（管理科学与工程专业论文）基于多agent的智能管理信息系统研究.pdf

中文摘要 智能管理信息系统的设计与实现是系统工程研究与人工智能应用研究的热 门问题。本文将多a g e n t 技术引入到智能管理信息系统的研究中，研究智能管 理信息系统的相关理论与应用，设计了智能管理信息系统的三层框架模型，并 给出了其各个层次的实现方法。本文的主要研究工作内容如下： 1 通过对智能管理信息系统和多a g e n t 系统的理论分析，设计了一种基于 多a g e n t 技术的三层智能管理信息系统框架结构，这三层分别是：智能用户接 口层、智能业务处理层、信息资源层。并研究了智能管理信息系统中a g e n t 之 间的协调机制、协作机制和通讯机制。 2 从基于用户意图的角度，分析了基于多a g e n t 的智能用户接i ：3 层的功能 和体系结构，并对智能用户接口层中的各a g e n t 进行了实现。 3 利用多a g e n t 技术进行了现代企业的组织结构和业务流程分析，并以制 造系统为例，研究了智能业务处理层的原理和实现方法。在此基础上，使用多 a g e n t 和遗传算法实现了车间的智能业务调度。 4 应用多a g e n t 技术和数据挖掘的应用模型，设计了处于信息资源层的智 能数据挖掘系统的体系结构，以及系统中的各a g e n t 功能和结构。并利用多 a g e m 开发平台j a d e 进行了数据挖掘系统的编程实现。 5 从分析多a g e n t 系统的特性入手，研究了企业信息集成应用的一个重要 领域一供应链集成系统，提出了一种新的供应链集成系统建模方法，对其相 对于传统信息系统建模方法的优点作了分析。 文章最后对研究工作进行了总结，对本系统的后续工作做了设想，并对该 领域的相关研究方向进行了展望。 关键词：a g e n t ；人工智能；管理信息系统：s c m a b s t r a c t t h ed e s i g na n di m p l e m e n t a t i o no fi m i s ( i n t e l l i g e n tm a n a g e m e n ti n f o r m a t i o n s y s t e m ) i st h eh o t s p o ti nt h ea r t i f i c a li n t e l l i g e n c ea n ds y s t e me n g i n e e r i n gr e s e a r c h n o w t h i sp a p e ru s em u l t i a g e n tt e c h n o l o g yt or e s e a r c ho nt h et h e o r ya n da p p l i a n c e o fl m i s ，d e s i g nt h et h r e e l e v e lf r a m e w o r ko fl m i s ，a n dg i v et h ei m p l e m e n tm e t h o d s o f e a c hl e v e l t h em a i nr e s e a r c hw o r ki sa sf o l l o w s ： 1 f r o mt h ea n a l y z i n go fi m i sa n dm u l t i - a g e n tt h e o r y , d e s i g nt h et h r e e - l e v e l a r c h i t e c t u r eo fw h o l ei m i s t h et h r e el e v e l si n c l u d e ：i n t e l l i g e n tu s e r - i n t e r f a c el e v e l ， i n t e l l i g e n tt r a n s a c t i o np r o c e s s i n gl e v e l ，i n f o r m a t i o nr e s o u r c el e v e l t h em e c h a n i s m o fc o o r d i n a t i o n ，c o o p e r a t i o na n dc o m m u n i c a t i o nb e t w e e na g e n t si sa l s od i s c u s s e d 2 f r o mt h ea n g l eo fu s e ri n t e n t i o n ，a n a l y z et h ef u n c t i o na n da r c h i t e c t u r eo ft h e i n t e l l i g e n tu s e r - i n t e r f a c el e v e lb a s e do nm u l t i - a g e n t s ，b r i n g f o r w a r dt h ew a yt o i m p l e m e n ta g e n t si nt h i sl e v e l 3 o nt h eb a s i so f m u l t i a g e n tt e c h n o l o g y , a n a l y z et h eo r g a n i z a t i o nm e c h a n i s m a n db u s i n e s sp r o c e s si na ne n t e r p r i s en o w d i s c u s st h et h e o r ya n di m p l e m e n t m e t h o do fi n t e l l i g e n tt r a n s a c t i o np r o c e s s i n gl e v e l b r i n gf o r w a r dt h ei n t e l l i g e n t o p e r a t i o no fw o r k s h o pb a s e0 1 1m u l t i a g e n t sa n dg e n e t i ca r i t h m e t i c 4 u s i n ga p p l i a n c em o d e lo fm u l t i a g e n t sa n dd a t am i n i n g ，d e s i g n t h e a r c h i t e c t u r eo ft h ei n t e l l i g e n td a t am i n i n gs y s t e mi ni n f o r m a t i o nr e s o u r c el e v e l ，a l s o t h ef u n c t i o na n ds t r u c t u r eo ft h eb a s i ca g e n t i m p l e m e n tt h ei n t e l l i g e n td a t am i n i n g s y s t e mb a s e do nt h ea g e n t o r i e n t e dd e v e l o p m e n tp l a t f o r mc a l l e dj a d e 5 f r o mt h ec h a r a c t e ro fm u l t i - a g e n t ss y s t e m , d i s c u s sai m p o r t a n dq u e s t i o no f e n t e r p r i s ei n f o r m a t i o n 协t e g r a t i o n 一一i n t e g r a t e ds u p p l y c h a i ns y s t e m b r i n g f o r w a r dan e wm o d e l i n gm e t h o do fi n t e g r a t e ds u p p l yc h a i ns y s t e m ，t h ea d v a n t a g eo f t h i sm e t h o di sa l s od i s c u s s e d a tt h ee n do ft h i sp a p e r , t h er e s e a r c hw o r ki ss u m m a r i z e d , t h el a t t e rw o r ki s a s s u m e d ，a n dt h ef u t u r eo ft h i sr e s e a r c hi sa l s od i s c u s s e d k e y w o r d s ：a g e n t ；a r i t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ；m a n a g e m e n ti n f o r m a t i o ns y s t e m ； s c m 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发 或撰写过的研究成果，也不包含为获得苤垄盘堂或其他教育机构的学位或 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：哼p 继 签字目期：2 口。午年1 2 月f 罗日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解墨壅盘茔有关保留、使用学位论文的规定 特授权苤奎盘茔可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。t 同意学 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：蟊健 导师签名： 签字日期：3 0 0 斗年f 乞月f r 日 张久季 签字目物乡：轫乒年磁月，么 第一章绪论 1 1 选题背景与研究意义 第一章绪论 1 1 1 智能管理信息系统概述 智能管理信息系统i m i s ( i n t e l l i g e n tm a l l a g e m e n ti n f b m 眦i o ns y s t e m ) 是人 工智能与现代管理科学、信息系统相结合的新型管理信息系统。它在传统管理 信息系统的基础上，利用人工智能专家系统、知识工程、模式识别、神经网络 等现代科学方法和技术进行分析、设计和实施，具有智能化、集成化、协调化 的特点，是一种具有发展前景的管理信息系统。 智能管理信息系统的核心是管理信息系统的智能化，即人工智能在管理信 息系统中的应用。而人工智能( a n i f i c a l1 1 1 t e l l i g e n c e ) 是相对于自然智能( 即人 脑智能h i h 1 l m a ni n t e l l i g e n c e ) 而言的，其本质是对于人脑思维过程的模拟， 即利用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、学习等思维活动，解决迄今需由 专家才能处理好的问题。人工智能向管理领域的渗透和发展，促进了业务处理 系统( t p s ) 、决策支持系统( d s s ) 和办公自动化系统( o a ) 向智能化方向的 发展。 智能管理信息系统相对于传统管理信息系统，具有以下特点： 1 智能管理信息系统提供了智能化的人机接口系统，使各层次管理人员对 于管理信息系统的使用更加便利。 2 智能管理信息系统可以提供三维的应用模式，即多层次( 空间维) 、多 方面( 任务维) 、多阶段( 时间维) 的全方位应用模式，能够提供综合的信息管 理服务。 ( 1 ) 多层次管理：高层决策支持( 宏观、大范围、粗粒度的战略性规划管理 等) ；中层信息管理( 中范闱、中粒度的工厂、车间、科室的作业计划 和调度管理等) ：基层事务处理( 微观、小范围、细粒度车间、岗位的 日常事物处理、统计查询等) 。 ( 2 ) 多阶段管理：短期、中期、长期规划管理；前期计划管理、中期调度管 理、后期评价管理等。 ( 3 ) 多方位管理：生产管理、财务管理、销售管理、仓库管理、人事管理、 客户关系管理等等。 第一章绪论 3 智能管理信息系统能够更好地模拟社会经济和企业管理的运行模式和 业务流程，从而为管理信息系统的设计和实现提供了更完善的系统模型和框架。 1 1 2 智能管理信息系统的结构 图1 1 智能管理信息系统的结构 智能管理信息系统从系统结构层面上，可以划分为智能用户界面层、智能 中间信息管理层、智能数据处理挖掘层和智能网络管理层。其中智能用户界面 层主要负责智能管理信息系统中需实现的人一机协调，为用户提供智能化的系 统接口；智能中间信息管理层对应于传统管理信息系统三层结构的中间层，可 以利用神经网络、遗传算法等人工智能技术，将系统的功能进行封装，供智能 用户界面层调用；智能数据处理挖掘层主要利用模式识别、数据仓库、数据挖 掘等技术对海量数据进行在线分析和处理，为企业管理决策提供支持。而智能 网络管理层则主要是提供对整个智能系统的管理和维护，包括网络硬件设备的 自动管理、数据的自动备份、信息的路由选择等。智能管理信息系统的设计核 心是实现管理信息系统的智能化、集成化和协调化。 1 1 3 基于a g e n t 的智能管理信息系统的研究意义 由此可以看出，智能管理信息系统是在传统管理信息系统的基础上，应用 第一章绪论 人工智能技术设计实现的，具有智能化、集成化、协调化特点的新型计算机管 理系统。智能管理信息系统的设计与实现目前已经成为系统工程与人工智能研 究领域的热门问题。而a g e n t 技术作为分布式人工智能研究中的新成果，其在 管理信息系统领域中的应用已经成为了一个重要的研究方向，在企业资源计划、 供应链管理、分布式智能控制、网络管理、信息检索与服务等企业管理领域都 具有理论和实用价值。为此，本文将a g e n t 技术引入到智能管理信息系统研究 中，以多a g e n t 系统为基础，研究基于多a g e m 的智能管理信息系统的理论与 应用，设计了智能管理信息系统的框架模型，并给出其实现策略，试图为智能 管理信息系统的设计与实现提供一种新的模式。 1 2 国内外相关领域研究综述 1 2 1a g e n t 及多a g e m 系统概念 1 2 1 1a g e i l t 概念及特点 a g e n t 的原意是“代理”，即一个人代表另一个人或( 另) 一个组织去完成 某件事情。在信息技术领域，a g e n t 可认为是被授权的“个人软件助理( p e r s o n a l s o 脚a r ea s s i s t a n t ) ”，是一种在分布式系统或协作系统中能持续自主地发挥作用 的计算实体。 a g e n t 的概念出现于2 0 世纪7 0 年代的人工智能研究中，8 0 年代后期才成 长起来。由于分布并行处理技术、面向对象技术、多媒体技术、计算机网络技 术的发展，a g e n t 成为a j 和计算机领域最活跃的研究内容之一。s t a i l f o r d 大学的 h a y e s r o m 在国际人工智能联合大会上的特邀报告中指出：“a g e n t 技术既是人 工智能的最初目标，也是人工智能的最终目标”【l 】。a g e n t 的研究目前己在许多 领域广泛展开，如分布式人工智能、机器人学、人工生命、分布式对象计算、 人机交互、智能和适应性界面、智能搜索和筛选、信息检索、知识获取、终端 用户程序设计等，各种各样“a g e n t 的出现，使得a g e n t 在术语使用上存在混 乱。目前学术界仍没有对“a g e n t ”形成权威和统一的定义。在众多a g e n t 定义 研究中，最经典和广为接受的是w b o l d r i d g e 和j e n i l i n g s 对a g e n t 的“弱定义”和 “强定义”的讨论，他们认为，a g e n t 从广义的角度而言，是拥有自治性、反应 能力、社会能力和自发行为的系统【2 1 。b r a t m 锄认为，a g e n t 应当保持信念 3 第一章绪论 ( b e l i e f ) 、愿望( d e s ) 和意图( i i l t e n t i o n ) 的理性平衡，由此提出了著名的 b d i 模型；s h o h 锄认为，一个状态包含了诸如信念( b e l i e f ) 、承诺( c o n 皿i t m e n t ) 、 决定( d e c i s i o n ) 和能力( c 印a b i l i t y ) 等精神状态( m e n t a ls t a t e ) 的实体便是 a g e l l t 【”。l 孤e 认为a g e n t 是一个具有控制问题求解机理的计算单元，它可以是 一个机器人、专家系统、过程、模块或单元等【4 】；李莉、石岩森等人认为，在 分布式智能制造系统中，a g e n t 可以代表工人、机器、产品、部门等单元，也可 以代表软件系统中的服务程序以及被封装的软件系统【5 】。由于国内外研究人员 对于a g e n t 的中文译名并未统一，所以下文将直接使用a g e n t 这个英文名称，而 不采用主体、代理、智能体等中文译名。 总结前人对a g e n t 的研究成果，我们可以给出对a g e n t 的一个描述：a g e n t 是一个具有自治性、反应能力、社会能力和自发行为的抽象实体，它具有信念、 愿望和意图，它能作用于自身和环境，并能对环境作出反应，能够实现设计者 和使用者一系列目标。反应能力是指a g e n t 对环境的感知和影响；自发行为是 指a g e n t 可以对自身的行为和内部状态进行控制；社会能力是指a g e n t 可以通 过通信语言与其它a g e n t 之间进行信息交互、协调、协商与协作；自治性是指 a g e n t 的行为是主动的、自发的。a g e n t 的智能特性表现为能够进行高级问题求 解，可以根据环境的变化修改自己的目标，进行学习和提高能力。a g e n t 内部 的大致结构与工作过程如图1 2 所示。 智能a g e n t 图1 - 2a g e n t 工作过程和内部结构 4 第一章绪论 上图是a g e n t 的经典结构，本文在研究的过程中，对a g e m 的内部结构进行 了相应改进，将道德因子引入知识库和反应规则库【6 】并对企业中道德a g e n t 及其功能进行了讨论。 1 2 1 2 多a g e n t 系统概念及其特点 基于a g e n t 的系统是指基于a g e n t 这一抽象、核心概念所建立起来的系统， 对于一些复杂的系统而言，系统中可能存在多个相互交互作用的a g e n t ，我们 称这样的系统为多a g e i l t 系统( m u l t i - a g e n ts y s t e m ，下文简称m a s ) 。多a g e n t 系统是当今国际上人工智能中的前沿学科，是分布式人工智能的一个重要分支， 它涉及分布式人工智能技术、分布式计算、信息论、系统论等应用学科，是一 门综合性技术。多a g e n t 系统是多个a g e n t 组成的集合，它的目标是将大而复 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a g e i l t 系 统涉及a g e n t 的知识、目标、技能、规划等问题，研究如何使得a g e n t 实体之 间可以通过合作、协调、协作和协商等方式共同完成问题求解。 可以说，多a g e n t 系统是a g e m 技术的一次飞跃，近年来，基于a g e n t 系 统引起了人们的高度重视和关注。它被认为是软件工程领域一个重要的、有潜 力的软件开发方式和范型。多a g e n t 系统越来越得到众多计算机学者和管理信 息系统开发商的青睐，这主要是由于多a g e n t 系统不仅可以帮助我们解决二些 用现有方法不能解决的问题，而且还提供了更为有效的方式来解决某些特定问 题。多a g e n t 系统的基本应用特点体现在以下几个方面： 1 开放性：开放系统一个重要特点是系统没有确定的边界，系统结构是动 态变化的，而且可能是异构的。这就要求开放式系统中的每个成分应该具备驻 留性和反应性特征，以便能感知系统新加入的成分和消逝的成分，同时应该具 备社会性等特征，以便能与系统中现有成分进行交互以完成问题的求解。而多 a g e n t 系统的动态性和计算实体之间的协调、协作等特征为开发开放式系统提 供了一种自然、有效的途径。 2 系统复杂性的简化：多a g e n t 系统能够把一个大的，难以解决的问题分 解为一组规模相对较小、易于处理的子问题，把一个复杂、难以把握的问题求 解策略分解为一组易于处理的子策略，这些子策略交给一组自主a g e n t 加以实 施。其结果降低了系统的复杂性，也降低了各个a g e n t 问题求解的复杂性。 3 智能性：多a g e n t 系统中，每个a g e m 具有独立性和自主性，能够解决 第一章绪论 给定的子问题，自主地推理和规划并选择恰当的策略，并以特定的方式影响周 罔的环境。 4 支持分布式应用：多a g e n t 系统具有良好的模块性、易于扩展、设计简 单灵活，克服了建造一个庞大知识库所造成的知识管理和扩展的困难，能有效 降低系统构造成本，为开发数据、控制和资源分布的信息系统提供了可能。 5 支持系统集成：多a g e n t 系统是一个协调式系统，各a g e n t 问相互协调 合作可解决大规模的复杂问题：多a g e n t 系统也是一个集成系统，它采用信息 集成技术，将各子系统信息集成在一起，完成复杂系统的集成。 6 并行问题求解：在多a g e n t 系统中，a g e n t 之间相互通讯，彼此协调， 并行地求解问题，因此，能有效提高问题求解效率。 实现多a g e n t 系统的关键是a g e n t 之间的通信和协调。最具影响力的a g e n t 通信语言是在删( 美国国防部先进科研项目管理署) 的努力下完成的a c l ( a g e n tc o m m u n i c a t i o nl a n g u a g e ) 语言，它由f ( k n o w l e d g ei i l t e r c h a n g e f o n n a t ) 、k q m l ( k n o w l e d g eq u e 叫锄dm a l l i p u l a t i o nl 锄g u a g e ) 和0 n t o l i n g u a ( 共享本体论开发工具) 三部分组成。 1 2 2a g e n t 及多a g e n t 研究现状 目前，对于a g e n t 和多a g e n t 系统的研究主要包括a g e n t 的体系结构和组 织、通信语言、a g e n t 的学习、a g e n t 之间的协作和协商、多a g e n t 系统理论等。 1 a g e n t 体系结构 一 a g e n t 的体系结构主要研究如何用软件或硬件的方式实现a g e n t ，a g e n t 的 体系结构主要有以下三种： ( 1 ) 慎思式体系结构( d e l i b e r a t i v ea r c h i t e c t u r e ) 这种结构基于经典的符号假设和逻辑推理，把a g e l l t 与意念系统联系起来。 在这种结构中a g e n t 作为包含世界显式表示的符号模型，其决策是通过模板匹配 和符号操作的逻辑推理作出的。这种结构面临的基本问题是：如何表示现实世 界中的实体和过程，如何将现实世界转换成准确合适的符号描述以及如何利用 表示信息进行推理。采用慎思式体系结构的典型实例是i r m a 系统【7 1 和g m 盯e 幸 系统【8 】。 ( 2 ) 反应式体系结构( r _ e a c t i v ea r c h i t e c t i l i e ) 在这种结构中a g e n t 的行为模式以刺激响应方式对环境的改变作出反 6 第一章绪论 应。反应a g e n t 不包含用符号表示的世界模型，不使用复杂的符号推理。b r o o k s 的行为语言和包容结构( s u b s u m p t i o na r c h i t e c t u i e ) 是反应式体系结构的基础【9 1 。 典型的系统还有a g r e 和c h a p m a j l 的p e n g i 【】o 】、r o s e n s c h e i l l 和i 【l b l i n g 的s i t i m t e d a u t o m a t a t 【2 1 、m a e s 的a g e n tn e 附o r k l l 3 。1 6 1 和s t e e l s 的m a r se x p l o r e r 系纠17 1 。 ( 3 ) 混合式体系结构( h v b r i d a r c h i t e c t u r e ) 这种结构包含了慎思式和反应式两个子系统，融合了经典人工智能和非经 典的人工智能系统，是目前研究较多的一种结构。典型的系统有g e o r g e 行和 l 孤s l ( y 的p r s ( p r o c e d u r a lr e a s o n i n gs y s t e m ) 【18 1 ，b u m e i s t e r 的c o s y 【1 9 】，f e r g u s o n 的t 0 u r i n g m a c h i n e s 以及m u l l e r 的i n t e r r a p 系统【2 0 】。 2 a g e n t 的通信语言 a g e n t 通信语言( a g e n tc o i c a t i o nl a i l g 岫g e - a c l ) 为a g e n t 之问基于 知识层上的信息交流提供了方法，使得a g e n t 能够相互感知认知状态。由于 a g e n t 通信语言具有很强的表达性，因此，当人作为一种特殊的a g e n t 参与a g e n t 之间的合作行为时，可以很方便地与其它的a g e n t 进行交流。 k s e ( k n o w l e d g es h 撕n ge 厅o r t ) 是由美国国防高级研究项目署d a r p a 和 美国国家科学基金会n s f ( n a t i o n a ls c i e n t i f i cf u n d a t i o n ) 等机构所资助的项目。 其主要目标是使自治系统间能够有效地进行通信并交换知识和信息【2 1 】，k s e 下 属的外部接口工作组开发了k q m l ( k n o w l e d g eq u e 巧锄dm a n i p u l a t i o n l a n g u a g e ) 作为a g e n t 通信语掣2 2 1 ，k q m l 已逐渐被人们所接受，是目前使用较 多的a c l 。它也常被a c i 领域的研究人员当作是说明、理解和建造新a c l 的参 照语言。但由于k q m l 在构造的初期忽略了语义的严格说明，使得k q m l 的不 同实现之间存在着差异。后来l a b r o u 对k q m l 的语义进行了较严格的定义【2 3 1 。 f i p a a c l 是由f i p i a ( f o u n d a t i o nf o ri i l t e l l i g e n tp 1 1 y s i c a l a g e n t s ) 制定的a c l 【2 4 1 ， 它与k q m l 有很多的相似之处，k q m l 和f i p a a c l 都是基于言语行为理论的、 分层的通信语言，有类似的语法形式。但从目前的使用情况看，大部分a g e n t 应用系统采用了k q m l 作为通信语言，而使用f 姒a c l 的应用系统则比较少。 3 a g e n t 的学习 对开放、自适应的多a g e n t 系统而言，由于a g e n t 与外界存在频繁、大量的 信息交往和信息共享，因而学习能力是a g e n t 必不可少的能力之一。a g e n t 除了 具有传统的触系统的学习能力外，还应具有多a g e n t 系统所特有的学习能力。较 7 第一章绪论 早的多a g e n t 学习主要关注a g e i l t 通过反复交互向其它a g e n t 学习的能力【2 5 2 6 1 。而 d a 坝0 让a g e n t 学习预测其它a g e n t 可能采取的行为，并通过精确的a g e n t 模型， 预测a g e m 行为可能带来的收益【2 7 1 。 4 a g e n t 之间的协作与协商 每个a g e n t 仅具有其环境、任务和其它a g e n t 意图的有限知识。协作是多 a g e n t 系统充分发挥其能力的有效手段，而协商是协作的关键环节。协商是指通 过交换相关的结构化信息，形成一致的观点和规划。合同网协议【2 8 】是最常用的 a g e n t 协商协议，该协议通过招投标建立合作关系。s i e r r a 等提出了基于讨论的 协商框架【2 9 1 ，该系统中的a g e n t 通过交换提议和反提议来达到说服对方采取某 一行为。 5 多a g e n t 系统理论 多a g e n t 系统的研究者主要研究a g e n t 之间的交互通信、协调合作、冲突解 决等方面，强调a g e n t 之间的紧密群体合作，而非个体能力的自治和发挥，旨在 说明如何分析、设计和集成多个a g e n t 构成相互协作的系统。d v m 【3 0 1 、m i c e 【3 1 】 等分布式问题求解系统以及合同网【3 2 1 、多级协商【3 3 】、基于知识的协商f 3 4 】等冲突 消解协议是这一阶段的典型代表。1 9 8 9 年举行的第一届国际多a g e n t 欧洲学术 会议，标志着该技术开始受到研究者的广泛重视【3 5 1 。1 9 9 3 年首次召开了a g e n t 形式化模型国际会议，1 9 9 4 年又召开了第一届a g e n t 理论、体系结构和语言国 际会议，表明多a g e n t 技术日益获得重视。这是由于人们意识到，人类智能的本 质是一种社会性的智能，人类绝大部分的活动都涉及多个人构成的社会团体， 大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成。要对社会性的智能进 行研究，构成社会的基本构件“人”的对应物“a g e n t ”理所应当然地成为人工 智能研究的基本对象，而社会的对应物“多a g e n t 系统”也成为人工智能研究的 基本对象，从而促进了对多a g e n t 的行为理论、体系结构和通信语言的深入研究， 这极大地繁荣了a g e n t 技术的研究和开发。 近年来，多a g e n t 技术的研究工作在美国和欧洲的大学和工业组织中不断增 长。各种基于多a g e n t 系统的原型甚至工业产品纷纷出现。如美国卡内基一梅隆 大学( c m u ) 研制的s i t o rh o s t i n g 系统【3 6 】、s t a l l f o r d 大学集成系统中心在提出基 于a g e n t 的企业集成框架基础上开发了两个企业应用系统原型：集成电路芯片制 造和经营管理信息系统【3 7 ，3 8 ，3 9 1 。我国清华大学的史忠植教授也提出了一种多 a g e n t 处理环境m a g e 并进行了实现研究 4 0 j 。1 9 9 7 年在日本名古屋召开的第十 第一章绪论 五届国际人工智能联合大会上，最令人注目的研究课题是各类关于a g e n t 的研究 【4 1 1 ，美国北卡罗来纳卅i 立大学的s i n 曲教授认为，开放的信息系统是未来人工智 能乃至整个计算机领域研究的重要议题之一，所谓开放的信息系统是指由异构 的、分布的、动态的、大规模的、自主的实体构成的系统，对这类系统的研究 要求将人工智能与传统技术相结合，以获得更大的扩展性和适应性，多a g e n t 技术正是这样的系统，所以，多a g e n t 系统技术己成为当今人工智能研究的热点 之一。 6 a g e n t 和多a g e n t 系统开发平台 a g e n t 应用的成功实例及大量有待开发的应用系统要求提供一种面向a g e i l t 的智能系统开发环境及开发工具。近年来一些商品化的构造a g e n t 的工具己开始 进入市场，但这些工具功能上差别很大，没有一个统一的标准，在一个系统中 构造的a g e n t 一般不能在另一个系统中运行。当前可用的一些商品化工具有 a g e n t s o r 公司的l i v e a g e n t 、b i t s & p i x e l s 的1 1 1 t e l i i g e n ta g e i l tf a c t o 巧( a g e n t 开发 工具) 、1 1 1 t e m a t i o m lk n o w l e d g es y s t e m s 的a g e n t ) 【、r e t i c u l a rs y s t e m s 公司的 a g e n t b u i l d e r 以及i b m 的a g e n tb u i l d i n ge n v i r o l l l l l e n t 等。在国内，高文等人针对 合作a g e n t 应用问题阐述了一种面向a g e n t 的程序设计方法框架，并提出了一种 新的a g e n t 编程语言( a o p l ) ，设计并实现了其程序设计系统( a o p s ) 【4 2 ，4 3 1 。曾 广周教授提出了一种面向任务( t a s ks p e c i f i c ) 的软件a g e n t 模型，并提出了基 于问题归约分析的软件开发方法m 】。 1 2 3a g e n t 在管理信息系统中的应用综述 由于a g e n t 和多a g e n t 系统所具有的特点和优势，使得a g e n t 技术在管理 信息系统中的应用领域非常广阔，主要有：网络管理、信息检索与服务、电力 系统管理、柔性制造、智能化c a d 、分布式计算、复杂工业过程智能控制、信 息系统集成与协调、人机交互等方面。 1 2 3 1 智能制造系统 人工智能技术已经在智能制造领域应用了2 0 多年，a g e n t 技术出现之后， 研究人员将其应用于生产计划、调度、执行、控制等领域，并且开发了许多基 于多a g e n t 技术的软件系统以支持企业实现敏捷化，智能化。 9 第一章绪论 k p s y c a m 等人引进一个监控a g e n t 和若干个调度a g e n t ，建立了一个分布 式、异构、多a g e n t 生产控制系统，在监控a g e n t 的控制下，各个调度a g e n t 相互 交互、协调解决车间的生产调度问题，并进一步研究了不同生产控制结构的运 行性能。 w i e n d a h i 和a h n s 将a g e n t 技术引入到生产计划与控制系统中，把一个大而 复杂的制造系统分割成若干个相对自治的功能单元，通过各个单元之问的相互 协作来完成整个生产管理与控制功制矧。 p a u l o 和f r 卸c i s c o 等人研究了分布式自治环境下单元控制器应用问题，提出 了基于多a g e n t 的单元控制结构模型一a d a c o r 。在该模型中，现实系统中的 物理实体或者逻辑实体，如设备，零件、机器人、a g v 小车等，映射为一个个 a g e n t ，代理之间通过合同网的方式完成制造单元的生产控制过程。此外作者还 具体给出递阶控制结构下和h e t e r a r c h i c a l 结构下基于多a g e n t 的制造单元控制器 原型系统工作方式，并与传统的单元控制器的控制结构进行了比较，说明该系 统具有良好的可扩展性、鲁棒性、反应性及可重构性【4 7 1 。 。 r o y 和a n c i a u x 将多代理技术引进到车间控制系统中解决实时环境下生产 动态性问题，提出基于多代理的混和集中递阶控制体系结构一s y r o c o ，并给 出构成该系统的各个a g e n t 的具体工作流程、通信类型及通信内型4 引。l i i l 卸d s o l b e r g 提出了基于a g e n t 的集成化车间控制框架，采用价格机制与作业目标相 结合的市场化模型、作业优先策略、多步协商等技术以获得对制造环境变化的 适应性【4 9 1 。 1 2 3 2 信息系统集成 当今社会，随着科技的进步和社会的发展，产生了越来越多的由各类异质 信息子系统构成大型系统或复杂系统，异质信息子系统的集成是实现大型系统 或复杂系统信息化集成管理的基础，而a g e n t 技术在实现异质信息系统集成方面 有着独特的优势和广阔的应用前景。j e 噩y c p 等人提出采用多a g e n t 技术建立 制造企业集成的计算机基础结构，将复杂的企业活动划分成多组元任务，每一 个组元任务由一个a g e n t 执行。将人的行为看作一类a g e n t ，采用多媒体界面， 通过大量a g e n t 的交互，实现企业中地域分散的各生产部门知识的共享与协调， 利用人一机、机一机的交互式协调进行复杂问题的求解，完成企业中各项功能 的集成【5 0 】。l 锄d e r 等人研究了利用异质可重用a g e n t 组成的系统去实现信息分 1 0 第一章绪论 享、协调和冲突管理【5 1 1 。l e v y 等人利用信息型a g e n t 去协调来自不同信息源的 信息【5 2 1 。h u h i l s 等人设计提出了能够集成分布式异质数据库系统的应用系统： c 锄o t 【5 3 】。我国同济大学吴启迪等人也提出了采用多a g e i l t 系统进行企业集成的 设想，并描述了用于企业集成的多a g e n t 系统的体系结构以及实现方法【州。 1 2 3 3 供应链管理和虚拟企业 多a g e n t 技术也广泛地应用在供应链管理系统和虚拟企业的研究中。 s w a m i n a _ i l l a i lj m 柚ds m i t l ls f 将供应链上的供应商、分销商和顾客映射为一个 个自治的a g e n t ，并对企业供应链的动力学行为进行建模研究【5 5 】。 m e l m 和n i s s e n 采用a d e 工具( a g e n td e v e l o p m e n te n v i r 伽哪e mt o o l k i t ) 和 j a v a 语言研究并开发了基于a g e n t 的供应链管理系纠5 6 】。 s h e na n dn o 埘e 将a g e n t 技术运用到制造企业集成以及供应链管理领域，提 出了一种以协调a g e n t 为中心的混和分布式结构，将核心企业以及它的合作伙 伴、供应商、客户通过它们各自的a g e m 集成在一起。在这个多a g e i l t 系统中， a g e n t 可以用来代表制造资源、工件、对已有的软件系统进行封装，充当系统 子系统之间的协调者，执行一个或多个供应链功能【丌。 s m 砷o v 【5 8 】认为虚拟企业最重要的特征是组成企业要素的重配置，并利用 多a g e n t 系统完成企业要素重配置的方法。b e m u s 等人【5 9 】首先提出了企业组织间 关系等同于多a g e n t 系统内部a g e n t 之间的关系的条件，并对如何创建这种企业 组织、如何维护这种企业组织关系等几方面进行了研究。c l o u t i e r 等人【删基于约 定、合同和交易概念提出了自治单元的协同框架c a t ，该框架可用于定义支持 网络企业( n e t 、) v o r ke n t e 印r i s e ) 信息系统协同的多a g e n t 系统的体系结构。 在国内，王树青教授等人【6 l 】提出了支持动态企业模型的多a g e n t 系统模型 及其获取方法，从而有效提高了信息系统对动态企业模型的适应能力并延长了 其生命周期。李莉等人【6 2 】采用多a g e n t 技术构建了虚拟企业集成框架，使得虚 拟企业可以像一个企业一样运作，实现了虚拟企业的可重用、可重构和可扩充。 董进等人【6 3 1 利用多a g e n t 系统建立了企业敏捷供需链的管理模型，实现对企业 敏捷供需链的动态管理。刘志等人畔】提出了一种基于a g e i l t 技术的工作流管理 系统，建立了形式化工作流模型，定义了实现工作流运行的a g e n t 模型和多a g e n t 的联邦结构。许青松等人在分析了多联盟环境下企业对信息系统需求的基础上， 将多a g e n t 技术引进到虚拟企业中，提出了支持动态联盟的多a g 锄t 企业信息模 第一章绪论 型一a m i s 。构成动态联盟的各个单元通过多a g e n t 系统相互连接，实现企业参 与多个联盟的构想【6 5 1 。 1 2 3 4 电力系统管理 从九十年代初期开始，a g e m 技术开始在电力系统分布式计算和设计、电力 市场计算和仿真等方面得到应用。如t s a i 等人【删在1 9 9 2 年提出利用a g e m 技术， 采用分布式计算和分段整合的方法进行较精确的电网短期负荷预测；t a l l l k d a r 等人f 6 7 】在1 9 9 4 年提出了基于多a g e n t 技术的安全约束最优潮流算法；1 9 9 5 年， l e k k a s 等人【6 8 】提出将多a g e n t 技术应用于动态电力系统环境中的故障定位； w o n g 等人【6 9 】将a g e n t 技术应用于电力系统保护设计、分析和评估；1 9 9 8 年，y e n 等人 7 0 】提出利用a g e i l t 来模拟