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Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Software-Agenten zur Entscheidungsunterstützu
ng
• Warum Agenten?– Technologie- und Organisationstrends– Neue Anforderungen an Informationssysteme– Geschichte der Software-Agenten
• Einsatzgebiete– Digital Business Agents
• Automatisierte Verhandlungen• Reputationsprobleme
– Multi-Agenten-Systeme im Prozessmanagement
• Erfahrungen und Ausblicke
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Aushandlung: Automated Negotiation / Silent
Commerce
Benutzerprofil
Alter, Geschlecht, Kaufverhalten, Angegebene Präferenzen, Implizite Präferenzen, Interessen, Bedürfnisse
Profil-management
Konsument Produzent
Anbieterprofil
Produkt(1)...Produkt(n), Terms of Trade/Incoterms, Rabattstaffeln, Sonderaktionen
Profil-management
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Warum wird verhandelt?
• Lösung ökonomischer Probleme– Angepasste Produkte und Dienstleistungen Unterschiedliche
Zahlungsbereitschaften, Individuelle Preisdiskrimination ist möglich– Veränderung der Produktkonfiguration oder –kosten schnelle
Preisänderungen auf der Nachfrageseite– Produktbündel und Portfolios Katalogpreise sind schwierig zu
berechnen
• Neue technische Möglichkeiten des digitalen Wirtschaftens– Softwareagenten und Entscheidungsunterstützungssysteme ermöglichen
geringere Kosten einer individuellen Preisfestlegung– Vernetzte Onlinemärkte verknüpfen Preise auf entfernten Märkten
miteinander
• Wirtschaftliche Möglichkeiten– Ausnutzung von Informationsasymmetrie – Ausnutzung von Marktmacht (ungleiche Zahl von Anbietern und
Nachfragern)– Verhandlungsgeschick
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Motivation der Verhandlungsphase
• “Leo Baekeland sold the rights to his invention, Velox photographic printing paper, to Eastman Kodak in 1899. It was the first commercially successful photographic paper and he sold it to Eastman Kodak for €1 million. Baekeland had planned to ask €50,000 and to go down to €25,000 if necessary, but fortunately for him, Eastman spoke first.” (Asimov, 1982)
• Was sagt uns das über Verhandlungen?– Preisfindung als
Entdeckungsverfahren– Verhandlung ist ein dynamischer
Prozess, kein Rechenergebnis– Jeder Partner handelt eigennützig– Es geht um schrittweises Aufdecken
unvollständiger Information
Leo Baekeland
George Eastman
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Eindimensionale Verhandlungen in
wertorientierten Domänen
• Beispiel– Eastman und Kodak
• Zeitliche Betrachtung der Vorgehensweise– Käufer beginnt bei Startpreis und erhöht Angebote schrittweise bis
zum Indifferenzpreis– Verkäufer beginnt bei Startpreis und senkt Angebote schrittweise – Schritt = Konzession– Abschlussbereich ist bei Verhandlungsbeginn nicht bekannt
Abschlussbereich
Kaufpreis
Käufer
VerkäuferStartpreis
Startpreis
Indifferenzpreis
Indifferenzpreis
Geldeinheiten
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Individuelle Aushandlung (Bargaining)
• „Preis auf Anfrage“• Ablauf
– Käufer und Verkäufer wechseln sich mit Geboten ab
– Sie entscheiden jedes Mal über das Eingehen von Konzessionen
– Die Dauer der Verhandlung ist nicht vorhersehbar
• Beispiel: Eindimensionale Verhandlung in einer Wertdomäne
– Ein Käufer, ein Verkäufer
– Verhandlungsobjekt sind Holzbretter
Buyer Seller
cfp (boards)
propose (boards, pS=€24)
propose (boards, pB=€18)
propose (boards, pS=€21)
accept-offer(boards, pB=€21)
commit (boards, pS=€21)
timetime
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
t(s)
t(b)
0
t(s)+t(b)
f(t(s),t(b))
f(t(s),t(b))
t(s)+t(b)
0
Buyer cooperates Buyer defects
Selle
r co
opera
tes
Selle
r defe
cts
Opportunistisches Verhalten: Werden Agenten betrügen?
• Ein spieltheoretisches Modell:– Beide Agenten können betrügen– Nullsummenspiel: „Winner takes
all“
• Berücksichtigung vergangenen Kooperationsverhaltens:
– Der Reputationskoeffizient ergibt den Erwartungswert der Gegnerstrategie und verändert damit die Rangreihung der Preisangebote.
– Die eigene (Zahlungs-) Kooperationsbereitschaft wird daraufhin vor jeder Transaktion ermittelt
– Die erfahrene Kooperationsstrategie modifiziert den Reputationskoeffizienten in der Partnerliste
• Wie verändert dies eine eindimensionale Verhandlung?
f(t(s),t(b)) < t(s)+ t(b)
t(s) t(b)
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Bewertung des Kooperations-
verhaltens(Beispiel: Agent X
bewertet Y)
Mechanismus für automatisierte
Reputationsverfolgung (1)
Transaktionn+1 mit Agent YTransaktion n mit Agent Y
Informations-verteilung und -aktualisierung
Bezug vonReputations-informationen (Beispiel: über
Agent Y)
Anpassung von Verhandlungs-
strategien
zentral
dezentral(eigene Information)
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Mechanismus für automatisierte
Reputationsverfolgung (2)
• Reputationskoeffizient– X: ID des bewertenden Agenten– Y: ID des zu bewertenden Agenten– 1 - gute Reputation– 0 - schlechte Reputation
• „Unterschiedliche Erfahrungen“ sind möglich
• Jeder Agent bewertet das Kooperationsverhalten seines Transaktionspartners– rj (J Index der Transaktion)– rj = 0 erfolglose Transaktion– rj = 1 erfolgreiche Transaktion
1 0 XYR
12
32 RR
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Mechanismus für automatisierte
Reputationsverfolgung (3)
• Update des Reputationskoeffizienten
– alte Reputation zuzüglich neuer Erfahrung– α durch den Nutzer wählbarer Faktor, der die
Gewichtung der letzten Erfahrung steuert
jjXYj
XY rRR 11
0 1itr 1
idtr ,2
ictr ,2
defect cooperate
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Mechanismus für automatisierte
Reputationsverfolgung (4)
• Angebotspreise werden unter Berücksichtigung des Reputationskoeffizienten sortiert
• Verhandlungsbeginn mit dem Agenten mit dem besten• Annahme: Wiederbeschaffung zum gleichen Preis möglich
iXYi
XYiii pRRpp 10* XYii Rp 2
Offer i(ranking)
Software agentYi
Offered pricepi
XYiR
XYiR2 *
ipassessedranking
1 12 47 63.012XR 1.37 64.39 2
2 3 52 65.03 XR 1.35 70.20 3
3 16 54 85.016XR 1.15 62.10 1
4 5 56 44.05 XR 1.56 87,36 4
*Yip
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Mechanismus für automatisierte
Reputationsverfolgung (5)
• Sonderfall: Unbekannter Transaktionspartner
– Bewertung gefiltert durch Dritte (mglw. nicht vertrauenswürdig)
– mit RX als Reputationskoeffizient des bewertenden Agenten
Gewichtung von RX durch den Nutzer wählbar– β durch den Nutzer wählbarer Faktor, der die
Gewichtung der letzten Erfahrung steuert
• Wie bewertet man einen „Rookie“?– Durchschnitt aller Teilnehmer?– Reputation von 0?
XjjYjY rRR 11 1 jXR
RR XY
Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2004
Fazit: automatisierte Reputationsverfolgung (6)
• In offenen Systemen sind Betrüger wahrscheinlich EBay
• Strategie des Verhandlungspartners wird durch Entscheidung über Kooperation oder Defektion beeinflusst Spieltheorie
• Praktikable Sicherheitsmechanismen– Einführung geschlossener Benutzergruppen (Verzicht auf
Automatisierung)– Einführung zentraler Reputationsserver (öffentliches Logging
aller Transaktionen, unendliche Historie Schutz der Privatsphäre?)
– “Automatisierte Reputationsverfolgung” könnte ein Geschäftsmodell für Intermediäre in DBA-basierten Märkten sein
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