IDSS中基于多Agent的分布式模型组合求解

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本文的研究课题来源于某预研项目“多媒体群体智能决策支持系统平台”,本文在继承传统的智能决策支持系统的模型库技术的基础上,结合系统工程思想以及模型标准化思想、Agent技术和面向对象的思想。完成了IDSS中模型库子系统的设计与构建。 智能决策支持系统为管理者和决策者提供信息,帮助其做出重大决策,以提高决策的科学性,有着越来越广阔的发展前景。为了提高决策水平,在激烈的竞争中求得生存和发展,许多企业都对决策支持系统进行了不同程度的开发。随着信息技术的发展,未来的战争必将变成信息的战争,面对繁多的信息,人脑很难快速的做出正确的判断,这就需要更多的应用IDSS来帮助战场决策人员快速做出正确的决定,从而保证战争的胜利 本文的主要研究内容有: (1) 本文在分析了IDSS结构的基础上,着重研究了模型库部分。模型库是整个IDSS的基础,模型库的设计目前并没有行业规范,本文利用面向对象方法的优点,结合课题设计了一个面向对象的模型库。 (2) 本文采用了模型组合技术,将各个单元模型按照一定的逻辑规则组合起来形成问题求解的组合模型,这既可以降低决策问题的复杂度,便于在分布式环境中并行求解。本文着重分析了模型组合的技术重点和难点问题,提出了参数驱动生成和模型分类生成两种集成方案,并且根据课题需求采用了基于模型分类的模型组合技术。 (3) 在组合模型生成以后,模型链中的参数传递是一个严峻的问题。本文提出了模型参数标准化的思想和具体的动态链接方式。对模型库中已有的模型,通过加外壳的方法,将他们改造为标准化参数的模型。并且根据课题给出了具体的实现方案。 (4) 在智能决策支持系统中,组合模型往往是解决复杂决策问题的有效途径,但无论采用何种模型组合技术,随着模型库模型的增多,模型组合过程中生成的模型链数量都会快速增加,这样势必造成求解速度上的瓶颈。针对这种情况,本文提出了一种基于多Agent的组合模型分布式求解模型,将组合模型求解任务合理分配到网络中的各个协同工作节点,充分利用分柿式技术快速对组合模型实现并行求解,从而提高模型组合求解的效率和整个IDSS的效率。
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