论文部分内容阅读
随着社会和经济的迅猛发展,个人决策支持系统(Personal Decision Support System,PDSS)已明显无法满足人们对于关系到长远发展重大问题的决策需要,尤其是在较大型的企业组织中,各种决策——特别是高层战略决策对公司的发展产生重大影响,设计和构建一种新决策支持系统—群决策支持系统已成当务之需.近几年来,随着群决策支持系统的支持技术—计算机支持协同工作(Computer Supported Coperative Work,CSCW)和Agent技术的日趋成熟,群决策支持系统(Group Decision Support System,GDSS)也初见端倪.该文主要研究Agent技术在GDSS中的应用.重点研究了如下内容:1、对Agent技术整体作简要介绍.其中包括单体Agent和多Agent系统(Multi-Agents Systems,MAS)技术以及近年来Agent技术方面的相关研究.在单体Agent中,主要从Agent的定义、特征、结构、形式化表达等方面加以介绍,而对于MAS则从定义、结构模式等方面加以阐述.在阐述MAS结构模式时,从三种结构视图来说明.2、对GDSS体系结构进行设计.在决策支持系统(Decision Support System,DSS)及智能决策支持系统的基础之上,没有对GDSS整体进行设计,而是对支持其群体通讯的CSCW通讯平台和群体任务处理的任务系统加以设计,并在此过程中辅以图、程序等进行说明.在对CSCW通讯平台进行设计时,主要从框架、结构、详细设计等角度来论述,而对任务处理系统,则主要从任务处理流程式、设计思路、详细设计等方面来阐述.3、该文就任务系统设计中一些关键性技术作深入的探讨.其中包括用户任务形式化、任务分解、任务调度和子任务执行结果集成等一系列算法.在任务调度算法中,又依据实际的应用,提出了两个任务调度算法,即实时任务集中式调度算法和实时任务分布式调度算法.虽然该文的研究还有一些不足之处,但可以肯定的是,将CSCW群体协同工作的思想和Agent技术纳入到DSS中,这种独特的研究方法对GDSS的建立和发展具有重要的理论意义和指导价值.而文中一些重要算法对分布式任务处理系统——特别是分布式实时任务处理系统具有重要意义.