GDSS中多Agent任务分解和调度算法研究

摘要

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.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1本文研究的背景和意义

1.2本文研究的主要内容

第二章Agent技术简介

2.1单体Agent

2.1.1 Agent定义

2.1.2 Agent的特征

2.1.3 Agent基本结构

2.1.4移动Agent及其特性

2.1.5 Agent形式化表示

2.2多Agent系统

2.2.1多Agent系统定义

2.2.2 MAS组织结构模式

2.3 Agent技术相关研究

第三章基于MAS的群决策系支持系统结构设计

3.1群决策支持系统的功能和结构分析

3.1.1群决策支持系统功能分析

3.1.2群决策支持系统设计思路

3.1.3群决策支持系统结构框架

3.2群决策支持系统结构设计

3.2.1 CSCW通讯平台设计

3.2.2任务系统设计

第四章MAS任务分解和调度算法研究

4.1任务分解

4.1.1任务分解问题的形式化描述

4.1.2解决任务分解问题启发式算法

4.1.3子任务执行时的协调及结果集成

4.2实时任务调度

4.2.1实时任务集中调度算法

4.2.2实时任务分布式调度算法

第五章结束语

参考文献

致 谢