基于服务多代理的集成供应链系统

供应链管理在快速多变的全球环境下竞争，对集成供应链信息系统提出了新的要求。该文分析了多代理系统在集成供应链中的应用及Web服务技术，提出了基于服务多代理技术实现集成供应链系统的模型，解决了基于多代理的供应链成员信息系统在跨Internet集成技术实现上的困难。     

基于多代理体的供应链管理模型

首先对供应链管理进行功能模块划分，接着，在结合供应链的功能模块需求和代理体特性的基础上提出了一个基于多代理的供应链管理模型，阐述了模型的总体控制策略和各个构成模块的功能。     

基于Agent面向软件重用的敏捷供应链模型

敏捷性和快速响应性是现代企业成功的关键因素，供应链管理正成为现代企业提高竞争力而采取的有效的先进手段，它要求敏捷化的信息系统支持，满足企业快速构造供应链的需要，因此，如何实现供应链系统的软件重用，就具有非常重要的现实意义，提出了将企业的商务逻辑与具体事务处理分开的思想，建立基于agent的敏捷化供应链管理模型，通过对商务逻辑的规则模型和软件代理的活动行为模型建立，利用ECA规则协调多代理系统的活动，从而有效地支持供应链动态建立，过程重组，增强供应链系统信息分布处理，软件可重用和规模可扩展能力。     

面向供应链管理的移动代理体系结构

提出了一个完整的供应链管理平台架构。针对供应链管理模式的动态性和不确定性特点引入移动代理技术，对分布在Internet上制造企业的资源和活动进行有机集成。讨论了具有一定智能性的移动代理的体系结构、舍话策略和实现方案，以及支持该移动代理的低层运行环境和项目管理平台，并采用XML技术对供应链管理系统与企业原有数据源进行绑定，为实现不确定环境下企业的动态联盟提供了有力工具。     

供应链管理中的订单处理研究

订单处理是供应链管理中的一个重要部分,对于供应链的整体运作效率具有重要影响。对供应链管理中的订单处理流程进行了研究,建立了订单处理流程模型,给出基于多智能代理的供应链订单处理方法。     

基于移动agent技术的供应链订单流管理

面向订单的管理已成为供应链管理的重要内容,而先进的IT技术是使订单中的信息在供应链上各节点间流动与转化的有力支持。介绍了移动代理的优点及在供应链中的应用,并提出了基于移动代理技术的供应链订单流管理的模型和框架,对订单的处理过程和移动代理在订单流管理中的应用作了探讨。     

基于HTN的供应链优化策略

HTN(Hierarchical Task Network，层次任务网络)具有任务描述和分解、任务分派、任务完成的能力以及约束机制和冲突解决机制，可以高效地对复杂问题进行规划。文章就HTN在供应链优化中的应用进行了初步地探讨，结合多代理系统，针对供应链库存管理业务提出其任务网络模型，指出任务分解方法及共约束关系和任务在代理间的分派关系，并给出应用实例。     

多代理在供应链信息管理系统中的应用

在分析了现有的供应链管理信息系统的特点和不足后,应用多代理的思想,并结合了Web技术、基于XML的数据交换技术,给出了基于多代理的供应链信息系统设计模型和具体的实施方案,有效地解决了现代企业在实施电子商务过程中信息系统的集成问题,提高了供应链的敏捷性、动态性、柔性,为企业实现有效的供应链管理提供了一个可行的思路和方法。     

基于多代理的供应链协同生产计划模型

供应链是由分布在全球的供应商、制造商、仓库、分销中心和零售商组成的复杂网络。其生产计划具有分布性,自治性,同步性和开放性等特点,使得传统的生产计划方法已经不能适应供应链的计划需求。在分析了多代理技术和供应链系统生产计划特点的基础上,采用智能代理封供应链系统的功能实体和物理实体进行封装,提出了一个基于多代理的供应链系统网络模型,并构建了基于多智能代理的生产计划运行模式。该生产计划模型分为三层：全局生产计划,企业内部子生产计划和各个任务的详细生产计划。它突破了传统生产计划的局限性,从全局规划的角度来整合供应链上的所有资源,消除了不同企业子生产计划所产生的冲突和差异。很好的体现了供应链系统信息共享和资源共享的原则。     

复合代理体在供应链管理中的应用研究

供应链涉及企业生产、销售、采购三大环节，现代企业中，供应链在整个企业管理系统中占据着很重要的位置，实现供应链管理的智能化是企业管理信息系统追求的重要目标，文中将Agent理论应用于企业管理信息系统，基于作者提出的复合代理体（Compound-Agent)概念，创建了供应链复合代理体（Supply-Chain-Compound-Agent，即SCCA），研究了SCCA的结构和实现，应用SCCA有效实现了一类制造企业供应链管理的信息化和智能化。     

Using multi-agent simulation and learning to design new businessprocesses

Business process modeling, analysis, and then redesign are the central task in the efforts of re-engineering business processes. Frequently reviewing and promptly changing business processes to adapt to new business environment is the key to maintain agility under the competitive global market. It is imperative to enhance the adaptability of business processes. This paper proposes a multi-agent information system based on Swarm, a multi-agent simulation platform, to simulate business processes and incorporate reinforcement learning to obtain better process adaptability. The resulting system, called BPSLS, is elaborated and evaluated by the order fulfilment process in supply chain networks     

基于多Agent技术的企业协同框架研究

对企业协同商务模式进行了分析，提出一种基于多Agent协作的企业协同框架模型。阐述了该模式的组成结构，分析了该模式在实现企业业务流程再造中的可行性。     

基于多Agent协商的服务流程定制

针对复杂业务需求,提出了基于多Agent协商的服务流程定制模型、算法和系统．首先介绍了该模型及其支持系统的框架以及服务Agent的结构和工作原理;然后在将业务需求满足定义为分布式柔性约束满足问题的基础上,提出了基于多Agent协商的求解算法并介绍了一个应用案例;最后,给出了一个原型系统．该模型和系统能够对复杂的业务需求进行建模和求解,从而寻找到合适的服务,满足了服务流程定制的需要．     

基于多Agent的I-MES在烟草企业中的实现

本文以面向敏捷企业的智能制造执行系统(I-MES)为研究对象,采用多Agent技术作为系统的实现形式,对系统的多Agent组织结构、系统中多Agent间的通信和协作机制以及多Agent的基于事件和周期的动态调度策略等理论问题和关键技术进行了研究,针对可集成制造执行系统中最常见的资源冲突问题,提出了一种基于多Agent合作的冲突消解模型;在此基础上针对敏捷环境下传统的制造执行系统的不足,以烟草企业这类流程性工艺企业为背景,基于多代理技术,构建了一个基于多代理具有开放性、集成性、动态性、敏捷性和可互操作的敏捷制造智能执行系统,     

Multi-agent neural business control system

Small to medium sized companies require a business control mechanism in order to monitor their modus operandi and analyse whether they are achieving their goals. A tool for the decision support process was developed based on a multi-agent system that incorporates a case-based reasoning system and automates the business control process. The case-based reasoning system automates the organization of cases and the retrieval stage by means of a Maximum Likelihood Hebbian Learning-based method, an extension of the Principal Component Analysis which groups similar cases by automatically identifying clusters in a data set in an unsupervised mode. The multi-agent system was tested with 22 small and medium sized companies in the textile sector located in the northwest of Spain during 29 months, and the results obtained have been very satisfactory.     

集群环境下基于竞合机制的多agent供应链管理系统架构*

设计了一个基于竞合协调机制的MAS架构,以协调集群环境下供应链整体绩效与成员企业利益之间的关系,实现了多agent供应链管理系统与现有组织之间较好的匹配,并使用仿真技术对系统的商业价值进行评估.这有助于基于多agent系统和竞合机制效益的理论表达,也对企业实施基于多agent的系统起到了支持作用.     

The architecture and business value of a semi-cooperative, agent-based supply chain management system

Multi-agent systems have the potential to improve supply chain management. The adoption of such systems has been limited, as their design often neglects existing organizational realities and the business value for the various stakeholders is not clear. In this paper, a multi-agent system improving supply chain management is designed and its business value is evaluated. We present the semi-cooperative architecture and evaluate the benefits using agent-based simulation. We found that the multi-agent system increases the level of flexibility in the supply chain and enables supply chain members to become more responsive. This has a positive impact on the ordering lead-time, human processing time, the inventory levels and number of stock-outs.     

汽车企业智能化动态联盟的构建

针对目前国内外汽车工业的发展趋势,根据人工智能的思想,提出了构建汽车企业智能化动态联盟的框架,并借助多智能体系统开发平台JADE来实现系统框架的运行。这一概念的提出,不仅符合汽车企业现代化管理的发展方向,还对多智能体技术的应用推广起到一定的促进作用。     

The Gaia Methodology for Agent-Oriented Analysis and Design

This article presents Gaia: a methodology for agent-oriented analysis and design. The Gaia methodology is both general, in that it is applicable to a wide range of multi-agent systems, and comprehensive, in that it deals with both the macro-level (societal) and the micro-level (agent) aspects of systems. Gaia is founded on the view of a multi-agent system as a computational organisation consisting of various interacting roles. We illustrate Gaia through a case study (an agent-based business process management system).     

Topological analysis of a two coupled evolving networks model for business systems

In multi-agent systems, the underlying networks are always dynamic and network topologies are always changing over time. Performance analyses of topologies are important for understanding the robustness of the system and also the effects of topology on the system efficiency and effectiveness. In this paper, we present an example of a real-world distributed agent system, a digital business ecosystem (DBE). It is modelled as a two coupled network system. The upper layer is the business network layer where business process between different business agents happen. The lower layer is the underlying P2P communication layer to support communications between the agents. Algorithms for multi-agent tasks negotiation and execution, interaction between agents and the underlying communication network, evolutionary network topology dynamics, are provided. These algorithms consider the two network layers evolving over time, with effects on each other. Through a comprehensive set of discrete event simulation, we investigate the effects of different evolutionary principles inspired by random graph and scale-free network in complex network theory on the topological properties and performance of the underlying network. We also find several rules to design a resilient and efficient P2P network.