具有实时多决策任务的分布式群体决策支持系统是决策支持技术研究的一个技术难点，其典型应用包括面向未来信息化战争的军事作战规划决策支持。这类决策问题与传统的企业决策的不同点在于决策群体庞大、决策任务多且任务属性各异、决策任务的求解具有实时性要求等。决策过程中的关键技术包括分布式支持技术、决策任务求解的过程控制技术以及实时任务的求解控制策略等。 论文在继承传统的个体决策支持系统(DSS)、群体决策支持系统(GDSS)和分布式决策支持系统(DDSS)技术的基础上，结合系统工程思想以及人工智能中的知识工程、Agent等前沿技术，以总装备部十五预研课题——“群体决策支持平台”为课题背景，深入研究了分布式多任务群体决策过程中的任务分解与分配算法、任务协作策略、分布式支持技术、实时控制技术，决策方案评价技术等，提出了用于过程控制的多Agent联盟体系结构模型，设计和实现了面向军事作战规划的智能决策支持原型系统。论文的研究工作包括： 1．提出面向多任务的多级分层次分布式决策体制。针对时间和空间上分散的分布式决策群体，将决策过程划分成纵向和横向分布的决策过程，从而形成多级分层次分布式决策体制。纵向分布模式映射了决策过程中问题提出、问题求解、方案评估和决策结果生成的串行求解过程。横向分布模式则体现了面向领域问题，充分利用分布式支持环境对总体决策任务进行任务分解与分配、多任务并行求解、解结果综合的决策过程。 2．提出基于图形过程和XML过程描述的组合模型生成器技术并予以实现，解决了模型库组合模型建模的技术难点。模型间的组合不是随意的，必须满足数据一致性要求，包括数据类型和参数个数的一致等。模型组合的过程对用户应尽可能简便、透明，用户毋须关心模型间的数据一致性问题，但系统必须实时进行数据一致性检查。论文研究实现的模型生成器功能使用户以图形绘制的方式方便地对模型库中的模型组合关系进行描述。系统自动生成XML过程描述语言用于模型调用。 3．提出多Agent联盟体系结构的过程控制模型。多Agent联盟过程控制模型能充分映射面向复杂多任务求解的分布式群体决策体系结构。通过定义面向领域问题的Agent通信原语和Agent消息结构，结合Agent的智能性、自治性、协作性功能实现分布式节点多任务的协作求解。 4．提出分布实时Agent控制技术。通过定义Agent消息结构的实时约束条 西北工业大学博士学位论文件，实现任务协作基础上的任务实时过程控制，并结合实时控制算法来提高任务求解的效率，满足实时决策任务求解要求，论文以面向多机群体飞行协同作战过程控制为实例，论述了实时Agent技术在多任务实时决策过程控制中的应用。 5．提出以数据文件解决不同科学计算语言模型共存的模型库与数据库间数据接口技术。从而能够很好地支持对我军军事信息领域己经存在的决策模型的直接调用，能实现对己有程序资源的集成，尽量避免重新编写模型程序所带来的繁重工作。 论文成果在背景项目“总装备部十五预研——群体决策支持平台” 中得到应用，该项目2003年9月通过了总装备部专家中期评审。