基于多智能体技术的智能决策支持系统研究

多智能体技术

多智能体技术 [摘要]当今，分布式人工智能研究的一个热点是多智能体系统，它是分布式问题求解的进一步发展。随着多智能体理论与技术的发展，其应用范围也在不断扩大着，但是由于其理论与应用研究刚起步不久，还有不少问题有待解决。本论文回顾了多智能体技术的发展历史，指出了多智能体理论及应用的研究方向，介绍了多智能体技术的基本概念和特点，多智能体系统的体系结构，多智能体中的协调与协作方法等内容。 [关键词]多智能体系统；多智能体结构；多目标优化；协调协作 Multi-agent technology [Abstract] Nowadays, one of the hot points in distributed artificial intelligence research is multi-agent system, which is the further development in distributed problem solving. With the development of multi-agent theory and technology, its application is being expanded.As the theory and application is just starting, there are many issues to be resolved.In this paper, the thesis reviews the development of EGCS, points out the research directions of multi-agent theory and application, and introduces the basic concepts and characteristics, Multi-agent system architecture，the coordination and collaboration on Multi-agent system. [Keywords] Multi-agent systems；Multi-agent architecture；Multi-objective optimization；Coordination and collaboration 1.前言 目前的工业系统正向大型、复杂、动态和开放的方向转变，传统的工业系统和多机器人技术在许多关键问题上遇到了严重的挑战。分布式人工智能 (DAI，Distributed Artificial Intelligence)与多智能体系统(MAS, Multi-Agent System)理论为解决这些挑战提供了一种最佳途径。智能体系统是分布式人工智能的一个重要分支，是20世纪末至21世纪初国际上人工智能的前沿学科。研究的目的在于解决大型、复杂的现实问题，而解决这类问题已超出了单个智能体的能力，将DAT、MAS充分应用于工业系统和多机器人系统的结果，便产生了一门新兴的机器人技术领域一多智能体机器人系统(MARS，MultiAgent Robot System)。总的来说，多智能体系统领域正在蓬勃发展。 2.多智能体 2.1多智能体理论的发展历史 智能体—Agent的概念最早可以追溯到1977年的 Carl Hewitt的“Viewing Control Structure as Patterns of Passing Messages”一文。在此文中，Carl Hewitt 给出了一个称为“Actor”的对象，它具有自身的内在状态，又能与其他同类对象发送和反馈信息。而正式采用“Agent”一词可见于M. Minsky于1986年出版的“Society of Mind”一书，文中用“Agent”称呼一些具有特别技能的个体，它们存在于社会中，并通过竞争或协商求解矛盾[1]。 多智能体系统（简称 MAS）是由多个单Agent组成的集合，该系统可以协调一组Agent的行为（知识、目标、方法和规划），以协同完成一个任务或是求解问题，各个单

智能决策支持系统

智能决策支持系统 一、智能决策支持系统的定义 决策支持系统(Decision Support System,简称DSS),就是以管理科学、运筹学、控制论、与行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术与信息技术为手段,针对半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息与背景资料,帮助明确决策目标与进行问题的识别,建立或修改决策模型,提供各种备选方案,并且对各种方案进行评价与优选,通过人机交互功能进行分析、比较与判断,为正确的决策提供必要的支持。它通过与决策者的一系列人机对话过程,为决策者提供各种可靠方案,检验决策者的要求与设想,从而达到支持决策的目的。 决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。在某些具体的决策支持系统中,也可以没有单独的知识库及其管理系统,但模型库与方法库通常则就是必须的。由于应用领域与研究方法不同,导致决策支持系统的结构有多种形式。 传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析与处理中发挥了巨大作用, 它也对半结构化与非结构化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅就是决策过程中结构化与具有明确过程性的部分、随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用就是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题与不确定性问题缺乏相应的支持手段。[1] DSS应具备以下特征[2]: ●系统的主要功能就是为管理人员提供决策支持,其目的就是帮助管理人员进行决策 而不就是代替她们,就是为了提高决策的效能而不就是组织的管理效率; ●传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合; ●系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。 智能决策支持系统(IDSS)就是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],她包括决 策支持系统所拥有的组件,包括数据库系统、模型库系统与人机交互系统,同时集成了最新发展的人工智能技术,如专家系统、多代理以及神经网络与遗传算法等。它就是以信息技术为手段,应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论与方法,针对半结构化与非结构化的决策问题,通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互式信息系统。智能决策支持系统的广义结构如下图所示。

决策支持系统实例

决策支持系统实例 物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请，按仓库的库存情况制定分配方案，再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表，修改各仓库库存数和各单位的物资数。 该决策问题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。总的处理流程如图： 图1 物资分配调拨流程图 一、物资申请和库存的计划汇总 1、各单位按自己的需求提出对各物资的申请 申请数据库为： D i={SQ(W1)，SQ(W2)，… } i=1,2,3…（1.1） 其中D i表示第i各单位，SQ(W j)表示申请物资W j的需要数量。 将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量，形成总申请数据库。 W j={ SQ(D1)，SQ(D2)，…} j=1,2，3… (1.2) 其中SQ(D i)表示第i个单位对物资W j的申请数量。 该项数据处理需要编制程序，类似于数据库的旋转来完成。

2、 各仓库度物资的可供应情况 K i ={XY(W 1)—KD(W 1)，XY(W 2)—KD(W 2)，…} i=1，2，… （1.3） 其中K i 表示第i 个仓库；XY(W j )， KD(W j )分别表示该仓库中物资W j 的现有数量和最低储备量；XY(W j )—KD(W j )表示物质W j 的可供量。 各仓库的多物资的可供应情况汇总成某一物资个仓库的可供量，形成总库存数据库。 Wj={XY(K 1)—KD(K 1)，XY(K 2)—KD(K 2)，…} （1.4） 该项数据处理工作，要在数据库中计算出可供量后，再进行类似于数据库旋转来实现。 该计划汇总工作构成数据处理模型，它与数据库的关系如图： 图2 计划汇总模型与数据库的关系 二、 制定物资的分配方案 物资分配方案是利用物资分配模型来完成的，该分配模型是通过一系列公式实现。 1、 比较分配情况 对同一物资W j 计算总可供量S （各仓库可供量之和）与总申请量Q （各单位申请量之和）的大小。 2、 物资分配方法 （1） 总可供量大于等于总申请量S ≥Q 物资总申请数据库 物资总库存数据库

决策支持系统课程论文(范文)

决策支持系统在市场预测中的应用 张三 12090XXXXX 计科/电商 120X 班 摘 要：系统中的应用，在此基础上提出了杭州市自来水公司生产和销售两大主题的数据仓库概要设计。为了解决自来水公司的供销差异和客户服务问题，研究中结合地理信息系统提出了管网计算模型和求解方法，为生产、销售两大主题数据挖掘分析提供解决途径。本研究对公用事业领域数据仓库和数据挖掘技术的应用有一定的参考价值。 关键词：数据仓库；数据挖掘；决策支持系统；地理信息系统

1 引言 董事会集资了1500万元，动用了资金储备100万元，向银行借贷了长期贷款600万元，合计2200万元，用于建造企业厂房、添置生产设备、引进研发人员、招聘生产人员、购买材料及机器人等，创办一家生产激光打印机的专业企业。市场经济条件下的现代企业不再是一个封闭式的系统，而是一个与其外界有着广泛经济联系的开放性系统。为此，决策仿真系统构造出的企业为一个开放性的、生产激光打印机的有限股份制模拟企业，模拟企业与采购市场、销售市场、股东、银行、国家及劳动力市场等有着密切的经济往来关系。决策仿真系统设置的模拟企业与其外部经济体系间的主要经济往来关系如图1.1所示。 图1.1 决策仿真系统设置的模拟企业与其外部经济体系间的主要经济往来关系 模拟企业可以生产和销售的产品及销售市场如图1.2所示。设各模拟企业可以生产和销售三种不同类型的激光打印机,各类不同打印机产品主要功能为： Ｅ型（一般产品）──具有自动定位、多种打印规格选择，并带有复印功能的激光打印机。

Ｂ型（特殊产品）──与Ｅ型相比，无复印功能。 Ｉ型（特殊产品）──与Ｅ型相比，无复印功能，但带有读卡器。 生产的产品可在三种不同的市场上进行销售。 一般市场场── 通过聘用的销售人员参与竞争，在市场上销售Ｅ型激光打印机。 附加市场Ⅰ── 企业参与用户对Ｅ型激光打印机进行的大批量招标、投标活动。 附加市场Ⅱ── 根据用户的订购要求，而生产的Ｂ型或Ｉ型激光打印机的销售。 图1.2. 模拟企业可以生产和销售的产品及销售市场 2 决策支持系统与市场预测 2.1 决策支持系统与数据仓库 2.1.1 决策支持系统的概念 ······

多智能体系统一致性综述

多智能体系统一致性综述 一 引言 多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体系统之间进行分布式合作协调控制，最终完成复杂任务。多智能体系统由于其强健、可靠、高效、可扩展等特性，在科学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、计算机游戏、军事等方面广泛应用。多智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。 在多智能体分布式协调合作控制问题中，一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，具有重要的现实意义和理论价值。所谓一致性是指随着时间的演化，一个多智能体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。一致性协议是智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信息交互过程。当一组智能体要合作共同去完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求智能体系统随着环境的变化能够达到一致。因此，智能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。 近年来，一致性问题的研究发展迅速，包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析，研究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。 目前，许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究，比如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。下面，主要对现有文献中多智能体一致性协议进行了总结，并对相关应用进行简单的介绍。 1.1 图论基础 多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递方式相互作用形成的系统；如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点，任意两个节点传递的智能体之间用有向边来连接的话，智能体的拓扑结构就可以用相应的有向图来表示。 用)(A E,V,G =来表示一个有向加权图，其中}{n 21v ,,v ,v V =代表图的n 个顶

多智能体

分布式计算是一门计算机科学，一种计算方法，和集中式计算是相对的。它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence），简称DAI，它是人工智能和分布式计算相结合的产物。DAI的提出，适应了设计并建立大型复杂智能系统以及计算机支持协同工作（CSCW）的需要。目前，DAI的研究大约可划分为两个基本范畴：一是分布式问题求解（Distributed Problem Solving，DPS）；另一个是关于多智能体系统（Multi Agent System，MAS）实现技术的研究。 分布式问题求解：往往针对待解决的总问题，将其分解为若干子任务，并为每个子任务设计一个问题求解的子系统。这里，首先需要智能地确定一个分配策略：如何把总工作任务在一群模块（Module）或者节点（Node）之间进行子任务分配；其次需要智能地确定一个工作任务协同的策略：要在基于分散、松耦合知识源的基础上，实现对问题的合作求解。这里所谓“分散”的概念是指任务的控制操作和可利用的信息都是分布的，没有全局控制和全局数据；知识源分布在不同的处理节点上，数据、信息、知识和问题的答案可以按照某种规则予以共享。 （松耦合系统通常是基于消息的系统，此时客户端和远程服务并不知道对方是如何实现的。客户端和服务之间的通讯由消息的架构支配。只要消息符合协商的架构，则客户端或服务的实现就可以根据需要进行更改，而不必担心会破坏对方。）

多智能体系统及其协同控制研究进展

多智能体系统及其协同控制研究进展 摘要：:对多智能体系统及其协同控制理论研究和应用方面的发展现状进行了简要概述.首先给出Agent及多Agent 系统的概念和特性等,介绍了研究多Agent系统协同控制时通常用到的代数图论;然后综述了近年来多Agent系统群集运动和协同控制一致性方面的研究状况,并讨论了其在军事、交通运输、智能机器人等方面的成功应用;最后,对多Agent系统未来的发展方向进行了探讨和分析,提出几个具有理论和实践意义的研究方向,以促使多Agent系统及其协同控制理论和应用的深入研究. 关键词：多Agent系统(MAS)；协同控制；代数图论；群集运动；一致性协议 Advances in Multi-Agent Systems and Cooperative Control Abstract: Progress in multi-Agent systems with cooperative controlwas reviewed in terms of theoretical research and its applications. Firs,t concepts and features used to define Agents and multi-Agents were analyzed. Then graph theory was introduced, since it is often used in research on cooperative control of multi-Agent systems. Then advances in swarming/flocking as well as the means used to derive a consensus among multi-Agents under cooperative control were summarized. The application of these abilitieswas discussed for the military, transportation systems,and robotics. Finally, future developments for multi-Agent systemswere considered and significant research problems proposed to help focus research on key questions formulti-Agent systemswith cooperative control. Key words:Multi-Agent system (MAS) ; Cooperative control; Graph theory; Swarming/ flocking; Consensus protocol 分布式人工智能是人工智能领域中一个重要的研究方向,而多Agent系统(multi-Agent systemMAS)则是其一个主要的分支. 20世纪90年代,随着计算机技术、网络技术、通信技术的飞速发展,Agent及MAS的相关研究已经成为控制领域的一个新兴的研究方向.由于Agent体现了人类的社会智能,具有很强的自治性和适应性,因此,越来越多的研究人员开始关注对其理论及应用方面的研究.目前,人们已经将MAS的相关技术应用到交通控制电子商务、多机器人系统、军事等诸多领域.而在MAS中,Agent之间如何在复杂环境中相互协调,共同完成任务则成为这些应用的重要前提.近年来,从控制的角度对MAS进行分析与研究已经成为国内外众多学术机构的关注热点,人们在MAS协同控制问题上做了大量的研究工作,特别是在MAS群集运动控制和协同控制一致性问题方面取得了很大的进展.目前对MAS的研究总体上来说还处于发展的初步阶段,离真正的实用化还有一定的距离;但其广泛的应用性预示着巨大的发展潜力,这必将吸引更多专家、学者投入到这一领域的研究工作中,对MAS的理论及应用做进一步探索.根据上述目的,本文主要概述了多智能体系统(MAS)在协同控制方面的研究现状及其新进展. 1Agent与MAS的相关概念 1.1Agent的概念 Agent一词最早可见于Minsky于1986年出版的《Social of Mind》一书中.国内文献中经常将Agent翻译为:智能体、主体、代理等,但最常见的仍是采用英文“Agent”；因为Agent的概念尚无统一标准,人们对于

决策支持系统发展综述精编

决策支持系统发展综述 精编 Document number：WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986

决策支持系统发展综述 空军工程大学导弹学院雷英杰 计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一，其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域，大大提高了社会生产力，引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。计算机科学技术具有极大的综合性质，与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术，促进它们的发展。计算机科学与其他学科相交叉产生了许多新学科，推动着科学技术向更广阔的领域发展。 智能决策支持系统（Intelligent Decision Support Systems，简称IDSS）是决策支持系统（Decision Support Systems，简称DSS）与人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）相结合的产物，它将人工智能中的知识表示与处理的思想引入到DSS，其独特的研究方法和广泛的发展前途使之一出现就成为决策支持技术研究的热点。 智能决策支持系统是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互信息系统。

实践表明，只有当决策支持系统具有较丰富的知识和较强的知识处理能力时，才能向决策者提供更为有效的决策支持。 考虑到IDSS是在传统DSS基础上发展起来的，所以这里先介绍有关决策、决策科学和决策支持技术的基本概念。 一、DSS的产生与发展 1.1DSS的产生背景 电子数据处理EDP（Electronic Data Processing）：提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。 管理信息系统MIS（Management Information Systems）：整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。缺点：难于适应多变的内、外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。 决策支持系统DSS（Decision Support Systems）：70年代中期Keen和Scott Morton在《管理决策系统》（1971）一书中提出。目标：对管理者做决策提供技术支持。 背景：运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破了单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技

多智能体的一致性问题报告

多智能体的一致性问题的研究报多智能体的一致性问题的研究报告 指导老师：唐斌 报告人：黄建安 多智能体技术应用综述多智能体系统是由多个可计算的智能体组成的集合，其中每一个智能体是一个物理或抽象的实体，并能通过感应器感知周围的环境和效应器作用于自身，并能与其他智能体进行通讯的实体。作用于自身，并能与其他智能体进行通讯的实体。多智能体技术是通过采用各智能体间的通讯、合作、协调、调度、管理以及控制来表述实际系统的结构、功能及行为特性。近年来，随着应用的需要和技术的发展，多智能体的协调控制在世界范围内掀起了研究的热潮。智能体的分布式协调控制能力是多智能体系统的基础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。作为多智能体协调控制的问题的基础，一致性问题主要是研究如何基于多智能体系统中个体之间有限的信息交换，来设计的算法，使得所有的智能体的状态达到某同一状态的问题。一致性协议问题作为智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和与其相邻的智能体的信息交换过程。 多智能体的一致性问题的发展：1995年，Vicsek等人提出了一个经典的模型来模拟粒子涌现出的一致性行为的现象，并且通过仿真得到了一些很实用的结果。之后，Jadbabaie等人首先应用矩阵方法对该模型进行了理论分析，发现只要再网络保持连通时，系统最终会趋于一致。然后，有理论最早提出了一致性问题的理论框架，设计了最一般的一致性算法，发现网络的代数连通度表征了系统收敛的速度，给出了算法达到平均一致性的条件，并将结果扩展到时滞的对称一致性算法。进一步，Ren与Beard等提出了一致性搜索问题并给出了理论分析。Moreeau应用凸性收敛进行了理论分析并给出了存在时滞的不对称一致性算法收敛结果。经过以上大量的研究分析表明，当网络为固定拓扑结构时，只要网络保持连通，连续一致性算法最终会趋于一致；当网络为切换拓扑结构时，如果在有限时间内，存在有网络拓扑结构的并组成的序列，并且所有这些图的并都保持连通，则一致性算法最终也会收敛到一致。对于离散一致性算法，当步长小于网络最大度的逆时，系统趋于一致的条件类似于连续系统。2005年Iain Couzin在《Nature》杂志上发表的文章指出，鱼群再排列成规则形状迁徙的过程中，一部分鱼扮演了“领导者”的角色。最近，Cortes提出了并分析了基于一般化连续一致性函数的任意分布式算法，并给出了趋于一致性充分必要条件，将一致性算法扩展到更为一般化的函数设计。 研究情况：在一致性问题的分析研究中，一致性协议是研究的重点。研究重点主要集中在对一致性协议模型的设计分析，一致性协议的收敛、平衡状态、应用分析。目前有向/无向通信网络、固定/动态拓扑、时滞系统、信息不确定以及异步通信中的相关问题，以形成相对完善的系统理论。一致性问题的分析：（1）基于连续时间的一致性问题（2）基于离散时间的一致性问题（3）基于切换拓扑结构的一致性问题（4）带时滞一致性问题a.对称时滞一致性问题（智能体本身接收和发送信息都有固定时滞）b.不对称时滞一致性问题（智能体本身接收信息有固定时滞，发送信息没有固定时滞）c.时变时滞一致性问题（时滞是随时间动态变化，不是固定常数）（5）一致性滤波问题未来几个重点关注的理论问题： （1）弱连通条件下的多智能体一致性理论。 目前的一致性理论大部分需要假设在动态变化过目前的一致性理论大部分需要假设在动态变化过程中拓扑结图是强连通或含有生成树结构，某种程度上限制了一致性理论的应用范围。联合联通和连通性概念的提出拓宽了人们对一致性理论的收敛条件的研究思路，一致性理论的应用需求使得弱连通条件下，特别是动态拓扑网络中的一致性问题必将成为未来的重点关注的理论问题之一。 （2）具有不对称时变时延的多智能体系统一致性算法。

多智能体系统一致性综述

多智能体系统一致性综述 引言 多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体系统之间进行分布式合作协调 控制，最终完成复杂任务。多智能体系统由于其强健、可靠、高效、可扩展等特性，在科 学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、计 算机游戏、军事等方面广泛应用。多智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基 础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。 在多智能体分布式协调合作控制问题中，一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，具有重要的现实意义和理论价值。所谓一致性是指随着时间的演化，一个多智能 体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。一致性协议是智能体之间相互作用、传递 信息的规则，它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信息交互过程。当一组智能体要 合作共同去完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求智能体系统随着环 境的变化能够达到一致。因此，智能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。 近年来，一致性问题的研究发展迅速，包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析，研究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。 目前，许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究，比如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。下面，主要对现有文 献中多智能体一致性协议进行了总结，并对相关应用进行简单的介绍。 1.1 图论基础 多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递方式相互作用形成的系统；如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点，任意两个节点传递的智 能体之间用有向边来连接的话，智能体的拓扑结构就可以用相应的有向图来表示。 用G (V,E,A)来表示一个有向加权图，其中V { v1,v2 , ,v n} 代表图的n个顶点； E V V 是边集合，如果存在从第 i 个顶点到第 j 个顶点的信息流，则有e ij (v i,v j) E； A 是非负加权邻接矩阵e ij E a ij 0；节点v i的邻居集定义为N i {v j|(v i,v j) E} 。如果对所 有的e ij E意识着e ji E，则称 G是无向图。

智能交通系统(ITS)概论(下)80分

各题型提交答案说明： 1.单选题及判断题点击圆形按钮进行单项选择，多选题点击勾选框进行多项选择。 2.选择题和判断题:直接点击选项，系统将自动提交答案。 3.未完成考试误操作推出系统后，在考试时间段内可重新进入系统考试。 4.完成考试后点击提交答案按钮，考试结束，不可再次进入系统考试。 5.答题完成后，点击考试页面左侧“未答题”按钮，确认无未答题后再提交答案。 6.未提交答案的试卷在考试时间结束后将强制提交答案。 一、单选 ( 共 4 小题，总分: 40 分) 1. 目前，我国（）个省市高速公路都开通了不停车收费系统。 A.21 B.24 C.27 D.32 2. 能提供方便的服务和初级管理系统的地区是（） A.东北部 B.西部 C.中部 D.东部 3. 美国的交通信息服务是以（）为主体的。 A.ETC B.GPS C.车载导航

D.511信息服务系统 4. 智能交通系统概念引入中国的时间是（） A.1996年 B.1995年 C.1994年 D.1993年 二、多选 ( 共 2 小题，总分: 20 分) 1. 2003年伦敦实施交通拥堵收费后的结果包括（） A.收费区内交通延误降低30% B.进入收费区的主要道路交通延误降低20% C.进入收费区域的交通量减少18% D.收费区域外存在明显的交通冲突 2. 根据本讲，我国智能交通仍面临着那些考验？（） A.智能交通发展理念有待转变和提升 B.公众出行和货物运输服务以及交通安全等民生需求关注不足 C.自主创新少，缺乏适合国情的关键技术和应用模式 D.市场化推进机制缺乏，智能交通产业链、价值链尚未形成 三、判断 ( 共 3 小题，总分: 40 分) 1. 伦敦实施交通拥堵收费后，收费区域外存在明显的交通冲突。 正确 错误 2. 国家“十一五”科技攻关项目明确中国ITS的总体需求。 正确

决策支持系统在企业中的应用

决策支持系统在企业中的应用 20 - 20 学年第学期 姓名： 班级： 学号：---- 授课教师：实验教师： 决策支持系统在企业中的应用

摘要：随着时代的发展，决策支持系统作为新兴的一种信息技术，能够为企业决策者提供各种各样的决策方案在绝大程度上减轻了其工作量，提高了决策的质量，在企业中有着毋庸置疑的重要地位。本文从决策支持系统的发展现状、系统的概念、应用的特点及其在企业中实行的便利性和重要性经行了全方位的阐述。 关键词：决策支持系统决策者数据数据仓库 1 引言 在当今社会，高速有效的信息对一个企业的发展与决策有着无比重大的意义与价值。企业信息化管理是在企业管理的各个环节应用现代化的信息技术，来加快企业管理息的传递、加工和处理的速度，使这些信息资源得到高效的利用，及时地为企业管理高层提供决策的依据，能够切实有效地促进企业管理水平的提高。但是实际上，企业信息化建设是一个宏伟的系统工程，有着非常重大的意义与影响。 一个企业在其信息化建设中要着重突出管理决策信息系统的主体地位，企业管理的核心是“决策”。随着信息技术的全面发展，使用先进的科技技术从而消除了许多信息流通的阻碍。也使企业面临了比以往任何时候都更为复杂的生存环境。竞争的压力对企业制定决策的速度与质量都有更高要求。仅凭自身以往的经验来进行的决策已远远不能适应现代企业管理的需求，合理地利用计算机来辅助企业的决策，实施科学的决策是非常必要的。 2 我国企业信息化发展现状 充分利用信息技术来实施以信息化带动工业化的发展战略，是企业提高其核心竞争力，从而与国际化接轨的重要途径。我国的企业信息化建设是从七十年代初开始起步，到了八十年代中期打下的基础，在九十年代中后期才开始迅速发展。目前，我国企业信息化建设已经取得了非常大的效果。但是，与国际的先进发展水平仍有很大的差距，还存在着非常多的问题。下面对这些问题进行一些简要分析。根据在企业中的调查，随着其体制的改革与市场化压力的逐渐增大，大多数的企业已经能够深切地体会到了信息的重要性，从而对信息化技术发展能够促进企业发展达成了共识。为了实行以信息化带动工业化的发展战略实现生产力跨越式发展的过程，企业的管理者充分意识到信息技

决策支持系统解决方案

目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15) 7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18)

7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25) 1 工程背景和依据 1.1 项目背景 贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能，改进管理方式，推行电子政务，提高行政效率，降低行政成本，形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。 贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化，完善决策信息和智力支持系统”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“各级各部门要高度重视电子政务建设工作，切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况，解决问题，加强督促，有计划、有力度地搞好工作推进。”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据，以及多媒体数据，建设全省电子政务数据仓库，利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术，建立全省电子政务决策支持系统，为各级领导提供决策支持。”

决策支持系统的功能及应用简单案例分析

决策支持系统的功能及应用 酒店13-1班 黄小娇 201305002866 决策支持系统是指将数据、管理模型和用户友好的软件集成在一起的、能够支持中高层和中层管理人员进行结构化和半结构化决策的信息系统。其目的在于提高决策的效能，而不是效率。 随着电子商务系统的发展以及信息化程度的不断提高，在采购决策支持方面不断吸纳新的信息处理技术、提高决策的科学性和规范性，成为提高企业办事效率、促进经济发展的关键所在。在现实生活中见到的如原材料供应商选择、合理库存量分析、物品运输最佳路径选择都是决策支持系统的具体运用。 在企业生产过程中，原材料采购是第一步，在整个生产过程中起着至关重要的作用，因此供应商的选择是材料采购成败的关键。企业与供应商建立的是长期合作关系，优质的供应商可以保证企业生产的正常运行，还可以避免出现缺货、材料劣质、配送滞后等问题，为企业减少不必要的损失。 企业在制定采购需求后，经过分析确定采购标准，然后寻找商家进行洽谈，洽谈的内容或者说影响供应商选择的方面主要有：原材料、商家提供的配送服务、商家的信誉度等。 供应商选择决策支持系统就是将决策支持系统技术运用到企业

对供应商的选择当中，从而能有效地对采购方进行辅助决策，提 高决策的效率和准确性。 这个系统包括原材料市场调查、配送服务评析、信誉度调查三个模块。通过原材料市场调查模块，企业管理者可以方便的了解到所需的原材料的市场现状，材料的性能，包括质量、价格、性价比等；通过配送服务评析可以对供应商的物流能力做出评判，运输量、运输能力、运输距离都应该纳入考虑范围，最后得出有利于自己的决策；通过信誉度调查，可以知道商家的信誉度，信誉度越高，口碑越好，就越适合进行合作，一个可靠的商家是可以进行长期合作的保证。 这个系统可以对供应商的相关数据进行科学分析，研究公司需求与市场供给的数量关系，运用对比分析方法揭示事物之间的关系及均衡性；根据供应商的生产经营情况和竞争情况对其可选性进行量化评测和科学分类，最终权衡利弊，得出最佳方案。 由此可知，决策信息系统有一下基本功能：1、管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息，如订单需求，库存状况等。2、收集、管理并提供一决策问题有关的组织外部信息，如市场行情、科技信息等。3、收集管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息，如订单合同执行进程、供应计划运行情况等。4、能灵活的对数据进行加工、汇总、分析、预测，得出所需逇综合信息和预测信息。5、具有良好的数据通信功能，保证及时收集数据并将加工结果传送给使用者。 决策支持系统还具有一定的特点，第一，它可以进行集中式决策

多智能体系统分布式协同控制

2016年教育部自然科学奖推荐项目公示材料 1、项目名称：多智能体系统分布式协同控制 2、推荐奖种：自然科学奖 3、推荐单位:东南大学 4、项目简介: 多智能体系统是20世纪末至21世纪初分布式人工智能领域的国际前沿研究课题，其核心支撑理论是人工智能、分布式控制和分布式计算。进入21世纪，人们在解决大型、复杂的工程问题时，发现单个智能体的能力已经无法胜任，需要多个智能体在网络环境下以信息通讯的方式组成多智能体系统协同地解决工程问题。典型的多智能体系统包括多机器人系统，多无人机系统，智能电网和分布式卫星系统等。本项目系统深入研究了多智能体系统协同控制的共性问题、网络结构控制、通讯受限等关键科学问题，取得的重要科学发现如下： (1)通过引入一致性区域的概念，把二阶和高阶系统一致性问题转化为研究一致性区域的稳定性范围，给出了具有固定网络拓扑的多智能体线性系统二阶和高阶一致性的充分必要条件，解决了长期困惑研究者的多智能体系统协同控制器设计的本质问题；提出有向网络的广义代数连通度作为有向网络收敛判别的基本依据，推广了无向网络的代数连通度。 (2)给出了牵制控制无向网络实现同步的一般条件；克服非对称网络拓扑结构的本质困难，解决了有向网络同步牵制控制的挑战问题；采用图分解引入匹配割点和割集，完善了矩阵分解的谱理论，解决网络牵制控制一个结点的最优控制的关键难题。 (3)利用非奇异M矩阵理论和切换系统稳定性分析方法，突破了通过求解闭环系统的解曲线，然后再进行稳定分析的技术性瓶颈，发现了具有间歇信息通讯的二阶多智能体系统一致性的实现与降阶后的低维切换系统全局稳定性的内在本质联系，解决了切换有向拓扑下多智能体系统的协同一致性的难题。 项目组近年来在IEEE、Automatica、SIAM等本领域著名期刊上发表多智能体系统协同控制SCI论文110篇。10篇代表性论文SCI他引1159次，WOS 他引1433次，Google Scholar他引2165次，全部为ESI工程领域前1%高被引论文，9篇论文Google Scholar他引超过100次，6篇论文发表至今在所在期刊的SCI引用排名居于前2位，被38位院士和IEEE Fellow在Nature、Nature Physics、IEEE汇刊等正面评价，相关成果获亚洲控制会议最佳论文奖、IEEE 电路与系统协会神经系统与应用技术委员会最佳理论论文奖、全国复杂网络学术会议最佳学生论文奖、IEEE国际电路与系统会议最佳学生论文奖提名等。

多智能体系统一致性综述

多智能体系统一致性综述 一引言 多智能体系统在20世纪80年代后期成为分布式人工智能研究中的主要研究对象。研究多智能体系统的主要目的就是期望功能相对简单的智能体系统之间进行分布式合作协调控制，最终完成复杂任务。多智能体系统由于其强健、可靠、高效、可扩展等特性，在科学计算、计算机网络、机器人、制造业、电力系统、交通控制、社会仿真、虚拟现实、计算机游戏、军事等方面广泛应用。多智能体的分布式协调合作能力是多智能体系统的基础，是发挥多智能体系统优势的关键，也是整个系统智能性的体现。 在多智能体分布式协调合作控制问题中，一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，具有重要的现实意义和理论价值。所谓一致性是指随着时间的演化，一个多智能体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。一致性协议是智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信息交互过程。当一组智能体要合作共同去完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求智能体系统随着环境的变化能够达到一致。因此，智能体之间协调合作控制的一个首要条件是多智能体达到一致。 近年来，一致性问题的研究发展迅速，包括生物科学、物理科学、系统与控制科学、计算机科学等各个领域都对一致性问题从不同层面进行了深入分析，研究进展主要集中在群体集、蜂涌、聚集、传感器网络估计等问题。 目前，许多学科的研究人员都开展了多智能体系统的一致性问题的研究，比如多智能体分布式一致性协议、多智能体协作、蜂涌问题、聚集问题等等。下面，主要对现有文献中多智能体一致性协议进行了总结，并对相关应用进行简单的介绍。 1.1图论基础 多智能体系统是指由多个具有独立自主能力的智能体通过一定的信息传递方式相互作用形成的系统；如果把系统中的每一个智能体看成是一个节点，任意两个节点传递的智能体之间用有向边来连接的话，智能体的拓扑结构就可以用相应的有向图来表示。 用)(A E,V ,G =来表示一个有向加权图，其中}{n 21v ,,v ,v V =代表图的n 个顶

决策支持系统名词解释大全

高度结构化决策：如果决策的目标简单，可选行动方案少，界定并且明确决策带来的影响，则此类决策为高度结构化决策。 简答决策支持系统的设计思想：是努力实现一个具有巨大发展活力的、适应性强的开发系统，其设计方法则强调充分发挥人的经验、判断力、创造力，强调其未来的发展，努力使决策更加正确。 数据仓库：将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织。 确定型决策：是指只存在一种完全确定的自然状态的决策。 风险型决策：也称随机决策，是决策者根据几种不同的自然状态可能发生的概率所进行的决策。 不确定型决策：对这类事件的决策只能在不肯定情况作出，即在知道可能出现的各种自然状态，但又无法确定各种自然状态发生概率的情况下作出，这类决策问题就是不确定型决策。目标准则体系：在多目标决策问题中，其目标或者经过逐层分解，或者依据决策主体要求和实际情况需要，形成多层次结构的子目标系统，使得在最低一层子目标可以用单一准则进行评价，称之为目标准则体系。 多阶段决策过程：把一个问题看作是一个前后关联的具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程。 定性方法：是指决策者在占有一定的事实资料、实践经验、理论知识的基础上，利用其直观判断能力和逻辑推理能力对决策问题进行定性分析的方法。 定量方法：是指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上，运用数学和其他分析技术建立起可以表现数理关系的数学模型，并利用它进行决策的方法。 信息管理科学：是以信息为主要研究对象，以信息处理的规律和应用方法为主要研究内容，以计算机等技术为主要研究工具，以模拟和扩展人类的信息处理和知识处理功能为主要目标的综合性学科。 简答信息处理技术：是指信息本质与信息收集，信息组织与数据仓库，信息分析与数据挖掘。联机分析处理：是决策者和高层管理人员对数据仓库的多维信息分析处理。 数据挖掘：是从大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。 解决问题的灵活性：是指提供给最终用户的灵活性，称为解决问题的灵活性。 修改配置的灵活性：是指在使用F1还不能生效的情况下，DSS所提供的修正某个特定的DSS 的能力，称为修改配置的灵活性。 适配的灵活性：是指当完全不同的特定DSS的要求产生时，系统能够通过对DSS的基本成分的变更，使得新的专用DSS的产生。称为适配的灵活性。 包容的灵活性：如果DSS的基础技术的某些基本性质发生了变化，它们必然影响到在其之上的系统的能力，称包容的灵活性。 适应性设计方法：DSS的开发过程不应当像开发MIS那样严格地划分成若干阶段，而应当是一个前后各阶段紧密联系的、反复的实施过程。他们所提倡的DSS开发方法叫适应性设计方法，又称反复设计法。 四要素法：表达方式、系统操作、记忆输助、控制机构，这个系统分析观点又被简称为四要素法或ROMC方法。 DSS工具：是指用于开发DSS最基础的技术，既可用于DSS生成器的开发，也可用于专用DSS的开发，它包括开发专用DSS或DSS生成器的基本硬件和软件单元。 外壳类：即提供决策支持系统的一个框架。当开发一个具体的DSS时，开发者只需根据使用说明填写“具体内容”（包括数据、模型与方法等），即可形成一个可运行的决策支持系统。专用DSS：是完成专门决策任务的计算机软件和硬件系统。