共享决策空间是群体决策支持系统(GDSS)的重要组成部件。通过共享决策空间，分布在不同地方的、来自不同领域的、具有不同知识背景的决策者可以集中在一起共同参与决策。国内外GDSS的研究者对GDSS框架的研究都非常重视，但是对GDSS共享决策空间的研究重视不足。目前GDSS共享决策空间还存在许多问题，主要表现在：无论GDSS框架采用B/S或C/S结构，共享决策空间都是位于服务器一端，由此造成了系统性能上的瓶颈；由于没有考虑到GDSS事务处理的特点，采用传统并发技术实现的共享决策空间，在事务处理上效率低下；由于所采用的共享决策空间技术上的限制，GDSS的通用性、复用性很差。这些问题极大地制约了GDSS的推广和发展。 针对以上问题，本文将移动Agent技术引入到GDSS中，提出了一种基于移动Agent技术的GDSS共享决策空间模型，同时还提出了一种分布式事务并发处理算法——依赖等待算法。 移动Agent技术的引入为GDSS的发展带来了技术上的革命。“把模型交给数据”改变了以往的“把数据交给模型”的传统设计思想，以模型的移动代替了数据的移动，为GDSS的数据共享提供了一种全新的解决方案。在本文提出的基于移动Agent技术的GDSS共享决策空间中人机对话部件、数据部件、模型部件、事务处理部件都是从移动Agent技术的角度去设计和实现的。由于移动Agent技术的引入，该共享决策空间不仅具有较强的应变能力、很强的健壮性和容错能力而且能较大地减轻网络上的数据流量。 本文首次提出了用于GDSS并行事务处理的依赖等待算法。该算法在移动Agent技术架构的基础上，针对GDSS事务处理的“分布式、低并发”的特点，利用以对事务的控制为中心的数据共享方式，取代了传统的以对数据的控制为中心的数据共享方式，提高了群体决策支持系统中事务处理的并发执行程度，进而提高了GDSS决策的效率。 文中的资产评估GDSS是本文提出的共享决策空间技术在实践上的应用与体现。它的实现，有力地证明了本文提出的基于移动Agent技术的GDSS共享决策空间理论在实践中的实际可行性。文中详细介绍了系统开发的设计思想、系统架构、编码实现以及系统的主要功能与特点。