| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第18-34页 |
| 1.1 研究背景与问题提出 | 第18-21页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第18页 |
| 1.1.2 问题提出 | 第18-21页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第21-23页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第21页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第21-23页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第23-30页 |
| 1.3.1 B2B电子商务在线交易方式 | 第23-25页 |
| 1.3.2 人工智能角度的多属性谈判 | 第25-26页 |
| 1.3.3 复杂合同谈判模型研究 | 第26-29页 |
| 1.3.4 研究评述 | 第29-30页 |
| 1.4 主要研究内容与方法 | 第30-34页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第30-31页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第31-32页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第32-34页 |
| 第2章 B2B复杂合同谈判成因分析与体系框架 | 第34-51页 |
| 2.1 B2B电子商务 | 第34-39页 |
| 2.1.1 B2B电子商务概念与特点 | 第34-36页 |
| 2.1.2 B2B电子市场演变与当前主要模式 | 第36-38页 |
| 2.1.3 B2B电子商务的一般业务流程 | 第38-39页 |
| 2.2 B2B电子谈判与复杂合同谈判 | 第39-42页 |
| 2.2.1 B2B电子谈判 | 第39-40页 |
| 2.2.2 B2B多属性电子谈判 | 第40-41页 |
| 2.2.3 B2B复杂合同谈判 | 第41-42页 |
| 2.3 B2B复杂合同谈判复杂性成因及特征 | 第42-46页 |
| 2.3.1 B2B复杂合同谈判中多属性依赖关系分析 | 第43-46页 |
| 2.3.2 B2B复杂合同谈判主要特征 | 第46页 |
| 2.4 B2B复杂合同谈判体系框架 | 第46-50页 |
| 2.4.1 B2B复杂合同谈判模型设计关键要素 | 第46-48页 |
| 2.4.2 B2B复杂合同谈判模型设计原则 | 第48页 |
| 2.4.3 B2B复杂合同谈判模型总体框架 | 第48-50页 |
| 2.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 B2B复杂合同谈判决策与谈判机制研究 | 第51-66页 |
| 3.1 B2B复杂合同谈判问题的效用评价 | 第51-56页 |
| 3.1.1 多属性效用理论 | 第51-52页 |
| 3.1.2 B2B复杂合同谈判的效用函数 | 第52-53页 |
| 3.1.3 机器学习与谈判方案效用评价 | 第53-56页 |
| 3.2 B2B复杂合同谈判的决策方法 | 第56-57页 |
| 3.2.1 求解Nash均衡的决策方法 | 第56页 |
| 3.2.2 基于帕累托(Pareto)最优的决策方法 | 第56-57页 |
| 3.2.3 决策方法比较分析 | 第57页 |
| 3.3 B2B复杂合同谈判机制研究 | 第57-62页 |
| 3.3.1 多Agent系统的引入 | 第57-59页 |
| 3.3.2 基于中介的双边谈判机制 | 第59-61页 |
| 3.3.3 基于中介的多Agents多边谈判机制 | 第61-62页 |
| 3.4 谈判模型智能求解方法分析 | 第62-65页 |
| 3.4.1 主要智能计算方法 | 第63-64页 |
| 3.4.2 混合智能计算方法分析 | 第64-65页 |
| 3.5 本章小节 | 第65-66页 |
| 第4章 B2B复杂合同谈判模型 | 第66-84页 |
| 4.1 基于Nash均衡解的决策描述 | 第66-69页 |
| 4.1.1 模型谈判决策方法 | 第66-67页 |
| 4.1.2 基于MAS的多边谈判框架 | 第67-69页 |
| 4.2 谈判知识获取方法 | 第69-71页 |
| 4.2.1 谈判知识获取问题分析 | 第69-70页 |
| 4.2.2 GD-FNN的优势 | 第70-71页 |
| 4.3 MAS/GA谈判模型构建 | 第71-75页 |
| 4.3.1 关键环节 | 第73-74页 |
| 4.3.2 算法步骤与过程 | 第74-75页 |
| 4.4 仿真分析 | 第75-83页 |
| 4.4.1 模拟方程的构建 | 第75-77页 |
| 4.4.2 谈判属性取值范围与运算相关参数设定 | 第77-80页 |
| 4.4.3 仿真计算 | 第80-82页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第82-83页 |
| 4.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 基于订单合并的B2B复杂合同谈判模型 | 第84-99页 |
| 5.1 采购数量订单合并分析 | 第84-87页 |
| 5.1.1 采购数量订单合并的买方需求 | 第84-85页 |
| 5.1.2 订单合并的卖方需求 | 第85页 |
| 5.1.3 订单合并的规则分析 | 第85-87页 |
| 5.2 基于Nash均衡解的组合订单效用决策描述 | 第87-88页 |
| 5.2.1 谈判决策方法 | 第87页 |
| 5.2.2 基于MAS的订单合并谈判机制 | 第87-88页 |
| 5.3 基于订单合并的MAS/HGA谈判模型构建 | 第88-92页 |
| 5.3.1 关键环节 | 第88-90页 |
| 5.3.2 求解订单合并的HGA遗传算法 | 第90-92页 |
| 5.4 仿真分析 | 第92-98页 |
| 5.4.1 仿真计算 | 第92-97页 |
| 5.4.2 结果分析 | 第97-98页 |
| 5.5 本章小结 | 第98-99页 |
| 第6章 B2B复杂合同谈判模型的应用仿真 | 第99-116页 |
| 6.1 B2B复杂合同谈判模型应用仿真实验方案设计思路 | 第99-100页 |
| 6.2 B2B复杂合同谈判应用仿真实验方案分析 | 第100-101页 |
| 6.2.1 B2B复杂合同谈判应用仿真的谈判流程分析 | 第100页 |
| 6.2.2 B2B复杂合同谈判系统功能结构分析 | 第100-101页 |
| 6.3 B2B复杂合同谈判模型应用仿真方案设计 | 第101-106页 |
| 6.3.1 仿真系统功能结构设计 | 第101-104页 |
| 6.3.2 仿真系统谈判流程设计 | 第104-105页 |
| 6.3.3 仿真系统数据结构设计 | 第105-106页 |
| 6.4 B2B复杂谈判合同应用仿真实验算例 | 第106-109页 |
| 6.4.1 应用仿真环境构建 | 第106-107页 |
| 6.4.2 应用仿真算例描述 | 第107-108页 |
| 6.4.3 应用仿真结果输出与分析 | 第108-109页 |
| 6.5 B2B复杂合同谈判应用仿真中计算的复杂度分析 | 第109-111页 |
| 6.5.1 计算过程中的空间复杂度分析 | 第109-110页 |
| 6.5.2 计算过程中的时间复杂度分析 | 第110-111页 |
| 6.5.3 计算过程中的整体复杂度分析 | 第111页 |
| 6.6 B2B复杂合同谈判的应用策略 | 第111-115页 |
| 6.6.1 B2B复杂合同谈判应用目标与基本原则 | 第111-113页 |
| 6.6.2 B2B复杂合同谈判中企业应用策略与措施 | 第113-114页 |
| 6.6.3 B2B复杂合同谈判应用中可能存在的不足 | 第114-115页 |
| 6.7 本章小结 | 第115-116页 |
| 结论 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-128页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第128页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第128-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 个人简历 | 第130页 |
