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移动Agent及语义相似度计算在智能决策中的研究与应用

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图表清单

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 Agent概述

1.2.1 Agent的概念及特性

1.2.2 Agent的结构分类

1.2.3 移动Agent

1.3 本体概念及其应用

1.3.1 本体概念

1.3.2 本体的应用

1.4 多Agent技术在决策支持中的研究现状及主要问题

1.4.1 智能决策支持系统及其发展

1.4.2 基于多Agent技术的决策支持系统研究现状

1.4.3 目前存在的主要问题

1.5 本文的主要内容和组织结构

1.5.1 本文的主要内容

1.5.2 本文的组织结构

第二章 移动Agent智能决策支持系统总体框架设计

2.1 系统需求分析

2.2 系统框架设计

2.3 系统关键技术

2.3.1 本体知识库及语义相似度计算

2.3.2 基于对象池技术的移动Agent对象管理

2.4 系统流程设计

2.5 系统特点

2.6 本章小结

第三章 本体知识库及语义相似度算法设计

3.1 基于本体的知识库技术

3.1.1 基于本体的领域知识表示

3.1.2 领域本体在知识库中的构建及应用

3.2 基于本体的语义相似度计算

3.2.1 传统的本体语义相似度算法

3.2.2 本体语义相似度算法改进

3.3 实验分析

3.4 本章小结

第四章 基于对象池技术的移动Agent对象管理

4.1 基于移动Agent的对象池技术

4.1.1 移动Agent对象池基本思想

4.1.2 移动Agent对象池定义

4.1.3 移动Agent对象的结构描述

4.2 移动Agent Server处理移动Agent对象请求算法

4.2.1 移动Agent对象的请求处理流程

4.2.2 移动Agent对象请求处理算法的设计

4.3 移动Agent对象生命周期管理

4.4 本章小结

第五章 系统实现与应用

5.1 项目背景

5.2 系统开发环境

5.2.1 Aglet开发平台

5.2.2 运行环境

5.3 系统实现

5.3.1 基于本体的知识库模型设计

5.3.2 Agent功能模型设计

5.3.3 移动Agent对象管理的实现

5.4 系统应用实例

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文

攻读硕士学位期间参加的项目

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摘要

随着经济全球化进程的突飞猛进,集团型企业越来越多。为了在激烈的市场竞争中保持高速发展,企业必须要在日常经营中将分布在不同地域的成员企业的信息集成起来进行统一决策。传统的基于静态Agent的集中式智能决策支持系统已经无法满足集团型企业的决策需求,如何更全面地收集各成员企业与决策需求相关的数据信息,成为目前企业作出正确决策迫切需要解决的问题。为满足集团型企业的决策需求,本文将移动Agent及基于本体的语义相似度计算引入到智能决策支持系统中。
   论文首先分析了现有Agent技术在决策支持系统中的研究现状及存在的主要问题,并根据当前集团型企业对决策支持系统的需求,给出了基于移动Agent及语义相似度计算的智能决策支持系统框架结构。详细阐述了框架结构中的各个组成部分以及系统中的两个关键技术,并介绍了该系统的运行流程。文中深入研究了本体知识库中的语义相似度计算,介绍了领域本体的知识表示及本体知识库的构建过程,重点改进了一种基于本体的语义相似度算法,实现了对决策支持获取数据信息的语义扩展。在数据获取方面,重点研究了基于对象池技术的移动Agent对象管理。给出了移动Agent对象池的形式化定义,研究了决策任务类型与移动Agent对象之间的关系,设计了对象池中的对象,并提出了基于对象池技术的移动Agent对象管理方法。
   最后,实现了移动Agent技术及语义相似度计算在智能决策支持中的应用,并将系统初步应用到某海运公司海运管理决策支持系统中。应用结果表明,决策分析的效率以及决策结果的准确性都有明显的提高,为集团领导层的决策提供了强有力的支持。

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