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考察了在不确定条件下的双边多议题协商中对Agent的效用建模的问题，给出一个引入了不确定因素的Agent的效用函数形式，更为准确地描述了不确定条件下Agent的偏好．提出了一个不确定条件下的自动协商模型，基于遗传算法设计了协商算法．仿真实验结果表明，该模型能够降低风险，改善Agent在协商过程中的决策效果．