基于多Ａｇｅｎｔ系统的材料采购(1)
2017-09-26 04:57
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[摘要]由于Agent系统能够进行自组织、自维护，拥有自主性、自学
[摘要]由于Agent系统能够进行自组织、自维护，拥有自主性、自学习能力以及人工智能的软件实体，可以跨越不同的计算平台进行相互通信等特点，Agent技术作为一种新兴的解决方法被尝试着引入到了材料采购中。本文就此进行了分析及论述。
[关键词]Agent材料采购谈判协商
一、引言
材料采购的关键在于企业对信息及时充分的掌握，并作出实时的响应，按照一定的优化策略，在正确的评估方法保证下快速有效的组织材料采购。
目前尽管在材料采购上有了电子商务，可以基于Internet进行信息发布和网上订购、电子支付及电子管理等，实现了采购交易活动的自动化或半自动化，在某种程度上缩短交易时间，降低交易成本，但是，在这种电子商务的交易过程中还存在着缺陷，因此Agent技术作为一种新兴的解决方法被尝试着引入到了材料采购中。
由于Agent能够进行自组织、自维护，拥有自主性、自学习能力以及人工智能的软件实体，Agent间可以跨越不同的计算平台进行相互通信。这些特点使得Agent技术可以满足采购中供需企业地理上分布、信息动态变化、企业间可扩展、可重构的需求，因而基于Agent的材料采购与管理系统的研究将有重要意义。
二、多Agent系统
多Agent系统是一个开放的、动态的、分布的系统。每一个Agent不仅可以预置参数,还可以在运行过程中根据具体的环境变化,通过人机界面手动地修改参数设置；同时,Agent具有自学习功能,能够在积累了一定的学习经验后挖掘出预测性的知识,及时动态地调整变量配置，在评价系统的保障下实现系统最优与企业个体最优的协调统一。
材料采购的终极目标是提高产品质量、降低产品成本、增加客户的满意度，实现协作多方的利润最大化。但在协作多方中，每个实体都是具有自主性或半自主性的个体，他们考虑的重点不是协作的多方，往往是个体利润最大化。在这个目标下，协作多方的信息流会因为企业个体的影响发生滞留和阻塞，直接导致多方合作得不到优化保证。Agent善于处理信息不对称状态下的事务，具有自学习的功能，可以根据知识库中的储备，分析现有状态信息，推导出隐含状态信息，并将这些结论信息发送至相关的Agent进行协商讨论。参与协商的Agent会遵照各自的规则约束计算并评价目前方案的可行性以及是否满足个体利益和整体利益协调的要求。
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三、基于多Agent系统的材料采购设计
1.多Agent体系结构
实际应用于企业的Agent体系结构如图1所示，主要包括：资源管理模块、信息管理模块、通信管理模块、决策和智能控制模块、推理模块。其中各个模块的功能和特点如下图1所示。
资源管理模块：用于对各种资源信息的管理，涉及企业生产需求和物流供应链的各种资料，包括车辆、仓库、生产设备等的使用信息。该模块负责新增加资源的注册，报废资源的注销，资源的使用登录，分配和管理等。其他Agent只是发出资源申请，由资源管理Agent返回资源分配信息。
信息管理模块：该模块提供了对Agent环境信息和自身的信息进行管理，以及对相关Agent之间信息的交互和任务的协调管理。
通信管理模块：该模块是Agent与其他Agent之间的消息传递的接口。每个Agent组中Agent在通信中的消息在此处打包封装，或将接受到的消息解包或解释，以及将消息发送到合适的Agent。当有多个消息同时到达时，I/O建立消息队列等待处理。
决策和智能控制模块：该模块将接受到的信息通过推理模块得出推理结果，并转变成Agent能够理解的语言格式，然后在Internet/Intranet网上进行检索，并同时通过企业Intranet与其他Agent进行信息交互。
推理模块：该模块是Agent的核心，包括任务表、任务表管理、知识库、规则库及规则管理系统。推理模块为信息处理模块以及决策和智能模块提供信息和依据。
