（检测技术与自动化装置专业论文）计算机绩效管理系统的设计与实现.pdf

摘要 决策支持技术在现代信息战略中已经成为了一个关键性的环节，随着研究 的深入，人们将专家系统引入到决策支持系统中，这样，决策支持系统就逐步 向具有处理不确定性和能够给出定性分析的智能决策支持系统方向发展。智能 决策支持系统是把决策支持系统与人工智能技术相结合的系统。 政府绩效管理是指运用科学的方法，标准和程序，对政府机关的业绩成就 和实际工作做出尽可能准确的评价，在此基础上对政府绩效进行改善和提高。 但如何在政府职能部门的信息系统上构筑一个灵活有效的智能决策支持系统， 以便能充分利用政府的信息或数据并提高其效率。本文给出的基于数据挖掘和 人工智能技术的智能决策支持系统提供了一种解决问题的途径。 本文的主要研究内容有：建立一套面向政府各职能部门绩效管理的信息服 务软件，充分运用先进的信息技术与有效的决策分析方法，实现上级部门对下 属各部门的各个阶段的政绩的考核：针对政府绩效考核指标复杂的特点，提出适 合复杂问题评价的基于计算智能单一或混合评价方法，并将其运用到综合评价 平台上。该系统采用自然语言与用户进行交互。实现了自然语言的识别，问题 结构化，模型的自动选择及求解。其模型库与知识库相结合实现了知识的共享 和重用使它解决复杂决策问题的能力大大增强。其在辅助决策中的应用表明了 本文对于提高管理决策问题的求解能力和智能化水平有较大的作用。 系统采用b s 模式，使用a s p n e t2 0 技术，借助v i s u a ls t u d i 0 2 0 0 5 进行 前台动态w e b 页面的设计开发，使用s q ls e r v e r2 0 0 0 进行后台数据库的管理。 而评价方法主要采用加权和法，较好地实现对政府下属的各职能部门绩效的综 合评价。 关键字：绩效评估，智能决策支持系统，数据挖掘，人工智能 a b s t r a c t t h ed e c i s i o ns u p p o r tt e c h n o l o g yh a sb e c o m et h ek e yl i n ki nt h ei n f o r m a t i o n c a t e g o r y ，w i t hi n - d e p t hs t u d y , t h ee x p e r ts y s t e mi si n t r o d u c e dt ot h ed e c i s i o n s u p p o r ts y s t e m s od e c i s i o ns u p p o r ts y s t e md e v e l o p st ot h ei n t e l l i g e n td e c i s i o n s u p p o r ts y s t e mw h i c hc a l l d e a lw i t ho nt h eu n c e r t a i n t i e sa n dg i v eaq u a l i t a t i v e a n a l y s i s i n t e l l i g e n td e c i s i o ns u p p o r ts y s t e mi sc o m p o s e do ft h ed e c i s i o ns u p p o r t t e c h n o l o g ya n dt h ea r t i f i c i a li n t e l l i g e n c et e c h n o l o g y t h eg o v e r n m e n tp e r f o r m a n c em a n a g e m e n ti sam e t h o d ，w h i c hu s e ss c i e n t i f i c s t a n d a r da n dp r o c e d u r e st om a k ee v a l u a t i o na sa c c u r a t ea sp o s s i b l ef o rg o v e r n m e n t p e r f o r m a n c ea n da c t u a lw o r k h o ws h o u l dw ec o n s t r u c taf l e x i b l ea n de f f e c t i v e i n t e l l i g e n td e c i s i o ns u p p o r ts y s t e mb a s e do ng o v e r n m e n td e p a r t m e n t ss oa st om a k e b e s tu s eo ft h ev a r i o u sd a t aa n di m p r o v ei t se f f i c i e n c y 7 t 1 1 i sp a p e rt r i e st og i v ea r e s o l u t i o i 卜- t b ei n t e l l i g e n td e c i s i o ns u p p o r ts y s t e mb a s e do nd a t am i n i n ga n d a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e t h em a i nc o n t e n ti nt h i st h e s i si sp r o v i d e da sf o l l o w s ：e s t a b l i s has e to f i n f o r m a t i o ns e r v i c es o f t w a r ef o rt h ev a r i o u sg o v e r n m e n td e p a r t m e n t s p e r f o r m a n c e e v a l u a t i o nm a n a g e m e n tt oi m p l e m e n tp e r f o r m a n c ea s s e s s m e n to ft h ed e p a r t m e n t m a n a g e m e n to fg o v e r n m e n ti nt h ep e r f o r m a n c ee v a l u a t i o n o ft h eg o v e r n m e n t p r o p o s e as o l oo r h y b r i de v a l u a t i o nm e t h o dw h i c hb a s e do nt h ec o m p u t a t i o n i n t e l l i g e n c e a n ds u i t st h et r a i to fi n d e xs y s t e m c o m p l e x i t y o fg o v e r n m e n t p e r f o r m a n c em a n a g e m e n t ，a n du t i l i z e si ti nt h eq u a l i t ys y n t h e t i ce v a l u a t i o np l a t f o r m n es y s t e mi m p l e m e n t e di n t e r c o m m u n i o nb e t w e e nh u m a na n dc o m p u t e rb a s e do n n a t u r a ll a n g u a g e ，t r a n s f o r m i n gi l ls t r u c t u r et ow e l ls t r u c t u r e ，m o d e lc h o o s ea n d g e t t i n gt h er e s u l t c o m b i n i n gm o d e lb a s ea n dk n o w l e d g eb a s em a k e st h i ss y s t e mc a l l r e s o l v e c o m p l e x d e c i s i o n m a k i n gp r o b l e m i t i sw e l lu s e di na s s i s t a n t d e c i s i o n - m a k i n gd o m a i ns h o w e dt h a tt h er e s e a r c hd i dw e l li ni m p r o v i n gt h ea b i l i t y a n di n t e l l i g e n c eo f r e s o l v i n gc o m p l e xd e c i s i o nm a k i n gp r o b l e m s t h es y s t e mi sb a s e do no b j e c to r i e n t e dm e t h o d s ，a n da d o p t st h eb r o w s e r s e r v e r m o d e l o t h e r w i s e , w ed e s i g no n s t a g ew e bp a g e sa n dd e v e l o pd y n a m i cw e bp a g e sb y i i t h ea s p n e t 2 0t e c h n o l o g yu s i n gv i s u a ls t u d i 0 2 0 0 5a n ds q ls e r v e r 2 0 0 0i su s e d 勰 t h eb a c k g r o u n dd a t a b a s eo ft h es y s t e m t h ew e i g h t e ds u mm e t h o di sa d o p t e da st h e e v a l u a t i o nm e a s u r e sm a i n l yw h i c hc a nc o m m e n d a b l yi m p l e m e n tt h ep e r f o r m a n c e e v a l u a t i o no fg o v e r n m e n td e p a r t m e n t s k e yw o r d s p e r f o r m a n c ee v a l u a t i o n ，i n t e l l i g e n td e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ， d a t am i n i n g ， a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e i i i 独创性声明 本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰 写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过 的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并 表示了谢意。 签名：型基日期：塑i 。：豇 学位论文使用授权书 本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关 机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) ?、t 镰 研究生( 签名) ：坩泵导师( 签名) ：少乡缸期w 彳夕3 ， i 注：此页内容装订在论文扉页) 夕夕1 ， 武汉理【：大学硕士学位论文 1 1 研究背景 第1 章绪论 绩效管理是指运用科学的方法，标准和程序，对企业和机关的业绩成就和 实际工作做出尽可能准确的评价，在此基础上对绩效进行改善和提高，建立完 备的绩效评估体系和灵活的评估标准，推行全面质量管理，深化体制改革的一 种管理方法【。 绩效管理从2 0 世纪二三十年代起被运用于企业的人力资源管理中，2 0 世纪 7 0 年代以后形成体系，绩效管理在一些企业管理中的成功运用，使政府在进行自 身改革时看到了借鉴的必要。如今，绩效管理这种模式在企业和西方政府管理 中已经得以成功地运用，对于改进和提高绩效发挥着重要的作用。 随着中国加入w t o ，国内的企业结合自己企业的实际情况，加快了企业管 理改进与提高的步伐，越来越多的企业认识到了绩效管理的重要地位，投入越 来越多的时间和精力进行改革。在目前的人事制度改革中，对于职能部门员工 的绩效考核是一项重要内容。首先，职能部门人员不像生产人员那样可以通过 生产率、废品率、事故率等容易数量化的硬指标衡量绩划2 1 。其次，单维绩效不 足以代表其工作绩效的全面。比如，部门除了完成本部门计划任务外，与其他 部门人员的协调与合作也是他们工作的重要部分，这部分工作的绩效情况也要 衡量。对职能部门人员的绩效考核应该是多维度、全方位的。因此，判断式评 定应该是对他们进行绩效考核的主要形式【3 】。但由于判断式的绩效考核必然带来 评定者主观因素的介入，各种各样的考核误差也就随之产生，如过宽或过严、 趋中趋势、光环效应、自我中心效应、顺序效应等，使得对职能部门员工的考 核难以设计和操作，考核结果的可信度和说服力也令人质疑。虽然国外对给予 行为的绩效考核方法的研究颇有进展，在管理实践中也有广泛的应用，但职能 部门员工的绩效考核仍旧是一个难点和重点，亟待研究推进。目前国内对职能 部门员工绩效考核的研究和实践都十分不足。在各种人力资源相关教材中，只 是笼统地介绍了绩效考核的各种方法，并无针对职能部门员工考核的有效方式 和手段。在实践中，多数国有企业在职能部门员工考核上不是一片空白，就是 流于形式，严重阻碍了国有企业人事管理水平的提高。 武汉理丁大学硕+ 学位论文 因此，要对一个企业、一个组织进行有效的管理，就要对绩效进行管理，因 为无论从组织的角度，还是从管理者或者员工的角度，绩效管理都可以帮助我 们解决很多从前难以解决的问题，并能给企业和员工带来非常多的好处。 1 2 研究意义 随着政府行政体制改革的不断深入，政府管理创新问题再一次引起人们的 强烈关注，政府自身的改革己经成为世界性的潮流【4 】。随着国际经济一体化步伐 的加快和我国市场经济体制的不断完善，社会对政府管理提出了更高的要求， 其关键的一点即是提高政府管理绩效。绩效管理这个在企业管理中己经相当成 熟的管理理念最先被西方国家引入到政府管理中，取得了一定成效。绩效管理 作为一种新的理念和新的管理工具，并非可以一蹦而就，它是以一定的价值取 向和必要的政府改革为前提的。加强政府绩效管理与评估，是深化行政管理体 制改革的重要内容和转变政府职能的必然要求。但由于绩效管理根源于西方高 度市场化、信息化、法治化的行政生态环境中，所以在我国政府绩效管理过程 中，必须研究绩效管理的生态适应性，分析在我国特殊的行政生态中实施政府 绩效管理所面临的诸多问题。因此，借鉴发达市场经济国家在公共管理、政府 改革方面所取得的经验，探索既符合中国国情又能适应世界潮流的政府绩效管 理创新之路，就显得尤为重要。 目前，建立将效率、效益和社会公平放在同等重要位置的高绩效政府已成 为各级政府的必然选择【5 1 。近年来，政府绩效管理和评估得到高层领导的重视 和支持，地方政府的应用和创新越来越普遍，学术界的有关研究正在成为一个 热门领域，“中国行政管理学会政府绩效管理研究分会的成立，特别是理论界和 实践界各占一半的人员结构，标志着绩效管理在我国发展的一个新的里程碑”。 正是由于上述原因，中国行政管理学会教学研究会2 0 0 5 年年会暨公共部门绩效 管理与评估研讨会一致认为，探索实施和完善政府绩效评估、加强公共部绩效 管理将成为行政改革的趋势和热点，学术界有必要对此给予更多的关注和研究。 绩效管理系统，则是一种帮助实现绩效管理信息化的管理软件。建立管理 绩效的信息系统是必要的【6 1 。它是提高绩效管理工作效率的需要，是绩效管理过 程中大量信息处理和存储的需要，是绩效管理过程中实时性沟通与交互的需要， 也是全方位绩效管理的需要。随着现代决策技术和智能技术的发展，决策支持 2 武汉理i ：人学硕士学位论文 系统在辅助政府考核各职能部门的政绩中发挥着越来越重要的作用。我国电子 政务建设源自全球化和信息化的挑战，通过电子政务的建设，促进政决策的透 明度，更好地为公众服务，提高政府的监管水平和工作效率，实现由管制型政 府向服务型政府的转变。在这种需求背景下，本文提出创建政府绩效评估决策 支持系统。对于政府各职能部门的绩效考核，是一个复杂的过程。政府绩效评 估从多方面考虑，绩效评估指标是政府职能部门安排本部门工作和发展的重因 而考核指标制订的科学性显得尤为重要。政府绩效评估作为一种先进的管制、 技术和工具，对于提高政府工作效能起着巨大的推动作用。而在政府效评估体 系中，指标建构是核心问题，绩效指标的设置决定了政府工作要内容和努力方 向【7 1 。因此讨论建立一套面向政府各职能部门绩效评估决策支持系统，有着重要 意义。 1 3 研究现状 绩效管理对于组织的持续发展具有重要的意义，这一点早已取得共识，然 而这一管理过程复杂度高，工作量大，给相关管理部门造成控制难、效率低、 消耗大，且结果也难尽如人意的局面。绩效管理是一种特殊的加强了交互功能 的按带符号偏差进行选择控制的反馈控制系统。绩效管理过程需要而且会产生 大量的信息，需要很好地储存、处理和传递大量的信息，而且加强了交互功能， 很多地方需要及时而又有效的沟通。绩效管理以沟通为核心环节，但在很多企 业里，沟通方式除了个人谈话，就是集体开会，沟通效率不尽如人意。员工得 不到解决绩效问题的方法培训。其实，借助现代网络保持绩效沟通的顺畅。尤 其是在信息共享、网上培训等方而，绩效管理信息系统有着不可比拟的强大优 势【8 】。所以，建立管理绩效的信息系统是必要的。它是提高绩效管理工作效率的 需要，是绩效管理过程中大量信息处理和存储的需要，是绩效管理过程中实时 性沟通与交互的需要，也是全方位绩效管理的需要。正确实施的绩效管理软件 系统，通过便捷的信息处理和方便的信息存储，可以显著地提高企业绩效管理 的效率；通过便捷的绩效沟通和绩效反馈，可以使绩效改进更加及时而又有效；通 过适度固化工作流程，可以引导用户真正地把绩效管理的思想落到实处，降低 绩效管理的难度。 然而，市场上现有的绩效管理系统，却因为各种问题而不能很好地帮助用 武汉理t 大学硕+ 学位论文 户进行绩效管理。对市场上现有的绩效管理系统分析，发现市场上现有的绩效 管理系统，多是人力资源管理系统的一个模块，或者是e r f 系统中人力资源管 理模块的一个子模块，也有作为独立软件存在的。这些产品，大多具有以下优 点： ( 1 ) 软件性能良好，具有一定的安全性。 ( 2 ) 界面设计美观。 ( 3 ) 对考核模板比较重视。 当然，不同软件还都有自己的特点，比如有的提供了模板的功能，有的有 工作r 志功能，有的能很好地使用快捷菜单而使页面紧凑，而有的则运行在网 络环境之中。 但总体上也具有以下缺点： ( 1 ) 仅供一类用户使用。实际上，绩效管理是由包括员工和主管等几类用户 共同参与才可能做好的事情，仅供一类用户使用，从一开始就注定了要失败。 ( 2 ) 缺乏员工直接的交互沟通功能，或这一块功能不强。绩效管理的很多地 方对沟通都有很高的要求，绩效沟通也是绩效管理软件出现的推动力之一。 ( 3 ) 对绩效管理实施过程的控制重视不够，没有有效的过程控制方法。而事 实上，过程控制是改进绩效的有效办法，没有过程控制的绩效管理往往是无用 的。 ( 4 ) 无法帮助用户建立合适的考核指标。事实上，绩效指标的制定关系到绩 效管理的成败，因为它既是绩效管理控制系统的输入信号，又对考核有很大影 响。但现有的指标设计方法仅仅是理论，使用起来仍有困难。这是绩效管理失 败的重要原因之- - p l 。 出现这些缺点的根本原因，是由于软件设计者大多对绩效管理思想认识不 够深刻，导致他们设计和开发的系统往往不能很好地体现相应的管理思想和满 足用户的需求。而没有充分体现绩效管理思想的绩效管理软件，应用价值也就 大打折扣，甚至根本帮不了用户的忙。绩效管理实践的发展，在强烈呼唤一种 新的绩效管理软件的出现。 1 4 研究方向 在如今的网络时代，在越来越多的领域，计算机帮助人们进行管理决策已 4 武汉理工人学硕+ 学位论文 是大势所趋，计算机智能决策支持系统( i n t e l l i g e n td e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ，r o s s ) 在国内外的应用已非常广泛。因此一套实用高效的计算机绩效管理决策支持系 统无论对政府部门还是企业都是非常重要的，而且社会有很大的需求量。因此， 这个课题有很大的实效性和流行性。 自从s c o t tm o r t o n 在管理决策系统一书第一次指出计算机对于决策的支 持作用以来，决策支持系统( d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ，d s s ) 的研究就愈来愈来受 到人们的重视，成了一个很活跃的技术领域，成为信息系统领域内的热点之一， 受到人们的普遍关注【l 。对决策支持系统的研究项目和应用都取得了可喜的进 展。在社会需求的推动下，科学界也显著地把越来越多的注意力投向决策支持 系统领域。 在人工智能的各个领域，特别是d s s 及其智能化技术都有较大的发展。2 0 世纪8 0 年代，人工智能技术蓬勃发展给决策支持系统注入新鲜血液。将传统的 决策支持系统和专家系统相结合，充分利用其二者的各自的优势，形成了智能 决策支持系统，增强了决策支持系统系统的功能【1 2 】。 欧洲的信息技术战略研究计划( e s p r i t ) ，是个庞大的计划，是欧洲为了集 中力量与美、日抗衡而建立的。这个项目包括现代微电子技术、现代信息处理 技术、办公室系统、计算机一体化和软件技术五部分，细分为2 8 个研究领域。 许多大学：如亚利桑那、明尼苏达等大学设置了g d s s 实验室，从事相关理论研 究和软件开发并投入使用，获得了好的效果。 我国决策支持系统的研究始于2 0 世纪8 0 年代中期，其应用范围最广泛的 领域是区域发展规划。大连理工大学、山西省自动化所和国际应用系统分析研 究所合作完成了“山西省整体发展规划决策支持系统”，是一个大型决策支持系 统，在我国起步较早，影响较大，随后大连理工大学、国防科技大学等单位又 开发了多个区域发展规划的决策支持系统。天津大学信息与控制研究所创办的 决策与决策支持系统刊物，对我国决策支持系统的发展起到了很大的推动 作用。我国不少单位在智能决策支持系统的研制中也取得了显著的成绩，如以 中国科学院计算技术研究所史忠植研究员为首的课题组研制并完成的“智能决策 系统开发平台i d s d p ”就是一个典型代表。过去的几年中我国的区域规划和管理 的决策支持系统取得了很大成就，积累了比较丰富的经验，这个领域仍将十分 活跃，并在国际上产生较大的影响【l 列。 而智能决策支持系统是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种新 5 武汉理丁大学硕士学位论文 兴信息系统。它以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的 理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助 明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做 出正确决策提供帮助的智能型人机交互信息系统。在席卷全球的信息革命浪潮 中，智能决策支持系统作为管理领域信息系统的一个重要方面已经成为计算机 管理应用研究的热点和主要的发展方向【1 4 1 。只有当决策支持系统具有较丰富的 知识和较强的知识处理能力时，才能向决策者提供更为有效的决策支持。研制、 建设和利用智能决策支持系统对于增强知识开发和利用的能力，改善决策的智 能化水平，提高系统的应用效果具有重要的理论意义和实用价值。从而为政府 职能部门及企业提供各种决策信息以及商业问题的解决方案，从而减轻了管理 者从中低层次信息处理和分析的负担，使得他们专注于最需要智慧决策和经验 工作，因此提高了决策的质量和效率。 进入2 0 世纪9 0 年代以来，随着分布计算和网络计算的迅速发展，i d s s 的 研究有了一些新的变化： ( 1 ) 分析、决策用的数据不再集中于某一固定场所，而是分散到网络上的不同 地区、不同部门； ( 2 ) 分析、决策模型和知识处理方法也由一台机器上的集中式处理，变成在 网络条件下的分布或分布加并行的处理方式。i d s s 的研究主要也随之向三个方 向发展演变：分布式决策支持系统( d i s t r i b u t i n gd e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ) ；群 决策支持系统( g r o u pd e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ) ；高层决策的支持系统。从对 i d s s 发展历史的研究分析可以看出，i d s s 的发展趋势是向着综合化、集成化方 向发展，综合利用多种技术来实现i d s s 已是构建现代i d s s 的必然趋势。i d s s 的研究工作应突出在系统的智能性和对决策支持两个方面。近几年来，人工智 能、专家系统、数据库、网络等领域都出现了新的技术，如何有效地将这些技 术应用于i d s s 的构建中，把数据仓库、联机分析、数据挖掘、模型库、专家系 统、面向对象、a g e n t 、机器学习等的优点结合起来，集成综合的决策支持系统， 开发出实用而有效的i d s s 是当前i d s s 研究的主要方向。 智能决策支持系统的研究领域是多层次、多方位的。将人工智能技术用于 管理决策是一项开拓性的研究工作，但是决策支持系统与专家系统如何有机结 合，对于给定的决策问题采用什么方式( 是d s s 还是e s ) 求解等一系列问题， 还有待于进一步研究【l 研。由于智能决策支持系统有其独特的应用对象与研究方 6 武汉理：l 大学硕士学位论文 法，并有着广泛的应用前景，因此它的发展前景广为看好，我的研究也是从这 个入手。但是，对于多数i d s s 应用系统来说，仍具有以下有待解决的问题： ( 1 ) 脆弱性和知识获取困，难这是传统的智能决策支持系统难以开发应用的 主要原因。 ( 2 ) 封闭性，知识维护及知识更新难，即系统只能利用本地资源；另外，系 统一旦设计完成，再向系统内增加资源就比较困难，因为各个模块之间的联系 比较紧密，稍加变动就会影响整个系统。 ( 3 ) 对决策过程的智能辅助程度较低，因为传统的e s 采用的程序化的推理方 式，无法按照描述性方式对决策过程提供智能支持。 ( 4 ) 灵活性和适应性差，传统智能决策支持系统各部件提供智能支持时，其 学习行为大多是静态的、被动的，而不是按照实际环境需求制定动态的学习策 略，缺乏主动学习机制。 ( 5 ) 集成性差，在人机智能的集成、不同软件系统之间的集成、不同的智能 技术的集成等方面，很难解决好通用性和高效性之间的矛盾 1 5 全文安排 1 、第2 章对智能决策支持系统作简单概述，并介绍在实践中经常运用的人 工智能方面的技术； 2 、第3 章介绍设计智能决策支持系统要运用的数据挖掘技术； 3 、第4 章分析了政府绩效智能决策支持系统的需求并给出了问题模型； 4 、第5 章分析了政府绩效智能决策支持系统的设计目标，并设计了系统的 大体框架和数据库； 5 、第6 章对设计的政府绩效智能决策支持系统各个子系统作详细的说明。 7 武汉理工人学硕+ 学位论文 第2 章智能决策支持系统 2 1 决策支持系统简述 决策支持系统( d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ，d s s ) 主要是由问题处理与人机交互 系统( 由语言系统和问题处理系统组成) 、模型库系统( 由模型库管理系统和模型 库组成) 、数据库系统( 由数据库管理系统和数据库组成) 等组成。专家系统( e x p e r t s y s t e m ，e s ) 主要由知识库、推理机和知识库管理系统三者组成。决策支持系统 和专家系统集成为智能决策支持系统( i n t e l l i g e n t d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ， i d s s ) 。数据是决策支持的基础，模型是方法面向具体决策的一种组织，方法是 指基于运筹学和仿真技术等的算法，是构成模型的基础【l6 1 。最初d s s 主要是引 入了数值计算为主体的数学模型和仿真模型，但随着研究的深入，研究者发现 决策中的大量因素并不能用定量化的模型来刻画。几乎同时兴起的专家系统本 身为决策支持提供了一个新方式，同时为建立更为综合有效的决策支持系统开 辟了新途径。8 0 年代以后，人们开始将专家系统引入到决策支持系统中，这样， 决策支持系统就逐步向具有处理不确定性和能够给出定性分析的智能决策支持 系统方向发展【l - q 。 智能决策支持系统是在2 0 世纪8 0 年代初提出来的。它是把决策支持系统 与人工智能( a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ，a i ) 技术相结合的系统。人工智能技术是一门 研究如何用一种机器( 例如计算机) 来模拟人的大脑从事推理、解题、识别、设计 和学习等思维活动的学科。开始时，人们设想将决策支持系统与人工智能中的 专家系统技术相结合。决策支持系统的传统方法属于定量分析，而专家系统属 于定性分析，结合两者形成的系统解释为i d s s 。由此可见，i d s s 是一种更为综 合的软件系统。决策支持系统一般是基于数据库的，在此基础上有一系列的模 型和方法，而专家系统一般是基于知识库的，与此密切联系的有推理机和动态 数据库。i d s s 研究的重点就是将两者有机结合起来，将知识推理加入模型运算 中，最大化决策支持系统的非结构化问题求解能力 1 5 】。现在，人工智能中的专 家系统和人工神经元网络己经成为两个最热门的研究领域。人工智能主要是以 知识处理为主体，利用知识进行推理，完成人类定性分析的部分智能行为。人 工智能技术融入决策支持系统后，使d s s 在模型技术与数据处理技术的基础上， 武汉理j 4 大学硕士学位论文 增加了知识推理技术，使d s s 的定量分析和砧的定性分析结合起来，提高辅助 决策和支持决策的能力。 在i d s s 结构中，模型库系统( 模型库与模型库管理系统) 和数据库系统( 数据 库和数据库管理系统) 是d s s 的基础。人工智能技术包括专家系统、神经网络、 遗传算法、机器学习、粗糙集、和自然语言理解等【l9 1 。其中，专家系统的核心 的是知识库和推理机；神经网络涉及样本库和网络权值库( 知识库) ，神经网络推理 机是m p 模型；遗传算法的核心是“选择、交换、变异”等3 个算子，可以将它看 成是遗传算法的推理机，它处理的对象是群体，这是一个动态库；机器学习包 括各种算法库，算法可以看成是一种推理，它对实例库进行算法操作获取知识； 自然语言理解需要语言文法库( 知识库) ，处理对象是语言文本，对语言文本的推 理采用推导和归约两种方式【2 0 】。可见，这些人工智能技术可以概括为：推理机 十知识库。 一般的智能决策支持系统如图2 1 所示： 图2 - 1 智能决策支持系统 2 2 智能决策中采用的智能技术 从智能决策支持系统的概念可知，智能决策支持系统中包含了人工智能技 术。与决策支持有关的人工智能技术主要有：专家系统、神经网络、遗传算法、 机器学习、粗糙集理论、自然语言理解、粒子群算法等【2 1 1 。由于篇幅有限本论 文只对遗传算法作简单描述。 9 武汉理t 大学硕+ 学位论文 遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种全局概 率搜索算法。遗传算法使用群体搜索技术，通过对当前群体施加选择、交叉、 变异等一系列遗传操作，从而产生出新一代的群体，并逐步使群体进化到包含 或接近最优解的状态【2 2 1 。遗传算法具有高度的鲁棒性、并行性、及全局优化性 等鲜明特征，适用于复杂的非线性问题，主要应用在组合优化和机器学习两个 方面。也在模式识别、图像处理、人工生命、管理决策、自适应控制、优化调 度和军事科学等领域得到了广泛的应用。在遗传算法中，将n 维决策向量x = x l ， x 2 ，x n 】1 用n 个记号x i ( i = l ，2 ，n ) 所组成的符号串x 来表示：记号x i ( i = l ， 2 ，n ) 所组成的符号串x 来表示： x _ x l ，x 2 ，x i l = x - - x l ，x 2 ，】【1 1 】t 把每一个x ，看作一个遗传基因，它的所有可能取值称为等位基因，这样， x 就可作看是由n 个遗传基因所组成的一个染色体。一般情况下，这里的等位基 因可以是一组整数，也可以是一组范围内的实数值，或者是纯粹的一个记号。 最简单的等位基因是由0 和1 这两个整数组成的相应的染色体就可表示为一个 二进制符号串。这种编码所形成的排列形式x 是个体的基因型，与它对应的x 值是个体的表现型。通常个体的表现型和其基因型是一一对应的，但有时也允 许基因型和表现型是多对一关系。染色体x 也称为个体x ，对于每一个个体x ， 要按照一定的规则确定出其适应度。个体的适应度与其对应的个体表现型x 的 目标函数值相关联，x 越接近于目标函数的最优点，其适应度越大：反之，其适 应度越小。 遗传算法中决策变量x 组成了问题的空间解。对问题的最优解的搜索是通 过对染色体x 的搜索过程来进行的，从而由所有的染色体x 就组成了问题的搜 索空间。 生物的进化是以集团为主体的【2 3 】。与此相对应，遗传算法的运算对象是由 m 个个体所组成的集合，称为群体。与生物一代一代的自然进化过程相类似， 遗传算法的运算过程也是一个反复迭代过程。这个群体不断地经过遗传和进化 操作，并且每次都按照优胜劣汰的规则将适应度较高的个体更多地遗传到下一 代，这样最终在群体中将会得到一个优良的个体x ，它所对应的表现型x 将达 到或接近于问题的最优解x 。 生物的进化过程主要是通过染色体之间的交叉和染色体的变异来完成的。 与此相对应，遗传算法中最优解的搜索过程也模仿生物的这个进化过程，使用 l o 武汉理l 火学硕士学位论文 遗传算子作用于群体中，进行选择、交叉、变异等遗传操作，从而得到新一代 群体【2 4 1 。 ( 1 ) 选择( s e l e c t i o n ) ：选择算子也称复带o ( r e p r o d u c t i o n ) 算子。选择操作的目的 是使解群体优胜劣汰、不断进化，并且提高群体收敛速度和搜索效率。从当前 群体中选择出优良的个体，使它们有机会作为父代繁殖子孙后代。每个个体的 优良程度由它们自己的适应度值来定量描述，适应度越大的个体越具有优良性。 选择操作完全符合达尔文适者生存的进化原则，即个体适应度越高，其被选择 和复制后代的机会就越多。我们采用和适应度值成比例的概率方法来进行选择。 ( 2 ) 交换( c r o s s o v e r ) ：交换操作的作用是产生新个体，不断开拓解搜索空间， 提高算法的全局搜索能力。所谓交换是指把两个父代个体的部分结构加以交换 重组而生成新个体的操作。交换操作可以分两步进行：首先对所有配对的个体进 行随机配对：其次在配对个体中随机设定交换位置，然后按交换概率p c 让配对个 体彼此交换部分信息。 ( 3 ) 变异( m u t a t i o n ) ：变异操作对寻优和进化是非常重要的，当优化过程陷入 局部最优解时，可利用变异跳出局部最优解的陷阱。变异操作是按位进行的， 即把某一位的内容进行变异。对于二进制编码的个体来说，变异操作就是对个 体某位的二进制码取反运算。变异操作可在交换操作之后进行可对配对个体之 一进行随机择位，然后按变异概率凡进行变异。 遗传算法的求解步骤： ( 1 ) 随机产生一个由确定长度的特征串组成的初始群体； ( 2 ) 对串群体迭代执行下面的步( i ) 和( i i ) ，直到满足停止准则； 计算群体中每个个体的适应值： 应用复制、交叉和变异算子产生下一代群体。 ( 3 ) 把在任一代中出现的最好的个体串指定为遗传算法的执行结果。这个结 果可以表示为问题的一个解( 近似解) 。 由于遗传算法具有很好知识表示与处理能力，而且具有很强的学习能力， 所以遗传算法是构造智能决策支持系统很好的一种模型。 2 3 模型库系统综述 对于决策支持系统的开发，归纳起来有三个关键技术需要解决，即：模型 武汉理上人学硕士学位论文 系统、部件接口和系统集成。模型系统是决策支持的核心部件，通过模型或者 模型的组合来辅助决策是决策支持系统的中心思想，它的主要任务是建立决策 模型并支持其使用，通过帮助决策者理解决策问题、检验候选方案和增强预测 能力等一系列手段来改善决策者的行为表现，模型系统是由模型库和模型库管 理系统所组成【2 5 1 。决策支持系统的模型涉及许多不同的参数及参数间的关系( 如 各种约束条件) ，是一种比数据更为复杂的实体，因此模型系统与数据库系统之 间存在着很大的差别。模型系统主要目标不仅是模型的存储、运行与维护，而 且应以一种易于接受的、灵活的方式向决策者提供各种各样的模型( 预测、优化、 回归分析与模拟等) ，使决策在应用这些模型时不必考虑模型技术实现上和过程 的细节。从这个意义上讲，模型系统起着决策问题与相应的模型间的桥梁作用。 为实现这一目的，除一般的模型管理功能以外，i d s s 的模型系统还必须具有以 下几个方面的功能： ( 1 ) 必须具有知识表示与处理能力：能有效地提供关于模型建造与操纵的知 识、关于领域的知识以及决策者的经验，指导决策者正确地建立、使用和管理 各种模型，而不仅限于简单的录入、显示与修改。 ( 2 ) 提供一般性的模型操纵方法：模型系统应能提供一般性的、有效地适用 于多种模型范畴的创建方法，支持结构化的模型建造( 原子模型及复合模型的生 成) 。同时提供有效的模型选择策略，辅助决策者建立并选择恰当的模型。 ( 3 ) 具有学习的能力：能够辅助决策者获取模型操纵知识，利用以往的经验 修正知识、创建新模型，使系统的问题求解能力通过自身的学习过程( 经验积累) 不断提高。 ( 4 ) 提供支持模型的抽象与模型的具体相分离的机制：使模型的表示与算法、 数据和知识分离，将模型作为一种知识结构进行管理，简化各子系统间的接口。 ( 5 ) 提供模型运行结果的解释机制：能够以简单、明了的方式向决策者解释 问题求解结果，并能对结果进行分析。 2 3 1 模型库 模型是对客观事物的一种抽象描述，人们通过对模型来对客观事物进行理 解和处理。而模型库是将众多的模型按一定的结构形式组织起来，通过模型库 管理系统对各个模型进行有效的管理和使用f 2 6 1 。模型库像数据库一样，是一个 共享资源。模型库中的模型可以重复使用，即可以被不同系统所调用，避免了 1 2 武汉理t 大学硕士学位论文 冗余。通过模型库可以将多个模型组合起来构成更大的模型。这样模型库就比 模型程序包具有更强的使用能力，因为程序包只适合于模型间无关系的组织结 构形式，各模型独立使用，不适合多模型的组合。 模型库的模型主要是数学模型，它是管理科学和运筹学中研究的模型，在 辅助决策中起到了很明显的效果。除了数学模型外，还有数据处理模型，图形、 图像模型、报表模型、智能模型等【2 7 】。多种类型的模型不但扩充了辅助决策的 能力，对于不同类型的模型组合，将能适应更广泛的决策问题。 2 3 2 模型库管理系统 随着对d s s 要求的提高，人们对模型管理系统的要求也越来越高。数据管 理手段加强了对数据的管理，而模型管理则强调模型的表示、组织与应用。模 型的实质是将数据转换成辅助决策信息的工具，因此模型管理系统在有些方面 与数据管理系统相似，但它不是数据管理系统的类似物。首先，数据是静态的， 而模型是动态的，因此对模型的管理不可能停留在模型的存储、显示、修改和 输出上，而应能支持模型创建、链接、复合、运行与重用整个生命周期；其次， 不同模型的参数、输入输出、所调用的方法以及约束条件都可能不同，而且模 型的这些属性也不是一成不变的。决策者面临的本质问题是如确定可以用来求 解某一特定问题的模型。一个有效的模型管理系统应能通过模型表示与模型操 纵减少决策者为实现目标形式化描述而与系统进行的对话。 智能决策支持系统的模型管理系统是内嵌的系统，它作为模型系统的一个 组成部分，支持模型的开发、存储、操纵、控制以及模型的有效利用。一个有 效的模型管理系统应该为构模周期的各个阶段提供支持，提高决策者的效率， 通过国内外众多学者的致力研究，得到的普通观点是模型管理的关键在于模型 生成和模型自动选择【2 引。 2 4 数据挖掘在决策支持系统中的重要地位 智能决策支持空间从应用层次上分为4 个空间：数据空f b - j ( d a t as p a c e ) 、聚 合空间( a g g r e g a t i o ns p a c e ) 、影响空间( i n f l u e n c es p a c e ) 和变化空间( v a r i a t i o n s p a c e ) ，如图2 - 2 所示。 1 3 武汉理工人学硕+ 学位论文 图2 2 智能决策支持空间 数据空间：是处理基于关键字的决策查询。其中最典型的是联机事务处理 ( o l t p ) 系统。 聚合空间：对数据空间中数据元素进行聚合运算( 如s u m ，a v g ，m a x ，m i n 等) 形成的空间。用于关系到聚合运算的决策查询。目前常见的有联机分析处理 和多维空间( m u l t i d i m e n s i o n a ls p a c e ) 。 影响空间：是处理逻辑性质的决策