基于Agent的情感劝说的合作主体选择模型
伍京华，许陈颖，张富娟
（中国矿业大学（北京）管理学院，北京 100083）
摘要：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。
关键词：Agent情感劝说；多属性效用；模糊隶属函数；合作主体选择
0 引言
在互联网和电子商务迅猛发展的潮流下，自动谈判得到了迅速发展。Agent由于其特有的智能性和交互性，能够适应复杂谈判各项要求，因此在自动谈判领域具有极大优势，使其成为了该领域的研究热点。基于Agent的劝说在谈判中考虑了更多的拟人化的劝说因素，使谈判更加合理化。将情感引入Agent劝说领域，使得Agent行为更加符合人类思维，更好地模拟人类情感决策，谈判结果也更容易理解和解释。此时，Agent除了具有逻辑运算能力之外还具有情感能力，既能提高Agent在动态和复杂谈判环境下的适应能力，又能更好实现自动谈判目标，因此这方面更值得研究，称为基于Agent的情感劝说。
在基于Agent的劝说研究方面，Amgoud L和Prade H将基于Agent的劝说分为威胁、奖励、解释和申辩，提出了基于以上劝说类型的逻辑框架，并对其进行了建模[1]。Jinghua Wu、Guorui Jiang等改进了基于Agent的劝说中两种主要的劝说策略即威胁和奖励的形式化模型，提出了劝说力度的概念，并给出了计算模型[2]。张鸽、蒋国瑞等构建了基于Agent的劝说的框架体系，提出了基于效用分析、阈值冲突解决和劝说分类的劝说产生的推理机制[3,4]。资武成、罗新星等提出时间依赖型、资源依赖型和行为依赖型3种劝说策略，并基于此提出了让步原则和具体交互过程[5]。Takahashi等定义了适合动态劝说的论证框架和形式化模型[6]。孙华梅、伍京华等对基于Agent的劝说进行了分类，构建了相应的形式化模型和交互机制[7]。杨佩、高阳等借助信念修正这一推理工具，提出了基于多议题的劝说方法，使谈判方能够根据对手的信念调整自身的偏好[8]。Marcos等针对动态劝说环境，界定了劝说中的合作者关系、接受劝说的条件、贡献关联的概念以及协作程度等，提出了基于协作的基于Agent的劝说模型[9]。Martínez在给定的劝说环境及其关系中寻找合理的能够接受的提议，研究了基于时间的Agent劝说框架[10]。余维构建了基于冲突的Agent劝说模型，通过人工免疫算法求解冲突解，并提出了基于Agent的劝说中的网络演化模型[11]。池慧、卢楠等借助多Agent技术，基于时间让步策略和Zeuthen策略，构建了相应的劝说模型，模拟劝说双方的报价过程，提高了劝说效率[12]。张京敏引入中介Agent，提出了基于强化学习的基于Agent的优化劝说模型，并提出了基于中介Agent自适应的学习能力模型，最后通过仿真实现证明了模型的有效性[13]。王春侠以电子商务谈判为背景，分别提出了基于Agent劝说的提议和劝说的产生和评价模型[14]。刘洁晶、李琳构建了基于Agent的农产品交易劝说议价模型，缓解了买卖双方之间的信任冲突[15]。
在基于Agent的情感研究方面，对于情感劝说能力，已有学者提出让计算机具有情感能力[16-18]。Pérez基于用户情感偏好，提出了基于Agent的情感协商模型，并结合自动规划技术和Agent模型，实现了Agent执行进程和计划，将推理纳入了情感层面[19]。Rosales提出了基于人类大脑功能的虚拟Agent情感调节模型，总结了情感调节机制对行为的影响，发现了Agent具有情感记忆的现象[20]。Rázuri研究了闭环人机交互框架中，情感反馈对Agent决策的益处和重要性，以及认知Agent能够感知和适应人类的情感信息[21]。Creed从情感产生的影响出发，研究了在不同时间段中情感Agent产生的具体影响，认为情感Agent会对人的行为产生积极的影响，但这种影响会随着时间慢慢消减[22]。Kefalas根据情感维度理论，建立了基于Agent的情感模型，表明了个体Agent的情绪如何影响总体行为[23]。汪矿将情感分析技术引入信任评估机制，定义了基于情感强度向量的信任表达方式，并通过仿真实验进行了验证[24]。
在基于Agent的情感劝说研究方面，Mazzotta等通过结合情感和非理性模式，模拟人们说服对方执行某种操作，提出了一种劝说计算模型[25]。Paradeda等根据个人利益目标设计了智能交互模型，使Agent根据人的特性完成劝说，但是考虑情感不够全面[26]。Mian等深入分析了人类复杂情感在劝说技术中的作用，并促使情感成为信息系统研究的一个关键要素[27]。Benlamine比较了三种著名的劝说策略（Logos，Ethos和Pathos），发现情感策略是用于论证和劝说参与者的最有效的策略[28]。Dalibon等提出将情感融入Agent中，从而产生相应的推理，使基于Agent的劝说过程中的推理和决策更加具有说服力[29]。Kleef等在将情感分为快乐和愤怒的基础上，采用实证的方式对不同情感状态如何影响谈判进行了研究，该研究认为，情感状态的不同，引起的让步幅度也是不同的，但是没有给出让步幅度的具体计算方法[30]。Jiang H等表明，情感对自动谈判有负面影响，会造成谈判冲突甚至失败，但是文中较少涉及情感的正面作用[31]。董学杰将情感理论与情感模型引入多Agent辩论谈判领域，基于期望效用评价，提出了情感的产生模型、评价模型，并在此基础上提出了辩论谈判情感决策模型和基于情感辩论的谈判策略[32]。
合作主体的选择是基于Agent的情感劝说的重要环节，影响着劝说效率和成功率。相关研究中，伍京华等在研究威胁、奖励、申辩和反驳等主要策略的基础上，构建了基于Agent的劝说的合作主体的选择和评价模型[33-35]。曹聪梅、甘仞初等将Agent引入合作主体的选择过程中，设计了选择系统的框架[36]。杨件基于历史信息，通过SVM学习法，对历史交易信息进行学习预测和协商收益，然后构建信任模型，最后将预测收益与信任模型结合，得到协商主体选择模型[37]。陈盛基于劝说，提出了基于Agent诚实度和能力度来寻找合作主体的信任机制[38]。吴琳基于灰色空间信息，建立了谈判对手Agent的选择策略和模型[39]。赵洋从选择和协商两个阶段具体分析了合作主体的选择过程[40]。Wu C, Barnes D等将模糊集理论和径向基神经网络结合，提出模糊智能模型，以此选择合作主体，并通过收集数据对所提出的模型进行了实证研究[41]。段茜、黄梦醒等提出了基于马尔可夫链理论的合作主体选择模型[42]。Chhabi Ram等基于模糊集理论，对敏捷供应链中的合作主体选择进行了研究[43]。许亮、陆双双通过层次分析法对构建的合作主体选择模型进行了研究，并进行了实证分析，为企业决策提供了理论基础[44]。综合来看，上述针对合作主体的选择研究均从不同角度，采用不同方法构建了相应的模型，但都没有考虑Agent的情感特性。
区域化远程影像诊断的优势是打破时间、空间的限制，使患者能在家门口一、二级医院享受到等同于三级优质的医疗诊断服务[21]。建立一个影像数据中心，连接协作医院，存储病人在就诊过程中产生的文字信息和影像数据，设备部署在综合医院。各协作医院产生的数据存储在本地，同时为影像数据中心提供一个备份数据。综合医院的高年资影像诊断医师能够方便地对诊断中心存储的协作医院上传的影像数据和初诊报告进行审核[22]。
针对上述研究中情感量化不充分和将情感理论应用到基于Agent的劝说领域较少，以及基于Agent的情感劝说中合作主体的选择研究不够全面深入等问题，本文将情感引入基于Agent的劝说中，重点研究基于Agent的情感劝说的合作主体的选择。由于选择模型的构建建立在有效的评价模型基础之上，因此首先对基于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强度第一定律，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，建立了基于Agent主体情感评价值的评价模型，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。
1 基于Agent的情感劝说的情感
1.1 基于Agent的情感劝说的情感分类
在基于Agent的劝说中引入情感，可以提高Agent的智能性，使基于Agent的劝说行为更加符合人的思维。此外，心理学研究成果表明，在基于Agent的劝说过程中一直存在着情感的交流。因此，根据已有研究成果，本文将基于Agent的情感劝说中的情感分为以下三种：
类型1：积极情感，Agent的情感劝说带来的效用大于期望值，使接收方产生喜悦、愉快、满足之情。
针对津保桥的实际情况,经过认真研究，用MIDAS/Civil有限元分析软件建立该桥有限元模型，墩底边界条件用墩底固结模拟[3]。墩底固结的桥梁模型不考虑墩与基础的变形[4]。主梁端部为竖向弹性约束。在进行反应谱分析时，第一步输入合适的反应谱参数，使其自动生成对应的反应谱曲线。曲线生成后，有限元软件自动建立地震响应运动方程，然后进行求解。全桥及裸塔模型如图1、图2所示。
类型2：消极情感，Agent的情感劝说带来的效用小于期望值，使接收方产生沮丧、愤怒、悲伤之情。
类型3：中性情感，Agent的情感劝说带来的效用等于期望值，说明接收到的情感劝说在意料之内，接收方不产生情感。
1.2 基于Agent的情感劝说的情感产生
假定基于Agent的情感劝说中只存在买卖双方，正在就某商品进行交易，其中一方向另一方发出了情感劝说，将发出情感劝说的Agent称之为情感劝说发出方，接收情感劝说的Agent称之为情感劝说接收方。因此，从期望效用的角度，结合形式逻辑理论，可以建立情感劝说接收方的情感产生的形式化模型：
（1）其中：
十几年了，我们先后来到这片谷地，切磋砥砺，数寒暑，共患难，虽然平日信念不一，艺业不同，彼此谈话交往也寥寥可数，但心里却是有默契在的，一份同生在天地之间的手足之情，温温热热，平日倒也觉察不出，说起来，也像这北斗七星吧，散居在各自的一块小天地，但是在浩瀚的天河中，它们是一起的，它们的转动，带来了天地的变化。
：情感劝说发出方。
：情感劝说接收方，同时也是情感产生方。
：情感劝说接收方对发出方发出的情感劝说的期望效用。
根据评价因素的取值特征，评语依据取值大小，按从低到高的顺序，依次分为5个不同的等级，以此来刻画合作主体的信度。
：情感劝说接收方产生的情感。
通过对以上文献的再次梳理和回顾来看，文献[1-15]针对Agent劝说进行了不同的研究。其中，文献[1-7]主要对劝说进行了分类，并建立了相应的形式化模型和交互机制；文献[8-13]分别提出了基于信念、协作、时间、强化学习等的劝说模型，考虑了相关因素对劝说的影响；文献[14-15]提出了基于Agent的劝说的提议的评价模型。虽然上述研究很好的考虑了Agent在劝说中的优势，但并没有意识到Agent在人工智能方面的情感特性，因而需要改进。文献[16-18]提出让Agent具备情感能力，但对情感进行量化研究不充分，文献[19-24]将情感应用到Agent领域，使Agent模拟人类的情感表达，但是上述研究并没有将情感应用到基于Agent的劝说领域。文献[25-32]初步将情感引入了基于Agent的劝说，说明了情感在基于Agent的劝说中的作用，研究了情感的产生和评价模型，以及情感劝说策略的选择和具体的交互机制，但上述研究对于情感劝说中合作主体的选择较少。文献[33-44]针对合作主体的选择进行了研究，提出了合作主体的选择和评价模型，但并没有考虑情感对合作主体选择的影响，与基于Agent的情感劝说环境不符。
从上述模型来看，情感的产生与期望效用与实际效用有关。因此，可以通过这两个值计算其中Agent的情感：
（2）
当时，，产生积极情感。
译文：Uphold and Develop Socialism with Chinese Characteristics[1]104
当时，，产生消极情感。
当时，，产生中性情感。
1.3 基于Agent的情感劝说的情感度量
情感强度第一定律表明，情感强度与参照事物的价值率高差的对数成正比[45]。将该定律应用到基于Agent的情感劝说的情感量化，可得出Agent情感强度的计算公式如下：
（3）（4）
其中，为情感强度，为强度系数，为最大效用值，且，。
当时，此时的情感为积极情感，情感强度大小为。
当时，此时的情感为消极情感，情感强度大小为。
当时，此时的情感为中性情感，情感强度大小为0。
2 基于Agent的情感劝说的合作主体选择模型
其中，、为、的权重，且。
2.1 基于多属性效用的Agent主体提议评价模型
基于Agent的情感劝说的提议涉及到多种属性，每种属性都存在各自的取值区间，对买方Agent b来说有不同效用。买方Agent b根据自己的需求，发布产品购买信息，吸引卖方Agent s，要想选择的合作主体能在正式情感劝说中提供更多效用，就要尽可能选择出能够带来最大效用的卖方主体Agent s。结合多属性效用理论，可将基于Agent的情感劝说的买方Agent b对多个卖方Agent s的提议的评价值表示如下：
（5）其中，为基于Agent的情感劝说的提议评价值；是劝说属性的权重，由劝说各方依据自身偏好自行设定，且满足；是劝说属性的取值；是谈判属性的评价值，当的值随着的增大而减小时，是成本型谈判属性，当的值随着的增大而增大时，是效益型谈判属性。其中，的计算公式如下：
（6）
其中，，分别是属性取值的最小值和最大值。
2.2 基于模糊隶属度的Agent主体信度评价模型
信度是合作主体之间信任关系的一种定量描述。信度越高，合作主体间成功交易的可能性也就越大，劝说效率也会越高。而实际上，历史成功交易次数为5和6或信誉度为7和8等并不能说明这两个主体的信度存在明显的差别，因此不利于选择。而利用卖方主体的相关历史信息分别属于各个模糊集的隶属度来描述合作主体之间的信任关系，既能反映信任的模糊性，又具有一定的合理性。
综上来看，为构建更加合理有效的基于Agent的情感劝说的主体信度评价模型，本文拟从基于Agent的情感劝说中各Agent的历史交易记录角度出发，通过从中介Agent处提取相关数据，运用模糊隶属度函数，构造相应的关系矩阵，并按加权平均原则，对基于Agent的情感劝说的主体信度构建相应的模糊综合评价模型，模型中的相关参数定义如下：
（1）评价因素集：
这里情感劝说合作主体信度的评价因素有信誉度、满意度、历史成功合作次数三个因素。其中信誉度是指企业过去交易的诚信水平，以及企业在社会的名声，信誉度越高，越能吸引合作主体，越值得信赖；满意度是指合作主体对企业售前、售后服务的评价，满意度高的企业越值得信赖；历史成功合作次数是指过去的交易中，企业与合作主体成功合作的次数，次数越多，企业间再次成功交易的可能性越大，也就越值得信赖。
（2）论域：
此时，，卖方Agent s1触发买方Agent b产生的消极情感对最终的综合评价值有减弱作用；，卖方Agent s2触发买方Agent b产生的积极情感对最终的综合评价值有增强作用。
评价因素的取值计算公式为：
（7）其中，为自身储存的取值，为中介Agent处储存的取值，为权重系数，一般取值为0.5。
（3）评语等级集合：
：情感劝说发出方发出的情感劝说对接收方的实际效用。
供给情况：国产钾方面，盐湖装置正常运作，厂家库存维持低位；青海盐湖上调11月报价，基准产品60%晶粉到站价上调50元/吨至2400元/吨，恢复返利政策50元/吨。进口钾方面，到船量仍较少，大合同货源预计11月中下旬开始到货；港口钾库存降至160万吨左右，62%俄白钾主流报价降至2480-2500元/吨。边贸钾方面，库存一般，到货量略增，但可售现货仍较少，62%俄白钾报价维持在2250-2300元/吨。
（4）评价因素的权重向量：
6.3 植株调整：植株调整是日光温室茄子优质，高产，高效栽培的关键技术。嫁接栽培的长茄一般采取双杆摘心整枝法。当植株长到1米左右时应及时吊秧，以防倒伏或裂杈。对分化的复花应及时疏除并打去门茄以下的侧枝和老叶。
评价因素的权重向量由企业根据自身倾向自行设定，且满足。
（5）模糊关系矩阵：该模糊关系矩阵通过模糊隶属度函数构造以下具体函数来描述，函数图像如图1所示。
（8）图1 模糊隶属度函数
（6）模糊评判集：
（9）其中，这里采用模糊合成算子，。
（7）模糊综合评价
采用加权平均原则，将评价等级分别赋值为，模糊综合评价值为：
（10）2.3 基于Agent的情感劝说的主体情感评价模型
一般来说，在基于Agent的情感劝说中，对主体的情感评价是建立在对主体的提议和信度评价的基础之上，同时综合考虑主体情感强度对其产生的影响。因此，首先根据前面提出的两个模型，可将对主体的提议和信度评价模型综合表示为：
（11）市场环境中存在众多的买方Agent b和众多的卖方Agent s，而在实际的劝说交互过程中其实还是一对一的交互，选择一个最佳的合作主体Agent进行接下去的情感劝说是买卖双方都关注的重要问题。基于Agent的情感劝说的合作主体选择模型的构建应当建立在有效的评价模型基础之上，在已有的相关研究中，较有代表性的是文献[3，24]。但文献[3]仅考虑了提议，从提议的评价角度展开研究；文献[24]仅考虑了信度，从信度的评价角度展开研究。本文在这些研究的基础上，结合提议的评价和信度的评价，引入情感因素，对其进行评价，最终从提议的评价、信度的评价和情感评价值的评价三个角度建立相应的评价模型，从而构建最终的合作主体选择模型，对合作主体进行选择。这里，假定买方Agent b选择卖方Agent s，进行接下来的合作主体选择模型描述。
其次，根据前面提出的对基于Agent的情感劝说的情感量化即Agent情感强度的计算方法，可得出基于Agent的情感劝说的主体情感评价模型为：
（12）2.4 基于Agent的情感劝说的合作主体选择模型
根据前面的分析和阐述，对基于Agent的情感劝说的合作主体进行选择，首先要考虑对主体提议的评价，其次要考虑对主体信度的评价，最后更要重点考虑对主体情感的评价。因此，基于Agent的情感劝说的合作主体选择模型为对以上三者的评价模型的综合，即：
（13）3 算例仿真与分析讨论
3.1 算例仿真
为更好理解以上模型，假设煤炭行业供应链管理中的采购商（买方）和供应商（卖方）之间正在就无烟煤产品进行交易，为节约相应的人力物力和时间等资源，同时能使双方快速有效和更加理性的达成一致，交易双方采用该模型设计出的基于Agent的情感劝说的合作主体选择系统进行谈判。
谈判中合作主体的选择是买方Agent b选择卖方Agent s。买方Agent b发布购买无烟煤的产品信息后，共有2个卖方Agent s1和Agent s2向其发出提议，表达合作意向。双方涉及的提议属性有三种：价格、质量和付款期限。其中，买方Agent b提议的取值范围和权重如表1所示；2个不同卖方Agent s1和Agent s2的提议和相关评价因素分别如表2和表3所示。为便于描述，相关属性值和评价因素值均取1~10的实数，对于权重取0~1的小数，小数点后保留2位。假定买方Agent b的期望效用值=0.5，提议与信度的权重，不同评价等级的得分为：,强度系数,。
表1 买方Agent b可接受提议值的取值范围
价格质量付款期限 最小值3.002.001.00 最大值9.008.006.00 权重0.400.350.25
表2 卖方Agent s1和Agent s2的提议值
价格质量付款期限 Agent s15.004.502.00 Agent s27.007.003.00
（1）根据表1和表2计算提议的评价值如下：
（2）根据表3的数据，计算情感劝说主体的信度评价值如下：
首先，根据表3中的数据，运用公式得出评价因素的综合取值，计算结果如下:
Agent s1:，，
Agent s2:，，
表3 卖方Agent s1和Agent s2的评价因素值
评价因素信誉度（V1）满意度(V2)历史成功合作次数(V3) 自身储存中介Agent处储存自身储存中介Agent处储存自身储存中介Agent处储存 Agent s17.508.507.009.005.506.50 Agent s27.007.008.509.506.008.00 权重0.350.300.35
通过模糊隶属度函数计算得出权值矩阵如下：
，则有：
求得综合评价值：
，（4）根据情感强度公式，分别计算情感强度值如下：
此时，根据上述结果可以看出，。若不考虑情感的影响，应该选择卖方Agents1作为最终合作主体。但实际上Agent是有情感的，因此根据以上模型进行接下来的主体选择的评价值计算。
（3）根据主体提议评价模型和信度评价模型，求得：
此时，，卖方Agent s1的提议触发买方Agent b产生消极情感；，卖方Agent s2的提议触发买方Agent b产生积极情感。
美国核威胁倡议组织(NTI)2018年9月5日在其官网公布了第四版核安保指数报告——《建立保证、问责和行动框架》，评价了全球最致命材料(可用于制造核武器的高浓铀和钚)以及遭受破坏可导致危险放射性释放的设施的安保现状，概述了核安保工作的整体发展趋势、各国亮点及核安保指数得分和排序，并为进一步加强核安保工作提出了建议。报告认为，核工业界必须持续投资，加强所有核设施的网络安全，建立应对网络攻击的互助机制和共享资源，以抵御日益上升的网络攻击风险。
（5）根据最终的合作主体选择模型，分别计算出最终的综合评价值如下：
为了体现评价取值的合理性与公正性，上述的评价因素取值由2部分构成。一部分来自于买方Agent处储存的历史信息中对相关评价因素的取值；为了避免买方的主观性，中介Agent处也会对每次交易信息进行存储和评价，因此，另一部分的取值来自于中介Agent的储存信息。
可见，在该算例仿真的基于Agent的情感劝说中，因情感的影响，最终的综合评价值，此时Agent b选择Agent s2作为最终的合作主体，使该选择结果更加理性和有效。
3.2 分析讨论
经过归纳和梳理，与本文研究相关的该领域代表性文献有[30，32，33，36，37，38，40，42，44，46]。与这些文献相比，本文做出的改进归纳如下：
（1）本文的研究是对基于Agent的情感劝说的合作主体选择的深入研究，文献[42，44]对供应链中企业的合作主体进行了研究，提出了相应的方法，但是没有结合Agent相关理论和方法进行研究，因此与本领域研究有一定差距；文献[36，37，40]虽然对基于Agent的合作主体选择进行了一定程度的研究，也提出了相应的模型，但是一方面，他们没有考虑将Agent运用劝说这种更加理性的方式进行合作主体选择，另一方面，更没有考虑将情感作为Agent的主要人工智能特性集成入相应的模型，因此研究深度也不够；文献[33]初步考虑了基于Agent的劝说的合作主体选择，并提出了相应的评价模型，使基于Agent的劝说的合作主体选择更加有说服力，但是该模型较为简单，也没有考虑Agent的情感。文献[32]结合多属性效用理论，对基于Agent的情感劝说的情感产生和评价进行了建模，但是没有将其应用到合作主体的选择，提出的模型也较为复杂，难以理解。本文的研究是在以上研究的基础上，重点结合文献[32]和[33]的研究，在他们的研究基础上，结合多属性期望效用函数和模糊隶属度函数，以及心理学的情感第一定律等，提出的更为合理有效的评价模型，使基于Agent的情感劝说的合作主体选择更加科学和有说服力。
“图”是最直观的语言，最大的特点是可视化，将思维的过程和特征记录、固定下来，是一种化繁为简的思维方式。传统复习课主要针对中档学生，学困生畏难无趣、学优生不屑一顾，枯燥低效，绘图让人人参与，需要更深层次的思维拓展，激发了学困生的兴趣、学优生的潜能，取得多赢的局面。
（2）本文提出的模型使基于Agent的情感劝说的合作主体选择的量化程度更加合理和有说服力。例如，在本文的研究中，假定Agent不存在情感时，合作主体的选择由综合评价值决定，此时根据算例的计算结果，应该选择Agent s1作为最终的合作主体。当考虑Agent的情感时，合作主体选择由综合评价值决定，此时根据算例的计算结果，应该选择Agent s2作为最终的合作主体。情感考虑前后的不同，使得最终合作主体选择不同。可见，基于Agent的情感劝说中，情感对合作主体的选择具有重要的影响，相比文献[38]，情感的引入使得合作主体选择的过程更加符合人工智能特性，更加适用于基于Agent的情感劝说环境。又如，本文结合期望效用理论和情感第一定律，对情感进行形式化表示和量化研究，相比文献[30]，定量计算的情感使得其对基于Agent的情感劝说的影响更加鲜明。对于合作主体信度的模糊综合评价，根据模糊评判集可以看出当前情感劝说发出方的信度隶属于各个等级的大小，最后根据加权平均原则可以定量比较出当前与Agent s1与Agent s2信度的评价值大小，相比文献[46]中的评价方法，评价更加全面也更加准确。
4.落实收入分配的改革措施，促进经济社会发展更加协调。东营工业化进程的推进，最终的目标是进入到后工业社会和现代社会，这不仅意味着工业发展阶段的提升，更重要的是发展成果为社会公众所共享，市民都过上富裕文明的幸福生活。这就需要针对当前收入分配中的突出矛盾，落实十八届三中全会的精神，努力推进收入分配改革，努力做到“两个同步”。
4 研究结论与管理启示
4.1 研究结论
本文在研究基于Agent的情感劝说的情感分类、产生和度量的基础上，分别从主体的提议评价、信度评价和情感评价三个角度建立了相应的评价模型，并在综合这三个评价模型的基础上构建了基于Agent的合作主体选择模型。具体来说，首先，对基于Agent的情感劝说的情感进行了分类，结合形式逻辑理论，构建了相应的产生模型，并给出了相应的Agent情感强度的计算方法；其次，运用多属性效用函数对主体提议建立了相应的评价模型，运用模糊隶属度函数对主体信度建立了相应的评价模型，随后进一步考虑情感因素，结合Agent情感强度计算方法建立了相应的主体情感评价模型，并综合这三个评价模型，构建了相应的合作主体选择模型；再次，通过算例仿真对模型进行了验证。仿真结果表明，基于Agent的情感劝说中，情感对合作主体的选择有重要影响。其中，积极情感增强了情感劝说中的综合评价值；消极情感减弱了综合评价值；最终，因情感的影响导致综合评价值之间存在明显差异，能显著影响最终的合作主体选择。基于此，验证了本章模型的合理性和有效性，同时也说明了情感对基于Agent的劝说产生的重要影响。
1.4 统计学处理 采用IBM SPSS 20.0统计软件进行分析。连续变量以表示，分类变量以n(%)表示。采用内部一致性系数(Cronbach’s 系数)、适当性数值(KMO值)及Bartlett球形检验进行问卷评价，组间比较采用Kruskal-Wallis秩和检验。受试者职称、学历、医院级别与认知或应用部分总分之间的相关性采用Spearman相关分析。检验水准(α)为0.05。
4.2 管理启示
（1）人工智能是现今研究热点之一。基于Agent的自动谈判则是将Agent的人工智能优势充分挖掘后应用于市场营销中的商务谈判领域，由此开发的系统应当能更好解决远程、异地和有时差等有难度的企业谈判问题。但是在现有的系统中，过多的将Agent作为一种工具，并没有充分利用Agent的人工智能优势，这导致实际使用该系统的企业管理者很难体会到该类系统的优势，使其对该类系统的开发和使用没有信心，无法培养员工对使用该类系统的理念，从而导致该类系统目前存在实际应用较少的不利局面。本文的研究充分考虑了Agent情感的人工智能特性，这是对企业实际谈判人员的情感模拟，更是对Agent人工智能优势的进一步挖掘和应用。企业管理者从中可以观察到，使用该类系统进行谈判，除了能很大程度节约人力、物力和时间等资源外，更重要的是使Agent在其中充当的企业谈判人员的角色能从人工智能的角度得到更进一步发挥，使谈判效果能朝有利于企业管理者需要的方向发展。因此，建议企业管理者在开发使用该类系统前，能充分掌握采用该类系统能给企业带来的益处，同时能将其作为企业管理理念，对企业所有人员进行培训，使基于Agent的情感劝说的自动谈判系统能更好在企业管理中得到实际开发和应用。
（2）对于企业管理者来说，实际的商务谈判处于动态变化的复杂环境下，因此不确定性较高。如何通过研制相应的自动谈判系统来解决该问题，一直是企业管理人员尤其是相应的系统开发人员所追求的重点。现有的模型和实际系统中虽然提出了相应算法，但是采用的方法较为简单，开发出的系统针对的也是企业的特定业务或特征，通用性不强。本文的研究则结合了心理学中的情感强度第一定律、多属性效用理论和模糊隶属度函数等多项心理学和管理科学中有代表性的理论和方法，在较大程度上将这些管理中的不确定性问题尤其是Agent的情感问题转化为参与谈判的企业各方都乐于接受的确定性问题，着重降低了情感的不确定性问题。此外，企业还能结合各自的业务特征，采用以上模型，进一步开发和使用相应的系统，因此具有较强的通用性。例如本文的算例仿真，就是对这些模型在实际中如何将谈判中的不确定性问题转化为确定性问题进行的说明，其中设计的场景虽然为煤炭行业供应链管理中的采购商（买方）和供应商（卖方）之间正在就无烟煤产品进行交易，但同样适用于该供应链上的其他环节，也适用于其它领域的谈判问题。因此，建议企业管理者能以本文的模型为基础，结合企业自身业务特点，对实际谈判中的情感更进一步分类，将其中采用的理论和方法等涉及的指标和议题等更细化和对应，开发和使用更适合本企业管理特色的同类系统。
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Agent-based emotional persuasive cooperative subject selection model
WU Jing-hua, XU Chen-ying, ZHANG Fu-juan
（1.School of Management, China University of Mining and Technology, Beijing 100083, China）
Abstract：With the rapid development of the Internet and e-commerce, automatic negotiation has become a hot research topic. Due to its unique intelligence and interaction, agent can realize complex negotiation and has great advantages in the field of automatic negotiation. Agent-based debate negotiation can send information other than the proposal by making the negotiation more efficient. Persuasion debates consider more persuasion factors and make the negotiation process more rational.In order to adapt to the development of artificial intelligence efficiently, the emotion is introduced into the field of agent persuasion, which makes the agent's behavior more in line with human thinking and better simulates human emotional decisions. In consequence, the negotiation results are easier to understand and interpret. At this moment, agent has not only emotional ability, but also logical computing ability, which improves agent's adaptability in dynamic and complex environments, and achieves the goal of automatic negotiation effectively.
In related research, different scholars and experts have studied agent-based persuasion and agent-based emotion from different perspectives. However, the following problems exist. First, the research on emotion is not comprehensive, especially the quantification of emotion. Second, the current research about the application of emotional theory in the agent persuasive field is not enough. Third, most of agent persuasion study is about interaction mechanism, and there is little research on the choice of cooperative subjects, especially the selection of cooperative subjects considering emotional factor.
In the study of the selection of cooperative subjects, the selection model is more important, and the construction of the model is based on an effective cooperative subject evaluation model. Therefore, aiming at the shortcomings of the existing research, we classify the emotion-based emotion persuasion based on agent. According to the classification, we propose a corresponding formal model of emotion generation, and combine the first law of emotion intensity of psychology to quantify the emotion of agent. The agent's emotion intensity calculation method is proposed. Secondly, the evaluation of agent-based emotional persuasion is summarized as the evaluation of the agent's proposal and reliability. Subsequently, the multi-attribute utility function is used to establish the corresponding agent's proposal evaluation model, and the fuzzy membership function is used to establish the corresponding agent's reliability evaluation model. On the basis of the above two evaluation models, emotion is used as a new evaluation factor to establish an evaluation model of the subject's emotions. Three evaluation models are put forward comprehensively to construct a corresponding Agent-based emotional persuasive cooperation subject selection model.
供应链上的信息不对称，一方面会使各参与方不能准确了解交易的进程及可能存在的问题，不好协调、不能及时跟进处理，降低其运作效率。
为了切实匹配上述设计目标，合理规避现有综合素质测评指标体系的缺点，需要合理设计有效的评价指标体系。该指标体系既能较为全面反映大学生的综合素质，又能具有明细的数据来源，并兼顾公平性。
To illustrate the effectiveness of the above model, an example was designed and simulated. The simulation results show that emotion in emotional persuasion has an important influence on the choice of cooperative subjects. Among them, positive emotion enhances the comprehensive evaluation value in emotional persuasion and negative emotion weakens the comprehensive evaluation value. In the end, due to the influence of emotion, there are obvious differences between comprehensive evaluation values, which can significantly affect the ultimate selection of cooperative subjects. Based on this, the rationality and effectiveness of the model are verified. At the same time, it also illustrates the important influence of emotion on agent-based persuasiveness.
采用多态机制的未来态配电网模型管理方案//陈宇星,马志斌,李晨,黄文英,周济,张小娇//(9):201
Key words: Agent emotional persuasion; Multi-attribute utility;Fuzzy membership function; Cooperative subject selection
收稿日期：2018-04-13
修回日期：2018-05-10
基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2009QG03）
作者简介：伍京华（1978—），男，江西高安人；中国矿业大学（北京）管理学院副教授，硕士生导师；研究方向：Agent理论与方法、市场营销、供应链金融、农村金融等。
中图分类号：C931.6
文献标识码：A
文章编号：1004-6062(2019)01-0230-008
DOI：10.13587/j.cnki.jieem.2019.01.024
中文编辑：杜 健；英文编辑：Charlie C. Chen
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