MAS(Multi-AgentSystem)是随着人工智能AI(ArtificialIntelligence)的发展而出现的一个具有自觉性、社会性、学习性的智能系统。它具有并行、健壮和易扩展的优点，为空间和图形以及没有集中处理数据的环境等问题提供了非常好的解决途径。MAS现在已经运用到了很多的领域：机器人足球、网络运输管理、Agent图书馆、互联网信息过滤、网络路由以及远程教育等。将MAS引入调度决策是一个很有研究意义的课题。 编组站的作业方式是根据上级调度部门下达的作业计划和确报系统发送的确报，结合自己站场的机车使用情况、现车在站场的分布的实际状况，制定出低耗、高效的作业计划，并且在实际作业中不断的修正计划的方式。 本文对编组站生产运行方式进行研究后，建立相应的模型，根据Multi-Agent的分散、独立、智能的计算模式构建了编组站智能调度决策平台，具有实时性、可靠性、可预测性，方便未来系统功能扩展，以及系统应用的领域扩展。 本文重点阐述了编组站智能调度决策平台中单agent模型、agent分类、agent间的协作，结合现行调度作业方式和JADEX的特点建立Agent模型，最后给出了平台的数据层设计。