【摘要】 该文将Agent技术引入到网上拍卖的研究中来,旨在借助Agent技术来实现网上拍卖的模型构建。论文首先对Agent技术和网上拍卖的基本理论进行了研究和分析。然后,在对一般网上拍卖交易流程深入分析的基础上,设计出了基于Agent的网上拍卖流程。接着,该文依据上述流程,进行了网上拍卖系统原型的设计。
　　【关键词】 拍卖;Agent;模型;拍卖系统
　　【中图分类号】 U492.3
　　【文献标识码】 B
　　【文章编号】 1005-1074(2008)08-0263-01
　　
　　近年来,随着电子商务和Internet技术的不断发展,网上拍卖作为一种新型电子商务模式正逐渐被越来越多的用户所接受。但网络信息量爆炸式的增长及网络环境的复杂性等使得用户在信息搜索及投标过程中的时间消耗大幅增加,这些问题严重阻碍了网上拍卖的进一步发展。Agent技术的出现和发展为解决网上拍卖所面临的问題带来了新的希望和途径。
　　拍卖按照竞价方式划分：公开增价拍卖、荷式拍卖、第一价位秘密竞标、第二价位秘密竞标。目前研究拍卖的若干途径有：经济学途径、管理科学与工程途径、社会学途径、计算机科学途径。
　　我们主要从计算机科学的三个方面介入拍卖的研究：计算机系统设计、密码学和计算机、安全技术参与拍卖的agent。这种要看基于Agent的研究，很少采用经济学途径中那些严格的假设：如“理性行为者”，使用了人们日常生活中的经验，这些经验可能是似是而非的，带有矛盾的，使用了一种递归的模型来描述Agent。Level-0的Agent不知道还有其他的Agent，Level-1的Agent可以看到其他Agent的行为，Level-2可以看到其他Agent的内在处理过程。在递归模型的基础上引入了增强的学习机制新的Agent被用来参与多拍卖者拍卖（双头拍卖）指出递归模型的低轨层数并不是越深越好，分析了更深层次的递归的效益。
　　1 基于Agent的拍卖系统
　　从理论上讲，基于Agent的拍卖系统可以看做是一个基于agent的计量经济学和电子商务的交集。基于Agent的计算经济学可以看做的是进化经济学和计算机科学及认知科学的交集。
　　


　　2 基于CBB模型的Agent电子商务系统
　　在CBB(Consumer Buying Behavior )模型下，Agent主要在以下阶段发挥作用：确定产品、确定商家、谈判、购买和配送、购买经验评价。确定产品阶段：基于CSP算法，当你给出对商品的期望，他帮助你逐步选择商品它的思想是“近邻法”，也就是通过找出和你行为相似的人的选择，来向你推荐商品。确定商家阶段：从9大在线商场查询价格信息，把对于价格的查询分布到每个用户的浏览器中去客户Agent和商家Agent的交互。存在的问题：有些商家不喜欢价格查询系统，而有些喜欢。价格查询系统对于商家来说是不公平的。信誉管理谈判阶段：通过选择拍卖类型和各种参数来创建一个拍卖；参与拍卖的Agent是由各人设计的；系统提供一个统一的API。可以就一个商品的多个方面进行bargain，使用的价格函数是多参数的、非线性的，不同于Kashbah。Agent所用到的技术有传统技术：CSP等，希望用到的技术：Web Service、知识库/ontology、更为完善的推理能力。
　　系统各部分概述：UAF（通用拍卖框架）是一个Web Service，对外提供统一的接口和服务，createAnAuction、searchProduction、register、joinInAnAuction、getReputation只要实现了该框架的Web Service都可以集成到该系统中来查找服务器使用UDDI可以找到所有的符合UAF标准的拍卖服务。
　　可得出通用Agent模型：拍卖相关知识和经验的本体+推理机制；提取和管理拍卖经验；提取和管理用户偏好；按用户需求获取相关信息。可以通过加载用户或者第三方提供的“拍卖知识本体”和“推理机制”。Auctioneer Agent（拍卖者Agent）：代表拍卖者完成如下任务：按照用户给出的拍品给出拍卖设计、自主或者在用户提示下完成创建一个拍卖的任务、
　　管理用户偏好、维护拍卖经验信息：信誉、产品、风险评估。
　　竞买Agent：基于CBB模型，代表竞买者完成如下任务：确定产品→按照用户提供的条件搜索UAF；确定商家→确定参加某个或某几个拍卖；谈判→制定拍卖策略，参加拍卖；购买和配送→支付和管理配送；购买经验评价→管理拍卖经验、用户偏好。