《决策支持系统》PPT课件.ppt

第十五章 决策支持系统,2,专家系统(Expert Systems,ES),是一个含有知识型程序的系统，它利用捕捉人们在有限范围的知识或经验去解决一个有限范围的问题 有以下共同特点 它们能进行某些人们求解的工作。 它以规则或框架的形式表示知识。 它可以和人进行相互对话。 它们能同时考虑多个假设。 缺少人们的知识宽度和对基本原理的理解。 不是一个通用的专家，只能解决很有限的任务,3,专家系统工作环境,知识库、开发队伍、开发环境(AI外壳)和用户,4,知识的表达,人类知识的表达有三种方法： 规则、语义网络和框架。 人类知识用模型化表达成计算机能懂的形式，这个模型就是知识库。,5,规则,标准的形式是IF-THEN结构 一系列这种规则就组成一个知识库 拥有众多这种规则是专家系统的特点 规则数越多，系统越复杂，解决能力将越强 AI程序企图内联和嵌套特别大 执行规则的顺序多，与系统给出的信息有关 规则可以内部互联 可以包含复杂的规则,6,程序流程,7,知识库专家系统,规则库是以大量的IF-THEN规则形成知识库 规则数有限，所以限于有限的知识领域,8,语义网络,当知识涉及有互联特性的对象或群族时，用语义网络较为有效 语义网络是用形如图IS-A语句联接对象 是层次式的,9,框架,表达知识成族类 由用户确定 基于人类思考问题时，总是应用框架或概念去很快的感知前景 是概念式随意式的,10,成功实例,11,专家系统的开发,需要开发队伍、工具外壳和用户 开发队伍 专家，懂专业及粗略知道知识库 知识工程师。能把知识翻译成规则、语义网络或框架。知识工程师访问专家，说明决策规则和知识。 工具外壳(AI Shell) 是专家系统的开发环境，可以由任何语言实现。早期人们多用Lisp和Prolog，现在用C语言的越来越多。 AI Shell能很快开发用户友好的接口，建立知识库和查寻知识库。它产生出C语言程序，然后可以和现成的系统集成在一起。,12,推理机制,前向推理 由用户输入的信息开始，查询规则库，然后到达结论。 当用户每次输入信息时，每次启动去搜寻知识库。当输入信息满足另外的条件时，另一条通路将启动。,反向推理 从反向链接的一个问题开始，去寻找更多的信息，以评价这个问题。 搜寻规则库的系列问题，直到这个假设被肯定或否定,13,推理过程,14,输人数据和回答问题,专家系统给出建议或处理琐碎的结构化的分析任务。所以又称为问题结构化系统。 系统操作比较费时间，繁琐,15,系统费用,开发费用 使用费用,16,开发方法,直接买成品的专家系统 功能比较专一，如协助主管经理分析一个投资，包括对新厂、仓库或产品，或财务知识等 买一个外壳 用户要向它输入知识。有用户手册和案例，如葡萄酒配方，照相曝光时间和银行服务，用户仿造装进他自己的知识。 自己建造 由知识工程师访问专家，开发决策规则、知识框架和建造系统。,17,局限,正确性 是人的经验的汇集，存在先天的缺陷，其解也可能未必正确。 复杂性 对于复杂系统，知识很难表达，解就更难。 系统维护难 规则变化多 专业越窄越擅长 专家系统在相对窄的知识范围和一些定义好的领域的应用比较成功。在企业的管理信息系统中专家系统能起到它应有的作用。,18,决策支持系统 (decision support system,DSS),帮助决策者决策 目的在于解决非结构化或半结构化的问题 综合应用数据、模型和分析技术。 交互式的友好的接口，非计算机人员容易使用。 具有很高的灵活性和适应性。 是支持而不是代替人的决策过程。 是跟踪和适应人的决策过程，而不是要求人去适应系统。,19,MIS中EDP，IMS，DDS,EDP联系于执行层的处理 IMS联系于结构化的控制，即内向的中层。 DDS则联系于高层的、战略的和外向的决策,20,决策支持系统类型,文件抽屉系统 只是把文件存起来备查，如航空订票系统，车间监控系统。 数据分析系统 功能是分解和汇总，如分析投资机会的财务系统。 信息分析系统 如销售、顾客的项测分析。 会计模型系统 如每月的预算、短期的计划。 表达模型系统 如用模拟模型进行风险分析。 最佳模型系统 可根据目标和约束条件提出最佳解，供参考。 建议模型系统 可以根据条件，选择模型给出处方。如保险率的计算系统。,21,22,经理使用决策支持系统方式,订阅型 经理定期由系统接收报告 终端型 联机直接操作 文书型 批处理，离线使用系统。 中间型 通过中间人员使用。 工具的使用者，帮助决策者输入、调试、得出结果。 参谋者，参与决策的制定，也负责具体操作，还能分析和解释系统输出的结果，但没有最后决策权,23,应用模型,24,决策支持系统功能划分,专用DSS，DSS工具和DSS生成器 专用决策支持系统(special decision support systems, SDSS)是指专门针对某种问题的决策支持系统，如专用于电站投资的决策支持系统，专用于某地区货运汽车调度的决策支持系统等。 决策支持系统工具(decision support system tools, DSST)是指一些工具，如某种语言、操作系统、某种数据库软件等。 决策支持系统生成器(decision support system generator, DSSG)是通用决策支持系统。只可能建造一个生成器，可以生成各种决策支持系统。DSSG可以帮助决策者快速而容易地建立专用决策支持系统。如IFPS(interactive financial program system)，EXCEL等。,25,SDSS，DSST，DSSG关系图,26,决策支持系统的一般结构图,27,决策支持系统逻辑概念模式,数据库 模型库 会话部件,28,决策数据库,支持记忆 要有空间，要能保留中间结果。要有数据之间的联系，要能方便的触发。 支持数据的压缩 包括抽取、合并和汇总。 变化细度，变化精度。 宽的时间范围 由过去现在将来，一般的计算机应用只有过去和现在。 多源 内源、外源和内源中的不同部门。 公用或私有库 不同的拥有者和不同的费用方式。 集合运算能力 基本的与、或、非和各种关系逻辑运算。 随机存取能力。 响应时间。 支持各种关系和视图 和DSS其他部件有好的接口，和终端用户有好的接口,29,专用数据库,一般采用关系数据库 数据要综合，经过一定加工和通过一定查询途径 直接使用下层信息系统所建立的数据效率较低 缺点是增加冗余，数据非现实,30,DSS的数据提取结构,31,数据仓库(data warehouse),最近发展起来的数据存储和管理方式 是集成数据的存储中心。由数据库、DSS数据库逐渐发展起来的。 决策的需要 数据需要汇总、算好 要查看历史的数据 需要从不同种类的异构的数据库中提取数据 面向高层 数据仓库可以达到充当DSS数据库的角色。,32,数据仓库抽取结构,33,数据挖掘,34,数据仓库特点,能支持大量的数据存储 快速并行的处理 保存历史序列数据 能进行趋势分析 支持数据的集成和综合 支持直接用户的查询 数据仓库是理想的决策支持系统数据库。,35,模型库,模型库是给决策提供分析能力的部件。 模型能力的定义是转化非结构化问题为结构化问题的程度。 是决策系统核心,36,应用模型,是数学或逻辑描述 涉及面广，如军事运算学和企业管理科学等,37,模型使用中的问题,需要的数据和参数常不合用，或难以产生 模型的输出难以使用。 对复杂问题的大模型难建，又难维护。 大的模型难懂，难以相信。 决策者和模型的交互很少。,38,DSS模型能力,能支持决策的设计和选择阶段，即能支持以下活动： 规划projection， 推论deduction， 分析analysis， 创造creation， 比较comparison， 最优化optimization， 模拟simulation等 总体上说应当让用户很容易修改目标函数，容易修改参数，容易相模型交互。,39,模型库组成,一个模型库和管理它的一组软件 集成模型库和数据库的部件。 集成模型库和会话部件的部件。,40,模型存放形式,语句存储 子例程子程序方式存储 像存储数据一样存储,41,语句存储,一段语句用一个名字代表，只要写出这个名字就可以调到这段程序 例如各种语言中所用的函数，当我们写出SIN该机器即可自动调用正弦函数，而其输入数据即由后面括号中的变量给出，如SIN(x),42,子例程子程序方式存储,43,数据存储,用数据代号来存储,44,三库连接关系,模型库与数据库的联结 每个模型均可从数据库中提取输入数据。 所有模型由一个数据库中取数。 模型把所有的输出数据存回数据库中。 模型自己作为数据存到数据库中。,模型库与会话部件的联系 激发模型 (DM) 参数要求 (DM) 参数收集 (DM) 中断 (DM) 通知 (DM),45,会话部件（接口部件）,46,决策支持系统对会话部件要求,能产生输出表达。 用户能启动运行，并输人参数。 用户能启动存储，并接收参数。 用户能把输入和输出综合进控制过程。,47,现有的会话形式,提问回答方式(question/answer, Q/A) 命令语言对话 菜单对话方式 输入表格对话方式 输出图形的思路中进行输入,48,智能决策支持系统 IDSS (intelligent decision support systems),决策本身的复杂性和动态性，决策所需信息的不足性,49,智能决策支持系统框架,50,基本概念,美国学者Hill提出智能决策支持系统框架 深度知识 指更一般更基础的知识，也可以说是关于知识的知识，如牛顿第二定律是弹道轨迹的深度知识。 深度知识库 基本决策和信息价值的深度知识库 决策的最基本的规律的知识，这种知识可能是一种常识。不完备的DSS所做出的结论，容易被很有经验的决策者轻易否定 信息收集越完全，决策越正确，但成本加大,51,基本概念,学习和知识获取的深度知识库。 学习积累获取信息的经验 虚线表明决策者直接会话学习。 ORMS深度知识库是关于如何使用OR(运筹学)和MS(管理科学)模型的知识。 例如，根据问题的性质，如何选择一个线性规划的程序，是用全系数矩阵还是用稀疏矩阵。 多域的专业深度知识库 包括了使用数据的知识。例如，用户只要说明问题或现象，该库可以帮助选出应用的数据，并且组成合适的结构。这个库也可以通过学习库得到各种专业领域知识的扩充。,52,人工智能,使机器能做到像人那样做智能工作的科学。 目标 懂得共同的感觉。 懂得事实和加工非定量资料。 涉及概念和不连续性。 懂得事实间的关系。 以自由格式的形式与人进行接口 能基于自学习，了解新情况。 人工智能系统关心事实、知识的再生产和显示。,53,人工智能相关技术,专家系统(ES) 自然语言处理(NLP) 语音识别 图像识别 机器人,54,专家系统的推理机制,55,句子的合法性推理,56,推理,正向推理 反向推理 推理过程有多条路 不控制可能发散，要有控制机制和启发式算法，以促使尽快达到目标。,57,专家系统结构,知识获取设备 知识库(规则库和数据库 知识库管理系统(KBMS) 推理机构 用户接口,58,专家系统的知识,事实知识 启发式知识 元知识,59,计算机的语言,第一代语言是机器语言，二进制表示的语言 第二代语言是汇编语言，用英文助记码表示计算机指令 第三代语言叫高级语言，如FORTRAN，COBOL等，用它很容易描述程序的过程 第四代语言是面向对象的非过程化语言。例如，LOTUS123等，它与人的接口是一个报表，很类似人们日常处理的活动，它只描述对象，而不描述具体解决问题的步骤。 第五代是自然语言处理,60,自然语言,涉及语法、语义及机器的知识问题 需要不断学习和扩充知识，才能具有语言理解能力 具有自由格式的问题回答的能力。,61,自然语言识别困难,62,自然语言理解,进行语法结构分析 开始语义分析 如果出现了二义性，就用专家系统使它们明朗,63,基于案例推理的决策支持系统,也称援例支持系统。 援例支持系统维护一个案例库，这是已解决的问题的案例 当遇到新问题首先由系统中抽取相似于新案例的案例，把老的解答转化为对新问题的解答。 援例支持系统很容易把使用和学习功能结合在一起。学习常发生于记忆新案例的过程中，以及对现存案例分类和由案例中得到一般化知识的过程中。,64,相似推理,三个变换操作 推理(inferrence) 映射(mapping) 应用(application)。,三个模型相似 概念(conceptual)相似 结构(structual)相似 函数(functional)相似 案例相似模型使用概念和结构相似来确定函数,65,援例学习算法,66,DSS的发展,自适应决策支持系统(adaptive DSS)。 主动决策支持系统(active DSS, ADSS) ， ADSS是独立于用户指明的方向独立支持 共生决策支持系统(symbiotic DSS, SDSS) ，SDSS是ADSS的一个特例，它利用用户的意象(Image)去支持用户,67,群体决策支持系统GDSS (grou