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采购管理智能决策支持系统(Purchasing Management Intelligence Decision Support System, PMIDSS)是现代企业经营决策和提高企业核心竞争力的重要工具，它能为企业提供各种采购管理决策信息以及商业问题的解决方案，从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担、使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作，因此提高了决策的质量和效率。Agent技术是分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence, DAI)研究中的新兴技术，多Agent系统MAS是一个松散耦合的Agent网络，这些Agent通过交互解决超过单个Agent的能力的问题。MAS技术和网络技术为建立IDSS提供了新的途径，Agent技术使建立一个实现网络化、智能化、集成化的人机协调的决策支持系统成为现实。论文综述了IDSS与MAS的相关理论，为MAS在采购管理智能决策支持系统中的应用研究作了有益的尝试和深入的探讨。 (1) 阐述了DSS的概念，介绍了IDSS的分类及其体系结构。通过分析现有IDSS技术的发展所面临的问题，研究了相应的解决方法。同时重点分析了PMIDSS的技术特点及其关键技术。 (2) 介绍了Agent与MAS的基本理论，为本文借助MAS实现智能决策支持系统做一些技术上的铺垫。其次，提出了PMIDSS的MAS多层体系结构，同时给出了MAS中主要的Agent类的定义。最后，着重讨论了MAS中的关键问题：协调与通信机制。 (3) 阐述了PMIDSS中知识的特点及分类，并着重研究了基于Rough集理论的知识表达及知识获取方法在供应商评价智能决策支持子系统中的应用。深入探讨了Rough集的知识获取方法，并给出了该方法在供应商评价中的应用实例。 (4) 利用计算机和网络技术，研究了PMIDSS系统设计的总体方案，包括该系统的网络结构和体系结构，确定了Agent的内部结构，设计并实现了任务Agent的功能、结构和算法。解决了该系统数据库实现与数据库连接的关键技术。 论文最后总结了全文的工作，并对以后的研究方向和技术的改进进行了展望。