Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
297859		Negotiating with qualitative preferences: Methods for generating bids effectively / Nitel tercihlerle pazarlık: Etkin olarak öneriler oluşturmak için yöntemler Yazar:REYHAN AYDOĞAN Danışman: DOÇ. DR. PINAR YOLUM Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2011 152 s.
Bu tez, dağıtık ortamda üretici ve tüketici etmenlerin belli bir servis üzerine pazarlık yaptığı iki taraflı otomatik servis pazarlığını çalışmaktadır. Otomatik servis pazarlığının bu tezde çalışılan ana hususları otomatik bir şekilde önerilerin oluşturulması ve karşı önerilerin değerlendirilmesidir. Pazarlık yapan etmenler, bunların üstesinden gelmek ve kullanıcılarının yerine etkin şekilde pazarlık yapabilmek için, kullanıcılarınıntercihlerini göstermeye ve bunların üzerine muhakeme yürütmeye gereksinim duyarlar. Literatürde yaygın bir şekilde kullanılan nicel tercih gösterimlerinin aksine, CP-net gibi nitel tercih gösterimlerini desteklemekteyiz. CP-net'ler tercihlerimizi derlitoplu ve nitel bir şekilde göstermemize imkan sağlamakla birlikte çoğu zaman sadece kısmi bir sıralama sağlarlar. Bu tez bu kısıtlamayla başetmek için, verilen bir CP-net'ten elde edilen kısmi sıralamadan faydalık açısından tam bir sıralama elde etmek amacıyla CP-net'ler için birtakım buluşsal yöntemler geliştirmektedir. Böylece, pazarlık yapan etmen faydaları tahmin ederek var olan fayda temelli pazarlık stratejilerini kullanabilir. Deneysel sonuçlarımız yüksek performansla makul, kısa sürede pazarlık etmek için CP-net'ler üzerinde etkin buluşsal yöntemleri kullanılabileceğini göstermektedir.Pazarlık yapan etmen başarılı pazarlıklara yol açan doğru öneriler oluşturmak için rakibinin ihtiyaçlarını da anlamaya gereksinim duyar. Fakat, çoğu pazarlık ortamında katılımcıların tercihleri gizlidir. Bundan dolayı, bu tez pazarlık sırasında öneri değiştokuşundan rakibin tercihlerini anlamak için yeni bir tercih tahmin algoritması geliştirmektedir. Bu algoritma ontoloji kullanımı ile geliştirilmiştir; böylece benzer servis önerileri teşhis edilebilmekte ve benzer bir şekilde muamele edilebilmektedir. Ayrıca, pazarlık ilerledikçe, pazarlık yapan etmen rakibinin tercihleri hakkındaki görüşünü yenileyebilmektedir. Sonuç olarak, etmen rakibinin kabul edilebileceği iyi hedeflenmiş önerileriler oluşturmaktadır. Bu da katılımcıların daha hızlı fikir birliliğine ulaştığı ve olası başarısızlığı erkenden fark ettiği başarılı pazarlıklar ile sonuçlanmaktadır.
This thesis studies automated bilateral service negotiation in which a consumer and a producer agent negotiate on a particular service in a distributed environment. The key challenges of automated service negotiation that are addressed here are the automatic generation of the service offers and the evaluation of the counter-offers. The negotiating agents need to represent and reason about their user's preferences in order to negotiate effectively on behalf of their users. Contrary to quantitative representations of preferences that are widely used in the literature, we advocate qualitative preference representations such as CP-nets. CP-nets enable users to represent their preferences in a compact and qualitative way but they almost always represent only a partial ordering. To cope with this limitation, this thesis develops a number of heuristics to be applied on CP-nets to estimate a total ordering of outcomes in terms of utilities from the partial ordering induced from a given CP-net. Consequently, the negotiating agent is able to employ existing utility-based negotiation strategies by means of estimated utilities. Our experimental results show that one can adopt effective heuristics on CP-nets to negotiate with a high performance in a reasonable time.A negotiating agent also needs to understand its opponent's needs in order to generate accurate offers leading to successful negotiations. However, in many negotiation settings the participant's preferences are private. Accordingly, this thesis develops a novel preference prediction algorithm to understand the opponent's preferences from bid exchanges during the negotiation. This algorithm is enhanced with the use of an ontology so that similar service offers can be identified and treated similarly. Further, as the negotiation proceeds, the negotiating agent is able to revise its belief about the opponent's preferences. As a result, the agent generates well-targeted offers that are more likely to be acceptable by the opponent. This results in successful negotiations in which the participants reach a consensus faster and detect failures early.