企业决策是企业管理的核心，现代企业面对极其激烈的市场竞争，如何做出富有远见的谋略，做出正确的决策，是关系到企业能否取得成功的关键。自从二十世纪七十年代以来，人们将决策支持系统(DSS)应用于企业中，已经取得了一定的发展，但仍然不能满足企业的要求。究其原因：一方面是目前的决策支持系统虽然功能强大，但是智能化程度不高；另一方面，在现代市场经济条件下，随着经济的发展及科学技术的进步，企业面临的是一个日益复杂和不断变化的环境，企业的决策问题也变得越来越复杂，由以往的单一目标决策问题转向具有多层次、多属性的多目标评价指标体系的多目标决策问题，其涉及到多种专业知识，存在大量定性的、非结构化的信息，需要依靠多目标决策方法才能很好的解决。这就给决策系统带来了一定的困难。针对决策支持系统面临的困难，本文首先研究了DSS的结构，并将Agent技术引入其中，提出了基于Agent的多目标决策系统的体系结构。并对其中的关键Agent进行了详细的设计。论文中作者重点研究了模型的自动选择与组合。将模型的组合分为模型管理Agent内部组合和模型管理Agent之间的模型组合，并提出了组合算法。然后，在研究了多目标理论的基础上，作者重点讨论了层次分析法和理想点法，并设计了由层次分析法确定权重的理想点法。最后，选择了“新产品开发”这一应用领域，构建了一个基于Agent的多目标决策系统的原型。系统由数据库、模型库、方法库和知识库来构成，各库中的信息由关系型数据库SQL Server 2000来管理，并采用ADO技术来访问各库中的数据。系统由七个Agent构成，采用VC++6．0来实现。从系统的运行情况可以看出，系统的智能性明显提高。