B2B电子商务中复杂合同谈判模型探讨

论文的主要研究工作和创新性成果如下：（1）构建了基于 MAS/GA 算法的 B2B 电子商务中复杂合同谈判模型。运用 GD-FNN 来提取模糊规则，嵌入到遗传算法中代替显性的适应度函数来评价谈判提议的方案效用。并运用遗传操作求解谈判最优解。在智能谈判领域创造性的运用了多种智能算法的有机融合，是一种应用创新。

第 1 章 绪论

1.1  研究背景与问题提出
1.1.1  研究背景 我国电子商务发展迅猛，电子商务的交易额仅在 2017 年的上半年就达到了13.35 万亿元，而 B2B 电子商务交易市场表现突出，交易额达到 9.8 万亿元，占全部电子商务交易额的 73.4%，比上一年增长了 24%。随着我国“互联网+”以及“一带一路”政策的提出，跨地区、跨国的企业间涌现出更复杂的产品与服务需求，生产能力的互补性也进一步提高，电子市场呈现爆发式增长[1]。但 B2B 的发展与企业进行交易迫切需求比较而言，其理论研究相对滞后，主要集中在在线招投标、网上拍卖以及电子谈判等。其中电子谈判具有很大的灵活性和交互性，因此应用广泛[2]。而多属性谈判（Multi-attribute Negotiation）是指谈判方对要交易商品的多个属性进行谈判，并且要对这多个属性同时进行考虑。一般情况下是由买卖双方或多方参加，存在共同的合作收益，为达成最终的合同而进行相互妥协的过程[3]。而真实的电子商务谈判面对的是更为复杂的具有多个买方与多个卖方的多边谈判环境。因此，该研究在国家自然基金项目“基于混合智能计算的 B2B 复杂合同谈判模型研究”资助下，是对多属性多边谈判理论研究改进与完善的探索，是运用智能计算技术解决谈判代理知识学习与不确定性谈判环境应用的尝试。
1.1.2  问题提出
在现实的多属性谈判中，商品的多个属性往往存在复杂的依赖关系。例如：对于销售方来说，产品交货数量与产品定价之间，由于生产函数中生产要素的变动，导致生产成本的变动，而呈现非线性关系。产品的定价与产品的生产质量同样也存在这种依赖关系。对于采购方来说，不同质量的产品对其也具有不同的价值，这种价值体现在采购方采购产品在二次加工或销售中与该企业其它各要素的协同组合，其数值关系通常也是非线性依赖的[4]。 ...........................

1.2  研究目的与意义
1.2.1  研究目的
随着全球电子商务应用的快速发展，特别是智能计算技术的逐步成熟与应用越来越广泛。对于电子商务交易中的智能谈判研究逐步深入，复杂合同的谈判建模与求解问题成为研究的热点之一。本研究在原有研究理论方法的基础上期望构建符合谈判实际的多边多属性复杂合同谈判模型，研究的目的如下所述：
1.  提供 B2B 中的复杂合同谈判理论支持  伴随着 Internet 技术与 AI 技术的飞速发展，改变了传统谈判方式的智能谈判逐步发展起来，谈判参与企业运用先进网络技术与人工智能技术同时对交易中商品的多个属性进行协商。进一步的，在考虑到商品多个属性间的非线性依赖关系，形成多边复杂合同谈判模式。研究为 B2B 电子商务中的多边多属性复杂合同谈判模式提供理论支持。
2.  提供 B2B 中的复杂合同谈判求解算法  在复杂合同谈判模型的求解过程中，考虑到谈判中的属性间非线性关系，模型的求解问题实质是非线性优化问题。同时，在求解过程中，由多个属性构成的非线性效用的可行解空间巨大。因此，在合理的时间内，在有限可行的运用存贮空间中，通过混合智能计算求解出谈判的近似最优解，成为谈判模型是否可行的重要问题。研究提出运用混合智能计算技术进行求解，为 B2B 电子商务中的多边多属性复杂合同谈判提供有效的求解算法。
3.  提出由双边谈判向多边谈判模型拓展的方法与路径  研究构建了基于多Agents 系统的多边谈判机制与架构，可以充分运用当前的云计算技术与智能代理技术，将双边谈判模型平滑过渡到多边谈判模型，为同类型的相关研究提供方法与思路。
4.  推进 B2B 复杂合同谈判方式应用  当前的电子商务市场中并没有复杂合同谈判方式进行交易的实例，主要由于相关研究仍处于初级阶段，主要成果多处于理论探讨中，要达到在现实中使用的要求还需要进一步的深入研究。
因此，本研究在考虑谈判企业的现实需要基础上，拟通过复杂合同谈判模型的研究，推进复杂合同谈判在电子商务中的实际应用。
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第 2 章  B2B 复杂合同谈判成因分析与体系框架

2.1 B2B 电子商务
2.1.1 B2B 电子商务概念与特点
在绪论中论文对电子商务的分类作了简单的介绍，其中 B2B 电子商务目前仍处于支配地位，而 B2B 电子商务的概念定义在学术上有很多，而研究必须明确 B2B 电子商务的相应概念。
1. B2B 电子商务概念界定
电子商务是一个新兴的概念，描述了通过计算机网络（包括互联网）购买和销售或交换产品、服务和信息的过程。电子商务主要分为企业对企业电子商务（B2B  电子商务）和企业对消费电子商务（B2C  电子商务）。B2B 电子市场意味着卖主（供应商）和买家是企业，而 B2C 电子市场暗示买家是个体消费者。因此，B2B 电子商务是企业间商业交易的电子支持， 涵盖了广泛的应用，使企业或公司能够与经销商、转销商、供应商和其他合作伙伴形成电子关系。  B2B 电子商务不仅包括通过互联网的交易，而且也包括在交易后和服务后的信息交换。
2. B2B 电子商务的特点
B2B 电子商务与 B2C 等其它类型的电子商务相比，具有一些自身的特点，主要有如下三个方面[87]。
（1）B2B 电子商务收益具有规模递增特点。该特点是 B2B 电子商务与其它类电子商务内在的本质区别之一。由于 B2B 构建的交易网络是双向的，所以可以使交易双方取得最大化的收益。与 B2C 等电子商务交易类型相比，收益会随着参与交易的企业数量增加而呈现递增性增长。在 B2C 电子商务类型中，电子商务的交易网络是单向的。卖方企业向消费者营销它的产品和服务，消费者根据销售条件被动接受进行交易，最终的营利全部由企业一方获取。
相反，在 B2B 电子商务交易中，通过构建的双向交易网络，最大化买卖双方的收益。这是因为，对于买方来说，通过交易平台可以获得更多的商品和服务的信息，有更大的选择空间。另一方面，对于卖方来说，同样可以引发更多的潜在客户。这样，买方与卖方企业都可以提高自身和收益机会，这就导致更多的企业进入市场进行交易。从而形成了 B2B 电子商务交易平台随着参与者的增加创造的收益价值呈等比级数的增长。 
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2.2 B2B 电子谈判与复杂合同谈判
2.2.1 B2B 电子谈判
1.  B2B 电子谈判
B2B 电子商务中的电子谈判是传统谈判理论和方法在现代电子商务中的应用。运用计算机和互联网等信息技术，解决在电子商务中双方的利益冲突，使交易双方或多方达成一致的完成商务活动的重要方法。对 B2B电子谈判领域的深入研究，会推动 B2B 电子商务向交易过程的智能化，自动化发展，会进一步提升企业间交易的收益与竞争力[89]。B2B 电子谈判根据不同的标准可以分为不同的类型。例如，根据参与谈判的参与者数量，可以将 B2B 电子谈判分为双边谈判和多边谈判；如果按谈判中考虑的商品属性个数来划分，可以分为单属性电子谈判（如：只关注商品价格属性的谈判）和多属性电子谈判（如：同时考虑商品的价格、质量、交易数量等属性）；也可以根据参与人是否直接参与谈判来划分，包括自动谈判（谈判人不直接参与谈判）和半自动谈判(谈判者可以参与谈判过程)；他们也可以根据是否有时限而分为有时限的谈判和无时限的谈判；按照谈判过程的参与者人数是否不同，可以划分为谈判过程的动态谈判与非动态谈判；按是否引入第三方中介，划分为直接谈判（谈判双方直接以对方为对手进行谈判）和基于中介的谈判（中介协调双方谈判人利益）。在后边的小节中，根据谈判参与人数量的多少对谈判类型进行了进一步说明，详细可见 3.3.3 中的内容。
在 B2B 电子商务谈判中，谈判的模型是其中的核心内容之一，也是国内外领域专家关注的热点问题，谈判模型是谈判各方需要遵守的行为准则与谈判过程。根据谈判机制划分，主要包括两种谈判模型：（1）买方与卖方直接谈判模型；（2）基于中介的谈判模型。在第一种谈判模型中，买方与卖方直接进行谈判，买卖双方根据对方的效用信息或偏好信息进行决策采用哪种谈判策略，在不同的谈判情况下采用不同的谈判策略，比如使用让步策略时，就包括僵持、坚持、适中、缓和、妥协等五种不同的谈判策略[90]。直接谈判的缺点是，在谈判双方谈判过程中，谈判参与人需要揭示给谈判对手自己的效用或偏好信息，使谈判得以进行。而过多的信息揭示将导致谈判中谈判参与方的信息泄漏问题。所以谈判过程中因谈判参与者不愿揭示更多信息导致谈判出现僵局，会降低谈判效率。而第二种其于中介的谈判模型，由于引入第三方谈判中介，使谈判双方不必直接面对谈判对手，效用或偏好信息向谈判中介提示，通过中介的协调使谈判双方达到“共赢”的合同，并减少了谈判参与方的信息泄漏。当然，作为谈判中介的第三方要符合公正性前提假设，让谈判双方相信谈判中介在谈判过程中不会损害自己的谈判利益。 .............................

第 3 章 B2B 复杂合同谈判决策与谈判机制研究 .............................. 34
3.1 B2B 复杂合同谈判问题的效用评价 ................................... 34
3.1.1  多属性效用理论 .......................................... 34
3.1.2 B2B 复杂合同谈判的效用函数 ......................... 35
第 4 章 B2B 复杂合同谈判模型 ......................................... 49
4.1  基于 Nash 均衡解的决策描述 .............................................. 49
4.1.1  模型谈判决策方法 ......................................... 49
4.1.2  基于 MAS 的多边谈判框架 ............................... 50
第 5 章 基于订单合并的 B2B 复杂合同谈判模型 .......................... 67
5.1  采购数量订单合并分析 ........................................ 67
5.1.1  采购数量订单合并的买方需求 ............................... 67
5.1.2  订单合并的卖方需求 ........................................ 68

第 6 章  B2B 复杂合同谈判模型的应用仿真

6.1 B2B 复杂合同谈判模型应用仿真实验方案设计思路
基于多代理系统的复杂合同多边智能谈判系统的设计，采用 B/S 与 C/S 相混合的访问模式，为 B2B 电子商务业务的在线智能谈判提供系统方案。因此，复杂合同多边谈判模型应用仿真实验的设计结构与传统电子商务的系统设计相类似，只是在具体的功能结构与计算匹配算法上有所不同。
1.  构建 B2B 复杂合同谈判模型的实际应用仿真环境  在实验室，采用多台客户端与一台服务器搭建仿真的互联网访问环境，并对客户端与服务器端的局域网通信带宽进行限定，仿真真实当前的互联网硬件环境。
2.  B2B 复杂合同谈判模型应用仿真实验方案分析与设计  对谈判的具体流程与各功能结构进行分析。为仿真实验方案的设计提供研究基础。通过分析结果设计 B2B 复杂合同谈判模型应用仿真方案，对实验仿真系统的功能结构、谈判流程与数据结构进行设计。
3.  输入仿真算例进行应用仿真研究  通过算例结果分析 B2B 复杂合同谈判模型应用仿真过程中的各项参数，对输出结果进行分析。验证 B2B 复杂合同谈判模型应用性能。
4.  B2B 复杂合同谈判模型应用仿真中的复杂性分析  分析出计算效率的时间复杂性与空间复杂性。分析模型与算法的性能指标，验证研究的应用性能是否达到实际要求。
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结论
B2B  电子商务复杂合同谈判的研究具有重要的理论与实际应用价值，是谈判领域研究的热点问题之一。由于考虑复杂合同中多个属性间的非线性依赖关系，并将双边谈判拓展到多边情况，所以谈判模型设计具有一定难度。本文通过运用混合智能算法，多代理系统技术（MAS）构建了复杂合同的多边谈判机制与谈判模型，进而，考虑到采购方最佳订货数量一般不能达到销售方较优的销售数量折扣要求，提出基于订单合并的多边谈判模型。并提供了价格，质量与数量三属性的智能谈判仿真，验证了模型与方法的正确性与可行性。论文的主要研究工作和创新性成果如下：
（1）构建了基于 MAS/GA 算法的 B2B 电子商务中复杂合同谈判模型。运用 GD-FNN 来提取模糊规则，嵌入到遗传算法中代替显性的适应度函数来评价谈判提议的方案效用。并运用遗传操作求解谈判最优解。在智能谈判领域创造性的运用了多种智能算法的有机融合，是一种应用创新。
（2）另一方面，模型运用多代理系统技术将谈判参与方与谈判平台联接成一个复杂谈判系统，实现了运用代理技术代替人直接参与的谈判机制与架构，并且，该谈判架构可以将双边谈判模型平滑拓展到多边谈判模型。运用该多边谈判架构能充分运用云平台的计算能力与存贮性能，具有较高的应用性。
（3）针对现实谈判中，采购方采购数量通常比销售方少的情况，创造性的提出了通过采购方基于采购数量的订单合并方法进行谈判优化，并提出MAS/HGA 谈判模型，从而提高了参与谈判的各方收益，是一种应用创新。研究通过三个属性（价格、质量和数量）与对应的效用值，这四个维度上仿真验证了模型与算法的正确性与可行性。该仿真涉及真实谈判的主要属性，而对于产品的交货期、交货方式与支付方式等可以事先约定即可，研究基本涵盖了谈判中具有可变因素的主要属性，具有较强的现实价值，是对多属性多边谈判相关研究的补充与创新。
参考文献（略）