随着社会经济和信息技术的飞跃发展,决策所涉及的系统越来越复杂,要考虑的参数越来越多,可供选择的策略难以计数,仅仅靠人脑生成策略、进行决策已显得无力。目前,矛盾问题的基元模型和解决矛盾问题生成策略的可拓方法已经建立,本文的工作是引入可拓理论和可拓工程方法,其目的在于根据可拓策略生成的研究成果和可拓学的理论成果,研究能在计算机上操作的解决矛盾问题的策略生成系统；同时引入智能Agent,控制可拓策略生成系统的发散与收敛过程。在建立可拓策略生成系统时,经常遇到发散分析不能及时收敛而使计算速度急剧下降的现象。人控制发散与收敛是比较灵活的,根据基元的发散性(一物多征、一征多物、一值多物等),利用可拓变换拓展目的基元。人的思维发散到一定程度不想再发散下去了,就能迅速转向收敛过程。但计算机通常是在不断穷举发散出来的各种新组合,控制不好就产生计算组合爆炸。因此,我们必须研究如何充分发挥Agent的自主性、反应性、预动性、学习能力等特性,控制可拓策略生成系统的发散与收敛过程。本文在分析可拓学的理论和知识表示的联系的基础上,利用基元形式化表示方法建立可拓模型,实现对信息、知识的形式化描述,并探讨其解决实际问题的方法。然后,结合计算机技术,在已建立的可拓模型中,建立相关的知识库,处理与已有知识相关的问题。利用可拓学中的拓展分析等相关原理,寻找解决此问题的路径。进而探讨计算机系统中利用可拓推理、可拓变换,获得知识,生成解决给定问题的策略,并且控制发散与收敛过程。本文的创新之处在于：1、提出了可拓策略生成系统的控制发散与收敛过程的思路,并结合旅游策略生成这一实际问题进行实现。2、克服了可拓策略生成系统的潜在”组合爆炸”困难,使系统运行更稳定,而且得到效率更高的策略输出。本文是广东省自然科学基金资助项目(批准号：8151009001000041)--“软件Agent策略生成机制研究”的研究成果。