1 引言 第三方物流（Third-Party Logistics，简称TPL或3PL）为客户提供所有的或一部分供应链物流服务，以获取一定的利润。第三方物流提供的服务从简单的帮助客户安排一批货物的运输，到复杂的设计、实施和运作一个公司的整个分销和物流系统。以往的第三方物流服务普遍采用人工方式提交订单、组织安排运输、仓储等物流活动，因此工作效率低下，特别是当客户需求更改时，无法及时做出响应，应变性差。由于和第三方物流交换数据的供应商、制造商、销售商的信息系统是以自我为中心、采用不同的开发平台和数据结构进行开发的异构物流信息系统，使数据共享和信息协作面临很大的困难。部分学者对异构物流信息系统的数据集成和协作进行了研究，提出了联邦数据库、基于XML(Extensible Markup Language)的集成和基于web服务的集成等方案[1-5]。其中采用Web服务进行数据集成和协作的方案实施简单，且能够集成企业遗留系统，不仅解决了第三方物流企业内部管理系统问题，而且解决了制造商、经销商无法及时了解货品储存、配送信息等问题，大大提高了第三方物流的服务水平。 随着Web服务在物流领域应用的不断深入，常常会出现单个简单的Web服务无法满足实际的应用需求的情况，需要根据特定的应用背景组合多个Web服务以完成一个复杂的物流任务。例如，第三方物流在为某一企业提供物流服务时，可能涉及多个运输企业、仓储企业、加工企业提供的多次运输、仓储、装配等服务，这些服务可能都是以Web服务的形式提供的，如何灵活地在众多服务提供者中选择这些服务，并将它们按一定的业务流程逻辑进行智能组合，以提高物流服务质量并降低成本，成为第三方物流亟需研究和解决的问题。 为解决上述问题，本文提出基于Agent的物流Web服务组合，通过建立包含语义信息的服务描述，利用Agent智能性、自主性、协调性和学习性等特征实现智能化、自动化的物流Web服务组合，并对组合模型、组合流程以及组合关键问题进行研究。 2 基于Agent的物流Web服务组合的概念 关于物流Web服务组合的定义，综合已有的各种观点[6-7]，本文认为：物流Web服务组合，是指通过Internet将分布在不同平台或组织间的物流Web服务，根据特定的业务目标，按照一定的业务规则和流程为每个节点以手动或自动的方式选择相应Web服务，并经过服务的功能属性、输入输出数据以及非功能属性的匹配组合，形成一个更复杂的、满足客户需求的增值物流服务的过程，是一种面向服务的物流资源聚合与应用集成的模式。由物流服务组合构造得到的增值服务称为组合服务(composite service)，参与构造组合服务的子服务称为组件服务(component service)。组件服务本身既可以是基本服务，也可以是组合服务。 Agent概念起源于分布式人工智能领域，它是具有一定智能，在不确定性环境中，根据自身能力、状态、资源、相关知识以及外部环境信息，通过规划、推理和决策实现问题求解，并进行相应的活动，自主地完成特定任务而达到某一目标的实体。基于Agent的物流Web服务组合，是指利用Agent智能性、自主性、协调性和学习性的特征实现智能化、自动化的物流Web服务组合。 3 基于Agent的物流Web服务组合模型 Web服务组合从组合的生成方式来分有两大类：面向工作流的Web服务组合和基于AI规划的Web服务组合。面向工作流的Web服务组合方式是根据需要人为的选择一些合适的Web服务，然后定义这些Web服务之间的交互过程，并对其进行硬编码来完成Web服务组合。以工作流技术为基础的Web服务组合系统包括BPEL4WS[8]、eFlow[9-10]、SELF-SERV[11]等。这种组合方式存在着集成开发难度大，容易出错，开发的系统灵活性、可扩展性差等问题，且都是基于企业完全掌握了所有业务流程这个前提的，在当前日益动态的按需业务环境下显得力不从心。 基于AI规划的Web服务组合指组合程序根据用户给出的任务描述自动地选择、绑定和组装适当的服务自动地创建服务流程，典型的方法有Golog[12]，SWORD[13]，SHOP2[14]等。基于AI规划的Web服务自动集成，都是假定一个业务流程或应用被关联了某个显式的业务目的(goal)定义。但在实际的应用中，一个业务流程模型描述了其中包含的流程步骤的处理过程，真正的业务目的是隐藏在业务流程模型中，所以不能显式定义业务流程的目的。规划中的行为只是以简单的前置条件(precondition)和效果(effect)来表示，在服务提供者发布服务时，难以对每一个Web服务的前置条件和效果做出正确的定义。服务提供者和服务请求者对同一个对象可能有不同的认识，因此会出现请求者关心，但提供者未声明的效果(effect)，这导致满足功能需求的服务不能被发现。所以，基于规划技术的Web服务组合是理想状态下的理论模型，距离真正实用还存在距离。 本文提出一种基于Agent的物流Web服务组合模型如图1所示，该组合模型包括用户需求层、Agent组织层、Web服务层和资源层，各层功能描述如下：
