TAC竞赛是专为交易性Agent之间的竞争而创造的平台，Agent通过游戏服务器提供的市场进行交易并且实现竞争目标。竞赛的目的不仅仅是为了人工智能技术的运用，更主要的是要将人工智能的研究与现实社会相联接。TAC有两类游戏，TAC-Travel和TAC-SCM，前者主要研究旅店住宿管理问题，后者则是对智能化供应链管理的研究。TAC-SCM是动态的不完全信息游戏，其特点是需要在不确定供应商和客户信息的情况下做出决策，同时还要考虑与对手之间的竞争问题。正因为这些特性，使得TAC-SCM游戏能够成为动态的供应链管理研究的新平台。本文围绕TAC-SCM计算机博弈游戏展开深入的研究与分析，主要工作如下：　　 1. 设计和实现了TAC-SCM计算机博弈系统，该系统由销售模块、采购模块、生产和运输模块三个部分组成。　　 2. 价格预测是计算机博弈系统的关键要素之一，本文基于Weka平台分别设计了基于M5P算法的学习预测方法、基于订单最高价格的预测方法和基于贝叶斯网络的预测方法。在同等条件下，通过实验比较和分析这三种方法的性能及其优缺点。　　 3. 如何制定原材料采购订单是计算机博弈系统中重要研究的问题。针对原材料最高价格的制定，本文设计了两种方法，最小二乘线性回归预测法和基于生产需求的确定方法。实验结果表明基于生产需求确定采购价格的方法更具有准确性。