资源描述：
《基于Agent 技术的人机智能决策支持系统研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2000年2月系统工程理论与实践第2期 基于Agent技术的人机智能决策支持系统研究12刘金琨,王树青(1.浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江杭州310027;浙江大学流体传动及控制国家重点实验室,浙江杭州310027)摘要:将界面智能体、移动智能体和信息智能体应用于决策支持系统中,分析了各种智能体的工作原理,利用界面智能体的人机协调技术,构成一个人机共存的智能决策支持环境,利用移动智能体与信息智能体实现人机决策的网络化,给出了系统应用实例,并分析了其进一步的研究方向L关键词:智能体;智能决策支持系统;应用研究中图分类号:
2、TP18aTheResearchonMan2MachineIntelligentDecisionSystemBasedonAgentTechnologyLIUJin2kun,WANGShu2qing(ZheijiangUniversity,Hangzhou310027)Abstract:Inthispaper,theinterfaceagent,mobileagentandinformationagentareappliedtobuiltupthehuman2machineintelligentdecisionsystem,th
3、eprincipleofeachkindofagentisanalyzed,aman2machinedecisionsupportenvironmentisprovidedbyadoptingtheman2machinecoordinationtechnologyoftheinterfaceagent,mobileagentandinformationagentareusedtorealizeman2machinedecisionbasedonnetwork,andanapplicationexampleisgiven.Atla
4、st,furtherresearchdirectionforthesystemisdis2cussed.Keywords:agent;intelligentdecisionsupportsystem;applicationresearch1 引言如何通过计算机对决策过程进行有效的支持,即建立决策支持系统,一直是人们感兴趣的研究领域L人工智能的深入发展为决策支持系统的研究带来了新的活力,基于人工智能技术的智能决策支持系统是[1]决策支持系统的重要研究方向LShoham认为一个智能体(agent)包含了信念(belief)、能力(c
5、apability)、决定(decision)和承诺(com2[2]mitment)等精神状态L智能体具有自主性、协作性、分布性和自适应性,它的三个要素是知识、目标和能力,其智能特性表现为能够进行高级问题求解,可随环境变化修改自已的目标、学习知识并提高能力L目前[3]针对各种应用领域,出现了各式各样的智能体L90年代,智能体的研究成为人工智能研究的热点,它不仅受到了人工智能研究人员的关注,也吸引了数据通讯、人机界面设计、机器人、并行工程等领域的研究人员的兴趣,基于智能体的计算将成为软件开发[4]的下一个重要的突破L智能体技术为智
6、能决策支持系统提供了新的途径La收稿日期:1998206208资助项目:国家自然科学基金(69874037)©1995-2005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.16系统工程理论与实践2000年2月2 界面智能体原理及其应用211 界面智能体的定义界面智能体(Interfaceagent)是由人(管理者,决策人、操作者、调度员等)和计算机通过人机界面组成[5]的有机整体,界面智能体可充当用户和机器信息沟通的桥梁,形成一种人机互相激发、优势互补、共同寻[6]求
7、问题求解的有效途径,从而构成一个基于网络的分布式人机共存环境L212 工作原理及应用界面智能体主要有三类知识:1)与问题有关的知识:即界面智能体的服务对象、目标和内容等;2)关于用户偏好的知识:界面智能体在考虑用户的客观需要外,还要考虑到用户的主观偏好;界面智能体的知识在与用户交互过程中应不断调整以适应外界环境的变化;3)智能体自身的知识:通过对自身知识的推理,能够向用户提供适当的帮助和建议L界面智能体通过用户知识、自身知识和领域知识来协调用户与环境交互,它具有智能性,对用户的反应能进行反馈和主动调节,同时,在运行时能指导用户操
8、作,减轻用户负担L将界面智能体技术用于智能决策支持系统中,可实现决策的智能化、自动化L界面智能体强调智能体的自主性和学习性,它可作为人的助手,通过与用户协作替用户完成决策任务L在决策过程中,界面智能体可采用以下几种学习方式来适应问题的变化:1)通过发现和模拟用户
