供应链管理(SCM)是一种全新的组织管理模式,近几年己成为国际上研究的热点。供应链管理的研究刚刚兴起,完整的理论体系尚未形成,其实施方法、手段和途径仍在探索之中。随着IT技术和网络技术的日益发展,各种技术应运而生,由于Agent具有自主、适应和交流能力,自然地希望将Agent技术应用到供应链的管理中去。本文从系统的观点出发,运用人工智能领域的Agent技术对供应链系统的构建、通信、协调以及仿真等问题进行了研究,力求为企业实现有效的供应链管理提供一种可行的思路和方法。论文的主要内容表现在以下几点:1、讨论了传统SCM模型的缺陷,引入分布式人工智能领域的多Agent系统理论,给出了一种SCM系统的多Agent模型,并分析了模型中各Agent的具体功能以及Agent之间的依赖关系。多Agent系统所具有的分布性、开放性、适应性和鲁棒性使其成为描述SCM系统的理想工具,引入多Agent系统,用来模拟、优化、实现、控制供应链的运行,是一种有效的方法。2、分析了多Agent间的通信机制,研究了Agent通信语言(ACL),通过分析比较KQML与FIPA ACL,探讨了ACL的发展方向。通信是各Agent获取信息以进行协调与协商必不可少的手段,Agent通信语言是Agent系统通信的基石,因此实现它们的标准化非常关键。3、对多Agent系统的协调方法和协调模型进行了研究,着重分析比较了三种协调方法,并研究了控制驱动和数据驱动两类协调模型。多Agent间进行交流和通信必须有一个相互通用的工具,而协调很好的解决了这个问题。从应用的角度讲,不同的应用需要不同的协调机制,因此协调模型的选择对于多Agent系统的设计显得十分重要。4、将软件重用技术与SCM系统相结合,运用软构件技术设计了一个基于多Agent的供应链建模与仿真框架。仿真在供应链再造过程中对于详细地分析评价供应链设计和管理方案提供了一个有效实际的方法,利用该框架可以很方便地从一个软件组件库开发用户化供应链模型,从而大大缩减了供应链建模与仿真所耗费的时间和精力。