Ontoloji tabanlı sanal kuruluş sisteminde firma seçimi için çok etmenli model uygulaması

Abstract

Sanal kuruluş (virtual enterprise), bir değer zinciri içerisinde bulunan ve birden fazla iş partneri arasında oluşan bir işbirlikçi modeldir. Bu modelde, heterojen veri kaynaklarından gelen ve sürekli değişim halinde bulunan verinin yönetilmesi zor bir işlemdir. Bunun için hazırlanmış olan ontoloji tabanlı sanal kuruluş modelinde, iş partneri seçimi aşamasında çok ajanlı model kullanılmıştır. Her birinin amaç ve stratejileri farklı birer etmen olarak tanımlanan firmalar, seçim aşamasında birbirleriyle yarışarak belirlenen stratejiler doğrultusunda belirli bir kar oranını göze alarak müzakereyi kazanmayı amaçlamışlardır. Müzakere sırasındaki stratejiler, firmanın kazanma isteğine ya da daha çok kar etme isteğine göre değişmektedir. Yapılan simülasyonlar doğrultusunda oluşan veri, veritabanına kaydedilmiştir. Bu veri daha sonra yapay sinir ağlarına öğretilerek, akıllı sistemin müzakerenin ne şekilde sonuçlanacağı konusunda tahmin edebilmesi sağlanmıştır. Böylece müşterilere ihale tahminleri sunan bir öneri etmeni tasarlanarak müşterinin ne şekilde hareket etmesine daha önceden karar verebilmesi amaçlanmıştır. Alınan sonuçlara göre, gerçek bir sistem üzerinde böyle bir çok etmenli sanal kuruluş modelinin kullanılabilir olacağı sonucuna varılmaktadır.

Virtual Enterprise (VE) is a collaboration model between multiple business partners in a value chain. VE information system deals with highly dynamic and continuously changing data and information from heterogeneous data sources. In order to manage and store dynamic VE information in the database, an ontology based VE model has been developed. To select which companies should exist with the VE, a Multi Agent System (MAS) has been developed. Communication and data transition among agents and system entities are based on defined rules in VE ontology model. One of the most important contributions of agents in VE system is in formation phase of VE. In partner selection stage of VE formation phase several agents with different goals and strategies are collaborating and competing with each other to win the negotiation procedure and also maximize the profit for their assigned enterprise. Different strategies are developed for the agents depending on their appetite for winning the auction against maximizing their profit. Several simulations were run and the results are stored. These results are fed into a neural network in order to predict which enterprise will win the auction and what will be the profit margin. The motivation is to provide a forecasting agent for the customers about the outcomes of the auctions so that they can plan ahead and take the necessary action. Early results indicate such simulated multi-agent VE formations can be used in real systems.