偏好或目标,从而使谈判双方更快更好地达成一致,因而基于辩论的Agent谈判方式受到了广泛关注。目前已经有文献对此作了一定程度的研究,然而较少有对其中客观存在的威胁、奖励和申辩进行有效地形式化建模和描述。目标主要在于研究其中的奖励模型和其评价模型,然后在此基础上对奖励的评价模型进行模拟和分析,以评价其辩论力度的强弱,使被奖励对象最终做出正确选择。 | 伍京华 蒋国瑞 黄梯云 | 2006 | 计算机工程与应用2006，42，36： | 3 |
| 11 | 关于物流国际化背景下我国物流高等教育改革的思考显示文摘随着我国物流产业国际化发展的深入,我国的物流高等教育也需要面向国际化发展趋势培养人才,这就迫使我国物流高等教育进行更加深入的改革。本文在分析了我国物流高等教育现状以及我国物流高等教学存在问题的基础上,提出了面向国际化人才培养目标的物流专业课程改革思路。 | 杨洋 刘阳 伍京华 王冬梅 | 2014 | 中国市场2014，，40： | 3 |
| 12 | 清洁生产与ISO14000环境管理体系显示文摘清洁生产不但是一种效益型的生产模式 ,也是一种环保型的生产模式。与一般的生产模式不同 ,清洁生产对环境污染的治理并不仅仅包括末端治理技术 ,更为强调的是污染源的治理 ,或者说是生产过程的全程治理 ;ISO14 0 0 0则是集近年来世界环境管理领域的最新经验与实践于一体的先进体系 ,两者有着紧密的联系与区别。对此进行了比较系统的描述和对比分析。 | 伍京华 阮平南 | 2003 | 科技进步与对策2003，20，S1： | 2 |
| 13 | 基于Agent正面情绪变化的劝说及评价模型显示文摘Agent劝说在提高电子商务谈判自动化程度的同时也能相应提高其理性程度,因此受到广泛关注。Agent情绪变化则能影响劝说的进程和效果。对Agent劝说中的情绪变化进行分类;结合形式化理论,提出了基于Agent正面情绪变化的劝说模型,并对模型进行举例说明;为使该劝说模型有效,提出了Agent正面情绪变化度的概念;在此基础上,构建了相应的评价模型;最后通过算例对模型的有效性进行了验证。 | 伍京华 孙华梅 | 2013 | 计算机科学2013，40，5： | 2 |
| 14 | 移动商务与传统商务销售商之间的价格博弈显示文摘运用博弈论的相关原理建立了有关移动商务与传统商务中销售商之间的价格竞争博弈模型,对模型进行求解,得到2者在纳什均衡下的价格和相应的均衡利润,对结果分析发现,移动商务中的销售商可以通过使用移动商务中的一些先进技术来降低配送费用和库存等相关成本,从而提高与传统商务中销售商之间的价格竞争. | 伍京华 蒋国瑞 | 2007 | 北京工业大学学报2007，33，4： | 2 |
| 15 | 基于议题偏好修改的Agent劝说机制及应用研究显示文摘基于议题偏好修改的Agent劝说能更好提高Agent在动态环境下的谈判效率,保证谈判效果。针对该模式,结合形式逻辑理论,提出了相应的劝说机制,包括相应的表述模型和支持该模型的算法,并提出了劝说影响因子的概念,最后基于Jade平台和Java语言,通过系统实现验证了该机制。结果表明,该机制能更进一步发挥Agent在劝说中的人工智能特性。 | 伍京华 孙华梅 许扬威 盛兆猛 许静超 | 2014 | 管理工程学报2014，28，1： | 2 |
| 16 | 基于Agent的情感劝说的舆情交互及产生模型显示文摘针对基于Agent的情感劝说的舆情量化研究不足的问题,构建了基于Agent的情感劝说的舆情交互及产生模型。首先结合社会影响理论,识别了Agent的社会影响力和情感是影响舆情交互及产生的两个最重要因素;其次,通过提出基于Agent的前景值的情感劝说提议评价算法来求取劝说提议的评价值,并考虑Agent的社会影响力、情感及个性,提出了基于Hegselmann-Krause模型的情感劝说舆情更新算法;最后,通过煤炭采购算例、仿真比较及信任阈值、关系度阈值和说服力的参数敏感性分析,说明所构建模型比Hegselmann-Krause模型更符合情感劝说环境下舆情交互及产生特征,更好发挥了Agent的智能化优势,从而验证了所提模型的有效性。 | 伍京华 陈虹羽 汪文生 | 2021 | 计算机集成制造系统2021，27，1： | 2 |
| 17 | Agent口碑辩论模型研究显示文摘基于辩论的Agent谈判能提高Agent在动态环境下的谈判效率,保证谈判效果。口碑则能强化辩论效果。为保证模型的整体性,将对Agent口碑辩论模型的阐述分为描述和评价两个部分;对口碑进行分类,结合形式化理论,提出Agent口碑辩论模型的描述部分;提出口碑辩论力度的概念,并对其进行量化,提出Agent口碑辩论模型的评价部分;最后通过算例对模型进行验证。 | 伍京华 | 2013 | 计算机应用与软件2013，30，5： | 2 |
| 18 | 基于Agent的提议修正的情感劝说交互模型显示文摘基于Agent的情感劝说是商务智能中基于Agent的自动谈判发展到目前为止相对智能和高级的形式,交互模型是保障自动谈判顺利完成的关键,针对现有研究中对该模型量化研究不足,导致Agent情感等人工智能优势利用不够的现状,对基于Agent的情感劝说交互过程进行分析,绘制了交互流程图,并设计了交互规则;以买方Agent为主体,引入情感劝说修正因子和目标修正因子,构建了提议修正函数和交互函数,并采用多属性效用理论和期望效用理论给出情感劝说修正因子算法,综合运用目标冲突理论和后悔理论给出目标修正因子算法,进而给出交互函数算法;综合所提交互规则和交互函数给出基于Agent提议修正的情感劝说交互模型,并以煤炭行业供应链管理中的采购商与供应商为例进行算例分析和敏感性分析,验证了模型的合理性和有效性,而且通过归纳结论得出了相应的管理启示。 | 伍京华 郄晓彤 王佳莹 | 2020 | 计算机集成制造系统2020，26，5： | 2 |
| 19 | 基于辩论的社会性Agent间的谈判模型显示文摘通过对Agent间存在的有关社会性的关键元素进行分析,建立了基于辩论的社会性Agent间的谈判模型,并建立了相关的决策函数;然后通过一个存在于多Agent社会中而具有社会性的Agent间的谈判实例,在假设了相关数据的基础上对模型和决策函数进行了举例计算,分析验证了其有效性,并在对相关的谈判原语作出定义的基础上对此谈判实例的辩论对话过程进行了模拟。 | 伍京华 蒋国瑞 黄梯云 | 2007 | 计算机工程与应用2007，43，12： | 2 |
| 20 | 带有熟人关系的agent劝说及其评价模型研究显示文摘为进一步提高agent劝说效果,对agent熟人关系进行了新的分类;结合形式化理论,构建了带有熟人关系的agnet劝说模型;对模型中的熟人关系等元素进行量化,构建了相应的评价模型;最后通过算例对带有熟人关系的agent劝说及其评价模型进行了验证。该模型进一步发挥了agent在劝说中的人工智能特性,使劝说效果更加合理和有效。 | 伍京华 孙华梅 | 2013 | 计算机应用研究2013，30，2： | 2 |
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