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智能决策支持系统IDSS是在传统决策支持系统的基础上发展起来的。随着IDSS的发展，传统的IDSS各部件提供智能支持时，其学习行为大多是静态的、被动的，限制了智能辅助的灵活性和适宜性。因此如何实现各个部件之间的高效交互，使信息能高效传递；决策环境的不确定性、信息的不完全、不精确性，特别是Internet/Intranet环境下决策信息的分布特性等，都给IDSS带来了新的挑战，需要进一步研究。
本文首先阐述了智能决策支持系统的发展情况，研究了多Agent技术的相关原理和特点，包括Agent的定义、特性及结构分类，其中就多Agent系统在智能决策支持系统小的应用加以详细描述。在此基础上提出了一种基于黑板的多Agent智能决策支持系统，并构建了该系统的系统模型。对系统中的各个模块作了介绍，分别对系统中各Agent的结构和功能作了详细说明，并对各Agent进行了形式化描述。
简单介绍了系统中Agent的实现技术及系统的决策步骤。此外，结合多Agebt之间的协作及协调机制提出了基于系统中各决策Agent之间协调的协商算法和基于承诺度的合作Agent的寻找算法。同时将基于黑板方法的多Agent系统用于实现智能决策，提出了基于粗糙集的最简决策树确定的决策算法，以及基于群体满意度的多属性群决策算法。文中提出多个决策Agent在功能Agent的控制和监督下完成子问题的求解，通过黑板进行相互间的协调和合作。其中对传统的黑板进行改进，由黑板控制Agent对黑板进行控制，通过黑板控制Agent实现对决策问题的分解，多Agent的控制，子问题结果的合成以及对冲突的协调，使多个决策Agent利用本身所具有的知识共同对问题做出决策。同时对黑板控制Agent的任务分解功能进行了形式化描述。
本文提出的基于黑板的多Agent智能决策支持系统提高了对多Agent系统中Agent的控制，适合多Agent协同合作求解大规模复杂问题。顺应了分布式及智能化的发展。