1引言 當(dāng)今世界，隨......



1　引言
當(dāng)今世界，隨著科技的飛速發(fā)展，尤其是信息技術(shù)的日新月異，對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生了極大的沖擊。在新的形勢(shì)下，制造企業(yè)的戰(zhàn)略開始轉(zhuǎn)向以“市場(chǎng)響應(yīng)速度第一”為目標(biāo)。為了適應(yīng)市場(chǎng)的多變，企業(yè)不僅要具備技術(shù)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下使企業(yè)具有更大的競(jìng)爭(zhēng)力。
制造資源的有效集成是虛擬制造系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但在實(shí)現(xiàn)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(huì)有差別。Internet作為實(shí)現(xiàn)虛擬制造系統(tǒng)的最有效的工具之一，在制造資源的集成過程中發(fā)揮極大的作用。尤其是近幾年，Internet的高速發(fā)展，網(wǎng)上資源的搜索與集成也就成了人們十分關(guān)心的問題。本文以Internet的豐富資源為對(duì)象，結(jié)合制造業(yè)的實(shí)際情況，提出了一種基于智能代理技術(shù)的資源集成決策支持系統(tǒng)。在虛擬制造系統(tǒng)中，針對(duì)不同的任務(wù)、不同的階段，資源集成的對(duì)象也不同。這里以虛擬制造系統(tǒng)實(shí)施過程所需的資源為對(duì)象，以資源集成的有效性為目標(biāo)來分析問題。虛擬制造系統(tǒng)中一個(gè)可能集成的資源為各個(gè)分散的企業(yè)實(shí)體，分析一個(gè)具體的企業(yè)能否成為合適的可集成對(duì)象，需要考慮其設(shè)計(jì)、加工、運(yùn)輸和售后服務(wù)等各方面的能力。
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2　智能代理和數(shù)據(jù)采集技術(shù)
智能代理正快速成為一個(gè)十分重要的研究領(lǐng)域。簡(jiǎn)單的理解，智能代理可以被看作是一個(gè)具有智能行為的軟件代理［2］。能夠單獨(dú)解決某些子項(xiàng)目，并根據(jù)它自己的觸發(fā)機(jī)制或根據(jù)其它相關(guān)代理提出的請(qǐng)求將結(jié)果融合進(jìn)一個(gè)更大的項(xiàng)目解決過程［3］。目前有關(guān)智能代理方面的研究也取得了很大的進(jìn)展。例如，由美國ARPA發(fā)起的SHADE (SHAred Dependency Engineering project)項(xiàng)目，利用智能代理技術(shù)解決工程中的信息共享問題。另外，數(shù)據(jù)采集技術(shù)指的是通過各種技術(shù)包括模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、搜索數(shù)據(jù)庫等獲取各種信息。在本文中，數(shù)據(jù)的主要來源是Internet，數(shù)據(jù)采集的任務(wù)是通過搜索網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫或Web頁獲得信息。數(shù)據(jù)采集一般可分為兩種方式：事件驅(qū)動(dòng)和目標(biāo)驅(qū)動(dòng)。在虛擬制造系統(tǒng)資源集成的過程中，需集成的資源具有較強(qiáng)的目的性，因而采用目標(biāo)驅(qū)動(dòng)方式。
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3　決策支持系統(tǒng)
決策支持系統(tǒng)是基于計(jì)算機(jī)的、充分利用各種數(shù)據(jù)、模型和結(jié)構(gòu)化決策過程進(jìn)行決策的系統(tǒng)。一般說來，通過利用此類系統(tǒng)可以得到更有效的決策結(jié)果。決策支持系統(tǒng)涉及的領(lǐng)域也十分廣泛，包括決策分析、科學(xué)管理、知識(shí)庫、專家系統(tǒng)等。本文借用專家系統(tǒng)的構(gòu)造方法并結(jié)合模糊數(shù)學(xué)，構(gòu)造一個(gè)模糊專家決策系統(tǒng)。具體的實(shí)現(xiàn)方法將在后面介紹。
4　基于智能代理技術(shù)的決策支持系統(tǒng)
前面已提及，智能代理技術(shù)注重與數(shù)據(jù)采集技術(shù)的結(jié)合，而其本身難以解決特定領(lǐng)域的問題。而對(duì)于決策支持系統(tǒng)本身獲取信息的能力又相對(duì)存在許多不足。傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)一般是基于知識(shí)的。很明顯，基于知識(shí)的方法為在特定的領(lǐng)域進(jìn)行決策提供了有效的手段。但是存儲(chǔ)于知識(shí)庫中的知識(shí)只適合于特定的領(lǐng)域，而且相對(duì)來說變化很小。然而許多強(qiáng)有力的信息交流渠道，如Internet，會(huì)不斷地促使決策過程隨之發(fā)生改變，決策結(jié)果也會(huì)因?yàn)樾畔⒌目焖俑露兴煌Ｌ摂M制造系統(tǒng)資源集成的一個(gè)主要的信息來源是Internet,決策者需要根據(jù)市場(chǎng)的急劇變化作出快速反應(yīng)。因而，要求我們?cè)跊Q策支持系統(tǒng)中引進(jìn)新的技術(shù)以適應(yīng)知識(shí)更新的快速性。從目前來看，把智能代理技術(shù)和決策支持系統(tǒng)結(jié)合在一起便是一個(gè)很好的解決方案。圖1是基于智能代理技術(shù)的決策支持系統(tǒng)框圖。
圖1　基于智能代理技術(shù)的決策支持系統(tǒng)
基于智能代理技術(shù)的決策支持系統(tǒng)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(biāo)驅(qū)動(dòng)激發(fā)某一個(gè)或某幾個(gè)數(shù)據(jù)采集模塊，搜索Internet獲取相關(guān)信息，然后把獲得的信息反饋給決策支持系統(tǒng)主模塊，執(zhí)行決策分析，得出決策結(jié)果并展現(xiàn)給決策者。各個(gè)模塊的開發(fā)分別進(jìn)行，智能代理(包括數(shù)據(jù)采集)由Java語言實(shí)現(xiàn)。決策支持系統(tǒng)主模塊的開發(fā)完全借鑒專家系統(tǒng)開發(fā)模式，此外還結(jié)合了模糊理論，因?yàn)镮nternet獲得的數(shù)據(jù)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(jì)，但不確切［4］。因而開發(fā)的決策支持系統(tǒng)具有第二代專家系統(tǒng)即模糊專家系統(tǒng)的性質(zhì)和功能。圖2是決策支持系統(tǒng)主模塊的原理圖。
圖2　決策支持系統(tǒng)主模塊設(shè)計(jì)原理
決策支持系統(tǒng)主模塊由三大部分組成：動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫和決策推理。
(1)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫
之所以稱之為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫是因?yàn)閿?shù)據(jù)庫的內(nèi)容由智能代理根據(jù)需要進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新。當(dāng)決策者把搜索約束模型提交給智能代理時(shí)，代理通過 數(shù)據(jù)采集獲取數(shù)據(jù)，更新數(shù)據(jù)庫。因?yàn)槊看螞Q策過程所需的數(shù)據(jù)不同，而且Internet上的數(shù)據(jù)資源更新快，由智能代理來輔助維護(hù)數(shù)據(jù)庫就顯得十分重要且非常有效。
(2)規(guī)則庫
本系統(tǒng)中規(guī)則庫的內(nèi)容為各種模糊產(chǎn)生式規(guī)則。
(3)決策推理
模糊推理方法有很多，如采用合成推理規(guī)則(CRI)進(jìn)行推理、采用真值約束方法實(shí)現(xiàn)模糊推理、采用區(qū)間值模糊集處理推理問題等［5］。 但在目前的理論探討和應(yīng)用開發(fā)研究中，合成推理規(guī)則仍然是采用最為普遍的一種模糊推理方法。在本系統(tǒng)開發(fā)研究過程中也采用合成推理規(guī)則(CRI)來實(shí)現(xiàn)決策推理。在合成推理規(guī)則應(yīng)用之前需要將規(guī)則進(jìn)行組合得到一個(gè)組合規(guī)則(這種方法我們稱之為“先組合后推導(dǎo)”，即FAFI)，或者在對(duì)每個(gè)規(guī)則應(yīng)用CRI后對(duì)它們的結(jié)果進(jìn)行組合(這種方法我們稱之為“先推導(dǎo)后組合”，即FIFA)。在本系統(tǒng)中采用的是FAFI方法。下面進(jìn)一步討論其模糊決策推理機(jī)制［4］。