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【摘 要】目前我国的体育训练管理中仍然存在着不科学、目的性不强、辅助决策手段落后等缺点，本文将Agent技术运用到系统当中，设计出一个基于Agent的体育智能决策系统，并进行实施，从而有效地提高了决策系统的准确性和智能性。
【关键词】Agent 智能 体育训练 决策支持系统
引言
如今我国国民整体身体素质呈现下降趋势，其中大学生身体素质下降趋势最为严重[1]。针对这一现象，上世纪70年代，美国麻省理工大学教授M.S.Scott Morton首次提出决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）。在众多智能化信息技术当中，将决策支持系统运用到体育运动等领域当中，在实践过程中取得了大量的实践经验和成果[2]。本文就是针对目前体育训练管理中出现的诸多问题进行完善，帮助他们制订出科学有效的、符合大学生的体育训练计划和训练方法。
决策支持系统，Agent与MAS概述
决策支持系统（DSS）是以计算机为主要手段，运用管理科学、运筹学、控制学等理论和技术，通过与计算机之间的相互交流操作，智能化地支持决策活动的系统。
Agent技术是一种在动态环境中能够自治运行，并具有较高自治能力的计算机系统或实体。如何解决Agent间的相互协作问题，是人们在研究Agent的过程中经常遇到的其中一个问题[3]。MAS的产生就是在Agent的原有基础上重点研究Agent之间的相互协商和协作等问题。并与现有软件系统进行有效衔接，有效提高系统的执行能力，具有较强的稳定性。
系统体系结构[4]
根据大学生体育训练管理的特点，结合Agent和Multi-Agent的特性，基于Multi-Agent的DSS大学生体育训练管理决策系统框架图（如图1所示），共定义4类Multi-Agent。
界面Agent主要用于实现和决策者之间实施交互，界面Agent在实施交互过程中，能够根据主动探测环境的变化，获取决策用户的习惯、爱好、习性等主要特征信息，从而在决策时，提供最佳的用户界面，为决策用户提供统一思想的辅助决策。
黑板控制Agent。黑板控制Agent是整个系统的控制中心，它主要对黑板和系统中其他Agent进行直接或间接的控制[5]。通过自身的知识库和Agent之间的协作原则，把需要解决的问题划分为若干个相应的子问题，然后分配到黑板中不同层次中，对各层次进行相对应的管理，消除Agent之间不同决策的冲突。
功能Agent。其功能为对于从黑板接收过来的信息进行分类整理，从中获取需要解决问题的目标，之后对相关目标进行分割，划分成若干个小任务，转交给各自的一个或多个决策Agent来加以执行。
系统Agent的技术实现
1.Agent的实现
如今，面向系统Agent的软件开发绝大多数采用面向对象技术的方法，研发出拥有Agent一些基本特性的系统， Agent的功能实现需要三个部分组成：知识推理、通讯和执行模块。通讯模块主要负责接收外部环境或别的Agent传输过来的信息，并将信息转变成Agent所能理解的模式，同时向外部环境或其他Agent发送此信息。知识推理模块自动进行更行，为Agent自主活动的实施提供事实依据。执行模块依据知识模块中的属性、方法和行为原则作出具体的判断，同时及时更新知识推理单元的知识。
2.Agent间的通信机制
在Multi-Agent大学生体育训练管理决策系统中黑板提供工作范围，Agent可以相互交换信息、数据和知识，Agent在最初创建时就已经在黑板上填写了信息项，同时可分享给其他Agent所使用，并根据Agent的具体需要可随时访问黑板，以便获取更多新的信息。Agent采用筛选的方法提取自己所需的信息，Agent在黑板系统中，它们之间不产生相互通信，每个Agent独立解答求解的子问题。功能Agent，把一个问题分解成若干个子问题，让更多的Agent参与到求解的工作当中，暂时性地组成一个联盟，一起去求解问题，联盟求解工作结束后（任务完成后联盟自动解散）利用功能Agent将其信息传回给黑板汇总，最终反馈给相应的Agent界面，转交给用户。
系统模型库、知识库管理系统
1.模型库管理系统
基于Multi-Agent的大学生体育训练管理决策系统中，采用面向对象的模型来表现模型库，还可把若干模型对看成一个对象进行储存和管理，并提供与知识库系统相匹配的接口。
2.知识库管理系统
第一步做好知识库基本结构的构建工作，然后按照有关体育方面专家所提供的知识，经过吸收提取产生规则，并储存在知识库系统中。知识库主要用于储存决策有关的规则，每一个规则都会被自动或人为地加上一个权重系数，工作时会有很多规则符合相应的条件，我们会提取权重系数最高的来进行推理，以便解决匹配问题的冲突现象。
系统的实现
体育训练管理系统中的数据主要来源于陕西工院学生信息管理系统、服装学院体育成绩管理系统、体育训练计划数据库、运动项目数据库等，模型分为预测和优化模型，计划制订执行决策过程如下（一年级40人班级）：
（1）采集全班40人身体素质基本数据和达标测试数据，并将训练计划的时间安排一同输入到界面里。40人身体素质基本数据和达标测试数据储存到数据库，时间安排数据暂时储存到黑板中，并形成相对应的规则，指导训练计划的产生。
（2）界面Agent将制订计划信息请求传输给黑板控制Agent后，黑板控制依据知识库和协作的规则把需要处理的问题逐一分解，然后再将这些若干个子问题交给身体素质测评功能Agent、训练计划安排功能Agent、训练时间安排功能Agent等。
（3）每个功能Agent把从黑板传送过来的工作任务进行分类，分成若干个可以由Agent独立完成的小任务，再交给相对应的决策Agent进行决策。
（4）各个功能Agent将决策Agent推理所得到的子结果反馈给黑板，黑板在单元中进行汇总，将身高、体重、视力、协调、心率、肺活量、握力、身体素质测评最佳方法的选择、最佳训练计划安排、最佳训练时间安排等子结果汇总成一个总结果，最后通过界面Agent以一个固态表格的形式展示给计划制订者，并作出行对应的解释。
结论
本文针对目前大学体育教师很难根据学生实际情况制订出科学有效的训练计划，结合Multi-Agent技术，设计了大学生体育训练管理决策系统，它能够为大学生量身定做科学有效的训练计划，在大学体育训练管理中具有一定的应用价值。
参考文献：
[1]刘大有，杨鲲，陈建中.Agent研究现状与发展趋势[J].软件学报，2000，11（3）：315-316.
[2]黎建兴.软件Agent的一种面向对象设计模型[J].软件学报，2007，18（3）：583-584.
[3]冯梅，郑明春.Agent的行为研究与应用[D].山东师范大学，2001.
[4]孙喁喁，黄光球.基于黑板的多Agent智能决策支持系统的研究[J].现代电子技术，2007，（20）：945-947.
[5]高慧颖，鞠彦兵，马葆瑜.Agent在数据分析平台中的应用研究[J].微计算机信息，2007，23（11-3）：180-182.
作者单位：陕西能源职业技术学院 陕西咸阳
【关键词】Agent 智能 体育训练 决策支持系统
引言
如今我国国民整体身体素质呈现下降趋势，其中大学生身体素质下降趋势最为严重[1]。针对这一现象，上世纪70年代，美国麻省理工大学教授M.S.Scott Morton首次提出决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）。在众多智能化信息技术当中，将决策支持系统运用到体育运动等领域当中，在实践过程中取得了大量的实践经验和成果[2]。本文就是针对目前体育训练管理中出现的诸多问题进行完善，帮助他们制订出科学有效的、符合大学生的体育训练计划和训练方法。
决策支持系统，Agent与MAS概述
决策支持系统（DSS）是以计算机为主要手段，运用管理科学、运筹学、控制学等理论和技术，通过与计算机之间的相互交流操作，智能化地支持决策活动的系统。
Agent技术是一种在动态环境中能够自治运行，并具有较高自治能力的计算机系统或实体。如何解决Agent间的相互协作问题，是人们在研究Agent的过程中经常遇到的其中一个问题[3]。MAS的产生就是在Agent的原有基础上重点研究Agent之间的相互协商和协作等问题。并与现有软件系统进行有效衔接，有效提高系统的执行能力，具有较强的稳定性。
系统体系结构[4]
根据大学生体育训练管理的特点，结合Agent和Multi-Agent的特性，基于Multi-Agent的DSS大学生体育训练管理决策系统框架图（如图1所示），共定义4类Multi-Agent。
界面Agent主要用于实现和决策者之间实施交互，界面Agent在实施交互过程中，能够根据主动探测环境的变化，获取决策用户的习惯、爱好、习性等主要特征信息，从而在决策时，提供最佳的用户界面，为决策用户提供统一思想的辅助决策。
黑板控制Agent。黑板控制Agent是整个系统的控制中心，它主要对黑板和系统中其他Agent进行直接或间接的控制[5]。通过自身的知识库和Agent之间的协作原则，把需要解决的问题划分为若干个相应的子问题，然后分配到黑板中不同层次中，对各层次进行相对应的管理，消除Agent之间不同决策的冲突。
功能Agent。其功能为对于从黑板接收过来的信息进行分类整理，从中获取需要解决问题的目标，之后对相关目标进行分割，划分成若干个小任务，转交给各自的一个或多个决策Agent来加以执行。
系统Agent的技术实现
1.Agent的实现
如今，面向系统Agent的软件开发绝大多数采用面向对象技术的方法，研发出拥有Agent一些基本特性的系统， Agent的功能实现需要三个部分组成：知识推理、通讯和执行模块。通讯模块主要负责接收外部环境或别的Agent传输过来的信息，并将信息转变成Agent所能理解的模式，同时向外部环境或其他Agent发送此信息。知识推理模块自动进行更行，为Agent自主活动的实施提供事实依据。执行模块依据知识模块中的属性、方法和行为原则作出具体的判断，同时及时更新知识推理单元的知识。
2.Agent间的通信机制
在Multi-Agent大学生体育训练管理决策系统中黑板提供工作范围，Agent可以相互交换信息、数据和知识，Agent在最初创建时就已经在黑板上填写了信息项，同时可分享给其他Agent所使用，并根据Agent的具体需要可随时访问黑板，以便获取更多新的信息。Agent采用筛选的方法提取自己所需的信息，Agent在黑板系统中，它们之间不产生相互通信，每个Agent独立解答求解的子问题。功能Agent，把一个问题分解成若干个子问题，让更多的Agent参与到求解的工作当中，暂时性地组成一个联盟，一起去求解问题，联盟求解工作结束后（任务完成后联盟自动解散）利用功能Agent将其信息传回给黑板汇总，最终反馈给相应的Agent界面，转交给用户。
系统模型库、知识库管理系统
1.模型库管理系统
基于Multi-Agent的大学生体育训练管理决策系统中，采用面向对象的模型来表现模型库，还可把若干模型对看成一个对象进行储存和管理，并提供与知识库系统相匹配的接口。
2.知识库管理系统
第一步做好知识库基本结构的构建工作，然后按照有关体育方面专家所提供的知识，经过吸收提取产生规则，并储存在知识库系统中。知识库主要用于储存决策有关的规则，每一个规则都会被自动或人为地加上一个权重系数，工作时会有很多规则符合相应的条件，我们会提取权重系数最高的来进行推理，以便解决匹配问题的冲突现象。
系统的实现
体育训练管理系统中的数据主要来源于陕西工院学生信息管理系统、服装学院体育成绩管理系统、体育训练计划数据库、运动项目数据库等，模型分为预测和优化模型，计划制订执行决策过程如下（一年级40人班级）：
（1）采集全班40人身体素质基本数据和达标测试数据，并将训练计划的时间安排一同输入到界面里。40人身体素质基本数据和达标测试数据储存到数据库，时间安排数据暂时储存到黑板中，并形成相对应的规则，指导训练计划的产生。
（2）界面Agent将制订计划信息请求传输给黑板控制Agent后，黑板控制依据知识库和协作的规则把需要处理的问题逐一分解，然后再将这些若干个子问题交给身体素质测评功能Agent、训练计划安排功能Agent、训练时间安排功能Agent等。
（3）每个功能Agent把从黑板传送过来的工作任务进行分类，分成若干个可以由Agent独立完成的小任务，再交给相对应的决策Agent进行决策。
（4）各个功能Agent将决策Agent推理所得到的子结果反馈给黑板，黑板在单元中进行汇总，将身高、体重、视力、协调、心率、肺活量、握力、身体素质测评最佳方法的选择、最佳训练计划安排、最佳训练时间安排等子结果汇总成一个总结果，最后通过界面Agent以一个固态表格的形式展示给计划制订者，并作出行对应的解释。
结论
本文针对目前大学体育教师很难根据学生实际情况制订出科学有效的训练计划，结合Multi-Agent技术，设计了大学生体育训练管理决策系统，它能够为大学生量身定做科学有效的训练计划，在大学体育训练管理中具有一定的应用价值。
参考文献：
[1]刘大有，杨鲲，陈建中.Agent研究现状与发展趋势[J].软件学报，2000，11（3）：315-316.
[2]黎建兴.软件Agent的一种面向对象设计模型[J].软件学报，2007，18（3）：583-584.
[3]冯梅，郑明春.Agent的行为研究与应用[D].山东师范大学，2001.
[4]孙喁喁，黄光球.基于黑板的多Agent智能决策支持系统的研究[J].现代电子技术，2007，（20）：945-947.
[5]高慧颖，鞠彦兵，马葆瑜.Agent在数据分析平台中的应用研究[J].微计算机信息，2007，23（11-3）：180-182.
作者单位：陕西能源职业技术学院 陕西咸阳