策略生成是决策科学的难点,在现时的智能科学中还没有明确地解决矛盾问题,一般只是在既定策略中进行比较和选优,很少研究策略的形成及开拓决策策略集的问题。随着可拓学的不断发展,它提出的可拓决策方法是适用于对矛盾问题进行策略生成的技术,为研究策略生成提供一种新的思路。然而,问题的表述往往是用自然语言完成的,对于如何界定问题,将其中的核问题抽取出来,从而能够实施进一步的可拓处理,这方面还有待研究,也是本文要探讨的问题。　　 本文结合Agent有良好的交互性、反应性等优势,以基元和复合元形式表示的本体作为知识基础,研究一套适用于可拓策略生成方法的智能引导机制。系统通过与用户进行交互,消除存在问题中的模糊信息,从中抽取出核问题,作为下一步策略生成的基础。　　 首先介绍可拓策略生成、Agent和智能引导的国内外研究现状及本文研究的背景和意义,提出本文研究的主要内容。接着,以旅游领域为对象,对基于Agent的领域本体知识搜索进行研究,介绍本体结构的复合元表示和数据存储方案,还有Agent搜索策略以及关键算法。然后,重点探索了用户信息智能引导系统的设计,包括界面Agent和智能引导系统的设计,以及智能引导与可拓策略生成系统的联系。以解决旅游矛盾问题为例,详述了可拓策略生成的基本方法。最后,利用Eclipse开发平台和MySQL等开源工具,实现了基于Agent的用户信息智能引导系统,并给出了系统的运行结果。　　 本文的创新之处在于:　　 1.通过建立基于复合元的本体结构,排除语义冲突,便于准确地得到问题的目标和条件,形成核问题；　　 2.考虑的是软件Agent的策略生成,将可拓模型用软件实现,在无人的情况下能自主代替人解决(矛盾)问题；　　 3.利用Agent与复杂环境交互的特点提高策略生成的灵活性,比传统软件更符合现实。