该论文的研究工作主要包括以下几个方面：（1）基于改进的有记忆模拟退火算法的Single-unit组合拍卖协商协议.为求解Single-unit组合拍卖NP问题，该文提出了改进的有记忆模拟退火算法这一新算法，并与Casanova算法和CASS算法进行了实验结果对比，实验表明，改进的有记忆模拟退火算法具有更高的计算精度，是一种性能更优的算法.该文采用传统拍卖协议和改进的有记忆模拟退火算法建立了Single-unit组合拍卖协商协议.该协议能高效完成多智能体关于Single-unit组合多议题的自动协商，实现组合多议题的高效分配.（2）基于改进遗传算法的Multi-unit组合拍卖协商协议.为求解Multi-unit组合拍卖NP问题，该文提出了改进的遗传算法这一新算法，并与Hill-climbing算法进行了实验结果对比，实验表明，改进的遗传算法计算结果逼近最优解程度更好，是一种性能更优的算法.该文采用传统拍卖协议和改进的遗传算法的方法建立了Multi-unit组合拍卖协商协议.该协议能高效实现多智能体Multi-unit体组合多议题的自动协商.（3）基于多目标决策理论的多议题多属性组合拍卖协商协议.该文采用多目标决策理论中的AHP法将多议题多属性组合问题通过效用函数转变为寻求总效用最大的多议题单属性组合问题，提出了求解多议题多属性组合拍卖问题的遗传算法以及基于多目标决策理论的多议题多属性组合拍卖协商协议.实验表明，采用多议题多属性组合拍卖协商协议实现供应商选择，可获得比多议题单属性组合拍卖协商协议更高的效用.该协议为电子商务中多智能体实现最佳供应商自动选择提供了一种有效的新方法.（4）基于博弈分析的自动协商智能体模型及基于拍卖机制和博弈分析的自动投标协商算法.为提高基于拍卖机制的电子商务自动协商系统效率，该文以不完全信息博弈论为基础提出了基于博弈分析的自动协商智能体模型及基于拍卖机制和博弈分析的自动投标协商算法.依据模型建立的投标方博弈协商智能体具有较强的理性分析能力，能高效地完成协商，达成Nash均衡，实现个体最大收益，有效提高电子商务自动协商系统的效率.模型及算法的提出为博弈协商智能体的实现提供了一种有效的新方法.（5）基于拍卖机制和博弈分析的电子商务自动协商原型系统的设计与实现.该文以基于拍卖机制的多议题协商协议、自动博弈协商智能体模型及算法、KQML/XML通信原语为基础，设计并实现了一个基于拍卖机制和博弈分析的电子商务多智能体自动协商原型系统.系统支持电子商务CBB模型中的供应商选择、自动协商两个阶段，并应用实现了一个房地产交易虚拟电子市场.