决策支持系统

1第九章决策支持系统

【本章学习要求】本章将从决策支持系统的概念、决策支持系统的组成、智能决策支持系统及群体决策支持系统等四个方面分别叙述决策支持系统的基本知识。通过本章的学习，使学生掌握决策支持系统(DSS)的定义、功能、组成以及与MIS的关系，掌握智能DSS和群体DSS的概念及组成。2目录决策支持系统概述智能决策支持系统群体决策支持系统专家系统39.1决策支持系统概述一、决策支持系统(DSS)的产生与发展1、70年代中期

Keen和ScottMorton首次提出了"决策支持系统"(DecisionSupportSystem，简称DSS)一词，标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进人了一个新的阶段，并形成了决策支持系统新学科。2、20世纪70年代在整个70年代，初级决策支持系统阶段，研究开发出了许多较有代表性的DSS。到70年代末，DSS大都由模型库、数据库及人机交互系统等三个部件组成。3、20世纪80年代

80年代初，DSS增加了知识库与方法库，构成了三库系统或四库系统。知识库系统：是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理及管理与维护的系统。知识库系统知识的获取是一大难题，但几乎与DSS同时发展起来的专家系统在此方面有所进展。方法库系统：是以程序方式管理和维护各种决策常用的方法和算法的系统。4一、决策支持系统(DSS)的产生与发展4、20世纪80年代后期

80年代后期，人工神经元网络及机器学习等技术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途径。专家系统与DSS相结合，充分利用专家系统定性分析与DSS定量分析的优点，形成了智能决策支持系统IDSS，提高了DSS支持非结构化决策问题的能力。5、近期近年来，DSS与计算机网络技术结合构成了新型的能供异地决策者共同参与进行决策的群体决策支持系统GDSS。

在GDSS的基础上，为了支持范围更广的群体，包括个人与组织共同参与大规模复杂决策，人们又将分布式的数据库、模型库与知识库等决策资源有机地集成，构建分布式决策支持系统DDSS。

目前我国在DSS领域的研究己有不少成果，但总体上发展较缓慢，在应用上与期望有较大的差距，这主要反映在软件制作周期长，生产率低，质量难以保证，开发与应用联系不紧密等方面。5二、决策支持系统定义与功能

1、定义

决策支持系统（DecisionSupportSystem,DSS）是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。2、基本特征决策支持系统是面向组织中的高层决策人员的系统决策支持系统以解决半结构化问题为主决策支持系统强调决策过程中人的作用，系统对人的决策起辅助和支持作用把模型或分析技术与传统的数据存取技术及检索技术结合起来6二、决策支持系统定义

3、功能管理并随时提供与决策问题有关的组织内、外部信息。收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型、方法计算法，且上述数据、模型与方法能容易地修改和添加。能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答"如果……则……"之类的问题。提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数据并将加工结果传送给使用者。具有使用者能忍受的加工速度与响应时间，不影响使用者的情绪。

7三、决策的类型现代西方管理学派的HerbertA.Simon将决策问题分为三种不同的类型，即将问题分为结构化问题、半结构化问题和非结构化问题。对这三种问题的决策分别称为结构化决策、半结构化决策和非结构化决策。

1、结构化问题所谓结构化问题，是指问题的目标明确、具有确定的信息需求、规范的解决方案与规则，可用形式化的方法进行严格的描述。一般来说，结构化问题是常规的和可重复的，每一个问题都有明确的遵循固定的规律的求解方法，可以用程序来实现。

2、非结构化问题所谓非结构化问题，是指问题的目标含糊，或问题的多个目标相互冲突、信息不全，没有固定的规则来探索求解方案，甚至在某些情况下，目标本身也会发生变化。非结构化问题不具备已知的求解方法或存在多个求解途径，因而所得的结论可能会不一致。8四、决策支持系统与管理信息系统的关系

1、DSS与MIS关系的MIS是一个总概念，DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统。DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统。MIS是DSS的基础部分，也即DSS包括提供决策信息的MIS，MIS是DSS的一个子系统。有广义与狭义之分，就狭义而言，MIS与DSS是不同的系统，就广义而言，DSS是MIS的分系统。可见关键在于对MIS的界定不同2、传统MIS与DSS的比较

9五、决策支持系统的结构

1、决策支持系统的部件结构

1980年，Spraque提出决策支持系统的部件结构，即决策支持系统是由人机交互部件、模型部件和数据部件三个部件所组成，数据库、模型库等子系统与对话子系统成三角形分布，是最基本的结构，其核心是人机界面。

人机交互系统模型库管理系统数据库管理系统模型库数据库10五、决策支持系统的结构

2、决策支持系统的技术层次

技术层次

定义实例专用DSS

是面向用户的能够提供决策支持功能的基于计算机的信息系统。

DSS生成器

一种能用来迅速和方便地研制构造专用DSS的计算机硬件和软件系统

Execucom公司的IFPS(交互式财务计划系统)：专门用于生成财务计划决策支持系统；

Boeing计算机服务公司的EIS(ExecutiveInformationSystem)；

Tymshare公司的Express等。

DSS工具

用来构造专用DSS和DSS生成器的基础技术与基本硬件和软件单元

净现值计算程序、

彩色图像工具、

线性规划软件包、

数据库查询软件、

风险分析功能等。11六、模型库子系统1、模型库子系统的概念模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统，它是DSS中最复杂与最难实现的部分。DSS用户是依靠模型库中的模型进行决策的，因此我们认为DSS是由“模型驱动的”。模型库子系统主要由模型库与模型库管理系统组成。2、应用模型获得的输出结果的三种作用

①直接用于制定决策；

②对决策的制定提出建议；

③用来估计决策实施后可能产生的后果。

12六、模型库子系统3、模型库子系统的组成由模型库和模型库管理系统两部分组成。

①模型库：用于存储决策模型，是模型库子系统的核心部件。模型按照经济内容可分类为：预测类模型，如产量预测、消费预测模型。综合平衡模型，如生产计划、投入产出模型。结构优化模型，如能源结构优化模型、工业结构优化模型等。经济控制类模型，如财政税收、信贷、物价、工资、汇率等对国家经济的综合控制模型等。模型基本单元在模型库中的存储方式目前主要有：子程序、语句、数据及逻辑关系等四种方式，逻辑方式主要用于智能决策支持系统。②模型库管理系统：主要功能是模型的利用与维护。模型的利用：包括决策问题的定义和概念模型化，从模型库中选择恰当的模型或单元模型构造具体问题的决策支持模型，以及运行模型。模型的维护：包括模型的联结、修改与增删等。13七、方法库子系统方法库子系统是存储、管理、调用及维护DSS各部件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件，方法库中的方法一般用程序方式存储。

方法库子系统由方法库与方法库管理系统组成。149.2智能决策支持系统一、智能决策支持系统的基本概念

将人工智能技术引入传统DSS形成智能型DSS(IDSS)。即IDDS是在传统DSS的基础上结合人工智能技术而形成的。

人工智能应用的两大分支是专家系统(ExpertSystem，简称ES)和人工神经网络(ArtificialNeualNetwork，简称ANN)。

151、专家系统：是以计算机为工具，利用专家知识及知识推理等技术来理解与求解问题的知识系统。将ES和传统DSS结合而形成的IDSS。

·

在结构上：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能。

·

专家系统的弱点是：知识获取困难。因为它是人工地把各种专家知识从人类专家的头脑中或其他知识源那里转换到知识库中，费时低效；对于动态和复杂的系统，由于其推理规则是固定的，难于适应变化的情况；专家系统不能从过去处理过的事例中继续地学习，这使知识获得变得更加困难。162、人工神经网络：是通过采用物理可实现的器件或采用计算机来模拟生物体中神经网络的某些结构与功能，就其性质看，神经网络属于基于案例学习的模型，它模拟人的神经元结构，构造人工神经元，吸取了生物神经网络的部分优点。人工神经网络在结构上由许多很小的处理单元相互连接而成，局部或部分的神经元损坏后不影响全局的活动，其连接权值和连接结构都可以通过对样本数据的学习而得到。

·

与专家系统相比，人工神经网络具有良好的自组织、自学习和自适应能力，因而特别适用于处理复杂问题或开放系统，这正好可以弥补专家系统的不足。

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人工神经网络的弱点：人工神经网络的知识是分布在整个系统内部，对用户而言是个黑箱；而且人工神经网络对于自己的结论不能做出合理的解释。因此，将人工神经网络技术与专家系统集成，取长补短，是IDSS发展的一个有利方向。17二、智能决策支持系统的结构根据人工智能技术应用于DSS的程度和范围的不同，可以构成不同的IDSS结构。较完整的IDSS结构是在传统三库DSS的基础上增设知识库与推理机，在人机对话子系统加入自然语言处理系统(LS)，并与四库之间插入问题处理系统(PPS)而构成的四库系统结构。18二、智能决策支持系统的结构1、智能人工接口四库系统的智能人机接口接受用自然语言或接近自然语言的方式表达的决策问题及决策目标，这较大程度地改变了人机界面的性能。2、问题处理系统问题处理系统处于DSS的中心位置，是联系人与机器及所存储的求解资源的桥梁，主要由问题分析器与问题求解器两部分组成。19二、智能决策支持系统的结构3、知识库子系统和推理机知识库子系统由知识库管理系统、知识库及推理机三部分组成。

1）知识库管理系功能主要有两个：一是回答对知识库知识增、删、改等知识维护的请求；二是回答决策过程中间题分析与判断所需知识的请求。

2）知识库：知识库是知识库子系统的核心

3）推理机

a)推理：是指从已知事实推出新事实(结论)的过程。

b)推理机：是一组程序，它针对用户问题去处理知识库(规则和事实)。

c)推理原理如下：若事实M为真，且有一规则“TFMTHENN”存在，则N为真。209.3群体决策支持系统一、群体决策支持系统的基本概念

群体决策支持系统（GDSS）是一种在DSS基础上利用计算机网络与通信技术，供多个决策者为了一个共同的目标，通过某种规程相互协作地探寻半结构化或非结构化决策问题解决方案的信息系统。二、群体决策支持系统的特点

与传统的会议决策或传递式群体决策相比，GDSS有以下一些特点:不受时间与空间的限制；能让决策者相互之间便捷地交流信息与共享信息，减少片面性；决策者可克服消极的心理影响，无保留地发表自己的意见；能集思广益，激发决策者思路，使问题的方案尽可能趋于完美；可防止小集体主义及个性对决策结果的影响；可提高决策群体成员对决策结果的满意程度和置信度；群体越大效果越显著。从理论上讲，GDSS对群体决策是非常有益的手段，但它涉及的面很广。GDSS要面对不同风格与偏好的个人，要综合决策科学、人工智能、计算机网络、运筹学、数据库技术、心理学及行为科学等多种学科的理论、方法与技术，实用系统研究与开发的难度非常大。目前国内外能投人实际运行的GDSS很少见。21三、群体决策支持系统的类型根据决策问题所在组织的环境、人员空间分布、决策周期的长短等因素，GDSS大致可以有以下四种：

⑴决策室

决策者面对面地