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数据仓库是存储供查询和决策分析用的集成化信息仓库。它的数据来源于数据库或其它信息源(如日志文件等)。但是非Agent结构的数据仓库系统还存在着信息集成时网络拥塞、网络信息不容易协调、视图更新不一致等问题。
在研究了Agent的特性和工作原理的基础上,本文提出了一种基于Agent的数据仓库模型。在非Agent结构的数据仓库体系中,增加了两个多Agent系统:查询多Agent系统和主动更新多Agent系统。查询多Agent系统主要负责和用户进行交互,帮助用户完成查询任务,并返回用户使用情况。主动更新多Agent系统的工作是检测特殊事件的变化,对数据仓库进行实时更新,从而避免紧急事件影响决策者的决策结果。同时将时间事件添加到主动更新的事件定义中,保留了基于时间的定期数据更新。Agent利用本身所具有的各种特性尤其是移动性,可以更高效、便捷地完成转换、集成和查询等工作.
本文在详细阐述了基于Agent的数据仓库模型中各个模块的结构和功能后,将此模型应用于公路收费管理与决策支持系统,建立了一种开放式的智能管理信息系统。查询多Agent不仅可以查询本地站点的信息,还可以利用Agent的智能性和迁移性,并行查询数据仓库信息和多个远程信息源的数据信息.实现了整个系统的全方位查询。针对数据仓库的视图不一致问题,本文提出一种主动更新的视图维护方案,集定时更新与实时更新于一体。对于普通业务数据的增长,采取定时更新。对于特殊紧急事件,采取实时更新。这种方式使得数据仓库和作为其数据源的业务数据库联系得更紧密,提高了决策的有效性。
最后,通过对本系统的分析,指出了系统中存在的问题和下一步工作中需要提高和改进的地方。