基于云计算的智能决策支持系统研究

1、基于云计算的智能决策支持系统研究口崔曼薛惠锋（西北工业大学自动化学院，陕西西安）摘要云计算的出现与成熟为智能决策支持系统的发展带来了巨大的机遇和挑战。在对云计算环境特点进行系统分析的基础上，提出了基于云计算的智能决策支持系统的体系结构和运作过程，并进一步应架构对决策数据的云存储的计算模型进行了分析和设计，为云计算环境下智能决策支持系统提供一种新的思路和方法。关键字云计算；智能决策支持系统；中图分类号文献标识码文章编号（）一、引言随着的飞速发展和经济全球化进程的加快，世界各国、社会各领域间的竞争日益加剧，管理者所面对的决策环境和决策问题日益复杂。决策环境的开放性、决策资源的虚拟化、决策问题的非结

2、构化，以及决策过程的协作性，要求决策支持系统具有更强的信息处理与决策支持功能。同时，信息资源的急剧增多，信息处理范围的日趋广域化，要求决策支持系统具有更好的开放性和更强的分布处理能力。在这样的新形势下，传统的智能决策支持系统（，）已经不能适应这种新的要求，迫切需要寻求新的理论、方法和技术，指导新一代智能决策支持系统的分析、设计与实施。伴随着第三次互联网浪潮的到来，云计算（）成为资源共享、数据高效处理、大规模计算的发展趋势。云计算的出现与成熟，为决策支持系统的发展带来了巨大的机遇和挑战。云计算带来的新的思想和新的技术瞪“，为实现上的决策资源共享和决策模型计算提供了一种理想的途径，能够很好地解决目

3、前发展中遇到的许多问题一。牦：与云计算技术相结合不仅是发展的必然趋势，也是云计算技术应用的重要方面，对构建切实有效的云计算应用具有积极的推动作用。二、云计算与智能决策支持系统（一）云计算的基本概念云计算是一种分布在大规模数据中心，能动态的提供各种服务器资源以满足科研、电子商务等领域需求的计算平台。云计算的核心思想是将大量的计算资源用网络连接，进行统一的管理和调度，组成一个资源池，向用户提供按需服务。用户不需要知道“云”的具体架构，只需要知道他们需要获取的资源和如何获取这些资源。云计算是把整个互联网整合成一台巨大的超级计算机，可以实现计算资源的集成和优化，数据中心的分布式管理，硬件和软件的隔离，

4、具有大规模并行计算与海量数据操作处理能力，这些特性使云计算技术非常符合网络环境下构建的基本要求。云计算是在并行计算、分布式计算、网格计算等计算模式的发展和应用过程中产生的一种新的资源利用模式，因此现有关于分布式、网格计算环境下的智能决策支持系统构建方法和设计策略等研究，对于开展云计算环境下智能决策支持系统的研究有重要的借鉴和指导意义。（二）云计算环境下智能决策支持系统的新特点云计算环境是一种完全开放的服务环境，具备强大的存储力和计算力，这正是发展的核心问题，通过云计算环境中拥有的海量决策信息和强大基金项目国家自然基金项目（）；陕西省西北工业大学政策基金（）田管理现代化。雕：；！一一曩引蕊。一一

5、曩决策处理能力，能够为各种用户提供计算与决策支持。云计算具有动态性和不确定性，各种决策资源和决策主体都能够自由的加入或退出。这些都促使云计算环境下的呈现出不同于传统的新特点。丰富的共享资源云计算环境下有计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、服务资源、信息资源、知识资源等，这些丰富多样的资源能从硬件平台、软件工具、信息等各方面给用户提供强有力的支持。在云计算平台上，各种资源的异构性被屏蔽，可以被统一的管理和调度，为用户提供按需服务。强大的计算能力云计算可以增强处理海量数据的能力。云计算将任务分布在大量由计算机构成的资源池上，使得以前在单台计算机上无法完成的决策处理任务，通过任务分解进行资源池上

6、的并行计算即可高效、准确的完成。快速的可伸缩性云计算具有可动态扩展和配置的特性，可以根据用户的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，可以迅速、弹性的提供决策服务。云计算不但能快速扩展，也可以快速释放实现快速缩小，来满足用户不断变化的需求。三、基于云计算的智能决策支持系统研究（一）基于云计算的智能决策支持系统的体系结构云计算是一种新的服务思想和技术架构，云计算与的结合将进一步促：进的应用和发展。基于云计算的的体系结构如图所示，整个体系结构自顶向下分为应用层、决策层、平台层、资源层以及横跨多个层次的管理层。应用层应用层是人机交互的窗口，直接面向的使用者。应用层为不同的用户提供不同决策应用服务，决

7、策者、专家等用户均可以根据自己的需要，使用机或移动设备，通过浏览器或者特定的客户端的人机对话借口访问和使用这些应用服务。决策层决策层是负责处理应用层的应用请求，对决策处理逻辑进行智能调度。决策层对不同的决策问题进行分析，并设计求解方案。决策问题可以分为结构化问题、半结构化问题和非结构化问题，结构化问题可以直接调用模型计算求解，半结构化和非结构化问题需要由规则模型与推理机制来求解。平台层平台层是整个云计算体系的核心层，为用户提、国虽虽虽虽恻盛冒冒脚瞪璺圈圈睦榔叫决最壹曩蕾理网网网网同网蠢囊曾曩一层计算壹嚣存储责量一络赍蠢教菇壹置葫：一厂一翱毽赉嚣屣面习【一习阿习一翮一图基于云计算的智能决策支持系

8、统的体系结构供设计环境和执行环境。平台层对资源层获取的各类决策资源经过加工、整理和汇总存人数据仓库中。分布式计算平台将用户的请求分解为多个并行的子任务，由云计算平台的资源节点执行并行计算，实现高性能计算，提高的处理速度和处理能力。资源层资源层是体系结构的基础架构，为提供海量的决策资源。资源层分为物理资源层和虚拟资源层。物理资源层包括各种物理设备，如网络设备、服务器、存储设备等。将物理资源层的各种物理设备，通过相应的虚拟化技术形成虚拟资源层，来提供存储、计算、网络等资源。通过对决策资源进行统一的管理，实现资源的计划、预测、组织、分配、协调和控制。管理层管理层横跨多个层次，提供云计算服务的管理功能

9、，包括用户管理、安全管理、部署管理、计费管理、服务监控等。用户管理负责用户的注册、登录和一致性验证等。安全管理负责决策服务的授权控制等安全问题。部署管理提供对决策服务实例的自动化部署和配置。计费管理对云计算平台提供的应用服务的费用进行管理。服务监控对整个云计算体系进行运行状态的监控和记录。（二）云计算环境下智能决策支持系统的运作过程云计算环境下的的运作过程主要是指决策者提出决策问题的解决过程，主要包括用户端、信息服务、推理模块、知识模块、云服务模块、资源管理模块和决策模块。年第期困决策者通过用户终端提交决策问题，调用信息服务进行模型的构建，同时，启动推理模块，调用知识模块，根据决策者的需求，引

10、导决策者选择合适的决策模型，并且可以跟踪决策问题的求解过程。调用云服务模块，对决策任务进行分解，通过调用资源管理模块，将每个分解的决策任务分配到相应的资源模块中执行。决策模块对集成子任务的执行结果进行集成，并将执行结果通过用户端返回个决策者，为决策者的决策提供支持。四、基的决策数据云存储和计算模型是一种开源的分布式基础架构，支持开发和并行处理大规模数据。具有高效性、可靠性、低成本和可扩展的优点。应用可以实现海量数据挖掘和高性能计算。因此，已成为当前云计算的主流技术。的核心是分布式文件系统和并行计算框架，负责实现存储，负责实现分析处理。应用可以实现的分布式存储和并行计算。（一）基于决策数据云存储

11、通过可以将决策数据分散的存储于的集群中，的复制机制会对数据进行跨节点备份操作，并对数据的访问权限进行控制，保证数据的存储安全。当数据存储在那个节点，计算任务就在那个节点完成，如果数据存储在多个节点，则在多个节点完成并行计算，以实现高效的处理速度。一个集群由一个和若干个组成，是中心服务器，负责文件系统命名空间的管理和文件的访问，负责文件的实际存储。数据被分成若干个数据块存储在一个或多个中，由建立客户端与的连接，管理客户端对文件的访问操作。（二）基于的决策任务计算模型能够实现并行化处理，使普通硬件集群可以完成超级计算机完成的任务。在决策任务的协同求解过程中，首先要将决策任务进行分解，将分解后的子任

12、务分配给各计算节点，最后对计算节点的求解结果进行汇总与综合，得到决策任务的最终结果。设有决策任务集合，：，（），计算节点集合，。（）。将节点分为和，负责控制的数据存放和使用状态的记录。首先将输入文件分成个块，由选择空闲的分配任务和任务，分配了任务的，寸输入的块进行并行处理，生成的中间数据，存入节点缓冲区，再将缓冲区的中间结果写到本地硬盘上，将本地硬盘的地址传送给处理任务的，的读取中间数据，并完成排序、组合等任务，得到最终的输出文件，结果将写入管理的输出文件中，最终的决策结果将返回给用户（如图所示）。，一一竺！：，、：；“回恒壶亚、蔡三芝圄一怔丑詈高二姜兰蓉！璃隶叵口（一三巫三丑一。誓矿一一圈固（逦三互习吨雾翅三蔓三乎，匝卫图基的决策任务计算流程五、结语云计算的理论和应用是当前研究的热点。云计算丰富的共享资源、强大的计算能力和分布式处理方式能有效的解乇的大量数据存储和处理问题。因此，将云计算技术应用的蛰中，将会是下一代智能决策系统的发展趋势。本文在分析云计算环境下呈现出的新特点的基础上，搭建了基于云计算的智能决策支持系统的体系结构以及在该结构下智能决策支持系统的运作流程，并给出了决策数据的云存储和计算模型，为智能决策支持系统的研究提供一种新的思路，也为进一步的深入研究做好铺垫。口参考文献罗贺，杨