基于代理技术的虚拟制造系统资源集成决策《上》

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1引言 当今世界，随......



1　引言
当今世界，随着科技的飞速发展，尤其是信息技术的日新月异，对制造业产生了极大的冲击。在新的形势下，制造企业的战略开始转向以“市场响应速度第一”为目标。为了适应市场的多变，企业不仅要具备技术上的柔性，而且还要具备管理上的柔性，以及人员和组织上的柔性

［1］。美国于90年代初首先提出了虚拟制造、虚拟公司等概念，以求在激烈的市场竞争环境下使企业具有更大的竞争力。
制造资源的有效集成是虚拟制造系统得以实现的关键环节，但在实现虚拟制造的过程中，具体的资源集成方法、集成范围的大小以及集成效率会有差别。Internet作为实现虚拟制造系统的最有效的工具之一，在制造资源的集成过程中发挥极大的作用。尤其是近几年，Internet的高速发展，网上资源的搜索与集成也就成了人们十分关心的问题。本文以Internet的丰富资源为对象，结合制造业的实际情况，提出了一种基于智能代理技术的资源集成决策支持系统。在虚拟制造系统中，针对不同的任务、不同的阶段，资源集成的对象也不同。这里以虚拟制造系统实施过程所需的资源为对象，以资源集成的有效性为目标来分析问题。虚拟制造系统中一个可能集成的资源为各个分散的企业实体，分析一个具体的企业能否成为合适的可集成对象，需要考虑其设计、加工、运输和售后服务等各方面的能力。
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2　智能代理和数据采集技术
智能代理正快速成为一个十分重要的研究领域。简单的理解，智能代理可以被看作是一个具有智能行为的软件代理［2］。能够单独解决某些子项目，并根据它自己的触发机制或根据其它相关代理提出的请求将结果融合进一个更大的项目解决过程［3］。目前有关智能代理方面的研究也取得了很大的进展。例如，由美国ARPA发起的SHADE (SHAred Dependency Engineering project)项目，利用智能代理技术解决工程中的信息共享问题。另外，数据采集技术指的是通过各种技术包括模式识别、机器学习、搜索数据库等获取各种信息。在本文中，数据的主要来源是Internet，数据采集的任务是通过搜索网络数据库或Web页获得信息。数据采集一般可分为两种方式：事件驱动和目标驱动。在虚拟制造系统资源集成的过程中，需集成的资源具有较强的目的性，因而采用目标驱动方式。
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3　决策支持系统
决策支持系统是基于计算机的、充分利用各种数据、模型和结构化决策过程进行决策的系统。一般说来，通过利用此类系统可以得到更有效的决策结果。决策支持系统涉及的领域也十分广泛，包括决策分析、科学管理、知识库、专家系统等。本文借用专家系统的构造方法并结合模糊数学，构造一个模糊专家决策系统。具体的实现方法将在后面介绍。
4　基于智能代理技术的决策支持系统
前面已提及，智能代理技术注重与数据采集技术的结合，而其本身难以解决特定领域的问题。而对于决策支持系统本身获取信息的能力又相对存在许多不足。传统的决策支持系统一般是基于知识的。很明显，基于知识的方法为在特定的领域进行决策提供了有效的手段。但是存储于知识库中的知识只适合于特定的领域，而且相对来说变化很小。然而许多强有力的信息交流渠道，如Internet，会不断地促使决策过程随之发生改变，决策结果也会因为信息的快速更新而有所不同。虚拟制造系统资源集成的一个主要的信息来源是Internet,决策者需要根据市场的急剧变化作出快速反应。因而，要求我们在决策支持系统中引进新的技术以适应知识更新的快速性。从目前来看，把智能代理技术和决策支持系统结合在一起便是一个很好的解决方案。图1是基于智能代理技术的决策支持系统框图。
图1　基于智能代理技术的决策支持系统
基于智能代理技术的决策支持系统的工作原理：决策者交互提出可能集成的资源的约束模型并提交给智能代理模块，由目标驱动激发某一个或某几个数据采集模块，搜索Internet获取相关信息，然后把获得的信息反馈给决策支持系统主模块，执行决策分析，得出决策结果并展现给决策者。各个模块的开发分别进行，智能代理(包括数据采集)由Java语言实现。决策支持系统主模块的开发完全借鉴专家系统开发模式，此外还结合了模糊理论，因为Internet获得的数据往往是不精确的，即有所了解，但不全面；有所掌握，但不肯定；有所估计，但不确切［4］。因而开发的决策支持系统具有第二代专家系统即模糊专家系统的性质和功能。图2是决策支持系统主模块的原理图。
图2　决策支持系统主模块设计原理
决策支持系统主模块由三大部分组成：动态数据库、规则库和决策推理。
(1)动态数据库
之所以称之为动态数据库是因为数据库的内容由智能代理根据需要进行动态更新。当决策者把搜索约束模型提交给智能代理时，代理通过 数据采集获取数据，更新数据库。因为每次决策过程所需的数据不同，而且Internet上的数据资源更新快，由智能代理来辅助维护数据库就显得十分重要且非常有效。
(2)规则库
本系统中规则库的内容为各种模糊产生式规则。
(3)决策推理
模糊推理方法有很多，如采用合成推理规则(CRI)进行推理、采用真值约束方法实现模糊推理、采用区间值模糊集处理推理问题等［5］。 但在目前的理论探讨和应用开发研究中，合成推理规则仍然是采用最为普遍的一种模糊推理方法。在本系统开发研究过程中也采用合成推理规则(CRI)来实现决策推理。在合成推理规则应用之前需要将规则进行组合得到一个组合规则(这种方法我们称之为“先组合后推导”，即FAFI)，或者在对每个规则应用CRI后对它们的结果进行组合(这种方法我们称之为“先推导后组合”，即FIFA)。在本系统中采用的是FAFI方法。下面进一步讨论其模糊决策推理机制［4］。