【人工智能】多元商品智能交易系统

第15卷第6期 智能系统学报 Vol.15 No.6 2020年11月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Nov.2020 D0:10.11992tis.201909007 多元商品智能交易系统 周永东1，涂序彦 (1.北京星兆管理咨询有限公司，北京101149：2.北京科技大学计算机系统科学研究所，北京100083) 摘要：在商品交易对象为网状多层多元对多元品种的交易场合，要求多家买方能够从多家卖方一次性采购成 百上千种满意的商品。多元商品智能交易系统（简称系统）建立了商品交易元知识闭环控制策略，给出了买方 与卖方的排队、配对、交易平衡调节等方法，为智能交易创造必要条件。按照个性化诉求勾选标准化规约及量 化参数，在商品诉求与商品诉求应答两块知识模板相匹配的求解机制下，自动完成商品价格、质量、资质的综 合评分，使得买方能够实时购买满意的多品种批量商品。系统将当前电商平台人机交互单个商品采购方式变 革为商品量化交易评价、人工智能多元商品同时在线交易的采购方式。 关键词：闭环控制：繁衍学习；智能匹配；多元商品交易：随机交易；量化评价；计分算法：APP验收 中图分类号：TP18,F713.36 文献标志码：A文章编号：1673-4785(2020)06-1188-09 中文引用格式：周永东，涂序彦.多元商品智能交易系统.智能系统学报，2020,15(6)：1188-1196. 英文引用格式：ZHOU Yongdong,.TU Xuyan.Multi--commodity intelligent transaction systemJ.CAAI transactions on intelligent systems,2020,15(6):1188-1196. Multi-commodity intelligent transaction system ZHOU Yongdong,TU Xuyan (1.Beijing Xingzhao Management Consultancy Co.,Ltd,Beijing 101149,China;2.Institute of Computer Systems Science,Uni- versity of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China) Abstract:In a netted multi-layer multi-variety transaction,multiple buyers are required to purchase hundreds of com- modities from multiple sellers at one time.The multi-commodity intelligent trading system proposed in this study (here- inafter referred to as "the system")establishes a closed-loop control strategy of commodity trading meta-knowledge; provides the queuing,pairing,and balance adjustment methods for the buyer and seller,and creates necessary condi- tions for intelligent trading.Standard specifications and quantitative parameters are checked according to personalized demands.Under the solution mechanism for matching two knowledge templates for commodity demands and their re- sponses,intelligent movement completes the comprehensive scoring of commodity price,quality,and qualification,in turn enabling buyers to purchase satisfactory commodities in real time.The system transforms the current human-com- puter interaction for a single commodity purchase on an e-commerce platform into the purchase mode of a quantitative trading evaluation of commodities and simultaneous online trading of multiple commodities via artificial intelligence. Keywords:closed-loop control;reproducing study;intelligent matching;multi commodity trading;random trading; quantized evaluation;scoring method;APP inspection 电子商务是未来商务发展的必然趋势，是商 互干扰，导致系统对关键字的识别不准确，无法 业领域的深层次变革。现有的电商交易平台，商 检索到平台中待售商品；当用户需要多种商品同 品采购的主要方式为关键字搜索，当对某种商品 时采购时，逐个商品进行检索的劳动量太大，耗 的搜索限定较多时，多个关键词之间常会产生相 时耗力；当供应商推出新品种或采购商有新的采 收稿日期：2019-09-03. 购需求时，商品交易依赖于关键词的设置，商品 通信作者：周永东.E-mail:18515101833@wo.cn 交易达成的难度较高

DOI: 10.11992/tis.201909007 多元商品智能交易系统 周永东1 ，涂序彦2 （1. 北京星兆管理咨询有限公司，北京 101149; 2. 北京科技大学 计算机系统科学研究所，北京 100083） 摘 要：在商品交易对象为网状多层多元对多元品种的交易场合，要求多家买方能够从多家卖方一次性采购成 百上千种满意的商品。多元商品智能交易系统 (简称系统) 建立了商品交易元知识闭环控制策略，给出了买方 与卖方的排队、配对、交易平衡调节等方法，为智能交易创造必要条件。按照个性化诉求勾选标准化规约及量 化参数，在商品诉求与商品诉求应答两块知识模板相匹配的求解机制下，自动完成商品价格、质量、资质的综 合评分，使得买方能够实时购买满意的多品种批量商品。系统将当前电商平台人机交互单个商品采购方式变 革为商品量化交易评价、人工智能多元商品同时在线交易的采购方式。 关键词：闭环控制；繁衍学习；智能匹配；多元商品交易；随机交易；量化评价；计分算法；APP 验收 中图分类号：TP18; F713.36 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2020)06−1188−09 中文引用格式：周永东, 涂序彦. 多元商品智能交易系统 [J]. 智能系统学报, 2020, 15(6): 1188–1196. 英文引用格式：ZHOU Yongdong, TU Xuyan. Multi-commodity intelligent transaction system[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2020, 15(6): 1188–1196. Multi-commodity intelligent transaction system ZHOU Yongdong1 ，TU Xuyan2 (1. Beijing Xingzhao Management Consultancy Co., Ltd, Beijing 101149, China; 2. Institute of Computer Systems Science, Uni￾versity of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) Abstract: In a netted multi-layer multi-variety transaction, multiple buyers are required to purchase hundreds of com￾modities from multiple sellers at one time. The multi-commodity intelligent trading system proposed in this study (here￾inafter referred to as “the system”) establishes a closed-loop control strategy of commodity trading meta-knowledge; provides the queuing, pairing, and balance adjustment methods for the buyer and seller; and creates necessary condi￾tions for intelligent trading. Standard specifications and quantitative parameters are checked according to personalized demands. Under the solution mechanism for matching two knowledge templates for commodity demands and their re￾sponses, intelligent movement completes the comprehensive scoring of commodity price, quality, and qualification, in turn enabling buyers to purchase satisfactory commodities in real time. The system transforms the current human–com￾puter interaction for a single commodity purchase on an e-commerce platform into the purchase mode of a quantitative trading evaluation of commodities and simultaneous online trading of multiple commodities via artificial intelligence. Keywords: closed-loop control; reproducing study; intelligent matching; multi commodity trading; random trading; quantized evaluation; scoring method; APP inspection 电子商务是未来商务发展的必然趋势,是商 业领域的深层次变革。现有的电商交易平台，商 品采购的主要方式为关键字搜索，当对某种商品 的搜索限定较多时，多个关键词之间常会产生相 互干扰，导致系统对关键字的识别不准确，无法 检索到平台中待售商品；当用户需要多种商品同 时采购时，逐个商品进行检索的劳动量太大，耗 时耗力；当供应商推出新品种或采购商有新的采 购需求时，商品交易依赖于关键词的设置，商品 交易达成的难度较高[1]。 收稿日期：2019−09−03. 通信作者：周永东. E-mail：18515101833@wo.cn. 第 15 卷第 6 期 智 能 系 统 学 报 Vol.15 No.6 2020 年 11 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Nov. 2020

第6期 周永东，等：多元商品智能交易系统 ·1189· 近年来，电子商务领域中的信用监管、安全 1.1商品采购 体系、复合型人才培养、多维融合、智能物流、人 在图1所示C的类属关系中，有多家采购商 脸与图文识别)、大数据分析与挖掘、语音及图 列出的多个采购单C,其中i=1,2…,X,可以包 像SEO搜索引擎、AR及VR场景展示与互动等 含多种采购商品Mk,其中K=1,2,…,P。Cg为 管理方法和先进的技术手段获得了广泛的应用。 X元谓词符号，C,C2,…,Cx为项，C:为P元谓词 电子商务商品交易已经由粗放式向注重质量和效 符号，M1,M2,…,Mp为子项，则类属关系的原子公 益等精准服务转变，线上线下融合、C2B等商品 式为C(C:(Mx),其中i、K为C的个体非空变元。 交易模式间将成为适应数字经济发展的必然趋势。 采购商注册认证后，可申请系统的VIP会 各行业重构建商品交易的生态格局，为传统 员。VIP采购商在广告宣传、靶向性咨询服务、 电子商务运营企业创新发展又一次提供了有益的 排队优先采购、货款融资、信贷等享受优惠 尝试。通过创新电子商务运营模式提升企业竞争 待遇。 能力，提高企业盈利水平，使买方真正体会到电子 1.2商品供应 商务带来的方便和实惠，能够明显地体现商品交 在图1所示G,类属关系中，有多家供应商列 易的效率、深层服务和高性价比等方面的优势。 出的多个供货单G,其中j=1,2,…,Y可以包含多 人工智能为商品综合信息量化交易带来了新 种供货商品N,其中r=1,2,…,Q。G,为Y元谓 的机遇。在商品交易对象为独立的多家采购商与 词符号，G1,G2,…,Gy为项，G,为Q元谓词符号， 多家供货商同时聚集在交易终端的情形，系统自 N,N2,…,N。为子项，则类属关系的原子公式为 动随机展开多种商品交易，从而实现多家采购商 G,(Gj(N,),其中广r为G,的个体非空变元。 所采购的商品是从多家通过系统认证的供应商所 供应商线上注册与线下注册同样严谨，必须 提供的商品中，经过智能商品价格、质量、资质综 详细填写表格、上传产品认证和资质图片等信 合信息量化评分之后，系统同时向多家采购商推 息。按照C(C:(Mx)》的诉求，系统为G,(GN,) 荐多种满意的商品，生成商品采购订单、合同。 供应商设置一套完整、规范、精准的，且具有自 文献[2,4]广义模型、协同建模对商品交易 学习能力的商品供应知识表达模板四，与C.(C:(Mx)》 建模具有指导作用；文献[5]提出了商品交易验 商品采购诉求随机自动匹配，能够连续为采购商 证、匹配、量化评价算法，提高了采购效率；文 提供满意的商品C:(Mx)。 献[6]提出了闭环控制策略，实现了商品随机交 易，降低了采购成本；文献[1]提出了商品知识繁 2商品交易控制策略 衍学习方法，能够繁殖、衍生、丰富商品知识；文 献[7]基于WEB多层软件体系结构对系统架构 系统为C、G排队，按各自排队的顺序循环 智能软件模块具有指导意义。 对C:(Mx)与YG(N,)分单、分品种配成供需同码 M,采购一种商品提供一族候选可供货商品。 1交易对象 种有效的途径就是给系统创建元知识控制策略 系统从采购动态信息C(C:(Mx)与供应动态 其系统的控制策略必须满足几个必要条件6,1： 信息G,(G(N,)的多元状态空间中配对供需相同 1)一种商品赋一个通用编号，按照商品目 的商品码M,通过单位换算、动态调节物流平 录、商品分类、商品种类、商品编号的操作步骤， 衡、多闭环连续控制商品供需模板智能匹配、对 系统生成商品编号、商品名称； 全元可供货商品进行综合量化评分等流程，得出 2)按照商品交易的需求，制定优先交易规 商品供货的量化得分排序。 则，为C:(Mx)、G(N,)交易排队，系统以排队的顺 系统面向的交易对象为量词在语义网络中表 序进行商品交易； 达类属关系的商品交易方式，如图1所示。 3)以C:(Mx)为原点，从G,(N)中逐个为能与 C:(Mx)存在相同商品编号的品种进行配对，生成 C,(M) G(N) G 供需相同商品码M,: 4)系统能够识别商品交易各进程的变化状 商品采购 商品供应 态，保证系统在线商品交易的对象C,(C:(Mx)》、 M G,(G,(N,)是商品交易动态刷新的综合信息，以满 图1多元商品交易对象 足多用户多元商品随机循环交易的需求。只要商 Fig.1 Multiple commodity trading objects 品交易有需求，系统就能够随即进入新一轮商品

近年来，电子商务领域中的信用监管、安全 体系、复合型人才培养、多维融合、智能物流、人 脸与图文识别[2] 、大数据分析与挖掘、语音及图 像 SEO 搜索引擎、AR 及 VR 场景展示与互动等 管理方法和先进的技术手段获得了广泛的应用。 电子商务商品交易已经由粗放式向注重质量和效 益等精准服务转变，线上线下融合、C2B 等商品 交易模式[3] 将成为适应数字经济发展的必然趋势。 各行业重构建商品交易的生态格局，为传统 电子商务运营企业创新发展又一次提供了有益的 尝试。通过创新电子商务运营模式提升企业竞争 能力,提高企业盈利水平，使买方真正体会到电子 商务带来的方便和实惠,能够明显地体现商品交 易的效率、深层服务和高性价比等方面的优势。 人工智能为商品综合信息量化交易带来了新 的机遇。在商品交易对象为独立的多家采购商与 多家供货商同时聚集在交易终端的情形，系统自 动随机展开多种商品交易，从而实现多家采购商 所采购的商品是从多家通过系统认证的供应商所 提供的商品中，经过智能商品价格、质量、资质综 合信息量化评分之后，系统同时向多家采购商推 荐多种满意的商品，生成商品采购订单、合同。 文献 [2，4] 广义模型、协同建模对商品交易 建模具有指导作用；文献 [5] 提出了商品交易验 证、匹配、量化评价算法，提高了采购效率；文 献 [6] 提出了闭环控制策略，实现了商品随机交 易，降低了采购成本；文献 [1] 提出了商品知识繁 衍学习方法，能够繁殖、衍生、丰富商品知识；文 献 [7] 基于 WEB 多层软件体系结构对系统架构 智能软件模块具有指导意义。 1 交易对象 Cg (Ci(MK)) Gy ( Gj(Nr) ) Mt 系统从采购动态信息 与供应动态 信息 的多元状态空间中配对供需相同 的商品码 ，通过单位换算、动态调节物流平 衡、多闭环连续控制商品供需模板智能匹配、对 全元可供货商品进行综合量化评分等流程，得出 商品供货的量化得分排序[8-9]。 系统面向的交易对象为量词在语义网络中表 达类属关系的商品交易方式，如图 1 所示。 Cg Ci (MK ) Gj (Nr ) Gy 商品采购 商品供应 Mt 图 1 多元商品交易对象 Fig. 1 Multiple commodity trading objects 1.1 商品采购 Cg Ci i = 1,2,··· ,X, MK K = 1,2,··· ,P Cg C1,C2,··· ,CX Ci P M1, M2,··· , MP Cg (Ci(MK)) i、K Cg 在图 1 所示 的类属关系中，有多家采购商 列出的多个采购单 ，其中 可以包 含多种采购商品 ，其中 。 为 X 元谓词符号， 为项， 为 元谓词 符号， 为子项，则类属关系的原子公 式为 ，其中 为 的个体非空变元。 采购商注册认证后，可申请系统的 VIP 会 员。VIP 采购商在广告宣传、靶向性咨询服务、 排队优先采购、货款融资、信贷等享受优惠 待遇。 1.2 商品供应 Gy Gj j = 1,2,··· ,Y, Nr r = 1,2,··· ,Q Gy Y G1,G2,··· ,GY Gj Q N1,N2,··· ,NQ Gy ( Gj(Nr) ) j、r Gy 在图 1 所示 类属关系中，有多家供应商列 出的多个供货单 ,其中 可以包含多 种供货商品 ，其中 。 为 元谓 词符号， 为项， 为 元谓词符号， 为子项，则类属关系的原子公式为 ，其中 为 的个体非空变元。 Cg (Ci(MK)) Gy ( Gj(Nr) ) Cg (Ci(MK)) Ci(MK) 供应商线上注册与线下注册同样严谨，必须 详细填写表格、上传产品认证和资质图片等信 息。按照 的诉求，系统为 供应商设置一套完整、规范、精准的[10] ，且具有自 学习能力的商品供应知识表达模板[1] ，与 商品采购诉求随机自动匹配，能够连续为采购商 提供满意的商品 。 2 商品交易控制策略 Ci、Gj Ci(MK) ∀Gj(Nr) Mt 系统为 排队，按各自排队的顺序循环 对 与 分单、分品种配成供需同码 ，采购一种商品提供一族候选可供货商品。一 种有效的途径就是给系统创建元知识控制策略， 其系统的控制策略必须满足几个必要条件[6,11-12] ： 1) 一种商品赋一个通用编号，按照商品目 录、商品分类、商品种类、商品编号的操作步骤， 系统生成商品编号、商品名称； Ci(MK) Gj(Nr) 2) 按照商品交易的需求，制定优先交易规 则，为 、 交易排队，系统以排队的顺 序进行商品交易； Ci(MK) Gj(Nr) Ci(MK) Mt 3) 以 为原点，从 中逐个为能与 存在相同商品编号的品种进行配对，生成 供需相同商品码 ； Cg (Ci(MK)) Gy ( Gj(Nr) ) 4) 系统能够识别商品交易各进程的变化状 态，保证系统在线商品交易的对象 、 是商品交易动态刷新的综合信息，以满 足多用户多元商品随机循环交易的需求。只要商 品交易有需求，系统就能够随即进入新一轮商品 第 6 期 周永东，等：多元商品智能交易系统 ·1189·

·1190· 智能系统学报 第15卷 交易流程； 6)在商品闭环控制交易进程当中，系统必须 5)为C,(Mx)中所采购的每个品种Mx配成一 对商品交易所产生的物流变化进行识别和更新， 族M,生成Mx对K,个M,验证每一个M,所对 调节商品供需能力。如表1所示，当Cw、G、Ga 应的G,(N,)匹配的有效性，如此循环，依次验证 T、TTg、X、i、P、K、T,等发生变化时，系统 参与交易的全元G(W,)的有效性： 能够自动调节供需平衡关系。 表1商品交易闭环控制策略标识符及参数 Table 1 Closed-loop control policy identifiers and parameters for commodity trading 序号 属性名注释 属性名 序号 属性名注释 属性名 采购多元谓词 C 31 商品采购单品种数 P 商品采购单号 Ci 32 商品采购指针 K 供应多元谓词 Gy 33 暂停交易 Z 4 商品供货单号 G 34 供需差额百分比 5 商品采购品种 Mk 35 商品价格权重 2ur 6 供需相同商品码 M 36 商品质量权重 Qzr > 商品供应品种 N, 37 商品资质权重 sr P 采购单商品编号 Ci(Mk) 38 商品供货价格评分 G 9 供应单商品编号 G(N,) 39 供货商品最低报价 Gar 10 采购数量 CL 40 供货商品报价 G3r 11 已采购数量 Cw 41 商品供货价格排名 GAr 12 计量单位价格 Ga 42 商品供货质量评分 Gsr 货币单位 Ho 43 供应商品质量计分 Gor 4 采购时间 Te 44 供应商品质量最高计分 Gur 15 采购交货时间 T 45 商品供货质量排名 Gsr 16 供货数量 GL 46 商品供货资质评分 Gor 17 已供货数量 G 47 商品供货资质计分 G1r 18 供货时间 48 供应商品资质最高计分 Gur 19 已完成采购单号 Ya 99 商品供货资质排名 Gn2r 20 供应商交货时间 T 50 商品供货量化评分 Gi3r 2 交货时间验证 今 商品供货排序 Gr 22 采购数量验证 C 52 商品需大于供的采购 Sn 3 供货数量验证 G 商品采购质量模板 Cm 24 供需量差 △ 54 商品供应质量模板 Gm 25 交易状态 J 55 商品采购资质子模板 3 26 交易结果 56 商品采购商标子模板 Z 27 商品供需同码数量 57 商品采购产品子模板 Z 28 商品供需同码指针 58 商品供应资质子模板 U 29 商品采购单数量 X 59 商品供应商标子模板 U 30 商品采购单指针 60 商品供应产品子模板 Up

交易流程； Ci(MK) MK Mt MK Kr Mt Mt Gj(Nr) Gj(Nr) 5) 为 中所采购的每个品种 配成一 族 ，生成 对 个 ，验证每一个 所对 应的 匹配的有效性，如此循环，依次验证 参与交易的全元 的有效性； Cw、Gw Gd、 Tc、Tj、Tg、X、i、P、K、Ts 6) 在商品闭环控制交易进程当中，系统必须 对商品交易所产生的物流变化进行识别和更新， 调节商品供需能力。如表 1 所示，当 、 等发生变化时，系统 能够自动调节供需平衡关系。 表 1 商品交易闭环控制策略标识符及参数 Table 1 Closed-loop control policy identifiers and parameters for commodity trading 序号 属性名注释 属性名 序号 属性名注释 属性名 1 采购多元谓词 Cg 31 商品采购单品种数 P 2 商品采购单号 Ci 32 商品采购指针 K 3 供应多元谓词 Gy 33 暂停交易 Zt 4 商品供货单号 Gj 34 供需差额百分比 β 5 商品采购品种 MK 35 商品价格权重 Q1r 6 供需相同商品码 Mt 36 商品质量权重 Q2r 7 商品供应品种 Nr 37 商品资质权重 Q3r 8 采购单商品编号 Ci(MK) 38 商品供货价格评分 G1r 9 供应单商品编号 Gj(Nr) 39 供货商品最低报价 G2r 10 采购数量 CL 40 供货商品报价 G3r 11 已采购数量 Cw 41 商品供货价格排名 G4r 12 计量单位价格 Gd 42 商品供货质量评分 G5r 13 货币单位 Hb 43 供应商品质量计分 G6r 14 采购时间 Tc 44 供应商品质量最高计分 G7r 15 采购交货时间 Tj 45 商品供货质量排名 G8r 16 供货数量 GL 46 商品供货资质评分 G9r 17 已供货数量 Gw 47 商品供货资质计分 G10r 18 供货时间 Tg 48 供应商品资质最高计分 G11r 19 已完成采购单号 Yd 49 商品供货资质排名 G12r 20 供应商交货时间 Ts 50 商品供货量化评分 G13r 21 交货时间验证 Ty 51 商品供货排序 G14r 22 采购数量验证 C 52 商品需大于供的采购 S n 23 供货数量验证 G 53 商品采购质量模板 Cm 24 供需量差 ∆ 54 商品供应质量模板 Gm 25 交易状态 Jt 55 商品采购资质子模板 Zi 26 交易结果 Jg 56 商品采购商标子模板 Zb 27 商品供需同码数量 Kr 57 商品采购产品子模板 Zp 28 商品供需同码指针 Ky 58 商品供应资质子模板 Ui 29 商品采购单数量 X 59 商品供应商标子模板 Ub 30 商品采购单指针 i 60 商品供应产品子模板 Up ·1190· 智 能 系 统 学 报 第 15 卷

第6期 周永东，等：多元商品智能交易系统 ·1191· 2.1排队 G,(N,)计量单位、货币单位，则要求以Mk的计 C,(Mx)、G,W,)的交易顺序，按照高中低会员 量、货币单位为基准，G(N,)的供货数量、单价计 级别、知名商标、协议采购商、合同成交业绩等规 量单位、货币种类必须换算成与Mx一致的计量 则分别为商品采购单、商品供应单进行排队。 单位、货币单位6,1。 商品交易的先后顺序，不影响C:(Mx)采购诉求及 2.4控制策略 G,(N,)供货综合得分，但优先交易，采购商优先采 为了实现C:(Mx)的自动采购，系统自动统计 购到满意的C:(Mx),G,(N,)的供应商能够获得优 C:(i=1,2,…,)采购单数量，将X作为大循环指 先供货的机会。 针，控制执行X个采购单的排队采购；在锁定C: 2.2供需同码配对 的状态下，系统统计K(K=1,2,…,P,将P作为中 为了满足M,条件的YG,(N,)对C,(Mx)都有 循环指针，控制执行P种商品的采购；在锁定 供货的机会，在锁定的C:状态下，系统为Mp生 C(Mx)状态下，系统自动统计K,数量（设置 成P族M,其规则为：如果C:(M)→(G(N,), K,∈999表示可容纳G(N,)参与供货)，将K,作为 G2(W),…,Gy(N),则3C(Mx)=Gj(W,),K=1,2,…, 小循环指针，控制执行第Mx种商品交易供需模 P;r=1,2…,Q;i=l,2.…,X;j=1,2,…,P。 板的匹配，保证K,个M,所对应验证合格的G(N,) 以C:(Mx)作为起点，生成满足状态空间 都有机会为C:(Mx)供货。遵循大、中、小交叉循 M=N条件的P族M,群码。例如，当i≤X,K≤P, 环策略，系统有序地展开图1所示结构化多品种 系统执行Mx的一族M,配对，每完成一族M,配 交易进程。表1给出了元知识控制策略的标识符 对，由M,牵出相对应的Gj(N,),系统执行单位换 及参数，用于引导系统C(C,(Mx)》与G,(GN,) 算、交易、量化计分、流量平衡调节等操作，完成 之间开展全元多对多的商品交易。 C:(Mx)中的其中一个Mx的采购，再进人下一个 商品交易元知识驱动下的闭环交易控制策略 C:(Mk)的配对；当i≤X,K>P时，系统完成了 陈述如下。 C:(Mx)的采购，进入下一个C+1(Mx)的P族M,配 2.4.1商品交易初始化 对；当i>X,系统完成了C与G,的全元配对。 读取Cg(C:(Mx)、G,(Gj(N,)需求及参数，访 在锁定的C:状态下，M、N合取原子公式为 问闭环交易库、商品交易数据库，如果Z=11,统 M=⊕Mx= 计C:(Mx)的X数量，自动设置i=0、Y4=0、P=0、 K=1 (1) MV MVMaV...VM k=0、K,=0、K,=0、Gw=0、Cw=0、J=0,准备进 Y O N=⊕⊕G,(N,)= 入闭环控制流程。 1=1 2.4.2商品采购单循环 [G(Ni)VGi(N2)V...VGi(No)]V [G2(Ni)VG2(N2)V...VG2(No)]V (2) 访问闭环交易库、商品交易数据库。i+1=i, 如果i>X,则Cx(Mp)采购结束，转至2.4.6的15)： Gy(N)VGy(N2)V...VGy(No) 如果i≤X,则统计当前C:(Mx)的P数量，自动设 式中：K=1,2,…,P;j=1,2,…,Y;r=1,2…,Qo 置K=0。 在式(I)、(2)的M和N合取原子式中，如果3Mkx= 2.4.3商品采购循环 N,则产生一族M,即Mx有一族G,(N,)配对，那 访问闭环交易库、商品交易数据库。在锁定 么M=N,则产生P族M,即M有P族G(N,)配 C(Mx)的i状态下，K+1:如果K>P,转至2.4.2； 对。假设设计容量M,≤999P种，商品可容纳P族 如果K≤P,在锁定的C(Mx)的i、K状态下，访 M,可容纳配对P×999个M,。 问闭环交易库、商品交易数据库，调用“供需同码 式(1)、(2)算法的排队组合能够打通采购品 配对”软件模块，生成Mx对应的一族M,并将该 种Mx与M,相对应的G,(N,)之间展开商品智能 一族M,所对应的G,N,)存入商品交易对象数 匹配的所有通道。 据库中；统计M,的K,数量，K,∈999，自动设置 2.3计量单位换算 K,=0,J=0,对当前Mx对应一族M,的全元G,(N,) C:(Mx)采购商品与G,(N,)供货商品可能存在 有效性验证。 不同的计量单位、货币单位，但系统进行商品交 2.4.4商品供需同码循环 易时刻，计量、货币单位必须统一。 在锁定C(Mx)的i、K状态下，K,+1;如果 在锁定C:(Mx)状态下，如果Mx对应一族的 K,>K,则转至2.4.6的8)：如果K,≤K,对当前K, M,供需同码，3C,(Mx)计量单位、货币单位≠ 状态下的M有效性进行验证

2.1 排队 Ci(MK) Gj(Nr) Ci(MK) Gj(Nr) Ci(MK) Gj(Nr) 、 的交易顺序，按照高中低会员 级别、知名商标、协议采购商、合同成交业绩等规 则分别为商品采购单、商品供应单进行排队[13-14]。 商品交易的先后顺序，不影响 采购诉求及 供货综合得分，但优先交易，采购商优先采 购到满意的 ， 的供应商能够获得优 先供货的机会。 2.2 供需同码配对 Mt ∀Gj(Nr) Ci(MK) Ci MP P Mt ∀Ci(MK)→ (G1 (Nr), G2 (Nr),··· ,GY (Nr)) ∃Ci(MK)= Gj(Nr) K = 1,2,··· , P r = 1,2,··· ,Q i =1,2,··· ,X j = 1,2,··· ,P 为了满足 条件的 对 都有 供货的机会，在锁定的 状态下,系统为 生 成 族 ，其规则为：如果 ，则 ， ； ； ； 。 Ci(MK) M = N P Mt i ⩽ X,K ⩽ P MK Mt Mt Mt Gj(Nr) Ci(MK) MK Ci(MK+1) i ⩽ X K > P Ci(MK) Ci+1 (MK) Mt i > X Cg Gy 以 作为起点，生成满足状态空间 条件的 族 群码。例如，当 ， 系统执行 的一族 配对，每完成一族 配 对，由 牵出相对应的 ，系统执行单位换 算、交易、量化计分、流量平衡调节等操作，完成 中的其中一个 的采购，再进入下一个 的配对；当 ， 时，系统完成了 的采购，进入下一个 的 P 族 配 对；当 ，系统完成了 与 的全元配对。 在锁定的 Ci 状态下， M、N 合取原子公式为 M = P ⊕ K=1 MK = M1 ∨ M2 ∨ M3 ∨ ··· ∨ MP (1) N = Y ⊕ j=1 Q ⊕ r=1 Gj(Nr) = { G1(N1)∨G1(N2)∨ ··· ∨G1(NQ) } ∨ { G2(N1)∨G2(N2)∨ ··· ∨G2(NQ) } ∨ . . . { GY (N1)∨GY (N2)∨ ··· ∨GY (NQ) } (2) K = 1,2,··· ,P j = 1,2,··· ,Y r = 1,2,··· ,Q M N ∃MK = N Mt MK Gj(Nr) M = N P Mt M P Gj(Nr) Mt⩽ 999P P Mt P×999 Mt 式中： ； ； 。 在式 (1)、(2) 的 和 合取原子式中，如果 ，则产生一族 ，即 有一族 配对，那 么 ，则产生 族 ，即 有 族 配 对。假设设计容量 种，商品可容纳 族 ，可容纳配对 个 。 MK Mt Gj(Nr) 式 (1)、(2) 算法的排队组合能够打通采购品 种 与 相对应的 之间展开商品智能 匹配的所有通道[6]。 2.3 计量单位换算 Ci(MK) 采购商品与 Gj(Nr) 供货商品可能存在 不同的计量单位、货币单位，但系统进行商品交 易时刻，计量、货币单位必须统一。 Ci(MK) MK Mt ∃Ci(MK) , 在锁定 状态下，如果 对应一族的 供需同码， 计量单位、货币单位 Gj(Nr) MK Gj(Nr) MK 计量单位、货币单位，则要求以 的计 量、货币单位为基准， 的供货数量、单价计 量单位、货币种类必须换算成与 一致的计量 单位、货币单位[6,15]。 2.4 控制策略 Ci(MK) Ci(i = 1,2,··· ,X) X X Ci K(K = 1,2,··· ,P) P Ci(MK) Kr Kr ∈ 999 Gj(Nr) Kr MK Kr Mt Gj(Nr) Ci(MK) Cg (Ci(MK)) Gy ( Gj(Nr) ) 为了实现 的自动采购，系统自动统计 采购单数量，将 作为大循环指 针，控制执行 个采购单的排队采购；在锁定 的状态下，系统统计 ，将 作为中 循环指针，控制执行 P 种商品的采购；在锁定 状态下，系统自动统计 数 量 (设 置 表示可容纳 参与供货)，将 作为 小循环指针，控制执行第 种商品交易供需模 板的匹配，保证 个 所对应验证合格的 都有机会为 供货。遵循大、中、小交叉循 环策略，系统有序地展开图 1 所示结构化多品种 交易进程。表 1 给出了元知识控制策略的标识符 及参数，用于引导系统 与 之间开展全元多对多的商品交易[6]。 商品交易元知识驱动下的闭环交易控制策略 陈述如下。 2.4.1 商品交易初始化 Cg (Ci(MK)) Gy ( Gj(Nr) ) Zt = 11 Ci(MK) X i = 0、Yd = 0、P = 0、 k = 0、Kr = 0、Ky = 0、Gw= 0、Cw = 0、Jg = 0 读取 、 需求及参数，访 问闭环交易库、商品交易数据库，如果 ，统 计 的 数量，自动设置 ，准备进 入闭环控制流程。 2.4.2 商品采购单循环 i+1 = i i > X CX (MP) i ⩽ X Ci(MK) P K = 0 访问闭环交易库、商品交易数据库。 ， 如果 ，则 采购结束，转至 2.4.6 的 15)； 如果 ，则统计当前 的 数量，自动设 置 。 2.4.3 商品采购循环 Ci(MK) i K +1 K > P K ⩽ P Ci(MK) i、K MK Mt Mt Gj(Nr) Mt Kr Kr ∈ 999 Ky = 0, Jg = 0 MK Mt Gj(Nr) 访问闭环交易库、商品交易数据库。在锁定 的 状态下， ：如果 ,转至 2.4.2； 如果 ，在锁定的 的 状态下，访 问闭环交易库、商品交易数据库，调用“供需同码 配对”软件模块，生成 对应的一族 ，并将该 一族 所对应的 存入商品交易对象数 据库中；统计 的 数量， ，自动设置 ，对当前 对应一族 的全元 有效性验证。 2.4.4 商品供需同码循环 Ci(MK) i、K Ky +1 Ky > Kr Ky ⩽Kr Ky Mt 在锁定 的 状态下， ；如果 ，则转至 2.4.6 的 8)；如果 ，对当前 状态下的 有效性进行验证。 第 6 期 周永东，等：多元商品智能交易系统 ·1191·

·1192· 智能系统学报 第15卷 2.4.5验证M, 有效M,所对应GN,)的价格、质量、资质作综合 1)访问商品交易数据库，如果C>0,C≥0且 评分；如果交易成功，则取综合量化得分最高的 CL-Cm>0,则C=1,C,(Mx)对应M,品种有采购需 G(N,)的供货商，或由人工干预，从综合量化得分 求，转至3) 前3名中选G,(W,)的供货商，赋值J=11: 2)访问商品交易数据库，如果CL-Cw≤0，则 9)当J=11、,=11,Mx采购数量仅为一家供 C=0,当前C:(Mx)对M,没有采购需求或M,交易 应商供货，更新商品交易数据库中的动态数据： 结束，从商品交易数据库中清除M,设定J,=0, 已采购数量为C+1=CL-Cw,已供货数量为G+1= 转至2.4.3； C-Cm+Gw,转至12)： 3)访问商品交易数据库，如果G>0,G≥0且 10)如果在J=11、J,=10状态下，Mx采购数 GL-Gm>0,则G=1,当前G(N,)对应M,品种能 量为多家供应商供货，按得分由高到低排序选择 够供货，转至5)： 供应商供货，直至Mx采购完毕：按供应商供货顺 4)如果G-Gm≤0，则G=0,G(W,)对应M,不 序更新商品交易数据库中的动态数据：首选供应 具备交易条件或M,交易结束，设定J,=0,转至 商，已采购数量为Cw+1=G+1+Cw,已供货数量为 2.4.4; Gw+1=GL-Gm;后选供应商，如果J,=11,已采购数 5)访问商品交易数据库，如果3)条件成立， 量C+1=CL-C,已供货数量为G1=(CL-Cm)+Ge; 且T:≥T,T;≥T,则T=1,M,可以供货，J,=1,转 如J=10,已采购数量为C+1=Gw+1+Cw,已供货 至2.4.6； 数量G+1=G-Gw;Mx可以设定取前3~5名供应 6)访问商品交易数据库，如果3)条件成立， 商供货，转至12)； 但T<T或T;<T,则T,=0J=00,M,验证失败， 11)J,=11或J,=10,如果交易匹配软件模块 转至2.4.4。 交易失败（例如，供应商对采购商加“*”标志的指 2.4.6自动匹配与平衡调节 标都不能满足等因素)，J=00: 1)访问闭环交易库、商品交易数据库，在锁 12)访问闭环交易库，识别当前交易状态： 定C:(Mx)的i、k、K,状态下，进入G,(N,)计量单 13)K≤P,i∈X,进入C:(Mk+)交易，转至2.4.3； 位换算； 14)K>P、ieX,完成了一个C,(Mx)交易，系 2)如果Mx计量单位=M,相对应G,(N,)计量 统读取闭环交易库Z标志位，如果Z,=10,暂停 单位，则不用换算，转至4)： 交易，经人工干预Z=11后，系统在此断点继续 3)如果Mx计量单位≠M,相对应的G,(W,), 则以Mx计量单位为参考值，调用“计量换算”软 运行，进人C+1(Mx)交易，转至2.4.2； 件模块，换算M,相对应的G,(N,)单位价格、货币 15)当闭环交易库C,(Mx)中的i>X,则 单位、供货数量，并将M,相对应G,(W)的换算结 C:(Mx)采购完毕，Z=10,暂停；Z=11,转至2.4.1， 果存入商品交易数据库中： 进入下一轮商品交易。 4)访问闭环交易库、商品交易数据库，判断 3交易匹配算法 M,的有效性4=(GL-G)-(CL-Cw): 5)如果4≥0，T,=1,则设定J=11,这个M, 系统建立数据、知识、模型、图形等综合库， 所对应的G,(N,)为有效的M,转至7)： 为C:(Mx)、G,(W)设计交易模板，采用综合库模板 6)如果4<0，T,=1,满足(C-Cw)(GL-Gw)≤ 表达C:(Mx)对G,(N,)的诉求，给G,(N,)的价格 (CL-C)×B%,其中，B%在30%~70%范围内可设 G、质量Gs、资质Gr最小项打分、计分。通过 置，M所对应的G(N,)验证为有效的，则设定 采购商及供应商注册、商品采购及商品供应所提 J,=10;如果不满足(CL-C)-(GL-G)≤(CL-Cm)× 供的综合信息，系统采用繁衍自学习方法丰富商 B%条件，设定J=00: 品模板的综合知识，不断增添新规则，替代人工 7如果K,≤K,则转至2.4.4；如果K,>K,Mx 完成大量重复性、复杂性的事物。 的一族M,验证完毕； 3.1能通性判据 8)访问闭环交易库、交易结果数据库、采购 本文所述供需同码配对，其目的是为Mx与M 合同数据库，将数量为K,的M,牵出满足J,=11 相对应的G,(N,)之间的匹配建立了通道。在锁定 或J,=10状态的G(N,)作为交易匹配软件模块的 C:状态下，设Mk=M,为有效配对的商品供需同 入口数据，调用交易匹配软件模块，得出Mx一族 码，对Mx诉求与G,N,)诉求应答信息通道的能

2.4.5 验证 Mt CL > 0,Cw ⩾ CL −Cw > 0, C = 1 Ci(MK) Mt 1) 访问商品交易数据库，如果 0 且 则 ， 对应 品种有采购需 求，转至 3)； CL −Cw ⩽ 0, C = 0 Ci(MK) Mt Mt Mt Jt = 0 2) 访问商品交易数据库，如果 则 ，当前 对 没有采购需求或 交易 结束，从商品交易数据库中清除 ，设定 ， 转至 2.4.3； GL> 0,Gw ⩾0 GL −Gw > 0, G = 1 Gj(Nr) Mt 3) 访问商品交易数据库，如果 且 则 ，当前 对应 品种能 够供货，转至 5)； GL −Gw ⩽ 0,则G = 0,Gj(Nr) Mt Mt Jt = 0 4) 如果 对应 不 具备交易条件或 交易结束，设定 ，转至 2.4.4； Tc ⩾ Tg,Tj ⩾ Ts Ty=1 Mt Jt = 1 5) 访问商品交易数据库，如果 3) 条件成立， 且 ，则 ， 可以供货， ，转 至 2.4.6； Tc < Tg或Tj < Ts Ty = 0 Jt = 00 Mt 6) 访问商品交易数据库，如果 3) 条件成立， 但 ，则 ， ， 验证失败， 转至 2.4.4。 2.4.6 自动匹配与平衡调节 Ci(MK) i、k、Ky Gj(Nr) 1) 访问闭环交易库、商品交易数据库，在锁 定 的 状态下，进入 计量单 位换算； 2) 如果 MK 计量单位=Mt 相对应 Gj(Nr) 计量 单位，则不用换算，转至 4)； MK , Mt Gj(Nr) MK Mt Gj(Nr) Mt Gj(Nr) 3) 如果 计量单位 相对应的 ， 则以 计量单位为参考值，调用“计量换算”软 件模块，换算 相对应的 单位价格、货币 单位、供货数量，并将 相对应 的换算结 果存入商品交易数据库中； Mt ∆ = (GL −Gw)−(CL−Cw) 4) 访问闭环交易库、商品交易数据库，判断 的有效性 ； ∆ ⩾ 0，Ty = 1 Jt Mt Gj(Nr) Mt 5) 如果 ，则设定 =11，这个 所对应的 为有效的 ，转至 7)； ∆ < 0,Ty = 1 (CL−Cw)− (GL−Gw) ⩽ (CL −Cw)×β% β% Mt Gj(Nr) Jt = 10 (CL −Cw)−(GL −Gw) ⩽(CL −Cw)× β% 6) 如果 ，满足 ，其中， 在 30% ~ 70% 范围内可设 置 ， 所对应的 验证为有效的，则设定 ；如果不满足 条件，设定 Jt=00； Ky ⩽ Kr Ky> Kr MK Mt 7) 如果 ，则转至 2.4.4；如果 ， 的一族 验证完毕； Kr Mt Jt= 11 Jt = 10 Gj(Nr) MK 8) 访问闭环交易库、交易结果数据库、采购 合同数据库，将数量为 的 牵出满足 或 状态的 作为交易匹配软件模块的 入口数据，调用交易匹配软件模块，得出 一族 Mt Gj(Nr) Gj(Nr) Gj(Nr) Jg = 11 有效 所对应 的价格、质量、资质作综合 评分；如果交易成功，则取综合量化得分最高的 的供货商，或由人工干预，从综合量化得分 前 3 名中选 的供货商，赋值 ； Jg = 11 Jt = 11 MK Cw+1 = CL−Cw Gw+1 = CL −Cw+Gw 9) 当 、 ， 采购数量仅为一家供 应商供货，更新商品交易数据库中的动态数据： 已采购数量为 ，已供货数量为 ，转至 12)； Jg = 11 Jt = 10 MK MK Cw+1=Gw+1+Cw Gw+1=GL −Gw Jt = 11 Cw+1=CL −Cw Gw+1= (CL −Cw)+Gw Jt = 10 Cw+1 = Gw+1 +Cw Gw+1 = GL−Gw MK 10) 如果在 、 状态下， 采购数 量为多家供应商供货，按得分由高到低排序选择 供应商供货，直至 采购完毕；按供应商供货顺 序更新商品交易数据库中的动态数据：首选供应 商，已采购数量为 ，已供货数量为 ；后选供应商，如果 ，已采购数 量 ,已供货数量为 ； 如 ，已采购数量为 ，已供货 数量 ； 可以设定取前 3~5 名供应 商供货，转至 12)； Jt = 11 Jt = 10Jg = 00 11) 或 ，如果交易匹配软件模块 交易失败 (例如，供应商对采购商加“*”标志的指 标都不能满足等因素)， ； 12) 访问闭环交易库，识别当前交易状态； 13) K ⩽ P,i ∈ X, 进入 Ci(MK+1) 交易，转至 2.4.3； K > P i ∈ X Ci(MK) Zt Zt = 10 Zt = 11 Ci+1 (MK) 14) 、 ，完成了一个 交易，系 统读取闭环交易库 标志位，如果 ，暂停 交易，经人工干预 后，系统在此断点继续 运行，进入 交易，转至 2.4.2； Ci(MK) i > X Ci(MK) Zt = 10 Zt = 11 1 5 ) 当闭环交易库 中 的 ， 则 采购完毕， ，暂停； ，转至 2.4.1， 进入下一轮商品交易。 3 交易匹配算法 Ci(MK) Gj(Nr) Ci(MK) Gj(Nr) Gj(Nr) G1r G5r G9r 系统建立数据、知识、模型、图形等综合库， 为 、 设计交易模板，采用综合库模板 表达 对 的诉求，给 的价格 、质量 、资质 最小项打分、计分。通过 采购商及供应商注册、商品采购及商品供应所提 供的综合信息，系统采用繁衍自学习方法丰富商 品模板的综合知识，不断增添新规则，替代人工 完成大量重复性、复杂性的事物[1,5]。 3.1 能通性判据 MK Mt Gj(Nr) Ci MK = Mt MK Gj(Nr) 本文所述供需同码配对，其目的是为 与 相对应的 之间的匹配建立了通道。在锁定 状态下，设 为有效配对的商品供需同 码，对 诉求与 诉求应答信息通道的能 ·1192· 智 能 系 统 学 报 第 15 卷