决策支持系统及其发展课件

第十一章决议支持系统及其发展10/1/1决策支持系统及其发展课件第1页第一节DSS产生与发展10/1/2决策支持系统及其发展课件第2页

决议支持系统是以信息技术为伎俩，应用管理科学、计算机科学及相关学科理论和方法，针对半结构化和非结构化决议问题，经过提供背景材料、帮助明确问题、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议提供帮助人机交互信息系统。

10/1/3决策支持系统及其发展课件第3页1.1DSS产生背景电子数据处理——EDP（ElectronicData Processing）

管理信息系统——MIS（Management InformationSystems）决议支持系统——DSS（DecisionSupport Systems）

10/1/4决策支持系统及其发展课件第4页电子数据处理EDP（ElectronicDataProcessing）

提升了工作效率，把人们从繁琐事务处理中解脱出来。缺点：仅局限于详细信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。10/1/5决策支持系统及其发展课件第5页管理信息系统MIS（ManagementInformationSystems）：

整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。缺点：难于适应多变内、外部管理环境，对管理人员决议帮助十分有限。10/1/6决策支持系统及其发展课件第6页决议支持系统DSS（DecisionSupportSystems）：70年代中期Keen和ScottMorton在《管理决议系统》（1971）一书中提出。目标：对管理者做决议提供技术支持。10/1/7决策支持系统及其发展课件第7页技术背景：运筹学模型发展已经比较完善，多目标决议分析突破了单一效用理论框架，计算机软、硬件及网络技术迅猛发展，人工智能尤其是知识处理技术发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件发展与完善，组成了DSS形成与发展技术基础。10/1/8决策支持系统及其发展课件第8页1.2DSS发展70年代，ScottMorton在《管理决议系统》（1971）一书中首次提出DSS。PeterG.W.Keen等人编写了一套丛书，说明DSS主要观点，初步结构出DSS基本框架。1978至1988年，DSS得到快速发展，许多实用系统被开发出来，投入实际应用，产生显著效益。1988至现在，DSS技术连续发展，当前已基本成熟。新一代DSS研究依然十分活跃。

10/1/9决策支持系统及其发展课件第9页1.3DSS理论基础信息论计算机技术管理科学与运筹学信息经济学行为科学人工智能10/1/10决策支持系统及其发展课件第10页(1)信息论信息是当代科学技术中普遍使用一个主要概念。信息论是利用信息观点，把系统看作是借助于信息获取、传送、加工处理、输出而实现其有目标性行为研究方法。10/1/11决策支持系统及其发展课件第11页 (2)计算机技术计算机软件技术计算机硬件技术计算机网络技术计算机图形处理技术计算机知识处理技术等。

10/1/12决策支持系统及其发展课件第12页 (3)管理科学与运筹学管理科学MS（ManagementScience）：面向管理者，研究决议问题，如决议目标、决议效能等。运筹学OR（OperationsResearch）：提供一系列优化、仿真、决议等模型。10/1/13决策支持系统及其发展课件第13页 (4)信息经济学

在信息时代，研究信息产生、取得、传递、加工处理、输出等方面价值问题。从经济学角度，研究信息产生和取得成本是多少？利润是多少？即研究信息价值问题。10/1/14决策支持系统及其发展课件第14页 (5)行为科学

研究决议者决议格调、在决议过程中决议行为等，指导DSS设计和开发。包括到决议者心理学。

10/1/15决策支持系统及其发展课件第15页 (6)人工智能

将人工智能技术用于管理决议是一项开拓性工作。当前研究IDSS就是DSS与AI技术相结合产物，它用领域教授知识来选择和组合模型，完成问题推理和运行，为用户提供智能交互式接口。10/1/16决策支持系统及其发展课件第16页

人工智能技术作为计算机应用研究前沿，近十年取得了惊人进展，展现了光明前景。教授系统、智能机器人和模式识别是人工智能中最活跃、最富有结果三个研究领域。10/1/17决策支持系统及其发展课件第17页

其中教授系统（ExpertSystems,即ES）研究，取得了许多实用化结果。当今世界上已经有上万个教授系统，应用于医疗、诊疗、探矿、军事、调度、质谱分析、计算机配置、辅助教育等各种领域，并已开始涉足财务分析、计划管理、工程评定、法律咨询等管理决议领域。

10/1/18决策支持系统及其发展课件第18页

DSS和ES：处于不一样学科范围，有着不一样处理问题方法。DSS主要利用数据和模型，ES主要利用知识和推理。在管理科学领域，一个是方兴未艾，一个是后起之秀，各有特色。不过它们相互结合和相互渗透，将会把计算机用于决议支持技术推向一个新高度。10/1/19决策支持系统及其发展课件第19页

决议正确性关系到经营效果和事业成败，决议理论、决议方法和决议工具科学化和当代化是正确性主要确保。人工智能将为DSS提供有效理论和方法。比如，知识表示和建模，推理、演绎和问题求解及各种搜索技术，再加上功效很强人工智能语言，都为DSS发展走向愈加实用阶段提供强有力理论和方法支持。10/1/20决策支持系统及其发展课件第20页1.4DSS与相关技术关系决议与预测关系DSS与MS/OR关系DSS与MIS关系DSS与ES关系10/1/21决策支持系统及其发展课件第21页 (1)决议与预测关系决议：创造未来，基于预测，实现未来一个目标。预测：预言未来，基于分析、研究、仿真、试验。

比如：灾害预测与防灾决议、日常预测与决议、经营预测与决议、宏观预测与决议、贯序预测与决议、为重大决议作预备性研究等。10/1/22决策支持系统及其发展课件第22页 (2)DSS与MS/OR关系MS：处理结构化问题，利用分析观点。OR：处理结构化问题，研究对象主要集中在数学规划、决议论、对策论等理论和方法上。DSS：处理战略、规划等半结构化和非结构化一类决议问题。10/1/23决策支持系统及其发展课件第23页 (3)DSS与MIS关系MIS：搜集、传递、存放、加工处理各种信息，监测运行数据，利用历史数据预测未来，用指定数学方法分析数据，提供全方面数据和分析汇报。面向管理人员，提供低层次决议支持。DSS：面向决议者，提供适当决议支持，是MIS高级阶段。10/1/24决策支持系统及其发展课件第24页 (4)DSS与ES关系 IDSS=DSS+ESES：利用知识和推理机，处理半结构化和非结构化问题。DSS：使用数据和模型，处理结构化问题，与ES结合后，可处理半结构化和非结 构化问题。10/1/25决策支持系统及其发展课件第25页第二节DSS基本概念10/1/26决策支持系统及其发展课件第26页2.1决议过程

设计方案评价方案确定目标实施方案环境10/1/27决策支持系统及其发展课件第27页2.2决议问题类型 决议问题类型（按结构化程度分为）：结构化决议问题半结构化决议问题非结构化决议问题10/1/28决策支持系统及其发展课件第28页结构化程度： 对某一过程环境和规律，能否用明确语言（数学或逻辑学，形式或非形式）给予清楚描述（定量或推理）。10/1/29决策支持系统及其发展课件第29页结构化问题：能够描述清楚问题。三个阶段都能使用确定算法或决议规则。非结构化问题：不能够描述清楚，而只能凭直觉或经验作出判断问题。三个阶段都不能使用确定算法或决议规则。半结构化问题：介于二者之间问题。一个或二个阶段能使用确定算法或决议规则。10/1/30决策支持系统及其发展课件第30页2.3决议问题性质和层次作业调度运筹管理战略规划支持需求结构化库存报表、零件定货线性规划、生产调度新厂位置选择EDPMS/OR半结构化股票管理、贸易开发市场、经费预算资本赢利分析DSS非结构化为杂志选择封面聘用管理人员研究、开发分析经验和直觉10/1/31决策支持系统及其发展课件第31页2.4决议格调 按获取数据方式分：感知型（S）直觉型（N） 感知型——喜欢与特定问题相关硬数 据。 直觉型——喜欢描写可能性整体信息。10/1/32决策支持系统及其发展课件第32页 按处理数据方式分：思索型（T）感觉型（F） 思索型——喜欢用逻辑或其它规范化手 段去推理。 感觉型——喜欢用个人术语来考虑问 题。10/1/33决策支持系统及其发展课件第33页 组合起来，共有四种类型决议格调：

系统型（ST） 思辩型（NT） 司法型（SF） 直观推断型（NF）10/1/34决策支持系统及其发展课件第34页第三节DSS结构与系统结构10/1/35决策支持系统及其发展课件第35页DSS结构研究主要处理DSS组成问题，即组成DSS部件。现在，经典提法是： DSS=四库系统+对话系统 （人机界面）四库系统：数据库系统、模型库系统、方 法库系统、知识库系统。10/1/36决策支持系统及其发展课件第36页 近年来，有学者提出增加DSS组成部件，从而形成5库、6库、7库、8库等群库结构。即： DSS=群库系统+对话系统 （人机界面）群库系统： 数据库、模型库、方法库、知识库、 文本库、图形库、语音库、工具库、 地理信息库………………10/1/37决策支持系统及其发展课件第37页

DSS系统结构主要研究DSS各主要部件连接关系。

10/1/38决策支持系统及其发展课件第38页3.1人机界面技术主要研究内容集中在：可视化图形界面技术基于多媒体技术界面技术自然语言界面技术10/1/39决策支持系统及其发展课件第39页3.2数据库系统 数据库系统包含数据库及其管理系统，其基本技术与普通数据库及其管理系统基本相同。但也有自己特点。10/1/40决策支持系统及其发展课件第40页共同点：数据独立性最小冗余度最大共享性统一管理与控制适当反应时间整体性（完整性）可修改性和可扩充性安全和保密简明性10/1/41决策支持系统及其发展课件第41页 DSS数据库系统特点：面向决议支持过程组织和管理数据面向模型、面向模型生成来使用数据数据描述方式要面向不一样决议者10/1/42决策支持系统及其发展课件第42页3.3模型库系统 模型——是以某种形式对一个系统本质 属性描述，揭示系统功效、 行为及其改变规律。 模型库系统——以库形式对模型进行组 织和管理，包含模型库及模型库 管理系统。10/1/43决策支持系统及其发展课件第43页

模型库（ModelBase）提供模型存放和表示模式。

模型库管理系统提供模型提取、访问、更新和合成等操作。

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人们认识客观世界普通有三种方法：逻辑推理法试验法模型法 模型法是我们认识客观世界最得力、最方便、最有效方法。10/1/45决策支持系统及其发展课件第45页注意： 并非全部模型都是数学模型，并非全部模型都是定量。 比如，门捷列夫元素周期表。10/1/46决策支持系统及其发展课件第46页3.3.1模型群 处理软科学所包括问题时，可利用模型已达100多个，依据他们功效和用途可分为若干模型群。10/1/47决策支持系统及其发展课件第47页（1）预测模型群定性模型：特尔斐法、主观概率预测法、交叉影响巨阵法等定量模型：回归预测、平滑预测、马尔柯夫链预测等回归预测：一元回归、多元线性回归、非线性回归等；平滑预测：平均预测法、指数预测法等10/1/48决策支持系统及其发展课件第48页（2）系统结构模型群

主要用来分析社会经济系统以及其它系统结构，反应系统各要素之间主要联络和关联作用，从宏观上和结构上来揭示系统运行规律。 系统结构模型、层次分析模型、投入产出模型、系统动力学模型等。

10/1/49决策支持系统及其发展课件第49页（3）数量经济模型群：计量经济模型、经济 控制论模型等。（4）优化模型群：线性规划、非线性规划、 动态规划、目标规划和最优控制等（5）不确定模型群：含糊数学模型、灰色模 型、随机模型等（6）决议模型群：单目标风险性决议、多目 标决议，以及一些不确定性决议方法等（7）系统综合模型群：即大系统理论。10/1/50决策支持系统及其发展课件第50页3.3.2模型体系 处理某一特定系统工程问题一系列模型。（从概念上）10/1/51决策支持系统及其发展课件第51页3.3.3模型库 模型库提供模型存放和表示模式。 模型库管理系统提供模型提取、访问、更新和合成等操作。

模型表示形式：模型程序表示：基于程序表示方法。模型数据表示：基于数据表示方法。模型逻辑表示：基于知识表示方法。10/1/52决策支持系统及其发展课件第52页3.3.4当前研究课题模型自动生成技术模型管理人工智能方法模型管理与数据管理结合10/1/53决策支持系统及其发展课件第53页3.4方法库系统

方法库系统（MBS）综合了数据库和程序库。

方法库——类似于程序库，包含面向各种应用程序包或功效程序。10/1/54决策支持系统及其发展课件第54页

方法库管理系统——对程序方法提供各种功效操作。含有扩充程序组件可与各种数据库系统相连接可随时加入新程序组件10/1/55决策支持系统及其发展课件第55页3.5知识库系统3.5.1基本概念 数据——客观事物属性、数量、位置及 其相互关系等抽象表示。 信息——数据所表示含义（语义），因 而说“数据是信息载体”。 知识——信息之间结构化关联关系。10/1/56决策支持系统及其发展课件第56页3.5.2知识分类 事实——指人类对客观事物属性值或状 态描述。（不包含任何变量） 规则——表示因果关系知识，分为前提 （条件）和结论两部分。 规律——带有变量规则。所以，规则是 规律例化。10/1/57决策支持系统及其发展课件第57页3.5.3知识属性真实性相对性不完全性含糊性可表示性10/1/58决策支持系统及其发展课件第58页3.5.4推理方法演绎推理：P→Q，由前提到结论归纳推理：由个别到普通，“主观不充分置信推理”联想与类比综合与分析预测假设与验证10/1/59决策支持系统及其发展课件第59页从另外角度还可分为演绎推理、归纳推理、缺省推理确定性推理、不确定性推理单调推理、非单调推理启发式推理、非启发式推理基于知识推理、统计推理、直觉推理正向推理、逆向推理、混合推理、双向推理——推理控制策略10/1/60决策支持系统及其发展课件第60页3.5.5知识库系统

知识库——提供知识表示和存放。 知识库管理系统——提供对知识（规则） 存放、检索、修改、检验等 操作。 推理机——利用知识库中知识进行推 理，对给定问题进行求解，得 到结论。10/1/61决策支持系统及其发展课件第61页3.5.6知识表示方法一阶谓词逻辑表示语义网络表示产生式规则知识框架表示脚本表示过程表示Petri网表示面向对象表示10/1/62决策支持系统及其发展课件第62页第四节新一代DSS研究与发展10/1/63决策支持系统及其发展课件第63页

群决议支持系统（GDSS）分布式决议支持系统（DDSS）智能决议支持系统（IDSS）决议支持中心（DSC）战略决议支持系统（SDSS）智能交互综合I3DSS10/1/64决策支持系统及其发展课件第64页（1）群决议支持系统（GDSS） 支持多人或集体共同决议：利用通信技术（网络、电话会议、电子信息交换）、计算机技术（多用户系统、4GL、数据库、数据分析OLAP、数据存放、数据仓库、数据挖掘）和决议支持技术（议程设置)、AI与推理技术、决议模型方法——如决议树、风险分析、预测方法等，结构化群决议方法——如德尔菲法等）相结合。10/1/65决策支持系统及其发展课件第65页（2）分布式决议支持系统（DDSS）

研究DSS在分布式环境中、与分布式技术相结合相关技术问题。10/1/66决策支持系统及其发展课件第66页（3）智能决议支持系统（IDSS）

智能决议支持系统IDSS（IntelligentDecisionSupportSystems）是决议支持系统DSS与人工智能AI（ArtificialIntelligence）相结合产物，它将人工智能中知识表示与处理思想引入到DSS，其独特研究方法和广泛发展前途使之一出现就成为决议支持技术研究热点。10/1/67决策支持系统及其发展课件第67页

智能决议支持系统是以信息技术为伎俩，应用管理科学、计算机科学及相关学科理论和方法，针对半结构化和非结构化决议问题，经过提供背景材料、帮助明确问题、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议提供帮助智能型人机交互信息系统。

10/1/68决策支持系统及其发展课件第68页

IDSS是一个新正在发展研究领域，包括IDSS文件大量涌现。有文件将IDSS称为基于知识DSS。尽管这些研究侧重点不尽相同，但它们一个共同特点就是人工智能技术融于传统DSS之中，填补传统DSS单纯依靠模型技术与数据处理技术，以及用户高度卷入而可能出现意向性偏差缺点。10/1/69决策支持系统及其发展课件第69页

AI与DSS技术相结合，形成了高级别、含有知识处理能力DSS。 组成：四库系统+接口。知识库、数据库、模型库、方法库及人机接口，还有问题求解模块。10/1/70决策支持系统及其发展课件第70页DSS人工智能教授系统机器学习人工神经元网络教授知识优势IDSSDSS+ES结合教授知识和DSS模型分析优点形成智能DSS（IDSS）提升支持非结构化决议能力知识获取困难知识库智能DSS基本概念10/1/71决策支持系统及其发展课件第71页

教授系统是一个知识系统利用教授知识及知识推理等来了解与求解问题将ES和传统DSS结合而形成IDSS：增设了知识库、推理机与问题处理系统人机对话部分还加入了自然语言处理功效IDSS在用户决议问题输入、决议问题描述、决议过程推理，问题解求取与输出等方面都有了显著改进10/1/72决策支持系统及其发展课件第72页人工神经元网络采取物理器件或计算机

模拟生物体中神经网络一些结构与功效ANN属于基于案例学习模型吸收了生物神经网络部分优点ANN由许多简单处理单元互连而成局部神经元损坏后不影响全局活动ANN含有良好自组织、自学习和自适应能力尤其适合用于处理复杂问题或开放系统能填补教授系统不足

10/1/73决策支持系统及其发展课件第73页经典结构为四库结构数据库模型库人机接口方法库管理系统模型库管理系统用户数据库管理系统方法库知识库知识库管理系统自然语言处理系统问题处理系统推理机智能DSS结构10/1/74决策支持系统及其发展课件第74页IDSS含有些人工智能行为向人类靠拢了一大步使不熟悉机器人也能方便地使用DSSIDSS：更加好地了解人能积累已经有知识能取得新知识提升分析和求解能力增设：自然语言处理系统知识库推理机问题处理系统10/1/75决策支持系统及其发展课件第75页自然语言表示决议问题系统能了解方式表示决议问题人机接口自然语言处理系统问题处理系统语法、语义结构分析智能DSS结构----智能人机接口10/1/76决策支持系统及其发展课件第76页问题处理系统工作流程问题求解器结构化问题：模型选择或结构

非结构化问题：推论或知识推理问题分析器

问题描述人机接口自然语言处理系统结果四库系统求解资源智能DSS结构---问题处理系统10/1/77决策支持系统及其发展课件第77页回答知识请求回答知识库维护请求知识库知识库管理系统推理机决议知识和经验知识特定问题领域专门知识从已知事实推出新事实智能DSS结构---知识库子系统

知识库子系统：获取、解释、表示、推理及管理与维护知识知识：相关规则、因果关系及经验等10/1/78决策支持系统及其发展课件第78页存放知识首先要表示知识知识表示是知识符号化过程常见知识表示形式有：

逻辑表示法语义网络表示法产生式规则表示法框架表示法过程表示法10/1/79决策支持系统及其发展课件第79页推理是指从已知事实推出新事实过程推理普通由三部分组成：大前提、小前提、结论例：大前提－拖债达3级及以上客户信用低小前提－该客户拖债达4级结论－该客户信用低例：大前提－与信用低客户做交易要慎重小前提－该客户信用低结论－与该客户做交易要慎重智能DSS结构---推理机10/1/80决策支持系统及其发展课件第80页依据推理方向不一样，能够分出三种推理：正向推理、反向推理、正反向混合推理例：从某城市到一个无直达航班城市为确定坐哪些航班转达，即是简单推理问题例：若事实M为真，且有规则IFMTHENN，则N为真所以，若事实任务A是紧急订货为真，且有规则IF任务I是紧急订货THEN任务I按优先安排计划则任务A就应优先安排计划10/1/81决策支持系统及其发展课件第81页输出W1W4W2W3X1X2X3X4输入加权传递加权和Y处理单元输入层隐蔽层输出层ANN在分析与决议中应用

人工神经元网络基本原理10/1/82决策支持系统及其发展课件第82页什么是人工神经网络？T.Koholen定义：“人工神经网络是由含有适应性简单单元组成广泛并行互连网络，它组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出交互反应。”

10/1/83决策支持系统及其发展课件第83页脑神经信息活动特征(1)巨量并行性。(2)信息处理和存放单元结合在一起。(3)自组织自学习功效。

10/1/84决策支持系统及其发展课件第84页ANN研究目标和意义(1)经过揭示物理平面与认知平面之间映射，了解它们相互联络和相互作用机理，从而揭示思维本质，探索智能根源。(2)争取结构出尽可能与人脑含有相同功效计算机，即ANN计算机。(3)研究仿照脑神经系统人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决议判断等方面取得传统计算机所难以到达效果。

10/1/85决策支持系统及其发展课件第85页神经网络研究发展(1)第一次热潮(40-60年代未)1943年,美国心理学家W.McCulloch和数学家W.Pitts在提出了一个简单神经元模型，即MP模型。1958年，F.Rosenblatt等研制出了感知机(Perceptron）。(2)低潮(70-80年代初):(3)第二次热潮1982年，美国物理学家J.J.Hopfield提出Hopfield模型，它是一个互联非线性动力学网络他处理问题方法是一个重复运算动态过程,这是符号逻辑处理方法所不具备性质.1987年首届国际ANN大会在圣地亚哥召开，国际ANN联合会成立，创办了各种ANN国际刊物。1990年12月，北京召开首届学术会议。10/1/86决策支持系统及其发展课件第86页生物神经元网络基本模型细胞体突触轴突树突输入输出信息处理电脉冲形成传输10/1/87决策支持系统及其发展课件第87页ANN类型与功效10/1/88决策支持系统及其发展课件第88页人工神经网络研究不足（1）ANN研究受到脑科学研究结果限制。（2）ANN缺乏一个完整、成熟理论体系。（3）ANN研究带有浓厚策略和经验色彩。（4）ANN与传统技术接口不成熟。

10/1/89决策支持系统及其发展课件第89页一般而言,ANN与经典计算方法相比并非优越,只有当常规方法解决不了或效果不佳时ANN方法才能显示出其优越性。尤其对问题机理不甚了解或不能用数学模型表示系统,如故障诊断、特征提取和预测等问题,ANN往往是最有利工具。其次,ANN对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述问题,表现出极大灵活性和自适应性。10/1/90决策支持系统及其发展课件