基于Agent的智能决策支持系统研究与应用

在传统智能决策系统的基础上,结合Agent技术,提出了一种基于Agent的智能决策系统模型——AIDSS,介绍了AIDSS模型的系统结构,阐述了AIDSS模型各个子系统的功能,并在发电厂安全决策系统中初步应用了该模型。经过现场验证,基于该模型的系统能对电厂常见异常情况给出快速、准确的成因分析,提出合理的、建设性的决策意见,提高了运行效率。

基于Agent的智能决策支持系统模型的研究及应用

提出了一种新的基于的智能决策系统模型,并在此模型基础上给出了它的一个应用实例。

基于多Agent的智能DSS

在总结传统智能 DSS的不足及 Agent特性的基础上 ,提出了一个在单机环境下基于多 Agent的智能 DSS开发方法。根据 DSS设计特点及智能 Agent的自治、协作等特性 ,将 DSS的开发映射为多 Agent系统构造。讨论了将智能 Agent引入 DSS的可行性 ,基于多 A gent的智能 DSS结构和工作原理 ,并给出了基于成熟的面向对象技术的智能 DSS实现方法。

基于多Agent技术下的智能决策支持系统研究

文章针对传统决策支持系统的局限性以及决策支持问题的复杂性,构筑了一个基于多Agent技术下的智能决策支持系统环境,综合地提出了一种新颖的决策支持系统研究方案。提出流动Agent实现多Agent之间的协作和交互,为解决多Agent之间的协作难题提供了一种新的思路。

基于Agent的智能决策支持系统

针对传统DSS的不足 ,把专家系统和范例推理技术以及数据仓库、数据挖掘技术运用于DSS中 ,把传统的DSS改进为IDSS ,鉴于agent技术构件重用等特点 ,把agent技术运用到IDSS中 ,提出了一个实现基于agent技术的IDSS框架 ,最后探讨了系统实现的主要技术。

基于数据挖掘和CORBA技术的IDSS模型

阐述了数据仓库和数据挖掘技术在决策支持系统中的作用,并结合其应用,提出了一种基于Agent的智能决策支持系统(IDSS)模型。然后,基于CORBA构件技术给出了模型实现方法,并根据此模型开发了一个专利信息战略分析与决策系统原型。实践证明此模型是可行的。

基于多主体的智能决策支持系统构建方法

以 MFCADS系统为例 ,描述基于多主体的思维方式构造智能决策支持系统体系结构的方法 .主体的构造基于扩展的 BDI思维状态模型 ,采用统一的层次型内部控制结构 .主体规划使用 HTN方法 ,形成偏序规划树 .模型管理分别采用面向组件和面向主体的方法来管理不同种类的模型 ,给出了主体模型的形式化描述和建模方法 .在一定程度上解决了多主体领域理论与实践相结合的问题 ,并为提高智能决策支持系统的有效性与可靠性提供了新的途径 .