IZBRANI PRISPEVKI DSI 2004 pogajanja v e-poslovanju Andrej Bregar, Matjaž B. June Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Smetanova ulica 17, Maribor sndre| bregar@uni-mb si. matjaz juric@Lini-mb.si Povzetek Z informacijskimi tehnologijami podprta nem Lina k a poslovna opravila, kakršna so povpraševanja po naročnikovim potrebam karseda priiagoienih storitvah na elektronskem trgu, zahtevajo avtomatizirana pogajanja, ki i/erodostojno ujamejo večkriterijske preferenčne strukture vseh potencialnih partnerjev. Zato so v prispevku predstavljene temeljne pogajalske strategije in metode večkriterijske odločitvene analize, po katerih posegaio agenti ponudnikov in od|emalceu storitev, da bi dosegli soglasie glede transakcij, ki mak-simizirajo korist vseh udeleženih strani. Ključne besede: poslovanje B2B in B2C, avtomatizacija pogajanj, pogajalske strategije, večkriterijska odločitvena analiza, podpora odločanju, agenti Abstract THE ROLE OF DECISION MODELS IN AUTOMATED NEGOTIATIONS FOR E-BUSINESS Information technology supported non-routine business tasks, such as provision of services/products which are available on the electronic markeL in the form highly customized to the needs of clients, require automated negotiations that credibly capture preference structures of all potential partners. Thus, fundamental negotiation strategies and multiple criteria decision-making methods are presented. They can be applied by agents of service providers and customers in order to reach the agreement on transactions that maximize tfie utility of all involved parties Keywords; B2B and B2C e-commerce. negotiation automation, negotiation strategies, multi criteria decision analysis, decision support, agents Pomen odločitvenih modelov za 1 UVOD Zadnja leta smo priča ualu poslovanja B2B in B2C prek spleta [8]- Večina trenutnih sistemov za e-pnslovanje predstavlja zgolj pasivne kataloge, ki omogočajo nakupovanje proizvodov in koriščenje storitev pod vnaprej določenimi neflek-sibilnimi pogoji [11]. Opazno manjši je delež aktivnih aplikacij e-poslovanja, hi so zmožne posredovati pri sklepanju pogodb ali pomagati pri odločanju o tem, kakšne proizvode/storitve potrebuje kupec. Toda bistvena pnmanjkljivost tovrstnih sistemov je, da se nsredotočajo predvsem na zagotavljanje čimbolj ugodne cene. Četudi je le-ta pomemben vidik transakcij, je treba v praksi upoštevati še številne druge dejavnike. Podjetja želijo pridobiti in ohranjati stalne stranke, ki jih zanimajo poleg cene tudi garancijski pogoji, rok dobave, renome in zgodovina poslovanja ponudnika ipd. Zato je potrebna programska oprema, ki upošteva različne kriterije, relevantne za uporabnike na obeh straneh, in za katero je neizogibno zagotoviti maksimizacijo koristi, omogočiti kompenzacijo kriterijev ter dopustiti, da ccna ne bo najbolj pomembna. Tem zahtevam je mogoče zadostiti z aplikacijo metod večkriterijske odločitvene analize, ki so že vrsto let eden od temeljev sistemov /a podporo odločanju [12, 14]. Bistveno je, da te metode niso statične. Na podlagi opazovanja preferenc in obnašanja kupcev lahko namreč z namenom povečanja njihovega zadovoljstva sistemi e-poslovanja v realnem Času spreminjajo pogoje prodaje proizvodov oziroma storitev [10]. Ker pa so prisiljeni gledati tudi na svojo korist, morajo vplivati na odločitve kupcev, še preden I i zaključijo s transakcijami. To daje motivacijo za razvoj inteligentnih agentnih sistemov; če so agenti avtonomni, se lahko pogajajo v imenu svojih lastnikov -ponudnikov in odjemalcev storitev. Podlaga za formalno pogajalsko analizo so prav metode večkriterjj-skega odločanja [13]. 2 AVTOMATIZIRANA POGAJANJA Pogajanje je proces, v katerem skupina ljudi/agentov medsebojno komunicira z namenom, da bi zadostili skupnim ciljem, ki premuščajo potencialno delno nezdružljive individualne cilje [11, 13, 17]. Ker avtomatizacija pogajanj občutno skrajša čas, ki je zanje potreben, in ker hkrati učinkovito odpravlja nezainte- 134 uporen» informatika 200È - Številka 3 - letnik XIV Andrcrj 8reqar, Matjaž Fi. Jurlč- Pomen odločitvenih modelov za pogajanja v e-pO£lovanju resiranost ljudi, postajajo pogajanja koordinacijski mehanizem za interakcijo med prodajalci in kupci na elektronskih tržiščih. Formalizacija pogajanj je tako kritični dejavnik uspeha elektronskih tržišč in je deležna precejšnje pozornosti znotraj domene agentnih sistemov e-postovanja. Vendar kljub občutnemu napredku v zadnjih letih podpora pogajanjem v neki meri še vedno ostaja pomemben izziv e-poslovanja B2H in Ei2C [2t) ]. To je predvsem posledica dejstva, da je mnogokrat pogajalske procese teže formalizirati kakor klasične poslovne procese. Kompleksnost domene pojasnjuje slika 1 [2 ], ki prikazuje njeno interdisciplinarnost in medsebojne vplive različnih področij znanosti. Posledica interdisciplinarnosti je obstoj množice raznolikih elektronskih sistemov pogajanja, ki jih formalno kategorizira montrealska takso no m ij a [17]. V praksi prihaja najpogosteje do zamenjav med elektronskimi pogajanji in avkdjami (dražbami), kajti besedišče velikokrat iz propagandnih razlogov tvorijo marketinški oddelki razvijalcev programske opreme. Avkcije so ozko usmerjene in upoštevajo ceno kot edini kriterij, ['o drugi strani vpeljujejo pogajanja različne mehanizme, kot so večkriterijsko izražanje preferenc, kompenzacija med kriteriji, simultano izboljševanje za želen osti, ki vodi v situacije, v katerih pridobijo vse udeležene strani (»win-witi«) itd. Za pogajanja prav tako velja, tia kot podlaga za izmenjavo storitev in dobrin niso relevantna zgolj za poslovni svet, temveč predstavljajo primerno obliko skupinskega odločanja tudi v nekomercialnih - recimo političnih m pravnih - domenah. Poleg avkcij, katerih popularnost je rezultirala v specifičnem »avkcijskocentričnem« pogledu na e-po-slovanje, v sklopu katerega je vsaka izmenjava struk-turiranih sporočil obravnavana kot avkcija, je pomemben tip spletnih storitev v e-poslovanju primerjalno nakupovanje [10], pri katerem je integriranih več trgovin oz. ponudnikov storitev, uporabnik pa ima en vmesnik za povpraševanja, posredovana vsakemu od njih, Najboljša ponudba je izbrana s pogajanji. Proces pogajanja je v poslovnih aplikacijah sestavni del procesa dogovarjanja dveh ali več agentov glede koriščenja storitev oziroma nakupa proizvodov in ga je mogoče umestiti v širši kontekst tržnih transakcij, kot je razvidno iz slike 2 [K ]. Proces poteka v več korakih. V posameznem koraku je dogovor lahko sprejet ali ne. Če ni, pride do podajanja proti ponudb. Princip pogajanja tako temelji na spremembi ponudbe agenta (kar je zanj manj ugodno), da bi bila dosežena sprememba ponudb drugih agentov. Iz tega razloga morajo agenti ocenjevati proti ponudbe in se odločati glede na lastno pogajalsko strategijo o izvedbi nadaljnjih akcij. Formalno! je ponudba n-terica elementov, ki predstavljajo kriterije, kot so cena, garancija ali čas dobave, in so korelirani z določeno mero ustreznosti, najpogosteje .s funkcijo koristnosti ali mehkim prednostnim indeksom. Slika 1: Shematska ponaiorileu področij pogajanj 2006 - številka 3 - letnik XIV UPOBiinMj INFORMATIKA 135 Andrei Bregar. Matjaž B. Jurti Pomen odločitvenih modelov za pogajanja v o-poslovanju Ponudnik storitve Odjematec storitve ¡informacijska faza \ Faza pogajanj Faza dogovora Zaključek transakcije | Poprodajna faza j Slika S Faje l rini h transakcij Mehanizem pogajanja /.družuje pogajalski protokol in pogajalsko strategijo agentov ¡2|. Imeti mora nekaj značilnosti, med katerimi sta iz vidika teorije odločanja najpomembnejši: • individualna racionalnost, ki pomeni, da agent sodeluje v pogajanjih samo, če je to v njegovem lastnem interesu, in > Pareto učinkovitost, ki pravi, da je rezultat učinkovit, če ne obstaja neki drugi rezultat, ki je bolj ugoden za enega agenta in hkrati ni manj ugoden za drugega agenta. Agenti se morajo najprej v sklopu t. i. metapoga-janja zediniti glede protokola, ki strukturira proces, vpeljuje pravila dopustnega obnašanja udeležencev in določa pogoje, pod katerimi nastopi interakcija med njimi. Tako je opredeljeno, kakšne pogodbe smejo biti sprejete in kakšne se k vence ponudb so dovoljene. Šele potem se lahko pogajanje začne. Specifikacija zaporedja akcij, ki jih agent izvede med pogajanjem, je določena s strategijo, pri čemer je s posameznim protokolom združljivih več strategij. Tako se lahko agent pogodi že v prvem krogu ali pa vztraja do preteka pogajanju namenjenega časovnega intervala. V vsakem primeru morajo strategije težiti k doseganju ravnovesja oziroma ekvilibruma, pri katerem je vrednost bodisi za vse agente enaka ali se spreminja od agenta do agenta. V tem kontekstu je govor o in-tegralivnih in distributivnih pogajanjih. Cilj prvih je poiskati rešitev, ki zadovolji prav vse strani (situacija tipa »wirt-win«), medtem ko težijo druga k doseganju učinkovitega kompromisa (situacija lipa »ioi>i-loxc«) [20]. Rezultat pogajanja je torej konsenz, kompromis ali nestrinjanje. Formalno podlago zanje daje pogajalska analiza 113], ki integrira odločitveno analizo in teorijo iger ter tako premosti neskladje med kvantita- tivnimi/kvalitativnimi deskriptivnimi in normativnimi modeli. Sloni na progresivnem procesu, ki se začne z neučinkovito ponudbo in vodi do Pareto optimalnih rezultatov. Poudarja praktične vidike, kot so nepopolne informacije, ne povsem racionalno obnašanje in neza vezanost. 3 POGAJALSKI AGENTI Protokol uvaja v proces pogajanj strukturo, ki je pogoj za delovanje avtonomnih agentov. Le-ti nadomestijo človeške pogajalce v vseh odločevalskih, komunikacijskih in pogajalskih aktivnostih. Lahko so predstavniki drugih entitet ali delujejo iz svojih lastnih interesov. Ker nadzirajo celoten proces vključno s specifikacijo ponudb in sprejemanjem končnih odločitev o sklenitvi ali zavrnitvi sporazuma, morajo poleg splošnih lastnosti agentov - avtomatizacije dela, zavedanja, zmožnosti učenja in sodelovanja, avtonomnosti, prilagodljivost), mobilnosti ter inteligence - imeti tudi sposobnost ocenitve lastnih preferenc, tako da zmorejo vrednotiti različne dogovore in izbirati med njimi. To pa kliče po implementaciji ustreznih odločitvenih metod. Značilnosti agentov, ki realizirajo avtomatizirana pogajanja, so [11]: • Agent ima lahko vlogo kupca, prodajalca ali posrednika. • Racionalnost agenta je lahko popolna ali omejena. Ce je popolna, je zmožen opraviti poljubno število kompleksnih izračunov v končnem časovnem intervalu. • Agent poseduje znanje o dobrinah in potencialno tudi znanje o tem, kako drugi agenti vrednotijo iste dobrine. Od tega znanja je močno odvisna strategija agenta. . Agent je v nekaterih primerih zavezan, da po podani ponudbi preneha s pogajanji, vse dokler ne sprejme sporočila o odobritvi ponudbe ali proti ponudbe. • Agenti se lahko obnašajo kot individualne entitete z lastnimi interesi ali kot nesebične entitete, ki so del neke skupine. Lahko tudi iščejo ravnovesje med tema skrajnostim». • Agentova strategija pogajanja odloča o dajanju in sprejemanju ponudb, oblikovanju proti ponudb in umiku iz pogajanja. Čeprav je konceptualno neodvisna od ostalih parametrov, je v določeni meri ko-relirana z zavezanostjo, znanjem, racionalnostjo in socialnim obnašanjem. Bistvena predpostavka je, da so agenti individualno racionalni, zaradi česar 136 u " o ti A PI N . INFORMATIKA 2004 - številka 3 - letnik XIV Andrej Bregar, Matjaž B. Jurič Pomen odločitvenih modelov za pogajanja v e-poslovanju ne sprejemajo dogovorov, na podlagi katerih bodo na slabšem, kot so sicer. 4 ODLOČITVENI MODELI ZA AUTOMATIZIRANA POGAJANJA Elektronska pogajanja zahtevajo od avtonomnih agentov sprejemanje odločitev [9j. Pri tem so aplicirane metode i/, domene odločitvene analize, posebej več-atributne teorije koristnosti J 12|. 4.1 Temeljne odločituene metode Kot temeljna preskriptivna teorija, ki določa, na kakšen način naj bi bile odločitve sprejete, da bi mak-simizirale korist, je bila večatributna teorija koristnosti aplicirana v različnih tipih pogajanj. Kot primerna se je izkazala tako za kooperativne kol nekooperativne domene in za različne možne kardinal nosti interakcij - »ena proti ena«, »več proti ena« in »več proti več« | i 11. Četudi so v praksi najpogostejša pogajanja tipa »več proti ena«, ki so značilna za dražbe, v sklopu katerih en agent prodaja, drugi pa kupujejo, ali primerjava proizvodov/storitev, kjer en agent kupuje, medtem ko jih več prodaja, je že najpreprostejši scenarij pogajanj lipa »ena proti ena« v kooperativnih domenah tako zapleten, da zaradi specifičnih težav, kakršna je možnost več ravnovesij, zahteva upoštevanje konceptov kompleksnejših scenarijev. K temu scenariju pristopa protokol monotonega popuščanja (»w-not&nic concessian protvcol), ki operira na prostoru pogodb, ki so hkrati individualno racionalne in Pareto optimalne. Agenta skušata maksimizirati svoje koristi in se pogajata v krogih, pri čemer posamezni agent v vsakem krogu izgubi, kar pomeni, da ponudi možnost, ki da večjo korist drugemu in manjšo njemu. Pogajanje se konča, ko sta agenta zadovoljna z dogovorom ali ko ta spodleti. Strategija sloni na izračunu stopnje izgube ob nedoseganju kompromisa: , kiirismostl(6l) = rt, , siccr. tveganje - koristnost¡(ft^)-koriitn(fStl(dJ) koristnost((5;) Pri tem sta i in j indeksa agentov, St in Sj pa njuni ponudbi. Če je tveganje, ¿tveganje:, agent i poda novo zanj slabšo ponudbo, ki ravno še spremeni ravnovesje. V splošnem je ne glede na scenarij pogajanja za agenta zaradi pridobivanja strateške prednosti dobro oceniti koristnosti nasprotnih pogajalcev. To je še posebno dragoceno pri kompleksnih, dolgoročnih pogajanjih. Pri pogajanjih, kjer je na eni strani več agentov, je najbolj običajna rešitev prav tako izračun agregiranih vrednosti z uporabo funkcije koristnosti. Protokol monotonega popuščanja je bil zato razširjen tudi na pogajanja tipa »ena proti mnogo«. Izračun stopnje tveganja upošteva v tem primeru zgolj agenta, katerega ponudba je ocenjena z najnižjo stopnjo koristnosti, kajti ta ponudba utegne pri iskanju kompromisa voditi do potencialno najizrazitejše pop ust i Ive: Mganje, - koruMosi,(S,)-minforiiinost_(&l)\j c a} , ki" <\!;:ir,t: ) = Ir. korisiitmiio) Koncept Pareto učinkovitosti zagotovi blagostanje celotne skupine pogajalskih agentov le pod pogojem, da vsak agent po pravici razkrije svoje preference glede omejenih virov. Takrat je lahko vsak vir alociran natanko tistemu agentu, ki ga najbolj ceni. Vendar pa se v stvarnih pogajalskih situacijah pogosto zgodi, da popolne preferenčne informacije bodisi niso na voljo bodisi jih agenti iz strateških razlogov skrijejo oziroma po neveri j o /. namenom, da bi pridobili Čim večji delež vira. To dejstvo upošteva Brani s-Ta y 1 o rje v mehanizem zmagovalca (zvinner mechanisin), ki razdeli množico omejenih virov med dva ali več pogajalcev |7|. Eksperimenti so pokazali, da konvergirajo v primeru tekmovalnih preferenc in neomejenega skupnega znanja bilateralno oziroma multilateralno sprejete odločitve proti rezultatom, ki so le redko pravični. Če se veča stopnja negotovosti glede preferenc, pa se izboljšata tako pravičnost kot učinkovitost. Najbolj preprost primer Brams-Taylorjevega mehanizma je vezan na dva pogajalca in dva vira. Naj bo h, koristnost pogajalca A, da pridobi celoten vir i. Če mu je dodeljen delež ax vira 1 in delež a% vira 2, je potemtakem njegovo zadovoljstvo s sprejetim dogovorom izraženo s funkcijo koristnosti uA(au ¡u) — fljiij + (J;»;. Ta funkcija je lahko normalizirana: it t \ , t, \ i/,(«,.«,) = ■■ = a,p, + «,([ - p,} «I + «j pri čemer velja 0 < UA(an2) i 1 in kjer je pA = nl / (», + n2) relativna zaželenost vira I glede na vir 2. Agent A iz lastne koristi praviloma ne oznani dejanske vrednosti pA, temveč vrednost rA = T(pA). Funkcija T predstavlja strategijo agenta in določa njegovo ponudbo. Upoštevaje ponudbi rA in rH, ki odražata deklarirane navidezne preference nasprotujočih si agentov A in B, razdeli Brams-Taylorjev mehanizem vire tako, da sta 200A ste VII k J 3 lelnikXIV u p n K j n u j, INFORMATIKA 137 Andrej Bregar, Matjaž H JtiriČ: Pomen odlocitvemh modelov za pogajanja v e-poslovanju navidezni koristnosti obeh pogajalcev enaki in da je atokacija virov Pareto učinkovita. Rezultat je dobljen kot rešitev problema linearnega programiranja: glede na U',(tira:) = (/ji a, J ■ a. I. kjer je U\(«,.«,) = rt,/1,, -r,) Pomanjkljivost pristopov na temelju funkcije koristnosti je, da se poznavanje agentovih preferenc reducira na eno samo vrednost. Posledično je razumevanje preferenc omejeno. Ta problem rešuje metoda pogajanja med enim ponudnikom storitev in več odjemalci, ki temelji tako na konceptih preferenčnega modeliranja kot tudi matematične relacijske analize [18). V tem kvantitativnem odločitvenem modelu multilateralnega pogajanja ponudnik registrira določeno storitev na elektronskem trgu in priskrbi njen opis 'i ozirom na več karakterističnih kriterijev. Prodajni agent nato prejme različne ponudbe zainteresiranih potencialnih kupcev, pri Čemer sestoji vsaka takšna ponudba iz vrednosti po posameznih kriterijih. Zato je prodajalec soočen s problemom izbire tistega kupca, s katerim se bo nadalje pogajal, da bi tržil storitev oziroma proizvod. Formalna analiza na osnovi parnih primerjav prodajalčevih preferenc in kupnih ponudb razkrije odvisnosti med ponudbami in hkrati izpostavi tudi odvisnosti med kriteriji. Ker je izpeljana delna razvrstitev kupcev, ki v primeru kon-fliktnih preferenc upošteva relacijo neprimerljiv o s ti, so zajete vse relevantne informacije, katerih bogatost se ohranja skozi proces analize. Na njihovi osnovi lahko pogajalec identificira kupca, na katerega se mu Splača fokusirati pogajanja. Matematični postopek metode sestoji iz nekaj razmeroma preprostih operacij. Prodajni agent preslika prejete ponudbe potencialnih kupcev, ki so podane z vektorji kriterijskih vrednosti, v mehke prednosti, katere izrazi z matriko P. Primerjave vrstic matrike P izpostavijo odvisnosti med večkriterijskimi ponudbami: Na podlagi vrednosti ti(P,, P,) je dobljena mehka binarna relacija, katere tranzitivno zaprtje je relacija kvazireda Q na množici kupcev ii. Relacija (J je izostrena z «-rezi, tako da za stopnjo zaupanja «velja (&,-, bi) e Qa, če je ponudba kupca bt največ tako dobra kot ponudba kupca lh. Na osnovi relacije kvazireda je definirana ekvivalentna relacija, ki razdeli množico /i v več ekvivalentnih razredov: tb„b, )e£u Q„ a (brh,)e £>„ Končno inducira relacija kvazireda med ekvi-valenčnimi razredi prednostno relacijo ki razvrsti ponudbe kupcev po zaželenosti: \M \ PA o Za avtomatizirana pogajanja v e-poslovanju sla zelo pomembna še dva koncepta - doseganje konsenza in formiranje koalicije agentov. Pristopi iskanja konsenza najpogosteje temeljijo na modeliranju »mehkih« mnenj [3|. V nekaterih primerih vključujejo še druge tehnike, kot na primer gručenje 1151. Aplikacija slednjega utegne rezu It i ra ti v delnem konsenzu, ki ne pomeni poenotenega mnenja vseh pogajalskih entitet, ampak izloči dve ali več skupin agentov, katerih preference se ujemajo. Slika 3 prikazuje primer razvoja delnega konsenza skozi osem iteracij. Iteracija Slika 3: Razvoj delnega konsenza Ker nekaterih nalog ne more samostojno opraviti en sam agent, se lahko zgodi, da je potrebno dinamično formiranje koalicije več agentov. Delna rešitev problema je alokacija opravil, ki pa je možna le, če so opravila elementarna, to pomeni, da posamezen agent v celoti opravi njemu dodeljena opravila. Boljša sta pristopa na podlagi teorije iger in agregacije preferenc s Cho-quetovim integralom, ki upošteva interakcije med kriteriji in odvisnosti med agenti 111. Oba pristopa sta takšna, da je doseganje koalicije zagotovljeno v vseh modelih koordinacije, vključno s kooperativnimi več-agentnimi sistemi, tekmovalnimi sistemi in nebierar- 138 »načinu» informatika 2006 ■ številka 3 - letnik XIV Andrcrj 8reqar, Matjaž Fi. Jurlč- Pomen odločitvenih modelov za pogajanja v e-pO£lovanju hičnimi sistemi brez osrednjega koordinatorja agentne združbe. Za kooperativne agente velja, da brez zadržkov izmenjujejo informacije ter lahko celo opravijo naloge v imenu drugih agentov brez zahteve po vračilu uslug. Po drugi strani je v tekmovalnem večagent-nem sistemu izmenjava informacij med agenti omejena. Le-ti maksimizirajo Zgolj svoje lastne preferenčne funkcije. 4.1 Reševanje problema izvabljanja preferenčnih informacij Eden temeljev odločitvene teorije je racionalnost. Čeprav principi racionalnosti in aksiomi teorije koristnosti pri ocenitvi alternativ velikokrat niso upoštevani, je omejeno racionalnost v praksi še vedno mogoče doseči, kar pa zahteva rigorozen način zbiranja informacij, na osnovi katerega je vzpostavljena verodostojna preferenčna struktura v obliki funkcije koristnosti ali prednostnih relacij. Ta naloga je še posebej težavna zaradi množice več pogosto konfliktnih kriterijev in ciljev odločanja. V večagentnih sistemih pa se problem še poglobi. Da bi lahko pogajalski proces delegirali agentu, mora namreč le-ta biti parametrizi-ran z odloČevalČevimi preferencami. Elicitacija teh preferenc z obstoječimi metodami ni zadostno avtomatizirana, zato predstavlja ozko grlo. Poleg tega delujejo sistemi e-poslovanja v dinamičnem, hitro se spreminjajočem okolju. Posledično preference tekom pogajanja ne smejo ostajati konstantne, ampak se morajo prilagajati, kajti v dinamičnem okolju so lahko samo na ta način dobljeni pozitivni rezultati, ki se odražajo v dobičku. To pa pomeni naslednje: ■ izvabljanje preferenc mora biti inkrementalno; ■ na začetku procesa avtomatiziranega e-poslovanja morajo biti upoštevane zgolj delne informacije, medtem ko naj bodo holistične informacije pridobljene med pogajanjem na podlagi že ovrednotenih alternativ in uspešnosti izvršenih transakcij; • agenti se morajo skozi proces pogajanja učiti in prilagajati svoje preferenčne strukture; ■ vnaprej je zelo težko pravilno matematično specificirati p re fe re nce, Zgornjim zahtevam lahko delno zadostijo metode umetne inteligence. Eden od pristopov, ki je preizkušen v praksi, je sklepanje na podlagi primerov 110]. Pogajalski informacijski sistem indeksira pretekle primere, jih izbira in prilagaja novim situacijam ter se na podlagi uspešnosti rešitev uči. Vendar pa sta bistveni pomanjkljivosti metod umetne inteligence, da ne dopuščajo konstruktivnega učenja in da ne formalizirajo večkriterijskih preferenc na analitično ustrezen način, ampak jih najpogosteje predstavijo kot črne škatle. Zato je boljša rešitev združitveno-razdru-žitveni pristop, ki izpelje točne numerične vrednosti parametrov odločitvenega modela na podlagi globalne presojevalne hevristikc J4J. Filozofija razdruže-vanja je zgraditi model iz preferenčnih struktur, ki se nanašajo na omejeno množico ocenjenih alternativ -referenčnih primerkov stvarnih odločitev. Postopek razdruŽevanja zgolj inducira preferenčne informacije ter jih formalizira v obliki parametrov modela, zato je kombiniran s klasičnimi metodami agregacije. Itera-tivno-interaklivno prepletanje združitvenih in raz-družltvenih faz, prikazano na sliki 4, pomaga poglobiti znanje o problemski domeni in izboljšati dojemanje preferenc | I6j. Na podlagi navedenih ugotovitev je bila v sklopu lastnih raziskav definirana metoda iskanja skupinskega konsenza, ki je primerna za implementacijo v okviru večagentnega pogajalskega sistema 13, 6J. Metoda skozi več iteracij prilagaja preferenčne parametre najbolj nesoglasnih agentov, tako da se njihove odločitve karseda poenotijo z mnenjem skupine, (o pa posledično zagotovi konvergenco ponudb. Soočena je s problematiko dihotomijskega sortiranja ter ujame preferenčne informacije z upoštevanjem konceptov Preverjanje konsistenee preterenenega modela z globalnimi presojami Slika d Sheroatski prilo* idniiilveno-raitlruiitiiene analize 2006 - številka 3 - letnik XIV UPOBiinMj INFORMATIKA 139 j- Andrei Bregar. Matjaž B. Jurti Pomen odločitvenih modelov za pogajanja v o-poslovanju Slika 5: Zdruiitveno-raidruiitueiii postopek iskanja skupinskega konsenza psevdokriterija in prednostne relacije. Njen zdru-žitveno-razdružitveni postopek prikazuje slika 5. Na podlagi globalnih preferenc kot tudi uporabniška specificiranili omejitev izpelje parametre modela optimizacijski matematični program: mnksimi/irajT glede na t < /v - rr (a,) + r., V«, eCj, 0; = vršS",) (! Sjia^/kj.VjeF. (¡-d^ajJ/ip; -D- - g, (o, ))s k, S