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当前,如何依据动态的商业需求和策略实现异构网络应用的共享和集成过程的自我管理（自治计算）已经成为分布式系统研究的热点问题。 论文综述了目前支持异构网络应用（抽象为服务）合成的主流技术及其发展趋势以及自治计算的概念和研究进展,分析了运用当前技术来构建自治计算系统所存在的主要问题——如何表达高层的商业需求和策略、并把它集成到底层智能Agent的决策过程,使得Agent在进行自主的资源合成过程中能够响应高层商业需求和策略的变更。论文指出,造成该问题的主要原因在于传统的Agent模型不能响应动态的商业目标和管理策略的变更——它把系统的应用逻辑和管理逻辑捆绑在一起,并编码在系统中,不能动态变更。因此,论文把基于政策管理的思想引入Multi-Agent模型,通过把管理逻辑和应用逻辑相分离来解决这个问题。一方面,系统的管理逻辑用政策来表达,由于政策可以动态部署、更新或删除,因此为动态反映高层策略和需求提供了有效的途径。另一方面,通过把政策整合进Agent心理模型,使得Agent能够在上层管理策略的指导下自主决策实现系统的应用逻辑。 论文以上述思想为基础,提出了一个基于PDC-Agent的面向服务的自治计算系统模型。该模型基于面向服务的体系结构和技术,把资源抽象为服务,并把服务作为Agent的管理对象。Agent作为自治元素,在上层商业管理策略（政策）的指导下参与协作,实现服务的发现、协商、合成、认证授权、过程监视以及异常处理等。协作关系以合同的方式显式表示和实施,以提高自治元素之间协作的稳定性和可靠性。在该模型中,重点内容包括两个部分:（1）政策的制定、细化和部署;（2）适合于担任自治元素的Agent模型。 虽然基于政策的方法已受到广泛的关注,并积累了许多研究成果,但是对于如何把该方法用于指导Agent的行为仍然是个崭新的课题。由于现有的政策表示语言不适于与BDI逻辑相结合建立扩展的Agent模型,因此论文提出了一种基于概念实例模式的政策表示语言以及政策的细化和部署机制,用于支持PDC-Agent的建立。 同时,由于传统的基于BDI逻辑的Agent在动机方面只考虑其自身的内部愿望（D）,无法反映外部动机,因此不适合于担任自治计算系统中的自治元素。本文把政策与合同引入传统的BDI逻辑,提出了一种基于政策（P）和合同（C）的扩展BDI逻辑,称为BGIPDC逻辑。在该逻辑中,Agent的动机包括内部动机（自身愿望D）和外部动机（政策P和合同C）,这些动机经