基于多agent的智能决策支持系统研究

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1、基于多Agent的智能决策支持系统研宄孙喁喁SUNYong-yong(丙安工业大学计算机科学与工程学院，丙安710021)(SchoolofComputerScience&Engineering,Xi'anTechnologicalUniversity,Xi'an710021,China)摘要院针对智能化群体决策，结合Agent技术提出了基于多Agent的智能决策支持系统模型。分别对该模型的交互层以及智能决策层中的各Agent进行了描述，并说明了资源层中各库的功能。该系统通过黑板控制Agent进行Agent之间地协

2、调，有助于多个Agent协同求解大规模复杂问题。Abstract:Themodelofintelligentdecisionsupportsystembasedonmulti-Agentisproposedforintelligentgroupdecision.EveryAgentininteractionlayeranddecisionlayerofthemodelisdescribed,andthefunctionoflibrariesinresourcelayerareintroduced.Inthissystem,

3、eachAgentcooperatesbyblackboardcontrolAgent.Itishelpfultocoordinatingsolvingcomplicatedworksthroughmulti-Agent.关键词院决策；多Agent；智能决策支持系统；协同Keywords:decision；multi-Agent；intelligentdecisionsupportsystem；coordinating中图分类号院TN391文献标识码院A文章编号院1006-4311(2014)27-0223-030引言在当

4、今社会中，绝大多数工作都是在特定的群体环境中由组成群体的各主体分工协作、共同完成的。大多数工作的完成同时伴随着决策过程的发生，决策过程的优劣很大程度上影响工作任务的顺利完成。多Agent技术为建立智能决策支持系统提供了新的途径。Agent作为人工智能的一部分，是人工智能和对象实体相结合的产物［1］。它是能够独立、自动代替用户执行某一特定任务的程序，Agent所具有的自治、协作、学习、归纳、推理等特性能够支持各阶段的决策制定和问题求解［2,3］,增强传统决策支持系统的功能。多Agent系统是一种松散耦合的Agent网络，•有

5、很好的灵巧性和精干性，Agent之间通过相互调度、相互合作协同完成大规模的复杂问题求解。本文提出了一种多Agent智能决策支持系统。在该系统中，每个Agent可以利用黑板控制Agent充分交换信息、数据和知识，在任意吋候访问黑板，查询发布的内容，然后各自提取所需要的工作信息，以便完成各自担当的任务，并且通过黑板Agent进行Agent之间地协调，使多个Agent共同协作来求解给定的问题。1基于多Agent的智能决策支持系统体系结构在多Agent智能决策支持系统中，每种决策任务或功能可由一个独立的Agent来完成，各种Age

6、nt通过一个相应的标准从各自角度出发来分析问题，每个Agent能力、意志和信念的不同，使它们具冇问题求解领域的知识以及问题求解的技能的不同。不同Agent从自身角度审视决策问题，独立完成一定子任务，然后通过黑板Agent协同合作来达到一个共同的0标。由于Agent的自治性和实体化，可以随时加入或离开一个问题求解系统，使得决策者可以方便地参与到决策过程中，从而保证系统地灵活性。文中所构建的系统结构为交互层寅智能决策层寅资源层的三层体系结构如图1所示。其中以智能界面Agent和决策用户组成的交互层；以黑板控制Agent、功能A

7、gent和决策Agent组成的智能决策层；以模型库及模型库管理系统、知识库及知识库管理系统、方法库及方法库管理系统及数据仓库和多库协冋器组成的资源层。2系统的交互层智能界面Agent是系统体系结构中与决策者联系的部件，能够独立地持续运行。系统可以通过它和决策者通信，通过学习用户的0标、爱好、习惯、经验、行为等，辅助用户更高效地完成任务。它代替传统的人机交互界面，强调Agent的自主性和学性，可以主动的探测环境变化，在和用户交互共同作用的决策过程中，能够通过不断地学习，获得用户地某些特征知识，从而可以在决策的过程中根据感知到

8、的用户行为方式提供合适的用户界面，自主地做出与用户意志相符合的策略。在智能界面Agent的全局知识中主要包括：问题领域知识、用户模型或用户知识、自身知识、苏他Agent能力的知识。它可以采用通过发现和模拟用户学＞』知识，通过获得用户的正向和反向反馈学:知识,通过用户的指导获得知识，通过与其他Agent的