20世纪60年代以来，MRP、MRPII和ERP等典型的管理信息系统得到了广泛的发展和应用，但是，由于这些以面向企业内部事务处理为主的系统，主要是针对静态的生产计划环境开发的，因而优化能力有限，难以满足经济全球化带来的动态、复杂竞争环境和消费者需求日趋多元化与个性化的要求。　　 近半个世纪来，随着管理信息系统从企业内部走向外部，并依托互联网向着供应链管理信息系统的方向发展，在计划管理方面，出现了高级计划与排程系统（Advanced Planning and Scheduling，简称APS）。这类系统强调资源和信息的整合和共享，更多地考虑了从供应链层面改进计划的有效性，但不足的是没有考虑由自治、独立实体组成的分布决策的供应链中的协同计划问题，缺乏相应的协同计划机制。　　 为了加强企业在供应链上下游合作伙伴间的密切协作和协同一致，进一步发挥供应链的优势，本文针对分布式决策环境下的供应链协同计划问题，根据供应链层次和结构的不同，从供应商-制造商协同生产计划、生产-分销协同计划和分布式项目调度三方面展开研究，深入探讨其协同模型与方法，并在此基础上研究一种基于多Agent(multi-agent)面向服务的协同计划系统。具体研究内容如下：　　 第一，分布式决策环境下的供应商-制造商协同生产计划模型与方法研究。　　 协同生产计划是一种典型的分布式决策问题，由于购买方和供应商之间信息的不完全，以及双方成本结构的复杂性，用传统的优化方法难以实现计划调整的收敛性和总成本的全局最优。对于该问题，较好的处理方式是基于协商的协同模式，但现有研究采用的以折中思想为基础的协调策略使优化性能受到限制。为此，本文提出一种结合遗传算法与协商机制的协同生产计划方法，把成本变化信息融合到计划调整的算法中，利用遗传算法中的选择、交叉和变异机制来作为计划的调整机制，并将遗传算法的迭代过程与协同计划的协商过程结合在一起，形成一种具有多点搜索和概率搜索特征的全局寻优协同计划方法（GAGOCP方法）。　　 第二，分布式决策环境下供应链生产-分销协同计划模型与方法研究。　　 在供应链生产-分销系统中，购买方通过经济订货批量模型确定的需求计划往往需要制造商付出较高成本，而制造商通过经济生产批量模型确定的交付计划又可能不能满足购买方的需求。为了提高供应链的有效性，采购方和供应商需要协同制定生产与库存相关决策，本文针对分布决策环境下生产-分销系统中，以供应商为视角的模型优化性能受限以及因信息不完全而适用性受限的问题，构建了交付批量可调整和允许缺货情况下的分销商计划模型，以及多周期连续生产条件下的制造商计划模型，并由此组成两级生产-分销协同优化模型。考虑到两级模型之间周期不同和变量表达方式不一致，本文提出一种基于粒子群算法的协调优化求解方法，通过具有记忆能力的速度方程和自适应的位置方程，经过多次迭代得到优化解。利用该模型和算法可以在仅共享备选方案及其总成本的情况下实现协同优化。　　 第三，分布式决策环境下供应链项目调度模型与方法研究。　　 基于项目的供应链网络组织（如虚拟企业）是由独立的企业实体动态组成的联盟组织，能够以更为灵活的形式、有效的资源共享与利用来满足订单需求。在这一组织结构的协同调度问题（分布式项目调度）中，目前的研究主要是利用以合同网为基础的协商机制来协调调度资源约束带来的冲突。但由于这种方法研究的焦点在于解决冲突，因而往往不能得到很好的总体优化性能。为此，本文提出了一种结合Agent协商机制的启发式方法，利用不同服务提供商完成服务的成本与时间关系和不同中间商之间提议与让步方案的关系，在有限信息共享的基础上（共享信息包括：订单管理者的更新方案与成本变化信息；中间商的提议、让步方案与相应成本-时间变化信息），通过分布决策的订单管理者与中间商之间多次协商和对服务间时间约束与服务开始时间的调整，得到供应链总体优化的调度方案。　　 第四，基于多Agent面向服务的供应链协同计划系统研究。　　 除了APS方法以外，另一种相关的信息系统，协同计划、预测与补货(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment，简称CPFR)系统能够较好地实现零售行业的协同计划，但是，它又难以满足非零售系统的协同需要。为此，结合以上模型与方法的研究，本文提出了一种基于多Agent面向服务的协同计划系统来支持分布决策环境下的协同计划，其中利用多Agent技术使系统能够很好地仿真实际的协同过程或实现协同计划的自动化和智能化；同时，采用面向服务架构（Service-Oriented Architecture， SOA）技术使系统能够动态地调整计划类型和模式；另外，以服务平台的定位使系统能够更好地实现服务重用和为更多的企业提供服务，降低企业的系统建设成本，并提供第三方信用。此外，本文设计的原型系统可以为面向服务的供应链协同计划系统的实际应用提供参考。　　 研究表明，本文所提出的模型与方法能够很好地实现分布决策环境下的供应链协同计划过程，进一步提高计划的优化性能。由于这些模型与方法能够提供有效的协商机制，满足信息不完全条件下供应链协同计划的要求，所以，可以减少计划中的冲突，降低供应链成员的成本，并增加总收益。