Genetische Programmiermodelle für automatische Verhandlungen
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2000 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,0, Universität Hamburg (Informatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Zusammnefassung:Im Rahmen dieser Diplomarbeit werden genetische Algorithmen zur Optimierung von Strategien für automatische Verhandlungen verwendet. Dabei kommen im Gegensatz zu anderen Arbeiten endliche Automaten als Datenstruktur zum Einsatz. Diese werden für bilaterale Verhandlungen und Auktionen verwendet; die Ergebnisse werden mit anderen Ansätzen verglichen. Die Arbeit gibt a...
Diplomarbeit aus dem Jahr 2000 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Note: 1,0, Universität Hamburg (Informatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Zusammnefassung:
Im Rahmen dieser Diplomarbeit werden genetische Algorithmen zur Optimierung von Strategien für automatische Verhandlungen verwendet. Dabei kommen im Gegensatz zu anderen Arbeiten endliche Automaten als Datenstruktur zum Einsatz. Diese werden für bilaterale Verhandlungen und Auktionen verwendet; die Ergebnisse werden mit anderen Ansätzen verglichen. Die Arbeit gibt außerdem eine Einführung in die Gebiete der automatischen Verhandlungen und genetische Algorithmen.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
1.Einführung
1.1E-Commerce5
1.2Automatische Verhandlungen6
1.3Genetische Algorithmen7
1.4Genetische Programmierung8
1.5Optimierung von Verhandlungsstrategien mit Genetischen Algorithmen8
1.6Überblick über das Dokument
2.Automatische Verhandlungen10
2.1Motivation10
2.2Vorangegangene Arbeiten12
2.3Klassifikation von Verhandlungen13
2.4Verhandlungsprotokolle16
2.5Verhandlungsstrategien20
2.6Modellierung von Verhandlungsstrategien als endliche Automaten23
3.Genetische Algorithmen26
3.1Einführung26
3.2Prinzipien genetischer Algorithmen28
3.2.1Das Schematheorem29
3.3Genetische Programmierung33
3.4Anwendung für Verhandlungsstrategien35
3.5Vorangegangene Arbeiten38
3.5.1Das Iterated Prisoners Dilemma38
3.5.2Anwendung von genetischen Algorithmen auf Verhandlungsszenarien40
3.6Endliche Automaten als Datenstruktur45
4.Implementierung52
4.1Anforderungen an die Implementierung.52
4.2Verwendete Technologien und Vorgehensweisen54
4.3Generisches Framework für genetische Algorithmen56
4.4Anwendung auf numerische Probleme62
4.5Implementierung der endlichen Automaten70
4.6Anwendung auf Verhandlungsszenarien75
5.Anwendung auf bilaterale Verhandlungsszenarien77
5.1Beschreibung der Szenarien77
5.2Implementierung80
5.3Ergebnisse85
5.4Analyse und Bewertung der Ergebnisse98
6.Anwendung auf Auktionsszenarien104
6.1Beschreibung der Szenarien104
6.2Implementierung108
6.3Ergebnisse113
6.4Analyse und Bewertung der Ergebnisse126
7.Zusammenfassung und Ausblick135
7.1Bewertung135
7.2Andere Anwendungsgebiete für genetische Algorithmen138
7.3Mögliche Erweiterungen bei automatischen Verhandlungen139
Im Rahmen dieser Diplomarbeit werden genetische Algorithmen zur Optimierung von Strategien für automatische Verhandlungen verwendet. Dabei kommen im Gegensatz zu anderen Arbeiten endliche Automaten als Datenstruktur zum Einsatz. Diese werden für bilaterale Verhandlungen und Auktionen verwendet; die Ergebnisse werden mit anderen Ansätzen verglichen. Die Arbeit gibt außerdem eine Einführung in die Gebiete der automatischen Verhandlungen und genetische Algorithmen.
Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:
1.Einführung
1.1E-Commerce5
1.2Automatische Verhandlungen6
1.3Genetische Algorithmen7
1.4Genetische Programmierung8
1.5Optimierung von Verhandlungsstrategien mit Genetischen Algorithmen8
1.6Überblick über das Dokument
2.Automatische Verhandlungen10
2.1Motivation10
2.2Vorangegangene Arbeiten12
2.3Klassifikation von Verhandlungen13
2.4Verhandlungsprotokolle16
2.5Verhandlungsstrategien20
2.6Modellierung von Verhandlungsstrategien als endliche Automaten23
3.Genetische Algorithmen26
3.1Einführung26
3.2Prinzipien genetischer Algorithmen28
3.2.1Das Schematheorem29
3.3Genetische Programmierung33
3.4Anwendung für Verhandlungsstrategien35
3.5Vorangegangene Arbeiten38
3.5.1Das Iterated Prisoners Dilemma38
3.5.2Anwendung von genetischen Algorithmen auf Verhandlungsszenarien40
3.6Endliche Automaten als Datenstruktur45
4.Implementierung52
4.1Anforderungen an die Implementierung.52
4.2Verwendete Technologien und Vorgehensweisen54
4.3Generisches Framework für genetische Algorithmen56
4.4Anwendung auf numerische Probleme62
4.5Implementierung der endlichen Automaten70
4.6Anwendung auf Verhandlungsszenarien75
5.Anwendung auf bilaterale Verhandlungsszenarien77
5.1Beschreibung der Szenarien77
5.2Implementierung80
5.3Ergebnisse85
5.4Analyse und Bewertung der Ergebnisse98
6.Anwendung auf Auktionsszenarien104
6.1Beschreibung der Szenarien104
6.2Implementierung108
6.3Ergebnisse113
6.4Analyse und Bewertung der Ergebnisse126
7.Zusammenfassung und Ausblick135
7.1Bewertung135
7.2Andere Anwendungsgebiete für genetische Algorithmen138
7.3Mögliche Erweiterungen bei automatischen Verhandlungen139
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