群决策支持系统论文:基于multi-agent的评标决策支持系统研究

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1、群决策支持系统论文:基于Multi-Agent的评标决策支持系统研究【中文摘要】招投标是我国建设工程项目施工承包的重要方式,使用计算机技术、网络技术和通讯技术辅助工程采购决策具有重要研究价值。评标在招投标中是十分重要的环节之一,标书评价方法是否合理科学将直接影响整个工程承发包的结果和效果,标书评价方法的改进在保证公开、公平、公正、透明地选择潜在中标单位,保护招投标参与者各方利益,提高工程承发包工作质量,都起到极其重要的意义。但是当前关于此领域的研究相对较少,因此本课题以评标决策系统为研究切入点,

2、建立了一个基于Multi-Agent理论的群决策评标系统,其实质是一种智能评标系统,并借助于评标模型和方法研究,使评标过程和评标结果更加标准化、科学化和现代化,这同时也是建筑行业实行电子化的一个重要研究分支。本课题采用了文献调查法、案例分析法、数学模型法、类比论证法、定性与定量分析相结合的方法,对工程项目评标决策系统的构建及系统中的评标模型方法展开研究。首先,对国内招投标现状进行了实质性的研究,介绍了招投标基础理论研究,论述了国内招投标实施现状、多目标决策理论在评标过程中应用现状和技术路线。然后

3、,详细地介绍了工程项目评标流程、标书评价内容,对常用的工程项目评标方法进行了分类比较研究,分别指出了其优缺点和适用条件,同时简述了基于Multi-Agent理论的群决策支持系统、层次分析法(AHP)以及TOPSIS评价技术等理论,作为文章立论基础。接下来,通过设计群决策支持系统结构和工程项目评标评标模型、构建了基于Multi-Agent技术的智能评标系统,从系统组成部分、系统各部分功能和系统运行流程三个方面对智能评标系统进行设计,介绍了此系统中各种智能Agent的作用和智能,本系统实际运用过程中

4、的具体工作阶段划分和每阶段的具体工作内容;针对工程项评标工作考虑的影响因素多、评价变量多、评标工作量大、人的影响作用大等特点,本课题把层次分析法(AHP)和TOPSIS技术引入工程项目评标活动中,构建了一个基于AHP和TOPSIS理论的评标模型。最后,通过一个工程项目评标案例进行了实证研究、构建了一个具体项评标指标体系,选取工程报价、施工组织设计、质量保证体系、施工工期、企业类似工程经验、项目经理业绩、企业财务状况这七个指标进行评价。通过运用已经建立的基于AHP和TOPSIS理论的评标模型进行评

5、价,通过本评标模型的评标结果对新建立的评标模型进行了客观的评价。本课题所设计的基于Multi-Agent的工程项目评标决策系统模型拥有较强的实用性,对于建筑业的招投标工作具有借鉴意义。【英文摘要】Thebiddingisanimportantmethodforconstructioncontractinginourcountry,theresearchonhowtousecomputertechnology,networktechnologyandcommunicationtechnologyt

6、oaidmakingpurchasingdecisionshasvitalresearchvalue.Biddingevaluationisoneofthemostimportantstepinthetendering,therefore,whethertenderevaluationmethodisreasonablewilldirectlyaffecttheresultsandeffectivenessoftheentireconstructioncontracts.Iiscriticalt

7、oimprovethetenderevaluationmethods,becausethiswillensuretocreateanopen,fair,fair,transparentselectionofpotentiallysuccessfulbidder,toprotectthebiddingparticipantsintheinterestsofallparties,toimprovethequalityofconstructioncontracting.Butcurrentresear

8、chonthisfieldisrelativelyrare,thereforethispaperdecidedtodosomeresearchfromtheangleofdecisionsupportsystem,tryingtoestablishabiddingevaluationsystembasedonMulti-Agenttheoryandgroupdecisionsupporttheory,inotherwordsthisisanintelligentbiddingevaluation

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