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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


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


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


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


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


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


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)


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)




• 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




• 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




• 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




• 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


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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