1引言 當今世界，隨......



1　引言
當今世界，隨著科技的飛速發展，尤其是信息技術的日新月異，對制造業產生了極大的沖擊。在新的形勢下，制造企業的戰略開始轉向以“市場響應速度第一”為目標。為了適應市場的多變，企業不僅要具備技術上的柔性，而且還要具備管理上的柔性，以及人員和組織上的柔性

［1］。美國于90年代初首先提出了虛擬制造、虛擬公司等概念，以求在激烈的市場競爭環境下使企業具有更大的競爭力。
制造資源的有效集成是虛擬制造系統得以實現的關鍵環節，但在實現虛擬制造的過程中，具體的資源集成方法、集成范圍的大小以及集成效率會有差別。Internet作為實現虛擬制造系統的最有效的工具之一，在制造資源的集成過程中發揮極大的作用。尤其是近幾年，Internet的高速發展，網上資源的搜索與集成也就成了人們十分關心的問題。本文以Internet的豐富資源為對象，結合制造業的實際情況，提出了一種基于智能代理技術的資源集成決策支持系統。在虛擬制造系統中，針對不同的任務、不同的階段，資源集成的對象也不同。這里以虛擬制造系統實施過程所需的資源為對象，以資源集成的有效性為目標來分析問題。虛擬制造系統中一個可能集成的資源為各個分散的企業實體，分析一個具體的企業能否成為合適的可集成對象，需要考慮其設計、加工、運輸和售后服務等各方面的能力。
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2　智能代理和數據采集技術
智能代理正快速成為一個十分重要的研究領域。簡單的理解，智能代理可以被看作是一個具有智能行為的軟件代理［2］。能夠單獨解決某些子項目，并根據它自己的觸發機制或根據其它相關代理提出的請求將結果融合進一個更大的項目解決過程［3］。目前有關智能代理方面的研究也取得了很大的進展。例如，由美國ARPA發起的SHADE (SHAred Dependency Engineering project)項目，利用智能代理技術解決工程中的信息共享問題。另外，數據采集技術指的是通過各種技術包括模式識別、機器學習、搜索數據庫等獲取各種信息。在本文中，數據的主要來源是Internet，數據采集的任務是通過搜索網絡數據庫或Web頁獲得信息。數據采集一般可分為兩種方式：事件驅動和目標驅動。在虛擬制造系統資源集成的過程中，需集成的資源具有較強的目的性，因而采用目標驅動方式。
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3　決策支持系統
決策支持系統是基于計算機的、充分利用各種數據、模型和結構化決策過程進行決策的系統。一般說來，通過利用此類系統可以得到更有效的決策結果。決策支持系統涉及的領域也十分廣泛，包括決策分析、科學管理、知識庫、專家系統等。本文借用專家系統的構造方法并結合模糊數學，構造一個模糊專家決策系統。具體的實現方法將在后面介紹。
4　基于智能代理技術的決策支持系統
前面已提及，智能代理技術注重與數據采集技術的結合，而其本身難以解決特定領域的問題。而對于決策支持系統本身獲取信息的能力又相對存在許多不足。傳統的決策支持系統一般是基于知識的。很明顯，基于知識的方法為在特定的領域進行決策提供了有效的手段。但是存儲于知識庫中的知識只適合于特定的領域，而且相對來說變化很小。然而許多強有力的信息交流渠道，如Internet，會不斷地促使決策過程隨之發生改變，決策結果也會因為信息的快速更新而有所不同。虛擬制造系統資源集成的一個主要的信息來源是Internet,決策者需要根據市場的急劇變化作出快速反應。因而，要求我們在決策支持系統中引進新的技術以適應知識更新的快速性。從目前來看，把智能代理技術和決策支持系統結合在一起便是一個很好的解決方案。圖1是基于智能代理技術的決策支持系統框圖。
圖1　基于智能代理技術的決策支持系統
基于智能代理技術的決策支持系統的工作原理：決策者交互提出可能集成的資源的約束模型并提交給智能代理模塊，由目標驅動激發某一個或某幾個數據采集模塊，搜索Internet獲取相關信息，然后把獲得的信息反饋給決策支持系統主模塊，執行決策分析，得出決策結果并展現給決策者。各個模塊的開發分別進行，智能代理(包括數據采集)由Java語言實現。決策支持系統主模塊的開發完全借鑒專家系統開發模式，此外還結合了模糊理論，因為Internet獲得的數據往往是不精確的，即有所了解，但不全面；有所掌握，但不肯定；有所估計，但不確切［4］。因而開發的決策支持系統具有第二代專家系統即模糊專家系統的性質和功能。圖2是決策支持系統主模塊的原理圖。
圖2　決策支持系統主模塊設計原理
決策支持系統主模塊由三大部分組成：動態數據庫、規則庫和決策推理。
(1)動態數據庫
之所以稱之為動態數據庫是因為數據庫的內容由智能代理根據需要進行動態更新。當決策者把搜索約束模型提交給智能代理時，代理通過 數據采集獲取數據，更新數據庫。因為每次決策過程所需的數據不同，而且Internet上的數據資源更新快，由智能代理來輔助維護數據庫就顯得十分重要且非常有效。
(2)規則庫
本系統中規則庫的內容為各種模糊產生式規則。
(3)決策推理
模糊推理方法有很多，如采用合成推理規則(CRI)進行推理、采用真值約束方法實現模糊推理、采用區間值模糊集處理推理問題等［5］。 但在目前的理論探討和應用開發研究中，合成推理規則仍然是采用最為普遍的一種模糊推理方法。在本系統開發研究過程中也采用合成推理規則(CRI)來實現決策推理。在合成推理規則應用之前需要將規則進行組合得到一個組合規則(這種方法我們稱之為“先組合后推導”，即FAFI)，或者在對每個規則應用CRI后對它們的結果進行組合(這種方法我們稱之為“先推導后組合”，即FIFA)。在本系統中采用的是FAFI方法。下面進一步討論其模糊決策推理機制［4］。