AODDSS：基于Agent协作交互的分布式决策支持系统

"这篇论文是关于基于Agent协作交互的分布式决策支持系统(AODDSS)的研究，由琚春华和凌云撰写，发表在2003年的《系统工程理论与实践》第6期刊上。文章探讨了如何利用Agent技术构建AODDSS，详细阐述了单个Agent的结构、AODDSS的整体框架、多Agent之间的协作交互过程以及如何分布式解决决策问题的流程，并通过连锁经营决策的应用实例展示了AODDSS的有效性。" 在当前信息技术飞速发展的背景下，基于Agent的合作交互成为了人工智能领域的热门话题。在分布式决策支持系统(DDSS)中引入Agent技术，能够充分利用网络环境下的分布式特性，提升决策支持的效率和质量。本文作者提出了一种新的AODDSS模型，旨在利用多Agent的协作来支持复杂的决策问题。 首先，论文详细介绍了单个Agent的结构。Agent作为一个自主、智能的实体，具有感知环境、理解信息、制定策略并执行任务的能力。在AODDSS中，每个Agent代表不同的决策域或功能，它们各自处理特定的信息和任务，同时具备与其他Agent进行交流和协作的能力。 接着，作者阐述了AODDSS的整体框架。该框架通常包括多个相互协作的Agent，每个Agent负责一部分决策支持功能，如数据收集、分析、建模等。这些Agent通过特定的通信协议和协作机制进行信息交换，共同参与决策过程。 在多Agent间的协作交互流程部分，论文描述了Agent如何识别合作需求、协商解决方案、协调冲突并共享结果。这种协作过程不仅提高了决策的准确性和效率，也增强了系统的自适应性，因为Agent可以根据环境变化动态调整其行为。 此外，论文还详细讨论了分布式解决决策问题的方法和流程。在AODDSS中，决策问题被分解为子问题，分配给不同的Agent去处理。这些Agent根据各自的专长和获取的信息，独立完成任务，并将结果反馈给中心协调Agent，最终整合成全局决策方案。 最后，论文通过连锁经营决策的实例，展示了AODDSS的实际应用。在连锁经营中，决策问题可能涉及商品定价、库存管理、选址等多个方面，通过AODDSS，各个店面的Agent可以协同工作，实现最优的经营策略。 这篇论文深入探讨了基于Agent的分布式决策支持系统，为理解和应用这种技术提供了理论基础和实际案例，对于进一步研究和开发智能决策支持系统具有重要的参考价值。