随着全球经济的不断发展,我国与世界各国的贸易往来持续增加,港口成为我国对外贸易的重要门户,是国民经济稳定发展的保证。经济快速发展、人民生活水平日益提升、人民消费观念逐渐改变,商品车消费市场在我国发展迅速,对港口商品车作业提出了挑战。因此拓展服务功能和提高服务质量,最大限度地满足客户的要求,减少中间环节,提高作业效率,对于港口商品车物流起着十分重要的作用。本文根据港口商品车业作业的实际情况,分析港口商品车业务存在的瓶颈问题,结合Multi-Agent理论中协作性、自主性等特点,为提高港口商品车作业效率,构建了基于Multi-Agent的港口商品车信息平台。本文首先对现有的港口商品车业务流程进行分析和总结,指出现有业务流程问题并明确信息平台的主要任务；第二,详细分析港口商品车业务,并提出信息平台模式下的优化作业流程；第三,依据Multi-Agent系统相关理论,从优化的流程中分析抽取Agent模型,例如：订舱管理Agent、舱位管理Agent等,并详细描述各个Agent在系统中实现的功能和Agent之间相互协调的方式；第四,在信息平台模式下,借助神经网络算法及Matlab工具构造港口商品车库存量预测模型,并分析其有效性；最后,实现基于Multi-Agent的港口商品车信息平台及其预测模型,同时也对系统的部署进行了分析。将Multi-Agent理论引入港口商品车信息平台对于全面提高港口商品车作业效率,促进港口商品车协同物流的发展具有现实意义。本文研究的目的在于构建港口商品车信息平台,为实现港口商品车协同物流提出基本的研究思路。