第12章 决策支持系统

第12章决策支持系统12.1决策与决策支持系统12.2专家系统12.3传统的决策支持系统12.4智能决策支持系统12.1决策与决策支持系统一、决策1.决策是管理的核心内容。——西蒙2.决策：经验决策、科学决策结构化决策、非结构化决策，半结构化决策3.当代的决策越来越复杂，需要收集和处理大量的信息，利用大量发展的模型，如果不依靠计算机帮助，简直不能实现。因而信息系统在决策过程中起着至关重要的作用。4.信息和决策是管理活动的相互关联和互补的两个部分12.1决策与决策支持系统二、决策支持系统1.定义：利用信息帮助进行决策的系统（decisionsupportsystems,DSS）2.分类（按照分类坐标的不同维度分为各种类）A按支持的决策者数量分：单体DSS、群体DSS B按支持的管理层次分：中层DSS、高层DSSC按系统的聪慧程度分：专家系统、传统DSS、智能DSS12.1决策与决策支持系统3.DSS实际上只能支持一个小范围的目标，相对于MIS来讲，更加重要。DSS要支持决策，必须由MIS收集数据，甚至可能利用它已有的模型。传统管理信息系统决策支持系统决策者决策系统图12-1决策支持系统的位置12.2专家系统1.定义：是一个含有知识型程序的系统,它利用扑捉人们在有限范围的知识或经验去解决一个有限范围的问题。（expertsystems,ES）2.特点：a它们能进行某些人们求解的工作b它以规则和框架的形式表示知识c它可以和人进行相互对话d它们能同时考虑多个假设

12.2.1ES如何工作ES由四部分组成：知识库、开发队伍、开发环境、用户专家（知识工程师）开发环境知识库用户人类用模型化表达成计算机能懂的形式，这个模型即人类知识的三种表示:规则、语义、框架ES程序框图规则:IF-THEN结构例:IF-INCOME＞＄45000PrintNAMEANDADDRESSGH如年限<4问其他借款AB如年收入>50000问汽车支出否EXITBC如汽车支出<10%年入问抵押支付,否则EXITCD如抵押支付<20%年入问准予贷款,否则EXITD准予信贷线DE如有D问雇用年限EF如年限>=4,给信贷线10000,否则转GF给线10000HF如其他借款<5%年入转F,否则转II给线3000规则语义网络当知识涉及有互联网特性的对象和群族时，用语义网络较为有效。小，高体积重量比小拖拉系数大，低体积重量比高拖拉系数

汽车(马达,轮子,运动)家用轿车运动车DodgeCaravan3门FordEscort4门蓝色Porche9442门红MazdaMiata2门绿IS-AIS-AIS-AIS-AIS-A知识框架汽车框架摩托车框架马达框架IS-A运输设备轮子4马达汽/柴油运动转,移动IS-A运输设备轮子2马达汽油运动转,移动IS-A机器燃料汽/柴油,电功率马力用途运输,动力知识框架框架所表示的知识不是层次式的，而是概念式、随意式的。12.2.2ES的开发专家系统开发要有开发队伍工具外壳用户专家知识工程师访问人工智能的开发环境，也叫AI外壳。输入数据回答问题专家系统中最有兴趣的地是推理机制。向前推理向后推理由用户输入信息开始，查询规则库，然后到达结论。由开始一个问题，然后去寻找更多的信息，以评价这个问题。推理机制专家系统的开发方式第一种方式是直接买成品的专家系统，或Off-the-shelfsystem。第二种方式是买一个外壳，用户向它输入知识。第三种方式是自己建造。由知识工程师访问专家开发决策规则、知识框架和建造系统。ES的问题（局限性）①对于复杂系统，专家系统这种表达知识的方法很难表达，解就更难。②专家系统的维护也不容易，尤其对快速发展的医学和信息领域，有时，一年就有30%的规则要加以改变。但专家系统在相对窄的知识范围和一些定义好的领域，还是起到了它应有的作用。1.在相对窄的知识范围和一些定义好的领域能成功应用；2.在企业的管理信息系统中ES能起到它应有的作用。12.3传统的决策支持系统1.定义：决策支持系统是管理信息系统应用概念的深化，是在管理信息的基础上发展起来的系统，但至今对什么是决策支持系统没有一个公认的定义。2.特征：3.DSS与MIS的关系三个层次的比较系统的性能DSS的应用模型终端型文书型订阅型中间型自动直接在线通过软盘直接中介亲自实时亲自批处工具助手参谋助手决策者操作方式按决策者本身的功能把决策支持系统分为1.专用决策支持系统（SDSS）：是指专门针对某种问题的决策支持系统，如专用于电站投资的决策支持系统。2.决策支持系统工具（DSST）：是指一些工具，如某种语言、操作系统、某种数据库软件等。3.决策支持系统生成器（DSSG）：由于决策的复杂性，我们不可能建造一个通用的决策支持系统，而只能建造一个生成器，这个通用的生成器可以生成各种决策支持系统。但它也不是那么直接，必须还要生成。SDSS、DSST和DSSG的关系DSSGSDSSDSST决策支持系统的概念表示数据库由系统到子系统收集信息分析系统部件提出方案评价方案选择最好方案实施结果报告查询结果内源外源DSS输入接口信息处理器方法,模型库DSSDSS一般结构DSS输出接口情报活动设计活动选择活动评价活动决策支持系统还可以用下图表示数据库模型库DBMSMBMSDGMS接口用户DSS逻辑概念模式会话部件管理系统12.3.1数据库内库外库数据抽取系统DSS数据库模型部件会话部件用户DSS的数据抽取优点：减少I/O时间和计算时间。缺点：数据冗余功能重复，取到的数据非现实。数据提取结构由于数据仓库的出现，给DSS的数据提取创造了良好的条件，因此数据仓库可以充当DSS数据库。数据仓库12.3.2模型库1.模型库是给决策提供分析能力的部件。2.模型能力是转化非结构化问题为结构化问题的程度，只有把模型能力加入到传统信息系统中，才能将传统的信息系统转变为真正的决策支持系统。传统的应用模型有很多，如军事运筹学和企业管理科学。但传统的模型是独立的。DSS的模型库就要克服上述问题。DSS对模型能力的要求：1.从任务上说能支持决策的设计和选择阶段；2.从总体上说让用户很容易修改目标函数，容易修改函数，容易和模型交互。12.3.3会话部件会话部件又叫接口部件，它是任何决策支持系统联系的接口。人的任何意图，系统的任何支持都要通过它才能最终实现。人和机器的交互主要是通过屏幕和键盘进行的。决策支持系统对会话部件的要求：①能产生输出表达；

②用户能启动运行，并输入参数；③用户能启动存储，并接收参数；④用户能把输入和输出综合进控制过程。现有的对话方式有以下几种：①提问回答方式②命令语言对话③菜单对话方式④输入表格对话方式⑤在输出图形的思路中进行输入。12.4智能决策支持系统决策者用户接口数据库模型库多域专门的深度知识库OR/MS分析技术的深度知识库学习和知识获取的深度知识库基本决策和信息价值的深度知识库传统DSSIDSS1234人工智能（AI）智能决策支持系统和一般决策支持系统的主要区别在于学习和推理，而学习和推理均是计算机科学中人工智能(AI)研究的内容，因而我们说：IDSS=DSS+AI人工智能可以定义为：使机器能做到像人那样智能工作的科学。人工智能由一组相关的技术组成专家系统（ES）自然语言处理器（NLP）语音识别图像识别机器人专家系统是由许多集成的、相互联系的构件所组成的。其中包括知识库、推理机构、解释工具、知识库获取工具以及人机界面。专家系统的构成如下图所示：自然语言处理系统功能一个自然语言系统为了完成语言的理解，要分几步进行①进行语法结构分析②开始语义分析③如果出现了二义性，就用专家系统使他们明朗。下图表示了整个过程语音识别语音识别和自然语言理解也有相似的困难。不同

地区的人，语言不同；女人和男人的音调不同；有人说话快，有人说话慢；甚至同一人早上和晚说话还有不同的频率。图像识别图像识别虽然有很大进步，机器人利用图形识别，可以抓举不同的物体，但是如果机器人见到一种没见过的东西，它会怎样呢？计算机要达到模拟人的视觉，还有很长的路要走。援例支持系统AI和DSS结合的一个很好的例子就是援例支持系统。援例支持系统维护一个案例库，这是已解决的问题的案例。当遇到新问题，首先由系统抽取相似与新案例的案例，把老的解答转化为对新问题的解答。这与人的处理问题的模式十分相似。援例支持系统很容易把使用和学习功能结合在一起。学习常发生于记忆新案例的过程以及对现存案例分类和由案例中得到一般化知识的过程中。援例学习算法老案例新案例差别显著吗?模型存在吗?有足够案例吗?忘记归纳为模型记述式学习存入超集合全存超集合存在吗?否否是是是否否是援例学习算法DSS向深度方向发展还有自适应决策支持系统。这种DSS又可分为：主动决策支持系统（ADSS）：是独立与用户指明的方向独立支持。共生决策支持系统（SDSS）：是ADSS的一个特例，它利用用户的意向去支持用户。各种DSS的位置可用下图表示。DSS样本关系图ADSS/SDSSES无上级有上级被动主动DS-ESIDSS传统的DSS群体决策系统以上所讲的DSS均是单用户的，随着网络技术得成熟，支持多用户的决策支持系统越来越多，即群体决策系统（GDSS）。GDSS具有当用户DSS的多有特点，还具有自己的特点：①有群体决策规则②有支持群体决策过程进行的事件流程控制③有支持保密的手段④有支持群体决策的特殊方法和模型⑤要求有一定的硬件环境。例如，决策室就有各种形式。远程会议群体决策GDSS与电视会议的区别：①电视