（计算机应用技术专业论文）智能群体决策支持系统的多库协同管理研究与实现.pdf

西北工业大学研究生学位论文 摘要 本文选题来源于国家总装十五预研项目 “ 群体决策支持系统平台 ， 、 国家空装 十五预研项目“ 驾驶员辅助决策支持人工智能系统”和陕西省产学研联合项目 “ 基于智能a g e n t 的多媒体通信与多媒体会议系统” ，并且以 上三个项目 的综合 成果 “ 多媒体群体智能决策支持系统平台” 在2 0 0 4 年1 0 月2 8日 成功通过了由 国防科工委组织的成果鉴定。 随着全球信息领域的发展，国内外对决策支持系统的应用越来越多，典型 应用包括面向未来信息化战争的军事作战规划决策等领域。但是具有实时决策 任务的复杂多任务智能群体决策支持系统是决策支持技术研究的一个技术难 点。智能群体决策支持系统结合了系统工程思想以及人工智能中的知识工程、 a g e n t 等前沿 技术， 深入研究了 分 布式多 任务群体决策过程中的 数据库系统、 知 识库系统、模型库系统、多媒体会议系统和空间决策支持系统。 本文把研究的重点放在了智能群体决策支持系统的数据库平台管理和应用 a g e n t 技术来实现智能性上面。首先我们探讨了 数据库系统的功能 和实现方案; 然后分析了数据库系统需要的管理支持功能;最后分别研究了利用移动 a g e n t 技术和多 a g e n t 技术来实现数据 库系统免 疫数据 推理攻 击和支持模型链的 逆向 生成机制。 关键字:智能群体决策支持系 统 数据库 平台 数据推理 攻击 移动a g e n t 模型链逆向生成 多a g e n t 两北工业大学研究生学位论文 a b s tr a c t t h i s p a p e r i s s u p p o rt e d b y n a t i o n a l 1 0 t h f i v e - y e a r p l a n f o u n d a t i o n -g r o u p d e c is i o n s u p p o r t s y s t e m , p i l o t a s s is t a n t d e c is io n s u p p o r t a 1 s y s t e m a n d i n t e l l ig e n t - a g e n t - b a s e d m u l t i m e d i a c o m m u n i c a t i o n a n d m e e t i n g s y s t e m . t h e j o i n t e ff o r t o f t h e t h r e e p r o g r a m s r e f e r r e d t o a b o v e -mu l t i m e d i a g r o u p i n t e l l ig e n t d e c is i o n s u p p o r t s y s t e m h as w o n h i g h a p p r a i s e m e n t o f t h e e x p e rt s o f t e c h n o l o g y a n d i n d u s t r y f o r na t i o n a l de f e n s e o f c h i n a . wi t h d e v e l o p m e n t o f g l o b a l i n f o r m a t i o n t e c h n o l o g y , d e c i s i o n s u p p o r t s y s te m s h a v e b e e n m o r e w i d e l y a d o p t e d , w h o s e t y p i c a l a p p l i c a t i o n i n c l u d e s mi l i ta r y p r o g r a m m i n g i n t e l l i g e n t d e c i s i o n s u p p o rt s y s t e m ( mp i d s s ) u s e d i n f u t u r e b a t t l e s . h o w e v e r , i t i s m o s t d i f fi c u l t t o r e s e a r c h t h e t e c h n o l o g y o f d i s t r i b u t e d d e c i s i o n s u p p o rt s y s t e m w h o s e d e c i s i o n p r o c e s s h a s t h e c h a r a c t e r i s t i c s o f m u l t i - t a s k a n d r e a l - t im e . b a s e d o n t h e t e c h n o l o g i e s o f d e c i s i o n s u p p o r t s y s t e m ( d s s ) g r o u p d e c i s i o n s u p p o r t s y s t e m ( g d s s ) a n d d i s t r i b u t e d d e c i s i o n s u p p o r t s y s t e m ( d d s s ) , w i t h t h e t h e o r y o f s y s t e m e n g i n e e r i n g a n d a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e s u c h a s k n o w l e d g e e n g i n e e r i n g , a g e n t , e t c , i n t e l l i g e n t g r o u p d e c i s i o n s u p p o rt s y s t e m h a s p r o b e d i n t o t h e d i ff e r e n t p a r t s o f t h e w h o l e s y s t e m , i n c l u d i n g d a t a b a s e s y s t e m , k n o w l e d g e b a s e s y s t e m , m o d e l b a s e s y s t e m , m u lt i m e d i a m e e t i n g s y s t e m a n d s p a t i a l d e c i s i o n s u p p o r t s y s t e m . t h e f o c u s o f p a p e r i s o n t h e d a t a b a s e p l a t f o r m m a n a g e m e n t a n d t h e a p p l i c a t i o n o f i n t e l l i g e n t a g e n t . i n t h e f i r s t p a rt , f u n c t i o n o f d a t a b a s e s y s t e m a n d c o r r e s p o n d i n g a p p l i c a t i o n s c h e m e a r e d i s c u s s e d a n d m a n a g e m e n t s u p p o rt n e e d e d b y t h e d a t a b a s e s y s t e m is a n a l y z e d . i n t h e s e c o n d p a r t , m o b i l e a g e n t t e c h n o l o g y a n d m u l t i a g e n t t e c h n o l o g y a r e a d o p t e d t o r e a l i z e t h e i n f e r e n c e i m m u n e d a t a b a s e s y s t e m a n d t h e g e n e r a t i o n o f m o d e l c h a i n r e s p e c t i v e l y . k e y w o r d s : i n t e l l i g e n t g r o u p d e c i s i o n s u p p o r t s y s t e m , d a t a b a s e p l a t f o r m , d a t a i n f e r e n c e a t t a c k , mo b i l e a g e n t , g e n e r a t i o n o f m o d e l c h a i n , mu l t i a g e n t 西北t . 业大学研究生学位论文 第一章 绪论 互 1 . 1 课题研究背景及意义 本论文的选题来源于国家总装十五预研项目“ 群体决策支持系统平台”、 国家空装十五预研项目“ 驾驶员辅助决策支持人工智能系统”和陕西省产学研 联合项目“ 基于智能a g e n t 的多媒体通信与多媒体会议系统” 。以上三个项目 的 综合成果 “ 多媒体群体智能决策支持系统平台”在2 0 0 4 年1 0 月2 8日 成功通过 了由国防科工委组织的成果鉴定，鉴定意见为 “ 国际先进，国内领先” 群体智能决策支持系统没有现成的实例可以借鉴，无论是理论还是方法， 都需要亲自去研究和探索。随着全球信息领域的发展，国内外对决策支持系统 的应用越来越多。国外发达国家如美国， 9 0年代就将决策支持系统列为国防高 级指挥机构的技术目 标之一。海湾战争空运计划和实施就运用了决策支持系统， 美国海军作战部队也将多媒体通信用于作战指挥训练。我国，某部队九五期间 为我校提供了多媒体作战指挥支持系统的研究课题，成果用于了军事演练，反 映了应用上的需求和效用。 目前，我们成功研制的 “ 多媒体群体智能决策支持系统平台”是决策支持 技术的重要应用目 标之一，它在传统的决策支持系统的基础上，注重综合网络 和多媒体通信的技术发展，实现异地、实时、 交互地群体决策，并结合知识管 理、智能化学习与推理，提高军事作战规划的自 动化程度和优化水平，将对军 事技术的现代化的发展起到有效的促进作用。通过对军事作战规划进行智能辅 助决策技术研究。目 的是系统地探索有军事特色的通用性强的辅助决策技术， 包括基本理论、抽象、结构、过程以及设计与实现方法、突破其中的关键技术， 建立原型系统和典型应用实例。 所谓群体是相对个人而一言，两人以上的群体基于共同的环境讨论实质性的 问题，提出解决某些问题的若干策略，评价这些决策各自的优缺点，最后作出 决定， 这样的决策过程称之为 群体决策。 群体决策是决策活动中的普遍存在的 一种形式，许多重大问题都需要进行群体决策。群体决策的过程一般是从现有 的材料，根据群体成员各自 的经验和智慧， 通过一定的 会议，集中多数人正确 的意见，作出最后的决策。显然，群体决策比个人决策要复杂很多，它是一个 西北t . 业大学研究生学位论文 第一章 绪论 互 1 . 1 课题研究背景及意义 本论文的选题来源于国家总装十五预研项目“ 群体决策支持系统平台”、 国家空装十五预研项目“ 驾驶员辅助决策支持人工智能系统”和陕西省产学研 联合项目“ 基于智能a g e n t 的多媒体通信与多媒体会议系统” 。以上三个项目 的 综合成果 “ 多媒体群体智能决策支持系统平台”在2 0 0 4 年1 0 月2 8日 成功通过 了由国防科工委组织的成果鉴定，鉴定意见为 “ 国际先进，国内领先” 群体智能决策支持系统没有现成的实例可以借鉴，无论是理论还是方法， 都需要亲自去研究和探索。随着全球信息领域的发展，国内外对决策支持系统 的应用越来越多。国外发达国家如美国， 9 0年代就将决策支持系统列为国防高 级指挥机构的技术目 标之一。海湾战争空运计划和实施就运用了决策支持系统， 美国海军作战部队也将多媒体通信用于作战指挥训练。我国，某部队九五期间 为我校提供了多媒体作战指挥支持系统的研究课题，成果用于了军事演练，反 映了应用上的需求和效用。 目前，我们成功研制的 “ 多媒体群体智能决策支持系统平台”是决策支持 技术的重要应用目 标之一，它在传统的决策支持系统的基础上，注重综合网络 和多媒体通信的技术发展，实现异地、实时、 交互地群体决策，并结合知识管 理、智能化学习与推理，提高军事作战规划的自 动化程度和优化水平，将对军 事技术的现代化的发展起到有效的促进作用。通过对军事作战规划进行智能辅 助决策技术研究。目 的是系统地探索有军事特色的通用性强的辅助决策技术， 包括基本理论、抽象、结构、过程以及设计与实现方法、突破其中的关键技术， 建立原型系统和典型应用实例。 所谓群体是相对个人而一言，两人以上的群体基于共同的环境讨论实质性的 问题，提出解决某些问题的若干策略，评价这些决策各自的优缺点，最后作出 决定， 这样的决策过程称之为 群体决策。 群体决策是决策活动中的普遍存在的 一种形式，许多重大问题都需要进行群体决策。群体决策的过程一般是从现有 的材料，根据群体成员各自 的经验和智慧， 通过一定的 会议，集中多数人正确 的意见，作出最后的决策。显然，群体决策比个人决策要复杂很多，它是一个 西北工业大学研究生学位论文 涉及不同的个体、时间、地点、通信方式及个人偏好和其他技术的复杂的组合。 从上面的决策过程可以看出， 解决群体决策的一个重要的关键问题是如何 很好地协调决策系统中的各部分，起到智能决策的作用。这个问题就是本论文 所要研究的范围。本课题智能群体决策支持系统的各库协同管理研究是多媒体 群体智能决策支持系统平台研究的一个主要的关键技术。通过各库协同管理研 究可以使群体智能决策支持系统更加完整。研究出国内自主产权的群体智能决 策支持系统对我国的经济、安全、军事等敏感领域信息化的发展具有十分重要 的意义。国外在这方面的研究资料和经验也并不是十分丰富，我国若能及早开 展研究，借机缩短和国外领先技术的差距，是十分必要的。 芬 1 . 2 论文研究内容与组织结构 1 . 2 . 1论文研究内容 多媒体智能群体决策支持系统的协同管理主要研究以数据库作为连接决策 支持系统的多库系统的中枢，从而有效地解决数据库作为整个决策支持系统的 数据平台并且为知识库、模型库、空间决策系统和多媒体会议系统提供所需数 据类型支持。利用该技术研究的分布式跨平台数据库系统旨在保证整个多媒体 智能群体决策支持系统工作的同时，提高此类面向军事应用的系统中数据的安 全性，并且提高模型链建立的效率，提高整个系统解决实时性要求就很高的复 杂问题的能力口 多媒体智能群体决策支持系统的协同管理的研究主要包括以下几个方面: i 、多媒体智能群体决策支持系统中数据库系统的数据平台作用。 作为数据库系统，一个基本的功能就是通过搭建一个合理的数据库平台，提 供多媒体智能群体决策支持系统用到的所有数据库操作方面的要求。另外各个 子库都需要独特的数据类型的支持，而数据库系统必须支持所有的数据类型和 所有的数据库操作。 2 、多媒体智能群体决策支持系统中数据库系统的管理支持功能。 由于多媒体智能群体决策支持系统是面向军事应用的，由于军事系统中存 在很多历史数据库，不能够直接使用。如果采用人工转化成统一数据库模式， 工作量非常大，因此我们研究了历史数据的数据析取功能。对智能群体决策支 持系统独特静态数据库和动态数据库，我们研究了其在特定条件下的相互转化。 3 、应用移动a g e n t 技术解决多媒体智能群体决策支持系统的数据推断问题。 西北工业大学研究生学位论文 涉及不同的个体、时间、地点、通信方式及个人偏好和其他技术的复杂的组合。 从上面的决策过程可以看出， 解决群体决策的一个重要的关键问题是如何 很好地协调决策系统中的各部分，起到智能决策的作用。这个问题就是本论文 所要研究的范围。本课题智能群体决策支持系统的各库协同管理研究是多媒体 群体智能决策支持系统平台研究的一个主要的关键技术。通过各库协同管理研 究可以使群体智能决策支持系统更加完整。研究出国内自主产权的群体智能决 策支持系统对我国的经济、安全、军事等敏感领域信息化的发展具有十分重要 的意义。国外在这方面的研究资料和经验也并不是十分丰富，我国若能及早开 展研究，借机缩短和国外领先技术的差距，是十分必要的。 芬 1 . 2 论文研究内容与组织结构 1 . 2 . 1论文研究内容 多媒体智能群体决策支持系统的协同管理主要研究以数据库作为连接决策 支持系统的多库系统的中枢，从而有效地解决数据库作为整个决策支持系统的 数据平台并且为知识库、模型库、空间决策系统和多媒体会议系统提供所需数 据类型支持。利用该技术研究的分布式跨平台数据库系统旨在保证整个多媒体 智能群体决策支持系统工作的同时，提高此类面向军事应用的系统中数据的安 全性，并且提高模型链建立的效率，提高整个系统解决实时性要求就很高的复 杂问题的能力口 多媒体智能群体决策支持系统的协同管理的研究主要包括以下几个方面: i 、多媒体智能群体决策支持系统中数据库系统的数据平台作用。 作为数据库系统，一个基本的功能就是通过搭建一个合理的数据库平台，提 供多媒体智能群体决策支持系统用到的所有数据库操作方面的要求。另外各个 子库都需要独特的数据类型的支持，而数据库系统必须支持所有的数据类型和 所有的数据库操作。 2 、多媒体智能群体决策支持系统中数据库系统的管理支持功能。 由于多媒体智能群体决策支持系统是面向军事应用的，由于军事系统中存 在很多历史数据库，不能够直接使用。如果采用人工转化成统一数据库模式， 工作量非常大，因此我们研究了历史数据的数据析取功能。对智能群体决策支 持系统独特静态数据库和动态数据库，我们研究了其在特定条件下的相互转化。 3 、应用移动a g e n t 技术解决多媒体智能群体决策支持系统的数据推断问题。 西北工业大学研究生学位论文 涉及不同的个体、时间、地点、通信方式及个人偏好和其他技术的复杂的组合。 从上面的决策过程可以看出， 解决群体决策的一个重要的关键问题是如何 很好地协调决策系统中的各部分，起到智能决策的作用。这个问题就是本论文 所要研究的范围。本课题智能群体决策支持系统的各库协同管理研究是多媒体 群体智能决策支持系统平台研究的一个主要的关键技术。通过各库协同管理研 究可以使群体智能决策支持系统更加完整。研究出国内自主产权的群体智能决 策支持系统对我国的经济、安全、军事等敏感领域信息化的发展具有十分重要 的意义。国外在这方面的研究资料和经验也并不是十分丰富，我国若能及早开 展研究，借机缩短和国外领先技术的差距，是十分必要的。 芬 1 . 2 论文研究内容与组织结构 1 . 2 . 1论文研究内容 多媒体智能群体决策支持系统的协同管理主要研究以数据库作为连接决策 支持系统的多库系统的中枢，从而有效地解决数据库作为整个决策支持系统的 数据平台并且为知识库、模型库、空间决策系统和多媒体会议系统提供所需数 据类型支持。利用该技术研究的分布式跨平台数据库系统旨在保证整个多媒体 智能群体决策支持系统工作的同时，提高此类面向军事应用的系统中数据的安 全性，并且提高模型链建立的效率，提高整个系统解决实时性要求就很高的复 杂问题的能力口 多媒体智能群体决策支持系统的协同管理的研究主要包括以下几个方面: i 、多媒体智能群体决策支持系统中数据库系统的数据平台作用。 作为数据库系统，一个基本的功能就是通过搭建一个合理的数据库平台，提 供多媒体智能群体决策支持系统用到的所有数据库操作方面的要求。另外各个 子库都需要独特的数据类型的支持，而数据库系统必须支持所有的数据类型和 所有的数据库操作。 2 、多媒体智能群体决策支持系统中数据库系统的管理支持功能。 由于多媒体智能群体决策支持系统是面向军事应用的，由于军事系统中存 在很多历史数据库，不能够直接使用。如果采用人工转化成统一数据库模式， 工作量非常大，因此我们研究了历史数据的数据析取功能。对智能群体决策支 持系统独特静态数据库和动态数据库，我们研究了其在特定条件下的相互转化。 3 、应用移动a g e n t 技术解决多媒体智能群体决策支持系统的数据推断问题。 西北工业大学研究生学位论文 数据推断问题一直困扰着数据库的军事应用。由于数据推断方式隐蔽， 并 且采取的手段完全是数据库支持，因此很难被察觉。虽然数据推理存在成功概 率， 对传统数据库的安全影响不是很明 显， 但是对于军事数据库来说，1 % 8 % 的 数据推理成功率造成的机密泄露将会引起严重的安全问题。现有计算机技术， 比如数据挖掘等，能够大规模对数据库进行数据推理，因此必须研究相关的防 范措施。我们讨论了数据推理的原理，讨论了应用计算机进行数据推理的途经， 最后使用移动a g e n t 技术完成了一个免疫数据推理的数据库系统的设计。 4 、利用多a g e n t 系统支持多媒体智能群体决策支持系统的模型链的 逆向生成。 模型链是通过多个简单的模型单元的组合后，能够解决一个复杂问题的复 合模型序列。传统的正向产生模型链的方式对专家知识依赖过大，并且建立一 条模型链的效率很低。我们设计了一种逆向生成模型链的机制，能够快速有效 的自 动生成解决复杂问题的模型链。 应用多a g e n t 技术， 以英国电信开发的z e u s 为平台，实现了多媒体智能群体决策支持系统的模型链的逆向生成方案。 1 . 2 . 2论文组织结构 论文论述了多媒体智能群体决策支持系统中数据库系统的数据平台作用基 础上，重点讨论了应用 a g e n t技术来解决面向军事应用的多媒体智能群体决策 支持系统的数据推理问题和提高模型链的生成效率，提高了整个多媒体智能群 体决策支持系统协同工作能力。各章的具体内容如下: 第一章 概述。介绍了 本论文的 研究背景和意义， 介绍了多媒体智能群体决策支 持系统的协同管理的研究内容。 第二章 多媒体智能群体决策支持系统中 数据库系统的数据平台作用。 重点介绍 了数据库系统需要提供的数据平台作用，以及数据库平台的具体构建口 第三章多媒体智能群体决策支持系统中数据库系统的管理支持功能。介绍并讨 论了历史数据的数据析取功能和动静数据的概念。 第四章 应用移动a g e n t 技术解决面向军事多媒体智能群体决策支持系统的数据 推断问 题。介绍了 数据推理的 概念和原理， 使用移动 a g e n t技术，设计了能够 免疫数据推理的系统。 第五章 利用多a g e n t 系统支持多 媒体智能群体决策支持系统的模型链的 逆向生 成。 讨论了 动态逆向生成模型链的 必要性，设计了一个多 a g e n t实现框架，利 用z e u s 平台，实现了逆向生成的模型链实例。 第六章 总结和展望 。 总结本文提出多媒体智能群体决策支持系统的协同管理的 西北工业大学研究生学位论文 数据推断问题一直困扰着数据库的军事应用。由于数据推断方式隐蔽， 并 且采取的手段完全是数据库支持，因此很难被察觉。虽然数据推理存在成功概 率， 对传统数据库的安全影响不是很明 显， 但是对于军事数据库来说，1 % 8 % 的 数据推理成功率造成的机密泄露将会引起严重的安全问题。现有计算机技术， 比如数据挖掘等，能够大规模对数据库进行数据推理，因此必须研究相关的防 范措施。我们讨论了数据推理的原理，讨论了应用计算机进行数据推理的途经， 最后使用移动a g e n t 技术完成了一个免疫数据推理的数据库系统的设计。 4 、利用多a g e n t 系统支持多媒体智能群体决策支持系统的模型链的 逆向生成。 模型链是通过多个简单的模型单元的组合后，能够解决一个复杂问题的复 合模型序列。传统的正向产生模型链的方式对专家知识依赖过大，并且建立一 条模型链的效率很低。我们设计了一种逆向生成模型链的机制，能够快速有效 的自 动生成解决复杂问题的模型链。 应用多a g e n t 技术， 以英国电信开发的z e u s 为平台，实现了多媒体智能群体决策支持系统的模型链的逆向生成方案。 1 . 2 . 2论文组织结构 论文论述了多媒体智能群体决策支持系统中数据库系统的数据平台作用基 础上，重点讨论了应用 a g e n t技术来解决面向军事应用的多媒体智能群体决策 支持系统的数据推理问题和提高模型链的生成效率，提高了整个多媒体智能群 体决策支持系统协同工作能力。各章的具体内容如下: 第一章 概述。介绍了 本论文的 研究背景和意义， 介绍了多媒体智能群体决策支 持系统的协同管理的研究内容。 第二章 多媒体智能群体决策支持系统中 数据库系统的数据平台作用。 重点介绍 了数据库系统需要提供的数据平台作用，以及数据库平台的具体构建口 第三章多媒体智能群体决策支持系统中数据库系统的管理支持功能。介绍并讨 论了历史数据的数据析取功能和动静数据的概念。 第四章 应用移动a g e n t 技术解决面向军事多媒体智能群体决策支持系统的数据 推断问 题。介绍了 数据推理的 概念和原理， 使用移动 a g e n t技术，设计了能够 免疫数据推理的系统。 第五章 利用多a g e n t 系统支持多 媒体智能群体决策支持系统的模型链的 逆向生 成。 讨论了 动态逆向生成模型链的 必要性，设计了一个多 a g e n t实现框架，利 用z e u s 平台，实现了逆向生成的模型链实例。 第六章 总结和展望 。 总结本文提出多媒体智能群体决策支持系统的协同管理的 西北工业大学研究生学位论文 研究工作，最后讨论了进一步要开展的研究和改进的工作。 第二章 多媒体智能群体决策支持系统中数 据库系统的数据平台作用 2 . 1多媒体智能群体决策支持系统简介 智能决策支持系统 ( i d s s , i n t e l l ig e n c e d e c i s i o n s u p p o rt i n g s y s t e m ) ， 是人 t - 智能( a l , a rt i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ) 和d s s 相结 合， 应用专家系统 ( e s , e x p e r t s y s t e m ) 技术， 使d s s 能 够 更充 分 地 应 用 知 识 处 理 技 术解 决结 构 化和 非结 构 化 问 题的决策支持系统。 i d s s 的核心思想是将a i 与d s s 相结合，使d s s 具有 人工智能。 把a i 技术引人d s s ，主要是通过专家系统与d s s 相结合，在d s s 系统中 加入推理机和规则库。由于在决策过程中，许多知识不能用数据来表示，也不 能通过模型来描述，所以没有固定方式的专门知识和历史经验。i d s s引人的规 则库可以 存储这些知识，为决策提供重要的参考和依据。 多媒体智能群体决策支持系统进一步引入了多媒体通信的功能。 在面向军 事应用的环境中，决策支持系统需要支持的数据已经超出了传统的数据类型。 特别在某些情况下，可能需要召集各类军事作战人员开展军事会议，协同完成 对某一议题的决策。 由于参与会议的各决策方本身在地理上就是分散的，因此必须有相应的机 制来支持这种分布式的决策过程。 多媒体智能群体决策支持系统进一步结合了多媒体通信技术，在多种网络 环境中，包括传统的 i p v 4和新一代的 i p v 6 环境下，都能够实现多点对多点的 多媒体通信，能够支持视频流、音频流、文本等类型的数据，为未来复杂的军 事环境作战提供了支持。 2 . 2数据库系统在整个多媒体智能群体决策支持 系统平台中的功能定位 决策支持系统的数据库系统除了 继承传统数据库系统功能外，因为d s s中 西北工业大学研究生学位论文 研究工作，最后讨论了进一步要开展的研究和改进的工作。 第二章 多媒体智能群体决策支持系统中数 据库系统的数据平台作用 2 . 1多媒体智能群体决策支持系统简介 智能决策支持系统 ( i d s s , i n t e l l ig e n c e d e c i s i o n s u p p o rt i n g s y s t e m ) ， 是人 t - 智能( a l , a rt i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ) 和d s s 相结 合， 应用专家系统 ( e s , e x p e r t s y s t e m ) 技术， 使d s s 能 够 更充 分 地 应 用 知 识 处 理 技 术解 决结 构 化和 非结 构 化 问 题的决策支持系统。 i d s s 的核心思想是将a i 与d s s 相结合，使d s s 具有 人工智能。 把a i 技术引人d s s ，主要是通过专家系统与d s s 相结合，在d s s 系统中 加入推理机和规则库。由于在决策过程中，许多知识不能用数据来表示，也不 能通过模型来描述，所以没有固定方式的专门知识和历史经验。i d s s引人的规 则库可以 存储这些知识，为决策提供重要的参考和依据。 多媒体智能群体决策支持系统进一步引入了多媒体通信的功能。 在面向军 事应用的环境中，决策支持系统需要支持的数据已经超出了传统的数据类型。 特别在某些情况下，可能需要召集各类军事作战人员开展军事会议，协同完成 对某一议题的决策。 由于参与会议的各决策方本身在地理上就是分散的，因此必须有相应的机 制来支持这种分布式的决策过程。 多媒体智能群体决策支持系统进一步结合了多媒体通信技术，在多种网络 环境中，包括传统的 i p v 4和新一代的 i p v 6 环境下，都能够实现多点对多点的 多媒体通信，能够支持视频流、音频流、文本等类型的数据，为未来复杂的军 事环境作战提供了支持。 2 . 2数据库系统在整个多媒体智能群体决策支持 系统平台中的功能定位 决策支持系统的数据库系统除了 继承传统数据库系统功能外，因为d s s中 西北工业大学研究生学位论文 研究工作，最后讨论了进一步要开展的研究和改进的工作。 第二章 多媒体智能群体决策支持系统中数 据库系统的数据平台作用 2 . 1多媒体智能群体决策支持系统简介 智能决策支持系统 ( i d s s , i n t e l l ig e n c e d e c i s i o n s u p p o rt i n g s y s t e m ) ， 是人 t - 智能( a l , a rt i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ) 和d s s 相结 合， 应用专家系统 ( e s , e x p e r t s y s t e m ) 技术， 使d s s 能 够 更充 分 地 应 用 知 识 处 理 技 术解 决结 构 化和 非结 构 化 问 题的决策支持系统。 i d s s 的核心思想是将a i 与d s s 相结合，使d s s 具有 人工智能。 把a i 技术引人d s s ，主要是通过专家系统与d s s 相结合，在d s s 系统中 加入推理机和规则库。由于在决策过程中，许多知识不能用数据来表示，也不 能通过模型来描述，所以没有固定方式的专门知识和历史经验。i d s s引人的规 则库可以 存储这些知识，为决策提供重要的参考和依据。 多媒体智能群体决策支持系统进一步引入了多媒体通信的功能。 在面向军 事应用的环境中，决策支持系统需要支持的数据已经超出了传统的数据类型。 特别在某些情况下，可能需要召集各类军事作战人员开展军事会议，协同完成 对某一议题的决策。 由于参与会议的各决策方本身在地理上就是分散的，因此必须有相应的机 制来支持这种分布式的决策过程。 多媒体智能群体决策支持系统进一步结合了多媒体通信技术，在多种网络 环境中，包括传统的 i p v 4和新一代的 i p v 6 环境下，都能够实现多点对多点的 多媒体通信，能够支持视频流、音频流、文本等类型的数据，为未来复杂的军 事环境作战提供了支持。 2 . 2数据库系统在整个多媒体智能群体决策支持 系统平台中的功能定位 决策支持系统的数据库系统除了 继承传统数据库系统功能外，因为d s s中 西北r业人学研究生学位论文 的数据库系统是为决策支持服务的，所以决定了决策支持系统中的数据库系统 还具有自 身的功能特点，具体表现为: i .数据库功能。 数据本身也可以作为模型的一种形式驱动决策过程，决策结果也可以以 数 据形式提交。因此，面向决策支持的数据库系统应当继承传统数据库管理功能， 如数据存取、数据更新、数据查询、报表打印等。这些功能的设计可借鉴传统 数据库管理的设计。 2 .数据析取。 数据析取功能是决策支持数据库系统不同于传统数据库管理系统的功能之 一 。决策过程所涉及的数据，一方面来源服务于决策支持的数据库系统中所新 建的数据 ( 例如模型中涉及的长期不改变的参量) ，另一方面，决策过程中驱动 模型运行的大量数据将来源于己有的独立建立的数据库系统中的历史数据， 例 如d s s决策过程中对武器的分配、效能评估等将以军队中独立建立的军事数据 库中的武器储备信息等为依据驱动模型运行。为此， 对于d s s中的 数据库系统 必须要解决好 d s s所用决策数据与历史数据库中数据的接口问题。服务于决策 过程的历史数据将从历史数据库中提取并按照决策所需的数据进行重新组织， 因此这种数据接口称为数据析取。数据析取是按照d s s 决策中的数据需求和数 据描述来分析解决历史数据库中数据结构的重组、数据格式的转换等。 3 .向模型运行的过程管理数据。 决策过程是一个复杂的过程，需要运行多个模型才能完成一个决策任务。 图2 . 1 d s s 决策过程数据库系统的数据流 西北工业大学研究生学位论文 在决策过程中，模型运行产生的数据既可以是最终的决策结果，也可能是用于 下一阶段模型运行的输入参数。因此通常将d s s中的数据进一步划分为静态数 据和动态数据，静态数据包括那些长期不便的决策数据，最终决策结果等;动 态数据是指模型运行时产生的中间结果。为了支持这两类数据形式的划分，在 d s s数据库系统中相应地建立静态数据库和动态数据库。静态数据库存放模型 的静态参数 ( 长期不变的参量，如一些系数，经验参数等)和最终决策结果。 动态数据库用于存放模型运行的中间结果。d s s决策过程数据库系统的数据流 如图2 . 1 所示。 2 . 3 数据库系统的具体平台实现 2 . 3 . 1 o r a c l e的构模 1 、 模型构建 由于c / s体系结构中的数据库系统运行在服务器上，客户机要想获得数据 库的 数据可通过调用o d b c( 开放式数据库连接 ) 来实现，由 于客户机上的 应用 程序不是直接对数据源进行操作，而是通过o d b c驱动程序对数据进行操作， 即应用程序与数据库是分离的， 这样增加了应用程序的独立性，并且解决了今后 的异构数据库系统的兼容性问题。在d s s中，客户端对服务器端数据的调用模 型如图2 .2 所示。 模式:客户端利用第三方的开发工具开发应用程序， 应用程序调用 o d b c 接口 连接到服务器端数据库，客户端通过网络发送请求，服务器端接到请求后 从数据库搜索出数据，然后发送回客户端，客户端再对接收的数据进行处理。 应用此模式开发的d s s的不足之处是在于每一个客户端都需安装 o r a c l e的 o d b c驱动程序和第三方开发工具的运行环境，客户端的安装和维护的工作量 较大。 数据库服务器 模式 图2 . 2客户端对服务器端数据调用模型 2 、跨平台数据库的设计 西北工业大学研究生学位论文 在决策过程中，模型运行产生的数据既可以是最终的决策结果，也可能是用于 下一阶段模型运行的输入参数。因此通常将d s s中的数据进一步划分为静态数 据和动态数据，静态数据包括那些长期不便的决策数据，最终决策结果等;动 态数据是指模型运行时产生的中间结果。为了支持这两类数据形式的划分，在 d s s数据库系统中相应地建立静态数据库和动态数据库。静态数据库存放模型 的静态参数 ( 长期不变的参量，如一些系数，经验参数等)和最终决策结果。 动态数据库用于存放模型运行的中间结果。d s s决策过程数据库系统的数据流 如图2 . 1 所示。 2 . 3 数据库系统的具体平台实现 2 . 3 . 1 o r a c l e的构模 1 、 模型构建 由于c / s体系结构中的数据库系统运行在服务器上，客户机要想获得数据 库的 数据可通过调用o d b c( 开放式数据库连接 ) 来实现，由 于客户机上的 应用 程序不是直接对数据源进行操作，而是通过o d b c驱动程序对数据进行操作， 即应用程序与数据库是分离的， 这样增加了应用程序的独立性，并且解决了今后 的异构数据库系统的兼容性问题。在d s s中，客户端对服务器端数据的调用模 型如图2 .2 所示。 模式:客户端利用第三方的开发工具开发应用程序， 应用程序调用 o d b c 接口 连接到服务器端数据库，客户端通过网络发送请求，服务器端接到请求后 从数据库搜索出数据，然后发送回客户端，客户端再对接收的数据进行处理。 应用此模式开发的d s s的不足之处是在于每一个客户端都需安装 o r a c l e的 o d b c驱动程序和第三方开发工具的运行环境，客户端的安装和维护的工作量 较大。 数据库服务器 模式 图2 . 2客户端对服务器端数据调用模型 2 、跨平台数据库的设计 西北工业大学研究生学位论文 在决策过程中，模型运行产生的数据既可以是最终的决策结果，也可能是用于 下一阶段模型运行的输入参数。因此通常将d s s中的数据进一步划分为静态数 据和动态数据，静态数据包括那些长期不便的决策数据，最终决策结果等;动 态数据是指模型运行时产生的中间结果。为了支持这两类数据形式的划分，在 d s s数据库系统中相应地建立静态数据库和动态数据库。静态数据库存放模型 的静态参数 ( 长期不变的参量，如一些系数，经验参数等)和最终决策结果。 动态数据库用于存放模型运行的中间结果。d s s决策过程数据库系统的数据流 如图2 . 1 所示。 2 . 3 数据库系统的具体平台实现 2 . 3 . 1 o r a c l e的构模 1 、 模型构建 由于c / s体系结构中的数据库系统运行在服务器上，客户机要想获得数据 库的 数据可通过调用o d b c( 开放式数据库连接 ) 来实现，由 于客户机上的 应用 程序不是直接对数据源进行操作，而是通过o d b c驱动程序对数据进行操作， 即应用程序与数据库是分离的， 这样增加了应用程序的独立性，并且解决了今后 的异构数据库系统的兼容性问题。在d s s中，客户端对服务器端数据的调用模 型如图2 .2 所示。 模式:客户端利用第三方的开发工具开发应用程序， 应用程序调用 o d b c 接口 连接到服务器端数据库，客户端通过网络发送请求，服务器端接到请求后 从数据库搜索出数据，然后发送回客户端，客户端再对接收的数据进行处理。 应用此模式开发的d s s的不足之处是在于每一个客户端都需安装 o r a c l e的 o d b c驱动程序和第三方开发工具的运行环境，客户端的安装和维护的工作量 较大。 数据库服务器 模式 图2 . 2客户端对服务器端数据调用模型 2 、跨平台数据库的设计 西北t . 业大学研究生学位论文 决策支持系统中，需要的数据库系统是由在逻辑上是整体，但在物理上分 布到不同的计算机网络里的数据库节点组成的。网络中的每个节点都可以独立 处理本地数据库服务器中的数据，执行局部应用，同时也可以存取多个异地数 据库服务器中的数据，执行全局应用，并且每个数据库服务节点使用的操作系 统甚至通信网络都可能是不一样的，因此需要一种合理的跨平台数据库刁能满 足需要。 在本系统中采用o r a c l e 公司的o r a c l e 9 i 数据库系统构建全局数据库，并使 用其分布式网络主机配置作为实现方案。 系统中 有u n i x 平台 和win d o w s 平台 下 的两个 o r a c l e 数据库系统，分别作为决策支持系统中的静态数据库和动态数据 库， 构成了一个跨平台的数据库系统。这两个数据库被看作是独立的节点， 但 是由于可能动态数据库和静态数据库之间有相互的转化，因此相互之间也有数 据的交互。 考虑到wi n d o w s 下易于进行各类数据库的管理操作， 我们以wi n d o w s 下的o r a c l e 数据库作为初始节点， 再配置u n i x 下的o r a c l e 数据库以后， 作为增 加的节点加入，形成了完整的数据库系统。 两个数据库节点之间通过s q l - n e t 协议连接， 因此虽然两个数据库相对独 立， 总体上还是完整的。 由于使用了s q l * n e t 协议， 因此即使两个数据库使用 不同的网络，数据库节点之间也是可以互联的。这主要是考虑了实际应用中， 可能仍然需要利用原来的网络资源，数据库节点采用的网络不同的复杂情况。 o r a c l e 数据库对多媒体信息存储的支持: 决策支持系统中的多媒体会议子系 统等部分需要多媒体信息交互，因此我们的数据库系统必须能够支持这种包括 文本、 图形、 声音、 视频等格式的信息的存储。 而o r a c l e 数据库也提供了b l o b 等格式的字段，能够存储大文件，因此能够很好的支持大文件的存储。 2 . 3 . 2 基于o r a c l e 的多层数据库结构模式 ( 1 ) 两层与 三层as 结构的区别 应用程序从结构上一般分为四层:形式逻辑、业务逻辑、数据逻辑和数据 存储。传统的c / s 计算多是基于两级模式， 在这种模式中，所有的形式逻辑和 业务逻辑均驻留 在c l i e n t 端， 而s e r v e r 则成为数据库服务器，负责各种数据的 处理和维护。因此s e r v e : 变得很 “