硕士论文-基于移动Agent技术的GDSS共享决策空间的研究.pdf

上海大学 硕士学位论文 基于移动Agent技术的GDSS共享决策空间的研究与应用 姓名 周洋鸥 申请学位级别 硕士 专业 计算机软件与理论 指导教师 陈毛狗 20050201 海大学硕士学位论文 摘要 共享决策空间是群体决策支持系统 G D S S 的重要组成部件 通过共享决策 空间 分布在不同地方的 来自不同领域的 具有不同知识背景的决策者可以集 中在一起共同参与决策 国内外G D S S 的研究者对G D S S 框架的研究都非常重视 但是对G D S S 共享决策空间的研究重视不足 目前G D S S 共享决策空问还存在许多 问题 主要表现在 无论G D S S 框架采用B S 或C S 结构 共享决策空间都是位 于服务器一端 由此造成了系统性能上的瓶颈 由于没有考虑到G D S S 事务处理 的特点 采用传统并发技术实现的共享决策空间 在事务处理上效率低下 由于 所采用的共享决策空间技术上的限制 G D S S 的通用性 复用性很差 这些问题 极大地制约了G D S S 的推广和发展 针对以上问题 本文将移动A g e n t 技术引入到G D S S 中 提出了一种基于移 动A g e n t 技术的G D S S 共享决策空间模型 同时还提出了一种分布式事务并发处 理算法 依赖等待算法 移动A g e n t 技术的引入为G D S S 的发展带来了技术上的革命 把模型交给数 据 改变了以往的 把数据交给模型 的传统设计思想 以模型的移动代替了数 据的移动 为G D S S 的数据共享提供了一种全新的解决方案 在本文提出的基于 移动A g e n t 技术的G D S S 共享决策空间中人机对话部件 数据部件 模型部件 事务处理部件都是从移动A g e n t 技术的角度去设计和实现的 由于移动A g e n t 技术的引入 该共享决策空间不仅具有较强的应变能力 很强的健壮性和容错能 力而且能较大地减轻网络上的数据流量 本文首次提出了用于G D S S 并行事务处理的依赖等待算法 该算法在移动 A g e n t 技术架构的基础上 针对G D S S 事务处理的 分布式 低并发 的特点 利用以对事务的控制为中心的数据共享方式 取代了传统的以对数据的控制为中 心的数据共享方式 提高了群体决策支持系统中事务处理的并发执行程度 进而 提高了G D S S 决策的效率 文中的资产评估G D S S 是本文提出的共享决策空间技术在实践上的应用与体 现 它的实现 有力地证明了本文提出的基于移动A g e n t 技术的G D S S 共享决策空 问理论在实践中的实际可行性 文中详细介绍了系统开发的设计思想 系统架构 编码实现以及系统的主要功能与特点 关键词 群体决策支持系统 共享决策空间 移动A g e n t 依赖等待算法 V J 一海大学硕士学位论文 A b s t r a c t D M S S D e c i s i o n m a k i n gs h a r e ds p a c e i So n e o f t h em o s ti m p o r t a n tc o m p o n e n t s o fG 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 T h ed e c i s i o n m a k e rw i t hd i l y e r e n t k n o w l e d g eb a c k g r o u n d w h oc o m ef r o md i f f e r e n tp l a c e s c a n j o i nt h ed e c i s i o n m a k i n g t o g e t h e rt h r o u g ht h es h a r e ds p a c e N a t i v ea n df o r e i g nr e s e a r c h e r so fG D S S h a v ep a i d m u c ha t t e n t i o nt ot h es t r u c t u r eo fG D S S b u tr e s e a r c ho nt h eD M S Si Ss h o r t f o r e x a m p l e n om a t t e rt h es t r u c t u r eo fG D S S i SB So rC S t h eD M S Si sa l w a y sp l a c e d o n 恤es e r v e rs i d e S Ot h eb o t t l e n e c ki Sa p p e a r e d w i t h o u tc o n s i d e r i n go f t h e c h a r a c t e r i s t i co f t h et r a n s a c t i o np r o c e s s i n gi nG D S S t h eD M S Sc r e a t e di nt r a d i t i o n a l w a yi Sl O We m c i e n t w i t ht h el i m i t m i o no fi t sD M S S G D S Si Sh a r dt or e u s e A l lt h e s e p r o b l e m sh a v el i m i t e dt h es p r e a d i n ga n dd e v e l o p i n go f G D S S B a s e do nt l l et e c h n i q u eo f m o b i l ea g e n t t h ea r t i c l eb r i n g sf o r w a r dan e ws t r u c t u r e f o rD M S S I ta l s ob r i n g sf o r w a r dan e wa r i t h m e t i c a r i t h m e t i co f d e p e n d i n g w a i t i n g T h ei n t r o d u c t i o no ft h et e c h n i q u eo fm o b i l ea g e n t b r i n g sar e v o l u t i o no n d e v e l o p i n go fG D S S P a s sm o d e lt od a t a c h a n g e st h et r a d i t i o n a ld e s i g ni d e a P a s s d a t at om o d e l i tp r o v i d e san e ws o l v i n gb l u ep r i n tf o rd a t a s h a r i n gi nG D S S I nt h e D M S Sw i t ht h et e c h n i q u eo fm o b i l ea g e n t 也ep a r t so fd a t a m o d e l t r a n s a c t i o n p r o c e s s i n ga n dd i a l o gb e t w e e np e r s o na n dm a c h i n e a r ea l ld e s i g n e da n dr e a l i z e db y t h et e c h n i q u eo fm o b i l ea g e n t B e c a u s eo ft h ei n t r o d u c t i o no fm o b i l ea g e n t t h e D M S Si sr o b u s t i tc a nm e e ta j le m e r g e n c y t o l e r a t em i s t a k e s a n di tc a nr e d u c et h e f l u xo f n e t w o r k T h ea r t i c l eb r i n g sf o r w a r dt h ea r i t h m e t i co f d e p e n d i n g w a i t i n gf o rt h ep a r a l l e l t r a n s a c t i o np r o c e s s i n go fG D S Sa tt h ef i r s tt i m e F a c e dw i t ht h ec h a r a c t e r i s t i co f G D S S St r a n s a c t i o np r o c e s s i n gj D i s t r i b u t e L o wp a r a l l e l t h ea r i t h m e t i ct a k e st h e t r a n s a c t i o ni n s t e a do f t h ed a t aa st h ec e n t e ro f d a t a s h a r i n g B yt h i sw a y t h e a r i t h m e t i ce n h a n c e st h ea b i l i t yo f t h eG D S S St r a n s a c t i o np r o c e s s i n g a n dm a k e st h e G D S Sm o r ee 币c i e n t T h eG D S Sf o ra s s e te v a l u a t i n gi nt h ea r t i c l ei St h ea p p l i c a t i o na n de m b o d i m e n to f t h et e c h n i q u eo f t h eD M S S I tp r o v e st h a tt h eD M S St h e o r yi Se x e c u t a b l e 曩1 ea t t i c l e l i s t st h ed e s i g nt h i n k i n go f t h es y s t e m s t r u c t u r eo f t h es y s t e m c o d ef o rt h es y s t e m a n dt h em a i nc h a r a c t e ro f t h es y s t e m K e y w o r d s G r o u pD e c i s i o nS u p p o r tS y s t e m G D S S D e c i s i o n m a k i n gS h a r e d S p a c e M o b i l eA g e n t A r i t h m e t i co f D e p e n d i n g w a i t i n g 原创性声明 本人声明 所呈交的论文足本人在导师指导下进行的研究工作 除了文中特别加以标注和致谢的地方外 论文中不包含其他人已发表 或撰写过的研究成果 参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何 贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意 签名 酗呜日期2 堕 三 竺 本论文使用授权说明 本人完全了解上海大学有关保留 使用学位论文的规定 即 学校有权保留论文及送交论文复印件 允许论文被查阅和借阅 学校 可以公布论文的全部或部分内容 保密的论文在解密后应遵守此规定 签名 I 虱迸呜导师签名 落生 耄壶 日期 型 生 I l 上海人学硕士学位论文 第一章绪论 世界己步入信息时代 信息革命将对人类社会各个领域产生重大影响 这 将是一股不可逆转的潮流 1 信息时代的各种组织中 由于环境和问题本身的 复杂性 决策及其相关的一切活动主要是以群体方式进行的 为了高效率和正确 地做出决策 协调群体间的各项活动和以集体的智慧来创造性地解决问题 决策 者们迫切需要有好的支持系统来辅助他们进行群体决策 另外 随着现代通讯技 术 计算机技术和群体决策理论的发展日新月异 群体决策支持系统 G D S S 应 运而生 1 1 研究背景 随着现代科学技术的飞速发展 企业结构发生了重大变革 决策更趋于团 队化 即企业内群体决策 委员会决策更为普遍 由于信息量 信息复杂性的迅 速增加 信息处理工作已非少数几个人所能完成 现代企业组织逐渐向基于知识 的组织转变 即依赖各个领域的专家 他们拥有某个较窄领域的专门知识和问题 处理能力 并利用自己的知识获取 综合和传播有关的信息 而由这些专家组成 的决策团队是处理具有突发性和结构不良的非程序化决策的重要保证 群体决策支持系统 G D S S 的市场需求越来越大 但是作为一个新生的领 域 关于群体决策支持系统的技术并不是很成熟 在很多方面还有待于进一步研 究 2 3 G D S S 正朝着 分布式 智能化 的方向发展 G D S S 已经经历过两个发展阶 段 目前 F 处于第三和第四个发展阶段 第一阶段 1 9 8 1 1 9 8 9 提出G D S S 的 概念 主要用于支持面对面的小群体决策 第二阶段 1 9 8 9 1 9 9 2 G D S S 发展为 能够支持各种大群体的决策活动 并相应地开发出各种会议系统 第三阶段 1 9 9 3 一至今 在概念和应用上 G D S S 在这段时期都取得了突破性的发展 主 要体现在G D S S 与人工智能的结合 第四阶段 1 9 9 5 一至今 G D S S 与互联网络技 术的结合 互联网络技术的进步推动了G D S S 的发展 本文实现的G D S S 的共享决 策空间由于采用了移动A g e n t 技术 它同时具有了 分布式 智能化 的特点 廉价而高效 是未来G D S S 发展的必然趋势 直到1 9 9 5 年 企业开发G D S S 都是一项价值不菲的投资 因为不仅要购买G D S S 软件 而且要建造专用的电子 会议室 整个成本超过3 0 万美元 昂贵的开发 部署费用严重地制约了G D S S 的推广应用 随着G D S S 开发 构建费用的降低 G D S S 的普及率必将得到大幅提 升 本文提出的G D S S 的共享决策空间技术为G D S S 提供了一个优秀的数据共享平 上海大学硕士学位论文 台 采用该平台可以充分地利用 维护和管理企业现有的网络资源 大幅度地削 减G D S S 开发 构建费用 漫长的开发周期曾经严重阻碍了G D S S 的发展 移动A g e n t 技术的实现奠定 了G D S S 快速开发 的基础 G D S S 一般是面向某一领域 为解决某一类问题而 设计的 由于G D S S 本身和所要解决的问题的复杂性 使得G D S S 的通用性很差 由此直接导致了G D S S 的开发周期很长 移动A g e n t 具有天生的 智能化 移动 性 和 跨平台 的特点 采用移动A g e n t 技术开发的模型可以方便地在不同的 操作系统上移动和执行 移动A g e n t 的这些特点 使得本文实现的G D S S 的共享 决策空间可以充分利用企业现有的软 硬件资源 加快G D S S 的开发速度 随着计算机技术的日新月异 G D S S 也在不断的发展 年轻的G D S S 正在逐 步走向成熟 1 2 国内外研究现状 关于群体决策支持系统的研究 已经过去了二十年 无论是研究还是应用 群体决策支持系统都己经有了长足的进步 3 在许多大学里 都设立了群体决 策支持系统的实验室 在实验室和各种软件组成的决策空问环境中 许多群体决 策支持系统的研究都取得了很大的进展 群体决策支持系统也进入了商业 政府 部门 各种组织 军队等 并在其中发挥着巨大的作用 在过去的十年中 G D S S 研究者进行了大量的试验 他们彻底地分析了群体决策支持系统所扮演的角色和 在小组工作中的作用 希望能够深入理解群体决策支持系统 许多研究正在通过 加入智能因素 使群体决策支持系统具有人工智能 这是群体决策支持系统将来 的一个发展方向 然而 始终有很多的问题正困扰着群体决策支持系统的建立和使用 首先 许多人把群体决策支持系统混淆为电子会议或者电视会议 其实 这只是群体决 策支持系统的一部分 相对而言 群体决策支持系统能为用户提供的多得多 第 二 现在 绝大多数的群体决策支持系统能为决策者提供的形成 分析 解决问 题的模型和方法是相当简单的 而且还受数量的限制 远未达到用户的需要 第 三 传统的群体决策支持系统是建立在紧密的关系上的 这些关系有着具体的应 用背景 这使群体决策支持系统在工作领域受到了很严格的限制 尽管付出了巨 大的努力 后台和决策者之间的交互仍然不够友好 至少没有期望的好 最后 所有的群体决策支持系统的体系结构都不够公开 这使得其它的信息技术和工具 很难集成在它上面 简单来说 无论是研究还是应用 群体决策支持系统现在仍 处在原始阶段 尤其在分布式系统的数据共享方面 在需求和现实之间 仍有很 长的路要走 上海大学硕上学位论文 对于群体决策支持系统的研究 国内外的G D S S 研究者都在进行积极的尝试 在国外已有不少商业化的软件产品 如L o t u sD o m i n o N o t e s N e t s c a p e C o m m u n i c a t o r 等 在国内也出现了不少研究成果 如同济大学经济与管理学院 所作的基于I n t e r n e t 的分布式G D S S 的研究 并把研究成果应用于网上博士论文 的答辩的实践中 电子政务决策支持研究所预计通过三年的数据库和模型库建设 形成一个功能齐备的分布式电子政务决策支持系统 E G D S S 等 本文结合了计算机技术 G D S S 技术发展的新趋势 提出了利用移动A g e n t 技术构建G D S S 共享决策空间的设计模式与解决方案 不仅为G D S S 提供了一个高 效的数据共享平台而且可以显著地缩短G D S S 的开发周期 减少G D S S 的开发费用 移动A g e n t 技术是为解决复杂 动态 分布式智能应用而提出的一种全新的 计算手段 是计算机软件技术的又一次深刻变革 近年来 移动A g e n t 技术无论 在理论研究还是在实际应用中都取得了很大的进步 人们开始对移动A g e n t 有了 一个较为清晰的认识 并随之产生了一些成熟的移动A g e n t 开发平台 A g l e t 就 是其中的一个典型代表 它的出现极大地推动了移动A g e n t 的应用范围 目前移动A g e n t 技术主要应用在分布式计算领域 将移动A g e n t 技术使用于 数据共享领域 并使用它来构建G D S S 共享决策空间是本文所进行的一项有益的 尝试 在国内外的参考文献中还不多见 1 3 本文研究的目的和意义 本文实现的基于移动A g e n t 技术的G D S S 共享决策空间需要解决的主要问题 是G D S S 中的数据共享问题 本文的目的就是为G D S S 提供一个高效的 智能化的 通用的数据共享平台 该平台的实现 不仅使得G D S S 可以方便地在不同的操作 系统间共享数据 而且可以显著地缩短G D S S 的开发周期 减少G D S S 的开发费用 本文所作的工作其意义具体体现在以下几个方面 l 移动A g e n t 技术的引入为G D S S 的发展带来了技术上的革命 把模型交 给数据 改变了以往的 把数据交给模型 的传统设计思想 以模型的移动代替 了数据的移动 为G D S S 的数据共享提供了一种全新的解决方案 移动A g e n t 技 术为G D S S 中某些问题的解决提供了新的方法 新的思路 它突破了传统的G D S S 的设计模式 简化了G D S S 软件的开发过程 2 移动A g e n t 技术的引入不仅仅是提供了新的数据共享方式 同时它还保 证了G D S S 具有极强的健壮性 由于移动A g e n t 的异地执行 异步执行的特点 使得利用本文技术实现的G D S S 不仅耗费网络流量少 而且可以运行在不稳定的 网络之上 3 依赖等待算法提高了G D S S 决策的效率 依赖等待算法是本文在移动A g e n t r 海k 学砸I 学位论业 技术架构的基础上 专r J 针对群体决策支持系统事务处理的特点 而提出来的并 行事务处理算法 该算法针对群体决策支持系统事务处理的 分布式 低并发 特点 利用以对事务的控制为L L l 心的数据共享方式 取代了传统的以对数据的控 制为中心的数据共享方式 提高了群体决策支持系统中事务处理的并发执行程 度 提高了G D S S 决策的效率 同时 该算法对其它具有 分布式 低并发 特 征的系统的事务处理也具有实际的指导意义 4 本文实现的G D S S 共享决策空问技术不仅为G D S S 提供了一个高效的数据 共享平台而且可以显著地缩短G D S S 的开发周期 减少G D S S 的开发费用 移动 A g e n t 具有天生的 智能化 移动性 和 跨平台 的特点 采用移动A g e n t 技 术开发的模型可以方便地在不I 刊的操作系统上移动和执行 移动A g e n t 的这些特 点使得本文实现的G D S S 的共享决策空间可以充分利用企业现有的软 硬件资源 加快了G D S S 的川发速度 减少丁G D S S 的开发费用 随着G D S S 开发速度的加快 开发费用的减少 G D S S 将不断得到普及 5 本文实现的数据共享技术对于其它分布式系统也具有值得借鉴的地方 共亨决箕空间是计算机支持协同工作 C S C W 的主要研究内容 G D S S 作为C S C W 的一个重要分支 本文实现的G D S S 共享决策空间的技术对于其它C S C W 领域的数 据共享具有极强的指导意义 6 资产评估G D S S 为其它G D S s 的开发和设计提供了有益的探索 文中的资 产评估G D S S 是一个利用本文技术实现的G D S S 它从实践上证明了本文所提出来 的基于移动A g e n t 技术的G D S S 的共享决策空间理论的实际可行性 资产评估 G D S S 首次将移动A g e n t 技术引入到G D S S 中来 为G D S S 的开发提供了一个有益 的探索 1 4 本文的主要工作 本文首先回顾了G D S S 的发展历程 并在此基础上分析了当前G D S S 领域所面 临的问题 针对问题 本文在对移动A g e n t 技术进行深入研究的基础上提出了基 于移动A g e n t 技术的G D S S 共享决策空间的框架模型及其设计方案 并将此方案 应用于资产评估G D S S 的实际设计开发中 实现了此方案的设计思想 为建立通 用的G D S S 共享决策空间进行了有益的探索 本文首次提出了一种基于G D S S 事务 处理特点的并行事务处理算法 依赖等待算法 文中详细介绍了该算法的概 念 设计思想 和具体实现 念 设计思想 和具体实现 l 海大学硕 学位论文 第二章群体决策支持系统及其面临的问题 本章在研究了G D S S 的基本概念 类型 组成以及G D S S 发展历史的基础上 分析了G D S S 面临的问题 为本文的基于移动A g e n t 技术的G D S S 共享决策空间的 设计和实现奠定了G D S S 方面的理论基础 2 1G D S S 的基本概念 群体决策支持系统 G r o u pD e c i s i o nS u p p o r tS y s t e m 是将通讯技术 计算 机技术和群体决策理论有效结合起来 以支持具有共同目标的决策群体求解半结 构化和非结构化问题的集成化 交互式的计算机信息系统 4 决策支持系统 D S S 是模型库系统 数据库系统 知识推理系统和人机交 互系统四者的有机结合体 群体决策支持系统 G D S S 则是在多个D S S 和多个决 策者的基础上进行集成的结果 因此可以得到这样的结构图 图2 1G D S S 结构图 群体决策支持系统 G D S S 从D S S 发展而来 通过决策过程中参与者的增加 使得信息的来源更加广泛 通过大家的交流 磋商 讨论而有效地避免了个体决 策的片面性和可能出现的独断专行等弊端 群体决策是决策活动中普遍存在的一种形式 许多重大问题都需要群体决 策 大到国家机构为重大国家事务做出决策 小至企事业单位或团体发展战略的 制定 都无一例外 这些群体的决策过程往往是 根据已有的材料 根据群体成 员各自的经验和智慧 通过一定的议程 如会议等 集中多数人的正确意见 做出决策 群体决策相对于个人决策要复杂得多 群体决策是一个涉及不同的个体 时间 地点 通信方式及个人偏好和其它 I 海大学倾十学位论文 技术的复杂组合 其运行方式与社会制度及文化有着十分密切的关系 5 社会发展的高节奏 信息的瞬变和通信技术的发展 群体决策的形成愈来愈 迅速 手工作业和一组人面对面的开会进行决策的方式越来越困难和低效 G D S S 的目的就在于超越时空限制 为群体决策人员提供工作环境 并力图 提供一种系统方法 有组织地指导信息交流 议事日程 讨论形式 决议内容等 从而提高群体决策的效能 2 2G D S S 的基本类型 G D S S 的类型一般分为如下四种 3 1 决策室 2 局域决策网 3 虚拟会议 4 远程决策网 1 决策室 D e c i s i o nR o o m 图2 2 决策室 与传统意义的电子会议室相当 决策参与者集中到一间支持群体决策的特殊 会议室 通过特殊的终端或节点 参与决策过程 在这种环境下的决策过程都有 一定的时间限制 2 局域决策网 L o c a lD e c i s i o nN e t w o r k 图2 3 局域决策网 上海人学硕士学位论文 G D S S 的参与者没有地域的限制 只要局域网上的中央处理器存储有公共的 G D S S 软件和数据库 参与者就可以通过局域网进行成员间以及成员与中央处理 机之问的通信 多位决策者在近距离内的不同的房间 一般是自己的办公室 里定时或不定 时做群体决策时 G D S S 可建立计算机局域网 网上各位决策者通过连网的计算 机站点进行通信 相互交流 共享存于网络服务器或中央处理机的公共决策资源 在某种规程的控制下实现群体决策 主要优点是可克服定时决策的限制 决策者 可在决策周期内分散地参与决策 3 虚拟会议 也称传真会议 T e l e c o n f e r e n c i n g 图2 4 虚拟会议 主要针对决策成员在地理上分散 但在必要时可集中决策的群体 在这种情 况下 两个或两个以上的决策室通过视频和通信连接在一起 其方法与决策室相 同 而且使用了传真会议 利用计算机网络通信技术 使分散在各地的决策者在某一时间内能以不见面 的方式进行集中决策 在实质上与决策室相同 它的优点是能克服空间距离的限 制 4 远程决策网 R e m o t eD e c i s i o nN e t w o r k i n g 图2 5 远程决策网 主要针对需要定期在一起作决策而又不能会面的决策成员 地理上分散的决 策成员通过远程 决策站 之间的持续通信 完成决策的制定 远程决策网充分利用广域网等信息技术来支持群体决策 它综合了局域决策 网与虚拟会议的优点 可使决策参与者异时异地共同对同一问题做出决策 海大学倾上学位论文 上面四种类型的G D S S 第一种 决策室 属于集中型的G D S S 而后三种 局 域决策网 虚拟会议 远程决策网 属于分散型的G D S S 2 3G D S S 的发展历史 G D S S 已经经历过两个发展阶段 目前正处于第三和第四个发展阶段 2 1 第一个阶段 1 9 8 1 1 9 8 9 这一阶段提出了G D S S 的概念 这个时期的G D S S 主要用于支持面对面的小群 体决策 参与群体决策的人集中在一个决策室内 在这个时期 H u b e r D e s a n c t i s 和G a l l u p e 等发表了关于G D S S 的描述性文章 K r a e m e H u b e r D e s a n c t i S 和 G a l l u p e 等发表了G D S S 调查报告和研究活动 G r a y 和G a l l u p e 等先后发表了他 们的实验结果 这个阶段开发的有代表性的系统有A r i z o n a 大学的P L E X S Y S M i n n e s o t a 大学的S A M M 和X e r o xP A R C 的C o l a h 2 第二阶段 1 9 8 9 1 9 9 2 这一时期是G D S S 飞速发展的时期 在功能和概念上G D S S 由支持小群体决策 发展为支持各种大群体的决策活动 并相应地开发出各种会议系统 这一时期产 生了许多有代表性的系统 如A r i z o n a 大学的E M S N e wY o r k 州立大学的决策会 议系统 美国陆军系统开发的V i d e oC o n f e r e n c eS y s t e m 以及加拿大T o i o n t o 大学的C a p t u r eL a b 等 3 第三阶段 1 9 9 3 一至今 这一时期是G D S S 在应用和概念上的突破时期 这一时期的主要特征是在 G D S S 的开发过程中融入了人工智能的因素 在这一阶段 S h a w 和F o x 提出了一 个基于A g e n t 框架的G D S S 并研制出了两个实验性系统 一个是用于市场 生 产及采购三方合作对策的N E S T 另一个是用于平行设计的分布式问题求解系统 D e s i g nF u s i o n M i l a mA i k e n 提出了基于神经元网络多层表示的G D S S 研究模型 G D S S 与A I 相结合使G D S S 的功能延伸到新的境界 实现D G 所描述的G D S S 功能 水平的第三个层次 群体决策过程在专家知识的指导下自动进行 而且范围更 广泛 4 第四阶段 1 9 9 5 一至今 这一阶段正值互联网技术高速发展的阶段 G D S S 与互联网络技术的相结合 使得丌发基于W e b 的G D S S 成为研究的热点 互联网络技术的进步推动了G D S S 的发展 这一时期有代表性的G D S S 软件有 T C B W o r k s L o t u sD o m i n o N o t e s N e t s c a p eC o m m u n i c a t o r B r a i nW e b I n t e r A c t i o n 等 第三阶段与第四阶段并不是严格划分的 而是G D S S 在两个方向的发展 而 且近年来G D S S 的发展与互联网技术 人工智能技术的发展有不断融合的趋势 晦人学硼 1 学位论义 G D S S 未来的发展方向表现在如下几个方面 1 G D S 与多媒体技术相结合 形成多媒体群体决策支持系统 优点 决策者交互 通信 使用较为便利 直观等 2 G D S S 与人工智能技术相结合 形成智能化群体决策支持系统 优点 可以处理知识 进行推理 进行非结构化或半结构化决策等 特点 结构上增加了知识库 推理机等 3 在I n t e r n e t I n t r a n e t 环境下 体系结构朝着分布 分层 并行的三 层结构方向发展 6 为了满足虚拟企业敏捷度要求并符合合作企业高度自治的 特点 系统应具有较强的模型重组能力 并且各个决策单元可以独立工作 也可 在求解过程中动念组合 系统的知识子系统可对整个系统进行协调 管理 控制 和冲突消解 整个系统具有良好的可扩充性 可修改性 4 随着决策环境的越趋复杂 一方面需进一步提高G D S S 本身的智能 另 一方面人机合作和人人交流将是进行系统开发的重点 并且在一定时期内 重点 应将G D S S 的基于逻辑和符号处理的理性决策能力与人类的直觉决策能力相融 合 充分发挥人机各自优势来解决复杂决策问题 2 4G D S S 的结构 G D S S 在计算机网络的基础上 由私有D S S 规程库子系统 通信库子系统 共享的数据库 模型库及方法库 公共显示设备等部件组成 7 见下图 图2 6G D S S 的组成 由图2 6 可以看出 G D S S 的组成有自己的一些特点 1 与个人D G S 相比 G D S S 必须建立在一个局域网或广域网上 在构件上增设 L 海大学硕士学位论文 了规程库 通信库 共享的公共数据库 模型库及方法库等 2 G D S S 一般以一定的规程展丌 以J 下式会议或虚拟会议的方式运行 会议 由一个主持人及多个决策者 围绕一个称为 主题 的决策问题 按照某种规程 展丌 3 人机接口 接收决策群体的各种请求 这些请求有主持人关于会议要求与 安排的发布请求 决策者对数据 模型 方法等决策资源的请求等 4 通信库子系统 相当于会议的秘书处 是系统的核心 它存储管理主题信 息 会议进程信息及决策者的往来信息 决策者之间 决策者与公共数据库 模 型库与方法库之间的通信 负责这些信息的收发 沟通 5 公共显示屏信息 由通信库子系统传送至各决策者的节点 6 规程库子系统 存储与管理群体决策支持的运作规则及会议事件流程规则 等 例如 决策者请求的优先级别规则 决策意见发送优先级别规则及各种协调 规则等等 2 5G D S S 的特点 与传统的会议决策或传递式群体决策相比 G D S S 有以下一些特点 1 不受时间与空间的限制 2 能让决策者相互之间便捷地交流信息与共享信息 减少片面性 3 决策者可克服消极的心理影响 无保留地发表自己的意见 4 能集思广益 激发决策者思路 使问题的方案尽可能趋于完美 5 可防止小集体主义及个性对决策结果的影响 6 可提高决策群体成员对决策结果的满意程度和置信度 7 群体越大效果越显著 从理论上讲 G D S S 对群体决策是非常有益的手段 但它涉及的面很广 G D S S 要面对不同风格与偏好的个人 要综合决策科学 人工智能 计算机网络 运筹 学 数据库技术 心理学及行为科学等多种学科的理论 方法与技术 实用系统 研究与开发的难度非常大 目前国内外能投人实际运行的G D S S 还不是很多 2 6G D S S 所面临的问题 G D S S 经过二十多年的发展 已经有了较为广泛的应用 但还是不够成熟 仍 然面临着许多问题 8 i 系统的通用性差 这是由G D S S 的特殊性决定的 G D S S 一般是面向某一领域 为解决某一类问 题而设计的 由于G D S S 本身和所要解决的问题的复杂性 使得G D S S 的通用性很 1 0 t 海大学硕士学位论文 差 2 开发周期长 系统的通用性差直接导致了系统的开发周期变长 G D S S 主要是为某一领域或 某一特定的企业度身量作 不同行业问的决策特点差别很大 不同企业更是拥有 不同的决策环境 所以G D S S 的可复用性很差 每一次开发几乎都是从零开始 很难通过重用现有代码来缩短开发周期 3 系统的功能还不够完善 现在 绝大多数的群体决策支持系统能为决策者提供的形成 分析 解决问 题的模型和方法是相当简单的 而且还受数量的限制 远未达到用户的需要 传 统的群体决策支持系统是建立在紧密的关系上的 这些关系有着具体的应用背 景 这使群体决策支持系统在工作领域受到了很严格的限制 尽管付出了巨大的 努力 后台和决策者之间的交互仍然不够友好 至少没有期望的好 所有的群体 决策支持系统的体系结构都不够公开 这使得其它的信息技术和工具很难集成在 它上面 4 系统的决策效率不高 目前的G D S S 在事务处理上往往采用传统的并行事务处理算法 这些算法都 没有考虑到G D S S 事务处理的特点 在事务的处理上效率不高 本文提出的基于移动A g e n t 技术G D S S 共享决策空间技术 由于移动A g e n t 技术和依赖等待算法的引入 在一定程度上缓解并改善了目前现有的G D S S 存在 的不足 为G D S S 的发展起到了积极的推动作用 E 海大学硕1 学位论文 第三章移动A g e n t 技术探讨 本章首先对移动A g e n t 技术进行了概述 然后重点讨论了基于移动A g e n t 技 术的分布式计算模型 最后介绍了移动A g e n t 技术的开发平台A g l e t 本章的内 容为本文提出的基于移动A g e n t 技术的G D S S 共享决策空间的设计奠定了移动 A g e n t 技术方面的基础 3 1 移动A g e n t 技术概述 随着计算机朝着智能化和网络化的方向发展 移动A g e n t 技术迅速崛起并得 到了广泛应用 9 移动A g e n t 技术是为解决复杂 动态 分布式智能应用而提 出的一种全新的手段 是计算机软件技术的又一次深刻变革 1 0 3 1 1 移动A g e n t 的历史 2 0 世纪9 0 年代初 G e n e r a lM a g i c 公司在推出其商业系统T e l e s c r i p t 时第 一次提出了移动A g e n t 的概念 一个能在异构网络环境中自主地从一台主机迁移 到另一台主机 并可与其它A g e n t 或资源交互的软件实体 移动A g e n t 的思想最早来源于软件A g e n t I I 1 9 7 7 年H e w i t t 在研究 C o n c u r r e n tA c t o rM o d e l 时就首次提出了最初的软件A g e n t 思想 但是直到目 前对软件A g e n t 还没有一个理想的定义 一般认为 软件A g e n t 是运行于动态环 境的 具有高度自治能力的实体 它能够接受其它实体的委托并为之服务 M i c r o s o f t 给软件A g e n t 下的定义是 A g e n t 是受人委托 代表或代替用户行为 其智能性显示或表现在其优良的判断力或合理的思想 使软件A g e n t 能够在整个网络中自由移动 便产生了移动A g e n t 的概念 移 动A g e n t 便是移动的软件A g e n t 它除了具有软件A g e n t 的基本特性 自治性 响应性 主动性和推理性外 还具有移动性 由于移动A g e n t 可以在异构的软 硬件网络环境中自由移动 因此移动A g e n t 能有效地降低分布式计算中的网络负 载 提高网络通信的效率 同时移动A g e n t 还可以动态地适应变化的网络环境 具有很好的安全性和容错能力 1 2 3 1 2 移动A g e n t 的特点 移动A g e n t 具有自治性 响应性 主动性 推理性和移动性 1 4 1 自治性 移动A g e n t 在运行过程中不直接由人或其它主体控制 它能在没有与环境相 上海夫学硕 L 学位论文 互作用的情况下自主执行任务 对自己的行为和内部状态有一定的控制权 自治 性是移动A g e n t 区别于普通软件程序的基本特征 2 响应性 移动A g e n t 能对来自环境的信息做出适当的响应 它能感知所处的环境 并 能通过自己的行为改变环境 3 主动性 传统应用程序接受用户指令被动执行 而移动A g e n t 不仅能对环境变化做出 反应 而且更重要的是能在特定情况下采取主动行为 4 推理性 移动A g e n t 可根据已有的知识和经验 以理性的方式进行推理 移动A g e n t 的智能由三个主要部件来完成 即内部知识库 自适应能力以及基于知识库的推 理能力 5 移动性 移动A g e n t 可以在网络上从一台主机自主地移动到另一台主机 代表用户完 成指定的任务 3 1 3 移动A g e n t 与其它分布式计算模式 移动A g e n t 与传统分布式计算模式有着本质的区别 1 移动A g e n t 不同于远程过程调用 R P C 移动A g e n t 能够不断地从网络中的一个节点移动到另一个节点 而且这种移 动是可以根据自身需要进行选择的 R P C 使用的是客户机 N 务器模式 1 5 请 求程序就是一个客户机 而服务程序就是一个服务器 R P C 的运行机制是 首先 调用过程发送一个调用信息到服务过程 然后等待应答信息 调用过程包括过程 参数 应答信息包括过程结果 在服务器端 过程保持睡眠状态到调用信息的到 达 当一个调用信息到达 服务器获得过程参数 计算结果 发送应答信息 然 后等待下一个调用信息 最后 调用过程接收应答信息 获得过程结果 然后调 用执行继续进行 移动A g e n t 则是直接迁移到异地的节点上 然后自主运行 2 移动A g e n t 不同于一般的进程迁移 进程迁移就是将一个进程从当前位置移动到指定的处理器上 它的基本思想 是在进程执行过程中移动它 使得它在另一个计算机上继续存取它的所有资源并 继续运行 而且不必知道运行进程或任何与其它相互作用的进程的知识就可以启 动进程迁移操作 这意味着迁移是透明的 进程迁移的实现复杂性及对O s 的依 赖性阻碍了进程迁移的广泛使用 尤其是对透明的进程迁移实现 一般来说进程迁移系统不允许进程自己选择什么时候迁移以及迁移到哪里 而移动A g e n t 却可以在任意时刻进行移动 并且可以移动到它想去的任何地方 r 海大学硕 学位论文 3 移动A g e n t 不同于J a v a 语言中的A p p l e t J a v aa p p l e t s 实际上是运行在w e b 页面上的J a v a 程序 1 6 它是一个继承 于j a v a a p p l e t A p p l e t 的J a v a 类 它通过引用被嵌入到H T M L 页面中去 就象 一个图像一样 A p p l e t 和H T M L 的组合 可以建立功能更为强大的动态界面 对 于一些只用来滚动正文和播放动画的A p p l e t 我们可以在一个企业级的应用程 序中利用它来显示和处理来自服务器上的资源或数据 例如 一个A p p l e t 可以 用来浏览和修改数据库中的记录或者控制运行在服务器上的其它应用程序 A p p l e t 只能从服务器向客户机做单方向的移动 而移动A g e n t 却可以在客户 机和服务器之间进行双向移动 3 1 4 移动A g e n t 的体系结构 一般情况下 一个移动A g e n t 系统至少应