基于Multi-Agent的农产品电子商务交易模型

刘洁晶，李 琳(衡水学院 . 教务处；. 数学与计算机科学学院，河北 衡水 053000)

基于Multi-Agent的农产品电子商务交易模型

刘洁晶a，李 琳b
(衡水学院 a. 教务处；b. 数学与计算机科学学院，河北 衡水 053000)

在对河北地区农产品交易过程进行细致调研的基础上，构建了基于Multi-agent的农产品电子商务交易模型.模型主要由买家Agent、卖家Agent、第三方Agent、议价Agent、交易Agent和数据库Agent六部分组成，农产品交易采用多属性议价策略，用户借助系统自动创建的对应角色的子Agent进行信息交互，实现农产品交易过程的自动化和智能化.

农产品；电子商务交易；买方Agent；卖方Agent；多属性议价策略

农产品是农民获得收入的主要来源，是农业、农村稳定发展的根基.改革开放以来，国家不断推行利农政策，大力扶植农业生产，改善农产品交易环境，取得了明显成效，但是，农产品滞销的窘况仍然没有得到根本改善.今年以来，河北、山东滞销白菜，陕西、山西滞销苹果，四川、湖南滞销脐橙……，各地农产品滞销信息屡受关注，不少农产品因为不能及时售出而烂掉，农民损失惨重.农村农产品滞销，城市农产品价格却居高不下，买卖双方抱怨不断，究其原因，在于农产品交易电子商务化还未得到真正实现[1].笔者就本省的农产品交易情况进行了深入调查，提出了规范农产品交易市场的新思路.

1 河北地区农产品交易概况

河北省作为农业大省，地处华北，内环京津，与山东河南等农业大省相邻，农产品种类丰富，生产优势明显，以2013年上半年为例，多项农产品产量均位于全国前列(如表1).

表1 2013年上半年河北省主要农产品产量表

受地理位置影响，农产品大多流向京津地区，销售市场局限性明显，进而形成农产品交易市场封闭化、销售渠道不畅通.不少农民增产难增收，农产品经过多种销售渠道进入城市后，购买价格翻至几倍.“卖难买贵”已成为阻碍我省农业和农村经济持续发展、制约农民增收的一项顽疾[2].

目前我省农产品交易主要存在以下困扰：

1) 交易模式不匹配[3]：农产品交易仍然以传统的产地自销或中间商贩收购模式为主，由于交易市场缺乏规划管理，很多农产品在交易过程中会出现扎堆现象，使同期同类农产品供过于求，致使收购商或购买者竞相压价，农产品大量贱卖或滞销.可见传统的交易模式已无法应对日益庞大的农产品交易市场需求.

2) 现有农产品电子商务平台功能性、智能性不足：目前我省在各市、区级单位都建有农业信息网站，但主要功能还停留在获取农产品信息农业政策等基本应用方面.现有网站功能的不完善，使农产品的销售市场受到严重局限，农民的利益受损，同时系统操作缺乏智能性，进而对用户自身素质要求较高，很多农民和企业受自身学识的影响，难以实现农产品交易网络化[4].

3) 农产品产销链条一体化困难[5].在农产品交易过程中，农民大多以零散状态进入市场，缺乏对农产品流通过程中供求信息的了解，无法深入农产品供应链进行交易；收购商或经销商在农产品流通过程中，缺乏及时的信息交流，使农产品产销链间存在巨大漏洞，信息传递的滞后性直接造成农产品滞销困境；农产品配送流向的盲目性和不合理性，将导致使农产品交易成本升高，使市场资源难以达到有效配置.

2 Agent 技术与MAS系统

所谓Agent，即为“代理”，它可以根据外部环境的变化做出主动的反应，独立完成预定的任务，不需要人为的干预.本身作为一个智能体结构，可以根据用户的需求自主地完成一系列特定的目标或任务，具有自治性、智能性、能动性、协作性、随机性、社会性等特点[6].

MAS是由多个Agent组成的系统，一般这些Agent通过网络基础设施交换信息，实现相互交互.MAS中的Agent可以代表具有不同目标和动机的用户进行工作，通过多个Agent之间的相互合作、协调和协商来完成给定的任务.由于单个Agent的资源和知识都是有限的，对于多项任务或是复杂的任务就必须由多个Agent共同完成[7].MAS系统以适当的体系结构协调组织多个Agent，进而弥补单个Agent的不足，使整个系统的能力超过任何单个Agent的能力.

3 基于Multi-Agent的农产品电子商务交易模型

结合现阶段我省农业生产流通和农村经济发展的实际情况以及农产品交易过程中存在的诸多问题，建立基于Agent技术的智能化农产品电子商务交易模型，模型结构如图1所示.

图1 基于Multi-Agent的农产品电子商务交易模型结构

模型主要由买家Agent、卖家Agent、第三方Agent、议价Agent、交易Agent和数据库Agent六部分组成.用户启动模型服务时，系统自动验证用户身份，并为用户创建相应角色的子Agent.Agent之间对自身所拥有的知识进行分析推理，并通过彼此协作，实现农产品交易过程的自动化和智能化.

1) 买家Agent：作为产品购买者的代理从事购买活动.其中：搜索Agent负责根据买家要求，对商品信息库中的记录按照某种次序进行逐一搜索，获取最接近买家需求的农产品信息；筛选Agent负责比较搜索到的产品信息，通过人机交互，选取买家中意的产品；评价Agent负责获取用户交易过程的评价信息.

2) 卖家Agent：作为产品销售者的代理从事销售活动.其中：策略Agent负责根据议价实际情况，为卖家提供最优定价策略；服务Agent负责获取交易成功的销售策略，为以后交易提供策略支持；广告Agent用于向系统用户发布公告，如：产品价格调整、新卖家入住、新产品宣传等.

3) 第三方Agent：为交易过程的顺利进行提供中介服务.交易管理Agent负责监督网络交易的安全性和可靠性；系统维护Agent负责维护模型的正常运行；配送Agent负责为产品交易通过物流支持；为买卖双方提供可信的交易环境.

4) 议价Agent：通过对用户以往交易记录的多角度学习，结合实际交易状况，为买方或卖方提供较为适合的交易方案.采用基于多属性的议价策略，即：买方与卖方的产品交易决策不再单纯考虑价格因素，还要结合产品数量、质量以及双方喜好等多方面因素共同来决定.

在交易过程中买方和卖方Agent智能体可以根据成本和收益的关联度，采取建议策略，使买卖双方的总效用达到最大值[9].

5) 交易Agent：按议价结果完成买卖双方产品交易.交易过程在第三方的监管下进行，保证交易过程的安全性.自身具有一定的容错能力，防止受到恶意攻击导致交易失败.

6) 数据库Agent：根据用户上传的需求信息、产品信息等，提炼用户个性需求、产品特色，自主选择相关度较高的数据提供给用户，从而有效节约买卖双方的时间和精力，降低数据传输量，节省网络带宽；同时，数据库Agent将自动完成用户使用情况的动态记录，如：交易记录、浏览记录、评价信息等，供用户再次使用时参考；用户退出时，数据库Agent将用户的本次使用记录存入相应数据库中.

4 结束语

交易模型采用Agent技术加以设计，引入基于多属性的网络议价机制，构建了一个面向农民、农产品供销合作社以及普通农产品持有者和购买者的智能化电子交易平台.经实践检验，模型有效缓解了农产品在交易过程中存在的价格-质量矛盾和农产品持有者与购买者之间的信任冲突，同时Agent智能体结构可以代表用户完成产品的购买或销售过程，打破了非专业人员使用系统时存在的技术壁垒，有效加强了农产品电子商务交易模型的组织协调能力和矛盾冲突解决能力，提高了系统的智能性和可重用性[10]，使产品内容更为丰富，交易过程更加快捷高效，为农产品电子商务交易系统的设计提供了新思路.

[1] 郭清兰.农产品电子商务模式问题研究[J].价值工程,2010(2):17-18.

[2] 李崇光.农产品营销学[M].北京:高等教育出版社,2004:115-123.

[3] 吴宏伟,万江涛.关于我国发展农产品电子商务的思考[J].物流经济,2008(8):28-29.

[4] 梁佳,刘东英.中国农产品流通体制变革的动因与趋势[J].中国农学通报,2010,26(20):417-422.

[5] 张蕊,翁凯,罗先元.我国农产品电子商务发展研究[J].企业科技与发展,2009(2):17-18.

[6] 李贺华,武春岭.多Agent 电子商务交易系统应用研究[J].深圳职业技术学院学报,2010(3):61-64.

[7] 陈彩芳.基于Agent的智能答疑系统的研究与实现[D].天津:天津大学,2006:17-20.

[8] 许娜,孙爽,许立勇,等.Agent体系结构综述[J].内蒙古科技与经济,2008(3):220-223.

[9] BICHLER M. An Analysis of Multi-Attribute Auctions [M] Decision Support System,2000,28: 69-83.

[10] 张士杰,郭宏伟.多Agent系统的通信技术及其应用[J].计算机应用研究,2002,6(19):15-17.

(责任编校：李建明 英文校对：李玉玲)

Research on The Model Of Agricultural E-commerce Transactions Based On Multi-Agent

LIU Jiejinga, LI Linb
(a. Educational Affairs Office,
b. College of Mathematics and Computer Science, Hengshui University, Hengshui, Hebei 053000, China)

Based on the meticulous research on Hebei agricultural trading process, we constructed a model of agricultural e-commerce transactions with the Multi-agent system. The model is composed of six parts, which are buyer agent, seller agent, the third party agent, negotiation agent, trading agent and database agent. The trade of agricultural products is based on multi-attribute negotiation strategy. The users can exchange information with the sub agents created by the system automatically for the corresponding roles. Thus, the automation and intelligence of the agricultural e-commerce transactions can be realized.

agricultural produces; e-commerce transactions; the buyer agent; the seller agent; multi-attribute negotiation strategy

TP311

A

1673-2065(2016)04-0005-03

2016-03-16

河北省科学技术研究与发展计划自筹经费项目(12210333)

刘洁晶(1981-)，男，河北衡水人，衡水学院教务处副教授，工学硕士.

李琳(1985-)，女，河北深州人，衡水学院数学与计算机科学学院讲师，工学硕士.

10.3969/j.issn.1673-2065.2016.04.003