《基于多Ａｇｅｎｔ的企业全面预算决策支持系统研究》-管理学论文，管理论文-论文范文参考-科学狗论文网

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基于多Ａｇｅｎｔ的企业全面预算决策支持系统研究

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羊　英

[摘要] 企业决策是一个非常复杂的问题,本文首先就一般制造业企业经营决策过程进行分析,在此基础上指出在这个决策过程中的难点,针对这些难点以及企业决策的需求,给出基于多Agent的企业全面预算决策支持系统的框架,并对其中占有重要地位的决策Agent的工作原理进行简单介绍?

[关键词] 多Agent;企业决策;决策支持系统;全面预算

[中图分类号]F270.7[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2009)04-0070-03

1 引言

西蒙曾经说过,管理就是决策?企业管理的一个非常重要的职能就是决策?但是,企业所面临的市场环境是瞬息万变的,需要企业有快速应变的能力?因而信息化成为企业发展的必要基础之一?但基础的信息管理只能解决事务性的问题,怎样才能让信息系统变得“聪明”起来呢?智能决策支持系统应运而生?

近年来,关于智能决策支持概念?技术和应用的研究非常多,智能决策支持系统也为社会的发展发挥了很大的作用?在智能决策支持技术中,Agent技术占有非常重要的地位?Agent 的基本思想是使软件能模拟人类的社会行为和认知,即人类社会的组织形式?协作关系?进化机制,以及认知?思维和解决问题的方式?和传统的对象概念相比,Agent 概念具备更多的知识?主动性和协作性,具有更强的问题求解能力和自治能力[1]?Wooldridge 和Jennings[2]提出Agent 的3 个关键性概念:情境性(situatedness)?自治性(autonomy)和适应性(flexibility)? 根据Russel 和Norvig的观点,Agent 可以是任何能通过传感器感知环境并通过效应器作用于环境的事物[3]?

MAS(Multi-Agent System)是由多个Agent 组成的一种分布式自主系统?MAS主要研究多个Agent 为了联合采取行动或求解问题,如何协调各自的知识?目标?策略和规划[4]?在表达实际系统时,MAS 通过各Agent 间的通讯?合作?互解?协调?调度?管理及控制来表达系统的结构?功能及行为特性? 由于在同一个MAS 中各Agent 可以异构,因此多Agent 技术能解决许多复杂系统的问题?企业决策就是一个非常复杂的问题?

2 企业决策过程分析

企业决策过程会因行业不同?所面对的目标市场不同而有所不同,但总的来说有其基本规律?对于制造型企业来说,其决策过程可以用图1来描述?

从图1可以清楚地看到,需求预测决定销售决策,销售决策结果决定生产决策结果,生产决策结果决定采购决策,最后要进行决策方案的测算,根据测算的结果可以进一步调整原来各个步骤的决策,尽量使其接近较优的状态?

3 企业决策过程中的难点

以上决策过程中有以下几个难点:

(1)方案评估的指标体系选择?在当前复杂的竞争条件下,企业决策不再仅仅是追求利润最大化,而是追求一种可持续性发展和多个目标之间的协调?因此,确定一个方案是否好,就需要一个良好的指标体系?虽然目前在金融证券行业对上市公司评价有一套指标体系,但这个指标体系似乎并不适合企业内部控制?因此,对于企业决策支持还需要一套更为合适的指标体系?

(2)方案的寻优?因为企业决策是一个多目标决策的问题,影响决策的因素也是很多的,而且这个决策是一个多阶段序贯型的决策?在进行决策时,任何一个步骤的变动都会影响其他步骤的结果?对于一个决策问题,其最优解的寻找有一定难度?

(3)竞争对手的影响?如果仅仅考虑企业自身的因素和目标函数,问题已经比较复杂?但更复杂的是,企业在生产经营过程中面临的不是“只有一家企业的市场”,而是“拥有多个竞争对手的竞争市场”?这也将成为影响决策的另一大因素?对竞争对手的考虑使得问题进一步复杂化?

4 基于多Agent的企业全面预算决策支持系统

针对以上几个难点,经过仔细分析,笔者认为,在规划企业决策支持系统时仅仅依赖以往的决策支持模型是很难解决这些问题的?要解决以上难点问题,必须借用智能决策的技术,将其融合到企业决策支持系统中?基于此,笔者构建了基于多Agent的企业全面预算决策支持系统?图2是该体系的基本逻辑结构图?

制定决策环节在传统决策支持系统中是由决策者根据经验和一些定量模型给出决策数据,然后经过全面预算判断决策的优劣,显然,这种决策方式很难将竞争对手的决策考虑进去?而在本体系里,制定决策由多个决策Agent(这种Agent根据市场竞争对手个数来决定)和控制协调Agent和仲裁Agent来共同完成?其中决策Agent负责模拟各个竞争对手和本企业并给出不同的决策方案,控制协调Agent负责根据市场总体情况协调各个决策Agent的方案制订,防止异常情况的发生,仲裁Agent负责对各个决策方案进行比较判断,选择相对较优的决策方案?

各个决策Agent在得到市场数据后开始进行决策模拟对抗,一部分决策Agent充当的是竞争对手的角色,会根据竞争对手的偏好来提出相应的对抗策略,通过决策模拟来训练和自学习,最后提供给决策者一个相对较优的决策方案?决策方案出来后经过全面预算模块进行测算,并使用评价指标体系进行评价,决策者还可以根据自身经验来调整决策方案?经过调整后的方案便可付诸实施?

在这些Agent中,单个决策Agent占有非常重要的地位?以下介绍单个决策Agent的结构?

Agent是一段可以自主执行的程序,它和一般程序模块的区别在于Agent可以感知系统环境的变化,并对这种变化作出自主的反应[5]?单个决策Agent由通讯层?控制层和决策方案制定层组成?通讯层负责处理消息和事件?实现通信协议与协作协议;控制层实现根据实际竞争环境对企业决策的制定;当中的决策方案制定层是该模型的核心部分,包括:

(1)协作模块,负责该Agent和其他有关Agent(如控制协调Agent和仲裁Agent)的协作;

(2)评估模块,负责评估问题的复杂性,决定是否能独立处理或需要和其他Agent的协作;

(3)竞争对手模型,是关于其他竞争对手,即其他决策Agent的能力和知识的集合;

(4)本体模型,是该Agent本身所具有的能力和知识的集合[6]?

5 决策Agent工作原理

决策Agent通过通讯层获得企业外部竞争环境的相关数据,由评估模块对问题进行分析,确定问题的性质和问题的难易程度,以决定采取何种策略与其他决策Agent进行决策模拟;然后根据从市场上获得的数据和预测的数据(因为有些关键数据是无法获得的)建立竞争对手模型,本体模型根据以上条件根据自身的知识和能力进行决策方案的制订,并同其他决策Agent一起开展决策模拟,在模拟中得到训练,从而提高自身的知识和能力?

6 结束语

笔者提出在企业决策中采用多Agent的技术建立智能决策支持系统?这个智能决策支持系统里的决策Agent具有决策能力,能够和其他决策Agent进行通讯与协作,还可以模拟竞争,实际上就是构建一个模拟竞争的环境,输入初始数据,让系统通过模拟竞争找出一个较优的方案来加快企业决策的速度和精确度?

这个系统实施和应用的最大难题在于对现实复杂性的考虑:如果将现实问题过于简单化,则将使系统提供的决策方案参考价值太低;如果将现实问题考虑得过于复杂,则将加大系统的计算量,延缓其反应的速度?因此,如何将现实问题进行合理的归纳,是本系统要着重考虑的问题?

主要参考文献

[1] 李海刚,吴启迪. 多Agent 系统研究综述[J]. 同济大学学报,2003,31(6):728-732.

[2] M J Wooldridge,N R Jennings. Intelligent Agents:Theory and Practice[J]. Knowledge Engineering Review,1995,10(2):115-152.

[3] S Russell,P Norvig. Artificial Intelligence:A Modern Approach[M]. Upper Saddle River:Prentice Hall,1995.

[4] 董宏斌,石纯一. 移动Agent 技术研究[J]. 计算机科学,2000,27 (4):35-38

[5] 李琦,王坚,等. Multi-agent技术在远程诊断与维护系统中的应用[J]. 计算机工程,2002,28(2):137-139.

[6] 罗娜,钱锋,等.多Agent环境下过程设备的分布式智能决策支持[J]. 自动化技术与应用,2007,26(2):20-22.

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