(最新)基于多agent的学生信用评价管理系统的uml建模研究

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1、2006中国控制与决策学术年会论文集Proceedingsof2006ChineseControlandDecisionConference479基于多Agent的学生信用评价管理系统的UML建模研究石为人，杨甜娜(重庆大学自动化学院，重庆400030)摘要。高校学生十人信用评价管理素境，把学生的基础信息按性质进行分类并设置相宣的Agent进行分析和过癃，同时设置信用评价Agent和其他相关Agent组虎乡Agent系统，对学生曲在校行为进行综合评价，从而为每位学生建立十人信甩档案．主要夼绍诫系统的乡Agent体系结构．井讨论如何使用UML

2、完成系统的用古i楚模、动态建模和静态熏模．美链词：Agent信用评竹IUML建模ResearchofUMLModellingintheAgent-basedStudentCreditEvaluationManagementSystemsHlwe／一ten疆ANGTJanm4(AutomationCollege．ChongqingUniversitytChongqing400030，China．Correspondent：YANGTian。Da，E。mailtinayan9999@tom．com)。‘AbstractzUniversityst

3、udentindividualcreditevaluationmanagementsystem．whichdividesstudentbaseinfommtiortintofourclassesaccordingt口theirproperties，andsetsrelevarttageattoanaly=eandfiltrate，setscreditevaluationagentandanyotheragenttocomposemulti-agentsystem，inordertoevaluatetheperformanceofeachst

4、udentandbuildsiodividualcreditarchives．Itmainlydiscussesthemulti-agentframeworkofthissystemandtheuse—casemodeling．dynamicmodelingsodstaticmodelingofUMI．．Keywords：AgentICreditevaluation，UML}Modeling1引’言高校学生个人信用评价管理系统的建立是一项复杂的系统工程，其目驹是为了帮助银行、高校、社会解决贷款决策、学费管理等一系列与学生信用有关的问题．针对

5、个人信用管理的特点，并在充分注重软件操作的交互性、简便性以及可视化原则的前提下，希望开发出一套科学合理的系统，并能及时提供准确、全面的信用信息，从而有效地提高高校学生信用管理的工作效率和管理决策的有效性、可靠性、实时性．考虑蓟学生个人信息的复杂多变，可采用多Agent的体系结构来构建该系统．因为多Agent系统的目标正是将大丽复杂的系统建造成小的、彼此相互通讯及协调的，易于管理的系统．多Agent技术打破了当前知识工程领域中仅使用一个专家系统的限制；不同领域、同一领域不同的专家系统可以协作求解单一专家无法解决或无法很好解决的问题[1】．UM

6、L是一种标准的图形化建模语言，它是面向对象分析与设计方法的表现手段，适用于不同的．开发环境和软件生命局期．本文将UML作适当的扩展对系统进行建模。从而使这种基于多Agent的体系结构更易于理解且便于管理，同时改进了系统的可视化和可操作性【2】．2高校学生个人信用评价管理系统高校学生个人信用评价管理系统是专门为大学生建立的个人信用评价管理系统，该系统主要分为信息采集，信用评价，信息发布3部分．信息采集是该系统的基础，分别从档案馆、教务处、学生所在学院、图书馆，学费管理科、学校公安处等相关部门以及银行贷款部门，获取学生的基本信息．作者简介：石为

7、人(1948--)．男，重庆人．教授．博士生导师．从事智能控制与智能管理，系统工程等研究4802006中国控制与决策学术年会论文集信用评价是该系统的核心，首先将采集到的基础数据划分为4类：识别信息(包括姓名、身份证号、年龄、性别、户籍、通讯地址、家庭情况、教育经历等)，公共信息(包括学生成绩，获奖情况、思想品德等)，经济信息(包括借书情况、消费情况、缴费情况、银行借贷情况等)．扣分项目(包括不良信用记录、违反校规等)．然后通过评价模型分别对以上数据进行处理，划分信用等级并计算出相应的分数，存人信用信息数据库．信息发布主要是为银行、高校、用人

8、单位或其他相关部门提供学生的个人信用档案，该档案不仅包括学生的基本信息，还包括学生在校期闻的所有信用记录，以及学生的信用等级和专家评语．评价结果是通过专业的评价模型和信用专家联合