专家与决策支持系统-第一章课件

1、 南京信息工程大学气象决策支持系统参考教材陈文伟，决策支持系统教程，清华大学出版社，2004年11月陈文伟，决策支持系统及其开发（第二版），清华大学出版社，2000年2月张玉峰，决策支持系统，武汉大学出版社， 2004年8月陈晓红，决策支持系统理论和应用，清华大学出版社，2000年5月邵军力等. 人工智能基础, 电子工业出版社， 2000年3月课程主要内容第一章：决策支持系统概述第二章：模型辅助决策第三章：数据库与人机交互系统第四章：决策支持系统第五章：专家系统第六章：综合决策支持系统研究目的掌握DSS的概念、与MIS系统的区别会设计和应用模型进行辅助决策掌握DSS的基本体系结构、DSS的设计

2、和开发掌握模型库系统会设计具有模型库和数据库的简单DSS掌握专家系统的基本原理和产生式专家系统了解DSS的发展趋势第一章 决策支持系统概述1.1 决策支持系统的产生1.2 决策支持系统的内容1.3 DSS发展的理论基础1.4 DSS与相关技术的关系1.5 新一代DSS的发展1.6 决策支持系统实例决策例子百事可乐的例子瓶子形状？ 包装？百事可乐VS可口可乐决策例子“囚徒困境”例子 以下几种情况：如果两人都不坦白，警察会以非法携带枪支罪而将二人各判刑1年；如果其中一人招供而另一人不招，坦白者作为证人将不会被起诉，另一人将会被重判15年；如果二人都招供，则二人都会因罪名各判10年。这两个囚犯该怎么

3、办呢？类型特点 结构化决策非结构化决策半结构化决策识别程度问题确定，参数量化问题不确定，参数难以量化问题较难确定复杂程度不太复杂很复杂较复杂模型描述可用数学模型规范描述需开发专用模型或无法建模较难描述信息来源内部外部和内部综合信息主要是内部决策方式自动化非自动化半自动化 案例账务处理、物资出入库管理等 国民经济宏观决策、西部大开发决策等 市场预测、股票管理等 3. 决策的结构化程度按决策问题的的信息基础，决策可分为：4. 决策支持系统的概念基本概念最早于20世纪70年代初由美国MIT的高端（G.Anthony Gorry ）和斯柯特莫顿（Michael S.Scott Morton）教授在管理

4、决策系统一文中首先提出，当时人们称其为人机决策系统或管理决策系统。为了强调这种系统对决策只能起辅助作用，应发挥决策者的主体作用，后来将其名称改为决策支持系统，有时也称为辅助决策支持系统。它是一种以支持决策为目的的人机信息系统 。DSS(Decision Support System)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。5. 决策支持系统产生的背景传统的MIS的局限是导致DSS产生的原因之一； FMIS在技术及方法论上存在固有的缺陷，导致系统的自身僵化； F只重视“电算化”而忽视了管理和决策的效能，导致传统M

5、IS不能很好发挥效益。人们对信息处理规律认识的提高是DSS产生和发展的内在动力； F要想进一步提高信息处理的作用，对管理工作做出实质性的贡献，就必须面对不断变化的环境要求，研究更高级的系统，直接支持决策。1.2 决策支持系统的内容1. DSS的系统结构（1）2库系统结构人机交互系统用户数据库管理系统DBMS模型库管理系统MBMS数据库(DB)模型库(MB)人机交互系统是DSS是人机接口界面；决策者作为DSS的用户通过该子系统提出信息查询的请求或决策支持的请求；人机交互系统对接受到的请求作检验，形成命令，为信息查询的请求进行数据库操作，提取信息，所得信息传送给用户；对决策支持的请求将识别问题与构

6、建模型，运行模型库中的模型，运行结果通过人机交互系统传送给用户或暂存数据库待用。（1）2库系统结构2. DSS任务分析和识别问题；描述和表达决策问题以及决策知识；构造决策问题的求解模型（数学模型、运筹学模型、程序模型）；形成候选的决策方案；建立评价问题的各种准则（价值准则、科学准则、效益准则）；多方案、多目标、多准则情况下的比较和优化；综合分析。3. DSS的主要特点面向决策者，即上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充分的问题；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；帮助管理人员完成半结构化和非结构化的决策问题；强调支持的概念，用于支持决策者，而不是代替其进行决策；动

7、态的、模型和用户共同驱动；强调交互式的处理方式。4. DSS的功能 管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息。如：订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等。 收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息。如：政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技进展等。 收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。如：订单或合同执行进程、物料供应计划落实情况、生产计划完成情况等。 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。如：定价模型、库存控制模型与生产调度模型等。 能够存储并提供常用的数学方法及算法。如：回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。 数据、模型与方法能容易地修改和添加。如

8、：数据模式的变更、模型的连接或修改、各种方法的修改等。 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。5. 代表性的DSSPortfolio Management System(T.P.Gerity,1971)：支持投资者对顾客证券管理的日常决策，具有股票分析、证券处理和分类等功能。Brandaid(J.D.C.Little,1975

9、)：产品推销、定价和广告决策的混合市场模型。把商品销售和利润与经理的行动计划联系起来，快速而方便地分析战略。Projector:支持企业短期规划。帮助经理构造问题和探求可能解决的分析方法。Geodata Analysis and Display System(GADS) IBM开发的一个试验系统。用计算机来构造和演示地图，被用于警察巡逻路线的辅助设计、城市发展规划、学校辖区范围的安排等。Capacity Information System(CIS): 适用于大型卡车生产厂家的规划部。迅速建立或修改产品计划，如安排计划进度、协调部件和最终产品。Generalized Management In

10、formation System(GMIS): 集成现有的工具，决策者可以利用他们自己熟悉的语言和数据管理系统。由硬件和软件结合组成一种“虚拟计算机”，完成必要的转换。IFPS(interactive financial planning system):会话式财务计划软件，辅助经理进行计划与决策。AUTOAB-300：财务决策支持系统，应用于财务工作中模型建立、计划、预测及报表生成等。AAIMS：支持计划、财务及其它管理工作。进行各种计划最优化、效益分析、计划预测等。COPS：宏观经济与市场分析。PAMS：投资效益分析。BESS：基础经济模拟系统。SIMUT：港口能力规划支持系统。MDDS：

11、海运优化调度系统。MAS：智能型资源的分配和调运系统。ACTDSS：通用决策支持系统生成器。基于ArcEngine三维爆破模拟与决策支持系统 2.计算机技术 DSS作为一个很重要的计算机应用领域，需要计算机技术作为它的理论支持，计算机软件和硬件是DSS开发的制约因素。利用功能强一点的机器或者稍微完善一点的语言，能把一个在某个系统中被认为无法完成的工作变成可以实现的。这种例子在计算机的发展史上不胜枚举。可以说：计算机技术影响和制约着DSS实现的进度。3管理科学和运筹学 管理科学比较强调应用，它通常用计算机解决一类特殊问题。一些管理科学家对模型很感兴趣，特别是对运筹学提供的一系列优化、仿真、决策等

12、模型尤为重视。但是系统工作者则注意的是解决某领域的管理问题的模型体系，这就是DSS中的模型库所要容纳的模型群，因此说，DSS是系统工程所要研究和开发的重要领域。 5人工智能 决策支持系统问世以来，经历了上升和徘徊的过程，而 80年代人工智能技术的蓬勃发展，为它注入了新鲜血液，使它重新产生了活力。将人工智能技术用于管理决策是一项开拓性的工作。其中知识库的引入来支持决策支持系统的实现就是一个典型的例子。它用领域专家的知识来选择和组合模型，完成问题的推理和运行，为用户提供智能的交互式接口。人工智能将为DSS提供有效而严密的理论和方法。例如，知识的表示和建模，推理、演绎和问题求解以及各种搜索技术都为D

13、SS的发展提供强有力的理论与方法的支持。6信息经济学 在信息论中既然能给信息量化，那么信息的产生和获得的成本是多少？利润又是多少？信息经济学给出了答案，即信息的价值问题，也就是信息从产生、获得、加工处理、输出等过程中的成本和利润的关系。1.4 DSS与相关技术的关系1DSS与管理科学（MS）、运筹学（OR）的关系F管理科学、运筹学在处理结构化问题上优势突出；而DSS在解决半结构和非结构的问题效果较好；F管理科学、运筹学为DSS解决复杂问题提供了理论依据，即DSS模型库的建立；FDSS把处理问题的过程分为四个步骤：调研、建模、优化和解释，而MS/OR只完成建模工作；FDSS与MS/OR既是相互支

14、持、相互合作的整体，又是相互剧烈竞争的对手 。2DSS与MIS的关系DSS与MIS的联系：MIS收集、存储组织机构所提供的大量基础信息是DSS工作的基础，而DSS能使MIS组织和保存的信息真正发挥作用。MIS需要担负起反馈信息的收集工作，可以支持DSS进行结果检验和评价。DSS的工作可以对MIS工作进行检查和审计，为MIS的改进及完善指出了方向。DSS经过反复使用，所涉及到的问题模式和数据模式逐步明确，逐步结构化，可归并入MIS的工作范围。DSS与与MIS的区别：FMIS是面向中层管理人员的服务系统；DSS是面向高层人员的辅助决策系统。FMIS是多按事务功能（生产、销售、人事）综合多个事务处理

15、的EDP；DSS是通过多个模型的组合计算辅助决策。FMIS是以数据库系统为基础，是数据驱动的系统；DSS是以模型库为基础，是模型驱动的系统。FMIS分析着重于系统的总体信息的需求，输出的报表模式是固定的；DSS分析着重于决策者的需求，输出的数据模式是复杂的。F MIS追求的效率，即快速查询和产生报表；DSS追求的是有效性，即决策的正确性。FMIS支持的是结构化决策；DSS支持的是半结构化决策。1.5 新一代DSS的发展智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System,IDSS）n 它是在决策支持系统（DSS）的基础上集成人工智能中专家系统（Expert

16、System, ES）而形成的。专家系统定义：专家系统是具有大量专门知识，并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。如，诊断系统（医疗、故障）、预报系统（天气、交通）、控制系统（战场控制）。ES辅助决策的方式属于定性分析。智能决策支持系统的体系结构人机接口自然语言处理系统问题处理系统模型库管理系统数据库管理系统知识库管理系统推理机数据库模型库知识库智能人机接口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)自然语言处理系统：转换产生的问题描述由问题分析器判断问题的结构化程度，对结构化问题选择或构造模型，采用传统的模型

17、计算求解；对半结构化或非结构化问题则由规则模型与推理机制来求解。(3) 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。是IDSS中最活跃的部件，它既要识别与分析问题，设计求解方案，还要为问题求解调用各库中的数据、模型、方法及知识等资源，对半结构化或非结构化问题还要触发推理机。智能决策支持系统的功能及其特点模拟决策者的思维；跟踪求解过程，增加对决策方案的可信度；对概念不明确能提出置疑；它能回答“whatif ”和“why”、“when”之类的问题。2. 群决策支持系统(Group Decision Support S

18、ystem,GDSS)定义：它是一种基于计算机和通信的人机交互系统，它将计算机软、硬件设备和群体成员融合为一体，通过对同一工作目标的决策群体提供决策支持，从而选择最优方案。它一般解决半结构化和非结构化的决策问题。群决策支持系统的体系结构人机接口规程子系统通信库子系统公共模型库管理系统公共数据库管理系统数据库模型库私有DSS公共显示设备决策者决策者主持人与个人DSS相比：GDSS必须建立在一个局域网或广域网上，在构件上增设了规程库、通信库、共享的公共数据库、模型库等。 GDSS一般以一定的规程展开：如正式会议或虚拟会议的方式运行，会议由一个主持人及多个与会者，围绕一个称为 主题的决策问题，按照某

19、种规程展开。 人机接口：接收决策群体的各种请求，这些请求有主持人关于会议要求与安排的发布请求，与会者对数据、模型、方法等决策资源的请求等。 通信库子系统：相当于会议的秘书处，是系统的核心，它存储与管理主题信息、会议进程信息及与会者的往来信息，负责这些信息的收发，沟通与会者之间、与会者与公共数据库、模型库之间的通信。 公共显示屏信息：也由通信库子系统传送至各参会者的站点。 规程库子系统：存储与管理群体决策支持的运作规则及会议事件流程规则等。例如：决策者请求的优先级别规则、决策意见发送优先级别规则及各种协调规则等等。 决策室(同时同地)决策者面对面地集于一室在同一时间进行群体决策时，GDSS可设立

20、一个与传统的会议室相似的电子会议室或决策室，决策者通过互联的计算机站点相互合作完成决策事务。 局域决策网（异时近地） 多位决策者在近距离内的不同房间(一般是自己的办公室)里定时或不定时作群体决策时，GDSS可建立计算机局域网，网上各位决策者通过连网的计算机站点进行通信，相互交流，共享存于网络服务器或中央处理机的公共决策资源，在某种规程的控制下实现群体决策。 虚拟会议（同时异地）利用计算机网络通信技术，使分散在各地的决策者在某一时间内能以不见面的方式进行集中决策。在实质上与决策室相同，它的优点是能克服空间距离的限制。 远程决策网（异时异地）远程决策网充分利用广域网等信息技术来支持群体决策，它综合

21、了局域决策网与虚拟会议的优点，可使决策参与者异时异地共同对同一问题作出决策。这种类型还不成熟，开发应用也很少见。群体决策支持系统的类型GDSS的场景群体决策支持系统(GDSS)的特点 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人对决策结果的影响；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

22、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。3.综合决策支持系统（Integrated Decision Support System）它是把数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘技术和DSS相结合应用而生的，也是目前较流行的一种DSS。三者各自从不同的角度辅助决策。DB是基础，OLAP和DM是两种不同的分析工具，三者相结合能大大提高数据分析的速度和灵活性，为访问和综合大量数据提供集成基础，较好地解决了DSS的执行效率和数据综合等诸多问题，为企业领导者的决策支持起了明显的作用。它是