一种基于智能体交互的信息系统权限集中授予方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及信息系统权限授予领域，尤其涉及一种基于智能体交互的信息系统权限集中授予方法及系统，具体涉及解决企业内部权限混乱问题的权限集中授予方法。
【背景技术】
[0002]决策支持系统(Decis1n Support System, DSS)是综合利用各种数据、信息和知识，以模型技术为核心，辅助人们解决半结构或非结构决策问题的人机交互信息系统。基于人工智能技术的智能决策支持系统是决策支持系统的重要方向，智能体技术(AgentTe chno I ο gy)为智能决策支持系统提供了新的途径。
[0003]智能体(Agent)是近年来计算机科学领域中的一个重要概念，它是指一类在特定环境下能感知环境，并能自主地运行以代表其设计者或使用者实现一系列目标的计算实体或程序，具有自主性、社会性、主动性、反应性等特性。从功能角度来看，Agent分为智能型和非智能型两类--认知Agent和反应Agent。所谓多智能体系统(Mult1-Agent System，
MAS)是由一组具有一定资源和能力、相对独立且相互作用的Agent组成。人工智能的发展由单体人工智能发展为分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)，再由DAI的发展到MAS。MAS领域成为当前人工智能研宄的一个热门领域，在许多领域都有成功的应用。
[0004]本发明正是在这样的背景下，将智能体交互技术引入信息系统权限授予领域，提供了一种基于智能体交互的信息系统权限集中授予方法。
【发明内容】
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[0005]本发明要解决的技术问题是提供一种基于智能体交互的信息系统权限集中授予方法及系统，将智能体交互技术引入信息系统权限授予领域，利用构建的基于智能体交互的信息系统权限集中授予架构，通过管理Agent、权限Agent与系统Agent三大类型的智能体，解决由于信息系统繁多、技术繁杂、工作分散带来的权限混乱问题。
[0006]本发明采用如下技术方案实现发明目的:
[0007]本发明公开了一种基于智能体交互的信息系统权限集中授予方法，其特征在于，包括如下步骤:
[0008](I)管理员创建系统模块知识库与系统权限知识库；
[0009](2)获取系统权限知识库中的系统权限知识集QS，并依次遍历所有权限知识qs[j]，其中O彡j < length (QS)，根据三元组qs[j] <权限编号，权限描述，权限所属系统>，构建权限Agent三元组QA[j] < Agent编号，Agent权限描述，Agent所属系统> ;
[0010](3)获取系统模块知识库中的系统模块知识集MS，并依次遍历所有模块知识ms[i]，其中O彡i < Iength(MS)，根据四元组ms [i] <模块编号，模块所属系统，模块功能描述，模块权限定义>，构建系统Agent五元组SA [i] < Agent编号，Agent所属系统，Agent功能描述，Agent权限定义，Agent模块检索>的前四个字段，Agent模块检索字段初始为O，说明该系统Agent尚未被权限Agent学习，当Agent模块检索字段为I时，说明该系统Agent已经被权限Agent学习；
[0011](4)管理Agent控制系统Agent更新工作，当系统模块知识集MS出现新记录ms [η]，其中 O < η < I ength (MS)，构建系统 Agent 五元组 SA [η] < Agent 编号，Agent 所属系统，Agent功能描述，Agent权限定义，Agent模块检索>的前四个字段，Agent模块检索字段初始为O ;
[0012](5)管理Agent控制权限Agent对系统Agent进行学习，生成新的权限Agent ；
[0013](6)管理Agent遍历权限Agent集QA，将权限描述字段重复的权限Agent放入临时集合TA中，进行协商，并统一整合为一条权限Agent:qan，其中qan三元组<权限编号，权限描述，权限所属系统>的权限编号为TA中的权限Agent的权限编号最小值，权限描述为权限编号最小的权限Agent的权限描述，权限所述系统为若干Agent的权限所述系统之和，这样确保了权限Agent之间的独立性；
[0014](7)用户对话层中的用户向管理Agent提出任务，由管理Agent分解为子任务，并派送给所有权限Agent ；
[0015](8)权限Agent形成反馈结果至管理Agent ；
[0016](9)管理Agent进行权限审核操作，再将审核后的结果反馈至用户，实现信息系统的权限集中授予。
[0017]作为对本技术方案的进一步限定，所述步骤(I)包括如下步骤:
[0018](1.1)管理员根据当前所用信息系统的信息，按照四元组<模块编号，模块所属系统，模块功能描述，模块权限定义>，构建模块知识ms，然后与系统模块知识集MS中所有模块知识ms[i]，其中O < i < Iength(MS)，的模块功能描述字段进行关键字匹配，若已经存在，则查看权限定义是否匹配，若仍然存在，则将该知识ms移除，否则将ms加入MS中，同时Iength(MS)加1，重复步骤(1.1)直至模块知识ms全部创建完成，这样，管理员完成系统模块知识库的创建；
[0019](1.2)管理员根据当前系统的权限信息，按照三元组<权限编号，权限描述，权限所属系统>，构建权限知识qs，然后与系统权限知识集QS中所有权限知识qs[j]，其中
j < length (QS)，的权限描述字段进行关键字匹配，若已经存在，则查看权限所属系统是否匹配，若仍然存在，则将该知识qs移除，否则将qs加入QS中，同时Iength(QS)加1，重复步骤(12)直至权限知识qs全部创建完成，这样，管理员完成系统权限知识库的创建。
[0020]作为对本技术方案的进一步限定，所述步骤(5)包括如下步骤:
[0021](5.1)管理Agent向权限Agent集QA发送指令，要求对系统Agent进行学习，权限Agent集QA得到指令后，将变量k赋值为0，转入步骤(5.2)；
[0022](5.2)权限Agent集QA中生成名为tqa的临时权限Agent ；
[0023](5.3) QA 读取系统 Agent 集 SA 中的系统 Agent: SA [k]，其中 O 彡 k < I ength (SA)，查看SA[k]中Agent模块检索字段是否为I，若为I，则转入步骤(5.4)，否则，生成tqa三元组<权限编号，权限描述，权限所属系统>，其中权限编号为length(QA)，权限描述为SA[k]中的Agent权限定义字段，权限所属系统为SA[k]中的Agent所属系统字段，然后将SA [k]中Agent模块检索字段设置为I ;
[0024](5.4)若k < length (SA) _1，则k+Ι，然后转入步骤(5.2)，否则，转入步骤(6)；
[0025]作为对本技术方案的进一步限定，所述步骤(7)包括如下步骤:
[0026](7.1)用户所提交的任务为权限请求集RA，包括若干系统和多种权限，管理Agent根据不同的系统，进行初步分解为Ra[i]，其中O ( i <系统数量，然后转入步骤(72);
[0027](7.2)依次遍历Ra[i]，其中O彡i <系统数量，查看其中是否有同一系统的不同权限，若有，则进行二次分解为Ra[i] [j]，其中O ( i <系统数量、O ( j <权限数量，至此完成任务分解为子任务的过程。
[0028]作为对本技术方案的进一步限定，所述步骤(8)包括如下步骤:
[0029](8.1)根据步骤(7.2)分解为Ra[i][j]的子任务，首先根据Ra[i]中的系统描述，将权限Agent集QA中Agent所属系统字段进行匹配，若所属系统匹配成功则转入步骤(8.2)，否则，转入步骤(8.4)；
[0030](8.2)查看是否满足Ra[i] [j]中对权限需求，对该Agent中的Agent权限描述字段进行匹配，若权限描述匹配成功，若j <权限数量-1，则j+Ι，转入步骤(8.2)，若」彡权限数量-1且i <系统数量-1，则i+Ι，转入步骤(8.1)，若i彡系统数量-1，则转入步骤(8.3)，若权限描述匹配不成功，转入步骤(8.4);
[0031](8.3)权限Agent集QA形成权限授予成功的结果，并将结果上报管理Agent ;
[0032](8.4)权限Agent集QA形成权限授予失败的结果，并将错误子任务上报管理Agent0
[0033]作为对本技术方案的进一步限定，所述步骤(9)中管理Agent进行权限审核操作包括如下步骤:
[0034](9