（计算机应用技术专业论文）基于multiagent的群体决策支持系统研究.pdf

山东科技大学硕士学位论文 摘要 摘要 随着信息技术和通讯技术的迅速发展，异地异时的分布式群体决策已经成为新的趋 势。分布式群体决策过程实际上是一种群体交互与协作的过程，这不是一般意义上的合 作，而是快速、敏捷和准确的协作，需要有新的技术、新的方法支持决策成员的行为、 协作方式和决策过程。 a g e n t 技术是分布式人工智能研究中的热门技术，有关a g e n t 和m u l t i 。a g e n t 系统的 应用研究已经成为国际上一个生机勃勃的研究领域，并在复杂工业过程控制、人机协同、 新型企业组织、智能机器人、信息系统集成与协调等方面取得了成绩。本文以群体决策 支持系统( g d s s - - g r o u pd e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ) 为研究对象，将数据仓库、m u l t i a g e m 系统理论和技术应用于群体决策支持系统中。以实现开放的智能g d s s 为目的，着重开 展了以下研究工作： 1 、综述了群体决镱支持系统技术发展历史、群体决策理论和应用发展现状及其存在 的问题，研究了g d s s 和d s s 的区别与联系。 2 、研究了各种人工智能的优缺点及其在g d s s 中的功能，综述了a g e n t 和 m u l t i - a g e n t 技术发展历史、m u l t i a g e n t 技术的理论和应用发展现状，提出利用面向对象 技术和m u l t i a g e n t 系统来构建g d s s 的思想，就m u l t i a g e n t 技术在g d s s 中的研究方 向和系统方法进行了探讨。 3 、综述了元数据和数据仓库的发展过程和研究现状，提出将m u l t i - a g e n t 技术和数 据仓库技术相结合，以实现g d s s 中数据操作的智能化。 4 、分析了g d s s 决策支持过程，提出将决策问题分解为多个子问题，并将这些子 问题交给多个子决策单元进行决策。对g d s s 的决策步骤、决策方法和决策过程进行了 详细分析，设计了基于群决策a g e n t 群、子决策单元a g e n t 群、s e r v e r a g e n t 群的g d s s 系统结构模型。 最后总结了全文的工作，并对基于m u l t i a g e n t 技术进行群体决策支持研究进行了展 挈。 关键词：主体；多主体系统；数据仓库；元数据；群体决策支持系统 些查型垫查堂堡主兰堡堕苎 塑 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g ya n dc o m m u n i c a t i o n t e c h n o l o g y ，t h ed i s t r i b u t e dg r o u pd e c i s i o n si nd i f f e r e n tl o c a t i o n d i f f e r e n tt i m e h a v eb e e nb e c o m i n gan e wt r e n d t h ed i s t r i b u t e dg r o u pd e c i s i o na c t u a l l yi sa p r o c e s so fg r o u pi n t e r a c t i o n a n dc o o p e r a t i o n n o tg e n e r a lc o o p e r a t i o n ，b u tr a p i d ， a g il ea n de x a c tc o o r d i n a t i o nt h a tr e q u i r es o m en e wt e c h n o l o g i e sa n dn e wm e t h o d s t os u p p o r td e c i s i o nm e m b e r sa c t i o n ，c o o r d i n a t i o np a t t e r na n dd e c i s i o np r o c e s s a g e n th a sb e c o m ea ni m p o r t a n tt e c h n o l o g yi nb o t ha r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ea n d m a i n s t r e a mc o m p u t e rs c i e n c e t h et e c h n o l o g yo fa g e n ta n dm u l t i a g e n ts y s t e m s ( m a s ) i sar a p i d l yd e v e l o p i n gr e s e a r c ha r e a a g e n ta n dm a sa r eb e i n gu s e di nb r o a df i e l d s ： c o m p l e xi n d u s t r yc o n t r o ls y s t e m s ，e l e c t r i c i t ys y s t e mm a n a g e m e n t ，e n t e r p r i s e i n f o r m a t i o ni n t e g r a t i o na n dn e we n t e r p r i s e o r g a n i z a t i o n t a k i n gt h ed a t a w a r e h o u s e ( d w ) a n dm a si ng d s sa st h er e s e a r c ht h e m e ，t h i sd i s s e r t a t i o ni sd e v o t e d t ot h et h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a ls t u d yo fg r o u pd e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m s ( g d s s ) b a s e do nm a s t h em a i nc o n t e n t sa r ea sf o ll o w s ： 1 t h eh i s t o r i c a ld e v e l o p m e n to fg d s si sr e v i e w e df r o mt h e o r ya n dp r a c t i c e g r e a te m p h a s i si sp l a c eo nt h eq u e s t i o n so fg d s s ，a n dr e l a t i o n sa n dd i f f e r e n c e s b e t w e e nd s sa n dg d s s 2 t h em e t h o d o l o g i e so fa r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ea n dt h e i rf u n c t i o n si ng d s s a r es t u d i e d ，a n dt h eh i s t o r i c a ld e v e l o p m e n to fg d s si sr e v i e w e df r o mt h e o r ya n d p r a c t i c ea sw e l l t h e nt h et h o u g h to fu s i n go b j e c t o r i e n t e dt e c h n o l o g ya n dm a s t oc o n s t r u c tg d s si sp r o p o s e d g r e a te m p h a s i si sp l a c eo nr e s e a r c hm e t h o d so f g d s sb a s e dm a s 3 t h em e t a d a t aa n dd wa r er e v i e w e df r o mh i s t o r ya n dp r a c t i c e t h i sr e s e a r c h p r o v i d e st h et h o u g h to fc o m b i n i n gm a sa n dd w i n t og d s s 4 t h i sp a p e ra n a l y z i n gt h eg d s sd e c i s i o nc o u r s e sp u t sf o r w a r dt h et h o u g h t o fd i v i s i o nt h eg d s sq u e s t i o ni n t om a n ys u b q u e s t i o n s a f t e ra n a l y z i n gt h e 山东科技大学硕士学位论文 摘要 d e c i s i o ns t e p s ，d e c i s i o nm e t h o d sa n dp r o c e s si nd e t a i l ，t h i sd i s s e r t a t i o n p r o p o s e s t h ew h o l ef r a m e w o r ko fg d s sb a s e dg r o u p d e c i s i o na g e n tg r o u p ， s u b d e c i s i o na g e n tg r o u pa n ds e r v e ra g e n tg r o u p f i n a l l y ，t h ed i s s e r t a t i o nc o n c l u d e sw i t has e r i e so fv i s t a so ff u t u r eg d s s b a s e do nm a s k e y w o r d s ：a g e n t ：m u l ti a g e n ts y s t e m s ：d a t aw a r e h o u s e ：m e t a d a t a ：g d s s 声明 本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文 献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机 关作鉴定。 硕士生签名：彦歇 日 期：f 莎7 a f f i r m a t l 0 n id e c l a r et h a tt h i sd i s s e r t a t i o n s u b m i t t e di nf u w d l m c u to ft h er e q u i r e m e n t sf o rt h e a w a r do fm a s t e ro fp h i l o s o p h yi ns h a n d o n gu n i v e r s i t yo fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g y , i s w h o l l ym yo w nw o r kg u i d e db ym ys u p e r v i s o ru n l e s sr e f e r e n c e do fa c k n o w l e d g e t h e d o c u m e n th a sn o tb e e ns u b m i t t e df o rq u a l i f i c a t i o na ta n yo t h e ra c a d e m i ci n s t i t u t e s i g n a t l i r e ：塞歇 d a t e ：知疗z f 山东科技大学硕士学位论文 1 绪论 1 绪论 1 1引言 随着计算机软硬件、并行计算、分布式处理技术研究不断取得新的进展，决策支持 系统( d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m s d s s ) 也在不断地与新技术、新学科相互交叉融合，发 展完善。随着决策支持系统处理节点计算和通信能力的不断增强，组织能够收集和处理 大量至关重要的信息，支持和协调复杂组织群体问题求解情况的d s s 变得越来越重要。 因此，研究者将支持群体问题求解的决策支持系统看作是群体决策支持系统( g r o u p d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m s ，o d s s ) 。群体决策支持系统是2 0 世纪8 0 年代以来，在制造 业发展虚拟企业、网络化制造方面研究与应用的热点。它是一种基于计算机平台的交互 性的信息系统，能够方便多个决策制定者协同工作，解决一系列相关的问题。随着现今 商业活动的复杂化，以及计算机信息系统的进步，越来越多的决策信息的制定需要依赖 于g d s s 。 从d s s 开发者的角度看，s p r a g u e l 2 1 于1 9 8 0 年提出了具有三个组成部分的d s s 结构， 它们分别是数据库部件( d a mb a s e ，d b ) 、模型库部件( m o d e lb a s e ，m b ) ，以及将两 者联系起来的用户接口部件( u s e r i n t e r f a c e ，u i ) 。为了克服三部件结构难以反映出人类 决策行为的特征，1 9 8 5 年，b e l e w 把数据、文本、模型、规则分离出来，把以规则形式 存在的人类经验知识作为d s s 的一个独立的部件【4 6 1 ，使d s s 结构更清晰，行为特征更 能反映人类的决策过程。随着复杂组织对支持和协调群体协作问题求解的d s s 的需求日 益增加，新的需求促使现有d s s 的结构作进一步的发展( 4 7 4 8 砷1 。 从d s s 用户的角度看d s s 没有得到更为广泛应用的主要原因包括：不知道相关 决策支持技术的存在；由于可移植性等问题难以获得这些技术；将已存在的技术与特定 问题匹配，应用到特定问题过程中的困难；交互式决策模型要求的数据集成代价昂贵等。 从8 0 年代末开始，最早源于分布式人工智能( d i s t r i b u t e da r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ，d a i ) 的多主体系统( m u l t i a g e n ts y s t e m s ，m a s ) 理论与技术从d a i 领域中拓展出来，在许 多不同于最初d a i 的应用领域中得到了更广泛的应用。m a s 对于解决群体决策中的一 些关键问题，如：群体决策任务的分配、群体的组织及其动态性以及群体之间的社会特 i 坐墨型垫茎兰堕主兰堡堡墨! 竺堡 性( 合作、竞争与妥协) 等，具有非常大的优势。使用m a s 来实现群体决策支持系统 已经成为这一领域的研究热点。本文正是在这一背景下，将m a s 应用于g d s s ，以g d s s 的一种特殊形式智能群体决策支持系统( i n t e l l i g e n tg r o u p d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m s ， i g d s s ) 为主题开展研究的。 1 2 群体决策支持系统 1 2 1g d s s 概述 2 0 世纪8 0 年代末以来。d s s 研究与应用的热门话题之一就是群体挟策支持系统。 所谓群体决策支持系统是相对个人决策支持系统而言，两人或多人召集在一起，讨论实 质性问题，提出或设计解决某一问题的若千方案，评价这些方案各自的优劣，最后做出 决策，这样的决策过程可称为群体决策g d s s 的概念出现于2 0 世纪8 0 年代初期，是 利用信息技术和信息系统对为了一个共同目标的决策群体提供决策支持，是求解半结构 化和非结构化问题的人机交互系统，它由硬件、软件、通讯库、规程库和决策群体等部 分组成，g d s s 是一个全新的d s s ，而不是原有d s s 部件的组合，旨在为决策群体提供 支持，改善决策过程和提高决策方案质量【3 “ g d s s 研制应用的目的就是要提高决策会议的质量和效率。现实中一直存在着会议 次数较长、时间较长，却难以解决参与者意见不易充分表达、群体智慧难以生成而影响 决策质量与效率的问题。人们希望通过g d s s 式的电子会议改善群体决策。使之不仅不 受时间地点的限制，且能通过信息技术和社会人文知识的应用形成防止消极群体性格和 行为发展的内部机制。更好地将参与者的注意力集中于相应的问题，帮助理解复杂的问 题与环境，阻止不当信息和群体思想扩展，更好地促进群体成员相互交流、了解和信任 避免有害的抑制和冲突等【5 】 群体决策的研究和西方国家中福利经济学的发展有密切的关系。群体决策希望解决 的问题是集结一群人中每个人的偏好以形成群的偏好1 6 5 0 i 。然后根据群的偏好对一个方 案的集合进行排队，从中选择群所虽爱好的方案因此，群体必须选择一种能寻求一致 意见的方法，以便找到最优解或满意解g d s s 这一概念包括“决策”、“支持”和“系 统”三部分，因此从较高的层次看，g d s s 主要的研究内容应是： 统”三部分，因此从较高的层次看，g d s s 主要的研究内容应是： 些奎型垫查兰堡主兰堡堡塞! 堕丝 1 、群体决策：包括对个人和群体决策心理或认知过程的研究以及对群体交互社会学 研究； 2 、决策支持：即研究开发各种技术支持手段和特征，以方便群体决策过程中信息的 收集、显示、交换、管理和协调等活动： 3 、支持系统：即设计和开发各种应用系统，以满足不同环境和组织的决策支持的需 要。 g d s s 是在群体决策方法论的理论指导下进行的，由于内外环境的日趋复杂，比较 重要的决策往往是由一个群体共同做出的。一组人在一起应该怎样决策? 如何避免决策 中可能出现的各种弊端? 由此而衍生了群体决策方法论。典型的围绕决策办公室的群组 决策方法有：队伍集中法、战略选择法、系统动态法、冲突分析法等 5 0 1 。尽管各个方法 有所不同但有一点是共同的，就是力图创造一组决策群体在不受外界压力干扰之下民 主化的决策过程，利用各种计算机技术方便决策成员陈述自己的观点，了解别人的观点， 清楚地知道在问题的争论中自己和他人所处的位置，从而为协调、妥协、达成共识创造 有利条件。个好的决策取决于很多因素，但决策形成的整个过程无疑是其中重要的因 素之一。g d s s 的目标正是瞄准这一点，以计算机网络信息系统的环境和功能来辅助一 群人的决策过程1 7 , 8 j 。g d s s 中用到的信息技术包括电子信息、 n t r a n e t 、e x t r a n e t 、i n t e m e t 、 电子会议、存储和交换设各等：计算机技术包括多用户系统、第四代语言、数据仓库、 数据分析、数据存储和修改、面向对象技术，分布式智能技术和机器学习等；决策支持 技术包括议程设置、自动推理技术、决策模型方法、结构化群体方法及指导群体讨论的 规则等。 1 2 2g d s s 的分类 根据问题类型或决策主体结构的不同，g d s s 可采用不同的方式，根据不同的理念 假设选择不同的模型和技术支持。从g d s s 的结构看，可分为集中式和分布式。集中式 g d s s 的研究重点是：群体通讯机制化；决策进程结构化；开发决策支持的软件工具； 有效引导群体的相互影响、相互利用，对数据记录方式、信息表达方式、通讯方式的支 持：个体权值及冲突处理等1 8 j 。分布式g d s s 主要涉及分布式决策的策略、方法、过程 模型的研究；分布式系统的特征、信息表达和结构的研究：分布式数据库、模型库、知 识库的结构和管理的研究：高效智能网络的结构与通讯方式的研究等【9 1 。 坐查型堡查堂堡圭兰丝丝壅 ! 堕丝 d e s a n c t i s 等根据会议持续时间和群体成员的物理接近程度两个环境因素，将g d s s 分为4 种类型： ( 1 ) 决策室：群体成员在同一会议室内参加持续时间较短的会议； ( 2 ) 局部决策网络：距离较近的群体成员参加持续时间较长的问题求解活动，利用 局域网将各成员的工作站连接在一起； ( 3 ) 远程会议：地理上分散的几个群体共同参与持续a t l s - j 较短的会议，通过可视通 信设备将两个或多个决策室连接在一起； ( 4 ) 远程决策制定：利用远距离通信设备将各工作站连接在一起，使地理上分散的 群体成员参与持续时闻不定的问题求解和决策活动耵】。 k r a e m e r 等根据g d s s 所依赖的技术基础和实施方式，将其分为电子会议室、远程 会议设施、群体网络、信息中心、决策会议、协作设施六种类型【。 t e n g 等根据g d s s 的自身功能特征，将g d s s 分为问题内容支持和群体过程支持两 种类型。内容支持旨在一定程度上能为用户提供探查特定领域问题实质的支持，体现为 与决策闯题有关的数据、信息、知识的处理，着重于问题的内容，试图在给定的社会或 群体约束和目标下，找到最优解或满意解。其方法包括选举和社会选择理论以及博弈理 论方法。最近，在决策支持系统中又出现了解决群体问题的第三种方法，即信息系统方 法。即将决策支持系统和多指标决策方法结台起来，将太数字化和太规范化的多指标决 策方法转换为支持工具，有效地适应决策者的需要1 1 1 1 。 t x b u i 等根据决策支持系统用户相互作用关系，将其分为六种形式：层次型、 星型、轮型、蜂窝型和多边联结型。研究了这些结构对决策过程的速度和正确性的预期 影响。发现一般星型结构对于处理结构化和不完善结构化问题最有效，而轮型结构对创 造性或非结构化决策局势似乎更合适1 2 】。 1 2 3g d s s 中的技术支持 在群体决策环境下，提出了内容导f 龟方法和过程导向方法相结合的模型部件的设计 方法。这是因为：内容导向型方法可对结构化问题进行处理，而非结构化问题可以通过 过程导向型方法处理。内容导向方法包括偏好综合技术和一致性寻找算法，为每个个体 决策者提供大量模型以支持对群体问题寻找个体解的过程。这些模型可分为两大功能类： 即解释型模型( 如线性规划、财务模型) 和时间序列模型( 如回归模型、平滑技术) 。模 4 坐查型垫查堂堡主兰垡垒苎； ! 堕堕 型方法存储在模型库中，以支持决策。过程导向型模型的目的是促进非定量化群体问题 的求解，这些模型包括特尔菲方法和计算机会议系统。为支持这些方法的交叉结合以及 决策任务的分解，群体决策支持系统应能同时应用多种决策方法和智能模型管理系统。 群体决策过程每一位参与者均有其自己的个体决策支持系统，其模型库建立在多指 标决策方法和其它个人决策支持系统的基础上。群体决策支持系统包含一组偏好综合技 术和一致性寻找算法【“l 。群体决策模型库由通讯部件与个体多指标决策方法相联结，群 体多指标决策方法计算或修订群体结果，并将它们存储于群体文件管理系统中。g d s s 模型部件由三种模块组成：多指标决策方法模型库、群体模型库、一致性寻找模块。其 基本的决策方法为选择、排序、分类。在各种群体决策模型中，多指标决策方法在支持 群体决策中发挥着关键作用。多指标决策方法输出的简单性使其易于沟通、协调和集中 群体决策过程中的个体分别，也提供了一个简单的而又结构化的控制决策过程的框架， 即方案的估价、评价指标的估价、选择合适的偏好算法、搜索最终解或折衷方案。多指 标决策方法的决策过程可分解为四步：即方案的辩识和定义、评价指标的识别和定义、 根据指标对方案进行评价、利用某种算法求解。常用的综合个体偏好的l o 种算法包括： 最小最大法则、优先关系总和法则、两两比较“多数占主”法则、“流水帐式议事”法则、 序和规则、可加性排序法、乘积排序法、最小方差法、折中排序规则、“权重占主”规则 等，这些算法支持决策者发现、分析或消除个人差异l7 1 。 1 2 4 g d s s 的主要研究工作及其存在的问题 在国外，g d s s 的研究始于大学，8 0 年代后期在一些大学建立了研究g d s s 的实验 室，到目前为止，国外己成功开发了各种g d s s 、系统，并出现了大最可以支持决策的群 件。g d s s 系统软硬件开发己取得大量成果，并有一些较成熟的系统，主要集中于理论 研究和实验研究两个方面 3 , 6 , 7 , 9 , 1 3 1 4 】： 1 2 4 1g d s s 的理论研究 g d s s 是多领域技术融合的产物，迄今为止还没有一个统一的定义。g d s s 理论研 究严格说只是概念框架的开发，包括：( 1 ) 总体概念框架的建立：( 2 ) 分类框架的建立： ( 3 ) 特定g d s s 概念框架的开发等。目前关于g d s s 的理论主要有：信息交流理论、 信息处理理论、偶发性模型理论、自适应组织理论。其中自适应组织理论主要研究群体 如何动态地嵌入其决策过程，认为采用g d s s 技术是一个自适应过程，支持工具的有效 坐查型垫查兰堡主堂竺堡塞 ! 竺丝 性取决于群体使用这些工具的方式。 1 2 4 2 实验研究 实验研究包括实验室与实地研究以及实验结果的分析和经验总结，其目的在于评估 g d s s 对决策过程和结果的影响，从中得出影响g d s s 有效性的技术和行为因素。大多 数实验研究考察g d s s 某一方面的影响因素，例如任务特征对g d s s 有效性的影响，群 体大小与g d s s 有效性间的关系，匿名机制和成员接近度对g d s s 有效性的影响，g d s s 对群体一致性形成的影响等。g d s s 研究在国内起步较晚，近几年才日益受到重视。研 究工作偏重于理论和技术方面，主要是概念框架的开发，系统的开发与应用则不多，具 体成功的案例也很少。 1 2 4 - 3g d s s 研究中存在的问题 综上所述，经过十多年的研究，g d s s 的理论研究和实际开发应用己得到迅速发展， 并取得令人瞩目的成就，但仍存在如下问题： ( 1 ) 只能提供诸如群体思想产生、投票等活动的浅层支持，而对如何方便地获取和 利用系统中的数据和模型等深层信息来提高分析深度，改善决策质量的研究则较少； ( 2 ) 缺乏对决策成员个人决策的支持能力。g d s s 应为群体成员提供经典的d s s 支持功能，使每个成员不仅拥有一个g d s s ，而且拥有个人d s s 。g d s s 中存储群体公 用的数据和模型，个人d s s 中则存储成员专用的数据和模型： ( 3 ) g d s s 取得成功的一个必要条件是与组织的集成，目前只是将其当作组织中一 个孤立的存在物，缺乏必要的集成： ( 4 ) 对群体决策过程本身研究不足。使g d s s 设计及实施效果的评估缺乏正确的 依据。 1 3 g d s s 与d s s 的关系 由以上分析可知，g d s s 是d s s 在广度上的拓展，并以d s s 的功能和技术为依托， 为了准确把握g d s s 的研究方向和支持功能，需要对g d s s 和d s s 的相互关系进行研究。 1 3 1g d s s 的形成 在原有的d s s 的基础上，将计算机局域网、通讯技术、大容量贮存技术、图形图像 蓐 坐查翌茎查堂堡圭堂堡笙苎 ! 堕丝 显示技术结合起来，就构成了支持群体决策的系统，即g d s s 。因此g d s s 是d s s 在方 法上和功能上的拓展，g d s s 中包含一个常规d s s ，也就是说有关d s s 模型库、数据库、 方法库和用户接口的概念在g d s s 中统统适用。如果群体最后缩减为一个人，g d s s 就 变成了d s s 。相反，若把d s s 变为g d s s ，应该包括一些新的要求1 3 , 6 , 9 , 1 4 , 1 5 】： ( 1 ) 添加一个通讯库，便于决策成员之间进行交流； ( 2 ) 加强模型库功能，提供决策成员决策时用的投票表决、排序、分类评估等能力 以形成一致性意见； ( 3 ) 增加对冲突的解决、一致性控制和访问权限控制等群体协同计算技术； ( 4 ) 要求更高的正常运行时间； ( 5 ) 系统使用前的快速准备和调整能力： ( 6 ) 扩充的物理设备。 1 3 2g d s s 与d s s 的关系 通过对g d s s 和d s s 的对比，可从发展基础、物理配置、系统框架结构、存取方式、 功能、决策过程、决策心理七个方面将两者作了比较，并归纳为以下三点： ( 1 ) 在g d s s 中，若视每个成员的d s s 为一个元素，g d s s 则为元素的集合，它 包含了各元素，也包含了各元素之间的关系。 图1 1 g d s s 与d s s 之间的关系 f i g1 1r e l a t i o n s h i pb e t w e e ng d s sa n dd s s ( 2 ) 在多个关系中。功能关系是主要的。g d s s 较d s s 多了三个功能关系；方案 产生、选择及协商，其它结构关系和物理配置关系都是对实现功能关系的支持。 节 些查型垫盔兰堡圭堂垡堡壅 ! 堕望 ( 3 ) 无论g d s s 还是d s s ，它们都是人机对话系统，都离不开人的作用和影响。 在g d s s 中除了人一机的对话外还有人与人的对话。 因此，g d s s 与d s s 之间的关系可用图1 1 表示。这种结构提出了一个通过个体决 策支持系统和群体决策支持系统网络形成的群体成员的多边关系。这种决策支持系统网 络的作用是支持作为群体成员的决策者及群体本身。群体作为一个整体不再是一个群体 决簸支持系统的单个用户，群体决策支持系统表示了一种由分散的、松散耦合的决策者 群体组成的分散式问题解决方式。根据不同的决策方式，群体决策支持系统的结构可以 进一步扩展。从系统设计者的观点看，增加群体成员的数量将导致决策支持系统节点间 耦合通讯渠道的增加：从群体决策支持系统使用者的观点看，随着群体规模的增加，群 体决策支持系统的效率将增加。 g d s s 对个体决策的支持具有三种职能： ( 1 ) 对个体决策的支持； ( 2 ) 通讯支持； ( 3 ) 支持个体与群体其他成员进行磋商。 另一方面，g d s s 中对群体决策的支持功能是： ( 1 ) 通过加强通讯消除差异，或通过限制不必要的或情感式的相互作用，控制和协 调参与者间的关系； ( 2 ) 数据交流的控制； ( 3 ) 合适的群体决策支持技术的自动选择； ( 4 ) 群体决策的计算和解释； ( 5 ) 提出讨论个体差异或重新定义问题的建议。 1 3 3g d s s 系统构成 g d s s 的决策过程可分解为五种活动类型：即定向问题、评价问题、控制问题、紧 张局势的管理问题和综合问题。这5 种类型实际上也提出了g d s s 职能内的任务和d s s 模型各部件的分类。因此，g d s s 的设计应首先强调群体决策支持系统模型各部件应该 同时支持过程导向型和内容导向型决策任务，并支持g d s s 分解为两个模型库：个体决 策模型的模型库和群体决策技术的模型库，即g d s s 可分为个体决策支持子系统和群体 决策支持子系统，群体决策由不同专业层次和负有不同责任的决策者使用不同的决策方 曩 生查至! 塾奎兰堡主堂竺垒塞 ! 堕堕 法依次进行1 拘1 3 , 9 , 1 6 1 。因此，用于支持集体决策的g d s s 应同时支持群体的两种相互作用： ( 1 ) 在个体模型和群体模型之间维持输入输出的相容性； ( 2 ) 允许多重访问：在g d s s 中，存储于个体模型库中的单用户决策方法应该相 互独立，但逻辑上与群体决策方法相联系( 如单用户多指标决策方法的输出是群体决策 模型的输入) 。每个群体成员可同时运行不同的决策模型，也可使用多个通讯渠道。 这就是g d s s 职能和作用的两分性，如表1 1 所示： 表l lg d s s 职能和作用的两分性 t a b l e1 1d i c h o t o m yo f g d s sf u n c t i o n 个体决策支持系统群体决策支持系绕 作 提供一个个人化的工具支持个体决策者； 提供一种“通用”的工具支持集体决策； 用促进“偏好”；半永久性或永久性。徭进公平；偶然的或半永久性的。 职 指导使用合适的决策工具；支持“电子” 指导选择群体决策技术；提供通讯服务； 通讯；支持其用户与其他群体成员磋商模 能解决、分解、消除个体差异。 拟群体决策情景。 1 4 问题提出 g d s s 比较适合我国当前通行的集体决策方式。g d s s 在理论发展和实际研究方面 有很广阔的前景，组织的主要决策都是由群体进行的，远程交换技术的广泛应用也促进 了g d s s 的使用，但目前关于g d s s 的研究仍处于实验阶段，研究课题可概括为： ( 1 ) g d s s 的设计：包括人的因素考虑( 如空间安排、公共屏幕、非正规通讯渠道) 、 数据库设计、用户接i z i 设计、与d s s 的接口、设计方法学： ( 2 ) g d s s 的成功因素：成功的衡量标准( 如群体冲突的减少、意见一致的程度等) ， 硬件、软件、用户以及高层管理部门支持对g d s s 成功的影响； ( 3 ) g d s s 运用的影响因素：通讯交流模式、决策的可信度、成本、意见一致的程 度： ( 4 ) g d s s 的系统管理方法。 大量研究表明，层管g d s s 具有许多的优点，但至少目前仍存在以下缺点刚6 7 ， 1 ： ( 1 ) 存在各种不良的影响因素，容易产生由于权威者压力所导致的一致性： ( 2 ) 耗时、会议进程慢； ( 3 ) 群体之间很难达成一致； 坐查型垫盔堂堡圭堂垡丝塞 ! 堕塑 ( 4 ) 群体成员都有依赖他人工作的趋向，群体成员缺乏责任感； ( 5 ) 对问题的分析不充分，以及不充分和不适当地利用信息； ( 6 ) 非有用时间( 如准备、等人等) 的损耗； ( 7 ) 决策费用较高( 如参与时间、路途费等) 。 此外，从经济学的角度看，现有的大多数g d s s 只能对某一特定问题进行支持，缺 乏规模效益，存在g d s s 的开发成本高、效率低、用户学习训练费用高等缺点，导致了 g d s s 难以被用户所接受，得不到普遍推广和广泛应用。所有这些问题并不是g d s s 本 身可以解决的，必须借助于软件工程、系统工程、人工智能等新的理论和思想，并在此 基础上建立关于g d s s 新的方法论和组织体系结构才能从根本上解决这些问题、克服各 种缺点、促进g d s s 的发展。 基于上述分析，本文从国内外g d s s 和d s s 研究中存在的问题和g d s s 本身的缺点 出发，根据g d s s 的研究现状和发展趋势，以实现柔性的、智能的、开放的g d s s 为目 的，利用人工智能和软件工程关于构件思想、软件标准化、软件重用、分布式对象等思 想和技术，结合系统工程关于系统分解与合成的方法，在现有网络环境的基础上，研究 基于m u l t i - a g e n t 的g d s s 的结构、环境和实现方法，促进g d s s 向标准化、模块化、 智能化、集成化、开放性的方向发展，着重解决以下几个问题： ( 1 ) 研究群体决策支持系统技术发展历史、群体决策理论和应用发展现状及其存在 的问题，根据现有的g d s s 研究的侧重点不同，将g d s s 进行分类，并研究g d s s 和 d s s 的区别与联系； ( 2 ) 研究各种人工智能技术的优缺点及其在g d s s 中的功能，综述a g e n t 和多a g e n t 技术发展历史、多a g e n t 技术的理论和应用发展现状，研究当今各种计算机技术与g d s s 相结合可以发挥的优势； ( 3 ) 系统研究元数据的发展过程，对元数据的概念和功能随着时间的变化而不断改 进的过程进行详细的综述。对数据仓库的发展过程和研究现状进行综述，研究数据仓库 与数据库之间的联系和区别，在一般数据仓库模型的基础上，提出将m u l t i a g e n t 应用于 数据仓库中，提出一个基于m u l t i - a g e n t 的数据仓库模型； ( 4 ) 分析g d s s 的功能和决策支持过程，最后提出一个基于分布式对象的g d s s 集成结构，通过对m u l t i - a g e n t s 环境下各类a g e n t 的内部结构、通讯、实现功能、过程 算法以及实现自治、协作a g e n t 的具体方法的研究，设计了基于群体决策a g e n t 群、子 睢 山东科技大学硕士学位论文 l 绪论 决策单元a g e n t 群、s e r v e r a g e m 群的智能群体决策支持系统结构模型。 1 5 内容安排 本文由五章组成，第一章是全文的绪论，作者对群体决策支持系统的研究现状进行 介绍，简述本文的研究目的和动机，阐述本文的研究内容；第二章将介绍m d t i - a g e m 的概念，主要是针对基于m d t i - a g e m 的g d s s 的理论研究的现状进行介绍；第三章我 们将数据仓库应用于g d s s 中，提出一个基于m u l t i 姆m 的数据仓库模型：第四章研 究m u l t i - a g e n t 的g d s s 的决策支持过程和系统结构模型，并进行详细的描述；第五章 是本文的总结和展望。 山东科技大学硕士学位论文2 基于m u | d a g “t 的g d s s 核心技术综述 2 基于m u i t i - a g e n t 的g d s s 相关核心技术综述 在经济全球化的推动下。计算机网络得到了广泛应用和发展。信息交流、资源共享 己成为社会、经济和生产的主流，以高度的群体协作为手段的虚拟组织正在成为新世纪 企业的主要组织形式。g d s s 是一个融计算机技术、信息技术、人工智能、管理科学、 心理学、行为科学和组织理论等技术和理论于一体的集成系统，随各种技术和理论的发 展而发展。基于m u l t i - a g e n t 的g d s s 核心技术是计算机技术、信息技术和人工智能。 为了保证本文研究理论上的前沿性和技术上的先进性，有必要对相关的技术和理论进行 研究。 2 1 网络技术与g d s s 计算机网络是指在地理上分散布置的多台独立计算机通过通信线路互连构成的系 统。根据连网区域的大小，把计算机网络分成局域网和远程网。在信息时代，i n t c m e t 以及采用i n t e m e t 技术的i n t r a n e t 在世界范围内引起了一场信息革命，正改变着组织的行 为方式，i n t e m e t 、i n t r a n c t 和电子商务正改变着企业的行为。g d s s 的支持作用越来越依 赖于通讯和网络技术，以改进和丰富自身的支持功能。在g d s s 中，i n t e r a c t 主要用于支 持企业内的决策制定，对企业外部信息的访问，跨企业、跨行业的各种形式的交流与合 作；企业内部的网络决策支持由i n t r a n e t 实现，它允许人们在企业内用i n t e m e t 工具和程 序进行工作。利用i n t e m e t i n t r a n e t 的w e b 引导和搜索模式，决策成员可以便捷地获取和 共享组织内外部多种形式的信息；通过e m a i l 、b b s 、会议软件和视频会议等系统能方便 地进行正式和非正式的沟通；决策成员利用i n t e m e v i n t r a n e t 可以得到强有力的模型支持， 除了自行开发的模型外，还可使用提供模型和决策支持软件服务的决策网络功能；利用 i n t e m e v i n t r a n e t 可将多个d s s 同组织原有的基础设施和其他信息系统集成起来，大大降 低系统开发费用，并可通过设置防火墙及其它安全措施，保证系统的安全。i n t e m e t i n t r a n e t 为g d s s 的应用提供了一个开放、易用、高效的优秀平台环境，实现任何时间、任何地 点的多人决策驿t , 5 2 , 5 3 1 。 总之，g d s s 需要在分布式环境下进行信息集成、模型调用、知识共享、通讯与台 1 2 坐查登垫查堂堡圭堂垒堕苎 ! 董王坚! 坠垒壁! ! 塑鱼里! ! 堡：垒垫查堡堕 作，网络环境下的g d s s 使企业在分散的信息基础上进行决策成为可能。 2 2 传统人工智能与g d s s 2 2 1 人工智能方法在g d s s 中的运用 在群体决策中由于管理者在很大程度上依靠相关的领域知识、专家意见及自己的信 念、经验、判断和专长，利用一定的知识和推理规则来进行决策，如思想的产生、目标 的确定、方法的评价、假设条件的识别及结果表决等。g d s s 存在的主要问题是知识获 取的“瓶颈”，推理的“组合爆炸”以及自然语言处理系统缺乏灵活性和学习功能等，使 决策支持能力受到极大的限制。尤其在企业经营决策过程中，由于企业面临的环境复杂 多变，信息和决策因素的模糊性和不确定性，要求g d s s 具有支持定性分析与定量计算 相结合、支持决策分析和管理评价相结合、帮助分析和思考、处理不确定性和模糊性、 帮助确定决策因素、综合集成不同技术和分析模型的优点等功能，以支持决策者根据一 定的知识和规则并结合自己的经验和判断进行决策。这就需要将g d s s 的优点和人工智 能技术如专家系统、模糊逻辑等系统相结合。以下是对g d s s 中能提供不同支持方法的 各种人工智能技术的说明3 , 5 , 1 4 , 1 6 , 1 7 , 1 8 , 1 9 , 5 4 , 5 5 , 5 6 5 7 , 5 8 , 5 9 , 6 0 , 6 1 1 ： 2 2 1