目前，企业商务正面临着日益严重的环境压力。这些压力包括全球竞争的市场、要求更完善服务的客户、和加速发展的技术。为了生存和发展，企业必须有效地管理他们的供应链。策略的解决方案是把他们的供应链组织成一个集成的、以客户为中心的“虚拟公司”来优化供应链。在这个虚拟公司里，所有组织都愿意工作在一起，相互合作。他们不只共享资源，时间，和能量，而且还共享所取得的利益。形成一个流畅无误的，最有效的网络系统。 供应链计划是供应链决策的核心问题。随着供应链规模的扩大，供应链计划也变得更加复杂。因为具有中心式自上而下的控制、复杂性、和不确定性以及通讯带宽和速度的限制，传统的计划方法不适应供应链决策。 本文按照系统工程和软件工程的思想，采用多Agent的方法，对电子商务环境下的供应链计划系统进行了总体设计，分别从战略、战术和运作层次，针对物流网络结构构建、供应链项目获得和评估、以及供应链任务委派等问题进行了研究，最后给出了一个原型系统的实现。具体内容包括以下七个部分： (1)查阅了国内外大量的期刊、书籍、会议文集、研究报告等文献，了解供应链计划问题的研究现状。同时对相关问题如电子商务、人工智能的理论和技术进行了综述，为本文下面的研究奠定了理论基础。 (2)采用多Agent的方法，对供应链计划系统进行了总体设计，提出了一个集成的多Agent供应链计划模型。该模型利用移动Agent的特点，构成多Agent联盟结构的组织形式。实现了物流网络构造的供应链战略计划；通过项目搜索、项目评估和项目产品设计，完成供应链项目获取功能的战术计划；在运作层，通过把高层次项目计划转化为任务网络的形式的需求任务单RFQ(Requests For Quotations)，以一个市场机制表达它的计划，以组合拍卖的方式进行任务分派。另外，通过监控各项任务的进展情况，对计划进行相应调整。 (3)解决供应链需求扭曲即“牛鞭效应”的问题，需要建立合理的市场需求预测机制。针对供应链预测模型复杂、难以人工选择的问题，分别采用最小贴切度和神经元网络方法建立了预测模型类型选择模型和预测模型结构选择模型，通过实例验证了模型的有效性。 (4)为了支持供应链物流网络构建决策，在得到供应链需求预测的基础上，提出了优化整个供应链成本的物流网络优化模型，采用基于移动Agent的并行计算方法对模型进行了求解，通过实例验证了模型的有效性和算法的实用性。 (5)为了支持供应链项目获得决策，采用神经元网络方法，建立了项目WEB搜索、项目评估和项目产品设计模型，通过实例验证了模型的有效性。 (6)为了支持供应链任务委派决策，提出了基于关键路径法把高层次项目计划转化为任务网络的形式的需求任务单的方法；提出了为每个成员计算各自能够承担的带有时间窗的任务及价格的投标计算模型，和采用遗传算法对模型进行求解的算法；针对供应链成员对需求任务单的投标，提出了中标选择组合优化模型，和采用移动Agent的并行计算对模型进行求解的算法；通过实例验证了各个模型的有效性和算法的实用性。 (7)最后，给出了基于J2EE平台的供应链计划决策支持原型系统的实现，该系统可以与供应链上所有组织的局部ERP系统集成形成更大的多智能体体系结构。本次实践也是对掌握一套开发多Agent应用系统的分析与设计方法的一次有益的探索。