| (2)侦察 Agent:接受指派的技术侦察任务，根据战场态势、地形、侦察规则实施侦察，判定毁伤及地形情况，将结果报告指挥Agent；
(3)抢救 Agent:接受指派的抢救任务，依据抢救规则安排执行任务的顺序，根据战场态势、地形选择抢救路线，实施抢救，将目标拖至较安全的地方或拖到修理Agent的位置；
(4)维修Agent:接受指派的维修任务，按维修规则从中选择修理目标，并根据伤情组织修理人员、选择修理装备，展开修理行动，并将修理结果和器材消耗的情况报告指挥Agent；
(5)补给Agent:根据指派的补给任务组织运力和器材，选择路径，将补给器材运往所需单位。
战术级装备保障Agent之间构成的关系模型建模与仿真，如图1所示。
图1 装备保障系统Agent之间的模型
在模型中，作战部队的毁伤装备信息传给装备保障系统中的指挥Agent，指挥Agent根据毁伤装备的特征和Agent所处的状态分配任务。指挥Agent将毁伤信息不完备的、待查明的装备交给侦察Agent,侦察Agent根据“时效最快、距离最近”的原则选择侦察装备，侦察Agent查明后将完备的毁伤信息上报指挥Agent；指挥Agent将失去行动能力的毁伤装备交与抢救Agent，抢救Agent将其拖救到一个较安全的地方交给维修Agent；指挥Agent将直接能修理的毁伤装备交与维修Agent，维修Agent根据伤情和装备类型组织维修工种、维修人数和维修装备，维修成功后将修复装备返还作战部队；若维修Agent在修理中遇到器材不够时，则将器材不足的信息报告指挥Agent和补给Agent，补给Agent根据“需求满足、距离最近”的原则选择最优的器材源，为维修Agent补给器材。
3.3 装备保障系统Agent单元的基本组成
装备保障系统中各种Agent的功能虽然不同，但其结构都可分为这六部分:属性、通讯模块、环境感知模块、决策模块、执行模块、学习模块[2]。其结构如图2所示。这样可通过继承和重载的方式减少开发的任务量。
图2 Agent的结构图
属性包括静态属性和动态属性，静态属性指Agent模型中在仿真过程中相对不变的一些量值，例如装备的性能，人员的技能等；动态属性指Agent模型中在仿真过程中要变化的一些量值，例如，器材数量、行进的速度等。
环境感知模块相当于Agent的视觉系统。Agent获取外界的信息时，一般有两种方式，一是通过视觉系统主动获得信息，二是通过通讯网络得到信息。
通讯模块用来处理与其它Agent的信息交互，是Agent获取外界信息的重要渠道。
决策模块根据感知模块、通讯模块接收的信息，进行数据融合，形成对态势的判断，依据知识库系统所提供的规则和知识进行推理，形成相应的决策。
学习模块则通过一些对应Agent的学习算法，通过离线、人为参与的方式使得Agent所使用知识库系统中的一些参数和变量更合理一些。
动作模块主要功能是接受推理机作出的决策，执行相应的动作，改变Agent的动态属性，并将对战场环境的影响返回战场环境数据库。
战场环境环境数据库和知识库系统是各种Agent所必须的部分建模与仿真，但由于其信息和数据很多是共享的，故作为外围系统统一建立。战场环境环境数据库描述保障想定设想的装备保障发生地域的地形特征，记录保障想定所设置的毁伤装备、敌情在战场中的分布，包括地形数据库、战情数据库。
知识库系统是由知识库、规则库和模型库构成的数据库系统，知识和规则一部分来自条令、一部分来自专家经验、还有一部分来自Agent学习模块的学习。模型库里则包含了装备保障中常见的运筹、规划问题的数学模型，决策模块能根据问题特征调用这些数学模型。
4 基于Agent的装备保障决策支持系统构建
4.1 多Agent技术对装备保障决策支持系统系统的适应性
在决策支持系统中采用Agent技术，具有以下优点:
(1)自治性。Agent可以在没有人或其他Agent直接干预的情况下运作，通过内部自治机制和问题解决机制，控制自身的行为和内部状态。
(2)反应性。Agent具有外部坏境的反射作用，可以观察其所处的环境，并在一定时间内做出反应。Agent会自主地将“反应”反映到决策过程中，协助用户实时地作出决策。
(3)预动性。Agent不仅能对环境做出反应，而且能够把握机会，以决策目标为导向，主动采取行为。
(4)社交性。Agent可以按照某种协议或者通信语言与其他Agent进行交互，从而形成一个小组，共享模型、方法、规则等资源，为决策支持提供更广阔的知识来源论文参考文献格式。
Agent技术的出现为决策支持系统提供了新的技术手段。Agent技术与数据仓库、联机分析处理技术和数据挖掘技术结合，以Agent为整体思路，以数据仓库为基础，以联机分析处理和数据挖掘为手段来辅助决策，从而形成了一种新型的决策支持系统。
4.2 多Agent装备保障决策支持系统结构模型
多Agent (以下简称主体)装备保障决策支持系统由决策资源层、通信服务器主体层和职能主体层构成[5]，如图3所示。
图3 多Agent装备保障决策支持系统体系结构图
决策资源层为系统中的各个主体的智能决策提供通用的各种数据和方法，由数据库、模型库、知识库和范例库构成最底层的基本资源，它们由相应的管理主体进行管理和使用。数据管理主体负责数据库的查询、录入、修改、数据抽取等功能；模型管理主体负责模型库的管理维护工作、模型的组合、模型的运行；知识推理主体完成知识库的维护和基于知识的推理等工作；范例推理主体完成范例库的检索、匹配、修改、复用等基于范例推理的相应功能。这些主体之间也是相互联系的，例如，数据管理主体负责为其他主体的运行提供数据，知识推理主体在运行过程中可能需要模型管理主体运行某一模型等。
通信服务器主体层是职能主体层与决策资源层之间的中介建模与仿真，负责系统资源的分配工作。职能主体层由多种不同类型的主体组成。包括以下主体：
（1）管理决策主体。管理系统内多个主体之间的关系，依据系统内其他主体提供的定性和定量分析得到的辅助决策信息，运用相应的决策方法和知识，形成一系列决策方案供指挥员选取。
（2）战场态势评估主体。实时地运用相应的模型、算法以及各种情报信息对战场态势进行评估。指挥员可以根据评估结果，实时地对装备保障部署进行调整，从而确保装备保障部队的安全。
（3）维修保障决策主体。按照管理决策主体下发有关维修保障决策的任务，运用相应的模型、算法以及维修资源信息进行运算，并将得出的决策建议，提交给管理决策主体，从而保证指挥机构做出科学的维修保障决策。
（4）器材保障决策主体。按照管理决策主体下发有关器材保障决策的任务，运用相应的模型、算法以及器材信息进行运算，并将得出的决策建议，提交给管理决策主体，从而保证指挥机构做出科学的器材保障决策。
（5）弹药保障决策主体。按照管理决策主体下发有关弹药保障决策的任务，运用相应的模型、算法以及弹药信息进行运算，并将得出的决策建议，提交给管理决策主体，从而保证指挥机构做出科学的弹药保障决策。
（6）调度交互决策主体。通过该主体，指挥员可以将决策问题提交给管理决策主体，由管理决策主体协调其他职能主体分工协作，提出一些决策方案；另外，指挥员可以根据管理决策主体提供的这些决策方案，结合自己的经验选取最终决策方案。如果没有指挥员满意的决策方案，可以增加信息量，进行新一轮决策，直到得出指挥员满意的方案为止。
（7）专家交互决策主体。有多个专家交互决策主体，它们一方面可以就系统当前的运行状况，运用自己的方法和经验进行决策建模与仿真，另一方面还可通过交互指导其他主体的运行。
（8）事后处理决策主体。每一次保障活动完毕后，事后处理主体自动生成保障分析报告，并增加或修改知识库、模型库和范例库，改善装备保障环境模型和知识，积累保障经验。
（9）模拟培训主体。可提供模拟培训功能，使指挥员在模拟条件下体验和实践决策支持系统的功能和运作。
每个职能主体都有自己的背景知识库、数据库专用模型库和范例库。背景知识是智能决策的关键，可以把领域专家处理问题的经验和知识，通过知识获取，建成背景知识库。模型和算法是定量分析的基础，有赖于装备保障理论和实用高效算法的研究，新的模型和算法以很方便地加入，而不让系统做大的修改。在系统运行过程中，各个职能主体的学习模块会不断总结经验，不断进行信息收集、数据挖掘和知识发现，为知识库增加新的知识，更新模型库和范例库，提高适应环境变化的能力。
所有的主体均分布在指挥自动化网的计算机上，利用网络进行通信。也可以根据具体需要，将所有主体分布于专用内部网络。专家交互决策主体个数可以根据需要和具体情况选取，灵活配置。这样，一方面便于系统管理，另一方面也是出于安全性和保密性的考虑论文参考文献格式。
4.3 Agent单元的基本组成
系统中的每个主体的构成采用MAPE结构[6]，其构成如图4所示。每个主体包含感知、行动、反应、建模、规划、通信和决策生成等模块。
主体通过感知模块来反映现实世界，并对环境信息做出一定的抽象。根据信息的类型，感知模块将经过抽象的信息送到不同的处理模块。如果感知到的是简单的或紧急的情况，则信息被送往反应模块。反应模块对传入的信息立即做出决定，并将动作命令送到行动模块。行动模块根据传入的动作命令做出相应的动作，对世界做出影响。如果感知到的是复杂的或时间充裕的情况建模与仿真，则信息被送到建模模块进行分析。建模模块中包含主体对世界和其他主体所建立的模型，根据模型和当前感知到的情况，主体可以对短期的情况做出预测，进而提出相应的对策。模型不是一成不变的，主体根据感知的情况和以往的经验，通过其中的学习模块修正模型。
图4 MAPE主体的混合结构
规划模块根据主体的目标对中短期行动做出规划。规划是一组动作序列，它被提交给决策模块。如果不发生意外情况，则主体将按这个动作序列行动。如果发生意外情况（例如出现紧急情况，或预测出的情况与规划时的假设情况不同），则决策模块根据需要让规划模块重新做出规划，或者暂停规划的执行。
通信模块主要用来处理主体之间的信息交换。通信语言中包括通知、请求、询问、回答等多种类型的语句。通过使用通信交换信息，可以实现多主体的协作或协调。
5 结束语
现代高技术战争对装备保障工作提出了越来越高的要求，Agent技术为研究新型装备保障问题提供了一条非常有效的途径。
基于多Agent的装备保障建模与仿真，贴合了军队建设的需要，综合运用仿真技术、人工智能技术、运筹学，为装备保障的研究、训练、决策支持提供了先进的平台工具，具有广泛的用途。
多Agent装备保障决策支持系统通过Agent将指挥员与相关的专家联系起来，从而实现了装备保障理论方法、专家的知识经验和计算机之间的相互结合，参与的专家不但可以利用自己的方法做出决策，还可以指导系统中其他Agent的运行。Agent技术的出现为装备保障决策支持系统提供了灵活、智能的解决途径。
参考文献：
[1]翁华明.基于Agent的装备维修保障决策研究[D].2005.
[2]资奇,孙德宝.建模与仿真[M].北京:科学出版社，2002:193-221
[3]胡桐清.人工智能技术军事应用教程[M],军事科学出版社,1999.
[4]戴剑伟等.基于多Agent的地面作战建模仿真研究,系统仿真学报，2001.
[5]王一波,王青海.多Agent装备保障决策支持系统体系结构研究.国防科技2006(4).
[6]曾庆华.战役装备技术保障机构战场行动计算机方法描述[D].装甲兵工程学院硕士学位论文，1999
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