1)對手的協(xié)商態(tài)度．當對手某個協(xié)商項的協(xié)商態(tài)度強硬時，如果想要對手能接受己方的建議，對于相應的協(xié)商項，應該盡量滿足對手的要求，所以應該做出較大的讓步。

2)己方的協(xié)商項的權重．由式(2)可知，協(xié)商項的權重越大，則它對己方獲得的利益影響越大．對于權重較大的協(xié)商項，己方應該盡量少讓步，以使己方利益最大化。
4 實驗

在實驗室開發(fā)的多Agent原型系統(tǒng)中實現(xiàn)了本文提出的協(xié)商決策模型．為分析模型的性能，選取在線視頻服務協(xié)商為實驗用例．此協(xié)商的參與者為一個服務提供Agent(PA)和一個服務需求Agent(CA)．協(xié)商包含5個協(xié)商項，即服務的價格、質量和響應時間等．協(xié)商雙方的子效用函數(shù)采用式(1)的函數(shù)，y中的協(xié)商項權重礎用隨機數(shù)的方法產生．協(xié)商決策模型的算法用c#語言實現(xiàn)。兩個協(xié)商Agent分別運行在兩臺通過局域網(wǎng)相連、配置為P4 2．0 G處理器、256 M內存、Windows)操作系統(tǒng)的PC機上．主要從兩個方面來分析模型的性能：1)協(xié)商所需的回合數(shù)．在自治計算和電子商務的環(huán)境中這是協(xié)商的一個重要性能指標．為了加快協(xié)商的進程，協(xié)商的雙方都希望協(xié)商的回合盡量得少就能達成協(xié)議．2)有效的協(xié)商結果(協(xié)商雙方達成的合同)．對協(xié)商雙方來說，希望能從協(xié)商達成的合同中獲得盡可能大的效用，其中效用值由每個Agent的效用函數(shù)V(Cn)計算得到(Ccn為協(xié)商成功雙方達成的合同)．如果協(xié)商失敗，則協(xié)商雙方的效用都為0．取系統(tǒng)中已有的協(xié)商歷史數(shù)據(jù)作為支持向量機的訓練樣本，協(xié)商歷史記錄包括20次協(xié)商的數(shù)據(jù)，共562個建議．取樣本的協(xié)商軌跡長度為3訓練支持向量機，分別取模型函數(shù)為：
每一次協(xié)商，協(xié)商雙方都使用相同的協(xié)商模型和模型函數(shù)．為了考查模型在不同協(xié)商項權重下的總體性能，對每個不同的模型函數(shù)參數(shù)，進行too次協(xié)商模擬，每次協(xié)商雙方效用函數(shù)中的權重都是隨機產生的，用協(xié)商結果的平均值作為最后的實驗結果．首先比較在選用不同的模型函數(shù)時(ψ1與ψ2)，本文提出的決策模型的性能變化．圖5顯示了當n變化時協(xié)商雙方的效用總和(utility，即協(xié)商雙方所得到的效用值的和)的變化情況．可以看到。對選用兩個不同的模型函數(shù)ψ1，ψ2當n增大時，協(xié)商雙方的效用總和沒有明顯的變化趨勢．當選用模型函數(shù)，峨時，協(xié)商雙方的效用總和較大。

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