第十一章+决策支持系统

第十一章决策支持系统第一节决策支持系统的概念第二节决策支持系统的组成第三节智能决策支持系统第四节群体决策支持系统ManagementInformationSystem第一节决策支持系统的概念

一、决策支持系统(DSS)的产生与发展

70年代中期Keen和ScottMorton首次提出了“决策支持系统”(Decision

Support

System，DSS)一词，标志着利用计算机与信息技术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。在整个70年代，研究开发出了许多较有

代表性的DSS.到70年代末，DSS大都由数据库、模型库及人机交互系统等三个部件组成，它被称为初阶决策支持系统。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。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。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。DSS产生以来，研究与应用一直很活跃，新概念新系统层出不穷。

1985年Owen等人提出了由专业人员组成的，支持决策者使用DSS解决决策问题的决策支持中心(DSC)的概念。DSS的发展还体现在组成部件的扩展与部件组成的结构变化上。

研究与应用范围不断扩大与层次不断提高，国外相继出现了多种高功能的通用和专用DSS。我国DSS研究现状DSS的概念是80年代末引人我国的，但在此之前有关辅助决策的研究早就有所开展。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。

二、决策支持系统(DSS)的功能⑴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。⑵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。⑶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。⑷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。⑸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。

⑹上述数据、模型与方法能容易地修改和添加。

如：数据模式的变更、模型的连接或修改、各种方法的修改等。⑺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。⑻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。⑼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。⑽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。DSS的基本特征对准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；易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性；支持但不是代替高层决策者制定决策决策支持系统(DSS)的定义DSS是一种以信息技术为手段，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。例：有一制造厂为决定它的生产规模和合适的库存量，建立一个决策支持系统。

模型库：由生产计划、库存模拟模型(如预测、库存控制模型)等组成。

数据库中存有历年销售量、资金流动情况、成本等原始数据。

决策者通过计算机终端屏幕，根据DSS提供最佳订货量和订货时间，以及相应的生产成本、库存成本等信息，进行"如果……将会怎样?"的询问，对所提方案进行灵敏度分析，或者以新的参数进行模拟而得到一个新的方案。三、决策支持系统的分类与应用按总体功能划分以分析为主的决策支持系统以求解为主的决策支持系统分析与求解兼顾的决策支持系统按社会领域划分经济、管理、教育、科技、医疗、军事等等按管理层次划分战略、控制、作业…………DSS的应用目前，DSS已得到广泛的应用,但仍然不成熟。成功的DSS具有的特点：大多带有问题分析功能，有些实质上是一类决策分析系统。有积累大量数据的信息系统，如ERP系统等大多面向比较专业和范围有限的决策问题，如计划安排，资源分配，评价选择。能够将非结构化、半结构化问题的系统转化为半结构化或结构化问题的系统。决策支持系统(DSS)与管理信息系统的关系DSS与MIS关系的主要观点①MIS是一个总概念，DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统。②DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统。③MIS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。④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。第二节决策支持系统的组成一、决策支持系统的系统结构

三角式结构

是由数据库、模型库等子系统与对话子系统成三角形分布的结构，也是DSS最基本的结构：对话管理子系统是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；对话管理子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建模型，运行模型库中的模型，运行结果通过对话子系统传送给用户或暂存数据库待用。对话子系统模型库子系统数据库子系统用户基于知识的DSS结构基于知识的DSS结构是一种以自然语言，问题处理，知识库等子系统为基本部件构成的系统结构。自然语言子系统问题处理子系统知识库子系统用户三库系统人机对话子系统模型库管理系统方法库管理系统数据库管理系统数据库模型库方法库用户二、人机对话子系统

⑴人机对话子系统的概念

是DSS中用户和计算机的接口，在操作者、模型库、数据库和方法库之间起着传送(包括转换)命令和数据的重要作用，其核心是人机界面。⑵从系统使用角度，对话接口的设计目标是：能使用户了解系统所能提供的数据、模型及方法的情况。

如：数据模式与范围，模型种类。数量、用途及运行要求等。

通过“如果……则……”(what…if…)方式提问。对请求输入有足够的检验与容错能力，给用户某些必须的提示帮助。通过运行模型使用户取得或选择某种分析结果或预测结果。在决策过程结束之后，能把反馈结果送入系统，对现有模型提出评价及修正意见。当需要的时候，可以按使用者要求的方式，很方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等。

⑶从系统维护的检验评价角度，对话接口的设计目标是：

能帮助维护人员了解系统运行的状况，分析存在的问题，找出改进的方法。

报告模型的使用情况(次数、结果、使用者的评价及改进要求)。利用统计分析工具，分析偏差的规律及趋势，为找出症结提供参考。临时性地、局部性地修改模型，运行模型，并将结果与实际情况对比，以助于发现问题。在模型与方法之间，安排不同的使用方式与组合方式，以便进行比较分析。⑷从系统维护的允许修改角度，对话接口的设计目标是：

能通过对话方式接受系统修改的要求。检查有关修改的要求，提醒维护人员纠正不一致的问题，补充遗漏细节，对可能出现的问题提出警告。根据要求，自动迅速地修改系统，这包括，在模型库中登记新模型，建立各种必要的联系，修改数据库等。三、数据库子系统

⑴数据库子系统存储、管理、提供与维护用于决策支持数据的DSS基本部件，是支撑模型库子系统及方法库子系统的基础。⑵数据库子系统的组成由数据库、数据析取模块、数据字典、数据库管理系统及数据查询模块等部件组成。

四、模型库子系统⑴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”。⑵应用模型获得的输出结果三种作用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。

⑶模型库子系统的组成模型库子系统由模型库和模型库管理系统和模型字典等部分组成。模型库用于存储决策模型，是模型库子系统的核心部件。

实际上模型库中主要存储的是能让各种决策问题共享或专门用于某特定决策问题的模型基本模块或单元模型，以及它们间的关系。使用DSS支持决策时，根据具体问题构造或生成决策支持模型，这些决策支持模型如有再用的可能性则也可存储于模型库。用单元模型构造的模型或决策支持模型可分为：模拟方法类、规划方法类、计量经济方法类、投入产出方法类等，其中每一类又可分为若干子类。

模型库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。模型按照经济内容可分类为：预测类模型，如产量预测模型、消费预测模型等。综合平衡模型，如生产计划模型、投入产出模型等。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。

模型库管理系统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。模型库子系统是在与DSS其他部件的交互过程中发挥作用的。a.与数据库子系统的交互可获得各种模型所需的数据，实现模型输入、输出和中间结果存取自动化；b.与方法库子系统的交互可实行目标搜索、灵敏度分析和仿真运行自动化等。c.与人机对话子系统之间的交互，模型的使用与维护实质上是用户通过人机对话子系统予以控制与操作的。五、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。

①方法库是存储方法模块的工具。

方法库内存储的方法程序一般有：排序算法、分类算法、最小生成树算法、最短路径算法、计划评审技术(PERT)、线性规划、整数规划、动态规划、各种统计算法、各种组合算法等。（图11.4）

按方法的存储方式，方法库可以被分为：层次结构型方法库、关系型方法库、语义网络模型结构方法库和含有人工智能技术的方法库等。②方法库管理系统它是方法库系统的核心部分，是方法库的控制机构。第三节智能决策支持系统

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。人工智能应用的主要分支专家系统(ExpertSystem，简称ES)人工神经网络(ArtificialNeualNetwork，简称ANN)。⑴专家系统：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。

⑵人工神经网络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。

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。二、智能决策支持系统的结构较完整与典型的DSS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)，与四库之间插人问题处理系统(PSS)而构成的四库系统结构

人机接口问题处理系统自然语言处理系统模型库管理系统数据库管理系统方法库管理系统知识库管理系统推理机模型库数据库方法库知识库用户⑴智能人机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。

⑵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。其工作流程如下图所示问题处理系统工作流人机接口自然语言处理系统问题分析器问题求解器四库系统非结构化问题：推理或知识推理结构化问题：模型选择或构造求解资源决策问题、决策目标、过程交互信息问题描述结果

⑶知识库子系统和推理机知识库子系统的组成可分为三部分：知识库管理系统知识维护和知识的获取知识库是知识库系统的核心推理机是指从已知事实推出新事实(结论)的过程。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)。推理原理如下：若事实M为真，且有一规则"TFMTHENN"存在，则N为真。

因此，如果事实"任务A是紧急订货"为真，且有一规则"IF任务i是紧急订货THEN任务i按优先安排计划"存在，则任务A就应优先安排计划。三、人工智能及其应用主要相关领域专家系统(ES)人工神经网络(ANN)机器学习(ML)智能代理(IA)数据挖掘与知识发现(DM,KDD)商务智能（BI)四、知识库知识库(KnowledgeBase)是知识工程中结构化，易操作，易利用，全面有组织的知识集群，是针对某一或某些领域问题求解的需要，采用某种或若干知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。这些知识片包括与领域相关的理论知识、事实数据，由专家经验得到的启发式知识，如某领域内有关的定义、定理和运算法则以及常识性知识等。（百度百科）知识库知识库是知识库子系统的核心知识库中存储的是那些既不能用数据表示，也不能用模型方法描述的专家知识和经验，也即是决策专家的决策知识和经验知识，同时也包括一些特定问题领域的专门知识。

知识库中的知识表示：是为描述世界所作的一组约定，是知识的符号化过程。对于同一知识，可有不同的知识表示形式，知识的表示形式直接影响推理方式，并在很大程度上决定着一个系统的能力和通用性，是知识库系统研究的一个重要课题。

知识库包含事实库和规则库两部分。例如：事实库中存放了“任务A是紧急订货”、“任务B是出口任务”那样的事实。规则库中存放着“IF任务i是紧急订货，and任务i是出口任务，THEN任务i按最优先安排计划”、“IF任务i是紧急订货，THEN任务i按优先安排计划”那样的规则。第四节群体决策支持系统一、群体决策支持系统(GDSS)的基本概念

群体决策支持系统是一种在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。群体决策支持系统(GDSS)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:⑴不受时间与空间的限制；⑵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；⑶决策者可克服消极的心理影响，无保留地发表自己的意见；⑷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；⑸可防止小集体主义及个性对决策结果的影响；⑹可提高决策群体成员对决策结果的满意程度和置信度；⑺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。二、群体决策支持系统的类型⑴决策室⑵局域决策网⑶虚拟会议⑷远程决策网三、群体