第9章决策支持与人工智能

第9章决策支持与人工智能本章学习目标：

定义决策支持系统，列举系统的特点及构成。定义专家系统，并描述系统的构成。定义神经网络和遗传算法，并列举它们所基于的概念以及解决的问题类型。计算机辅助决策的两种形式：决策支持：决策支持系统地理信息系统人工智能：专家系统神经网络遗传算法智能代理

关于决策1、决策问题的分类确定或不确定的决策问题程序化或非程序化的决策问题依决策的准则分类：规范模式和描述性模式确定或不确定的决策问题出项认知性质说明确定对每一方案的出项，完全确知，且每一方案只有一个出项风险每一方案有多重出项，且每一出项发生的概率为已知不确定每一方案有多重出项，但不知其发生的概率思考：哪些决策问题可由电脑完成？程序化与非程序化的问题

程序化的决策能预先设定一组规则或决策程序，反映在组织中人工作业程序之中。非程序化的决策没有预先设定的决策规则与作业程序，它可能是一次性的决策或决策问题太复杂以致规则无法形成。未来机遇工资非结构化结构化介于两者之间选择哪种工作图9-1结构化与非结构化决策的连续统一体依决策的准则分类规范式：告诉决策者应该如何做决策。

规范模式中选择方案的准则为寻取最大或最佳的效用或期望值。它假设决策者完全是理性的，会选取最佳方案。描述式：描述决策者实际上如何做决策。

描述模式提出“有限的理性”一说，其决策准则为“满意”，而非最佳。2、决策活动的进行过程搜集资料方案设计方案选择方案实施返回选择返回设计返回情报图9-2决策过程的四个阶段发现或识别问题、需求或机会，寻找、处理并检视有关资料依解题目标，找出变数间关系，通过关系解释环境，形成可行性方案。对方案利弊加以评价，评估每个方案的实施结果，并选择“最优”方案实施过程中要经常对其进行调整。

9.1决策支持系统计算机的应用信息支持决策的研究1971年Keen:提出“管理决策系统”（MDS）1978年Keen和ScottMorton提出“决策支持系统”（DSS）形成DSS新学科9.1.1决策支持系统的产生与发展

70年代，产生了许多较有代表性的DSS，例如：支持投资者对顾客证券管理日常决策的ProfolioManagementSystem用于产品推销、定价和广告决策的Brandaid用以支持企业短期规划的Projector适用于大型卡车生产企业生产计划决策的CapacityInformationSystem，等等两库系统三库系统四库系统集群系统数据库、模型库、方法库、知识库数据库、模型库、方法库数据库、模型库群体、分布、综合DSS结构的发展：DSS功能的发展：DSS专家系统＋智能决策支持系统IDSSDSS网络技术＋群体决策支持系统GDSS分布式决策支持系统DDSS各地的决策资源应用领域：军事、灾害预防、医疗等危机事件，高度分散、不断更新、需要来自不同数据源，不同领域的知识和专家在各种不同组织环境中配合工作。1、功能获取、组织、管理并及时提供与决策问题有关的组织内外部信息。收集并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。能存储和管理与决策问题有关的各种解模型。上述数据、模型与方法的修改、添加与连接等。能灵活地选择、配置和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形输出功能，能满足随机的数据查询要求。9.1.2决策支持系统的功能与定义实例说明：营销分析的DSS

亨氏公司的冷冻食品部门的决策支持系统支持三种工作：（1）撷取资料，帮助决策者回答“发生什么事”的问题。（2）市场分析，帮助使用者回答“为什么发生某事”的问题。由数个资料来源调取资料并作综合分析，找出其间关系。（如市场定价与市场占有率之间的关系）（3）模式，帮助决策者回答“若……就会发生……”之类的问题。实例说明：新员工福利计划分析

某一服务业大公司，采用DSS分析员工认股计划。此DSS回答下列问题：为支持员工认股计划，未来10年、20年、30年各需要多少股数。为了达成所需股数，需要有多少的成长率。副总裁将此想法告诉信息经理，信息经理就编写了一个40行的程序，预测员工认股计划未来30年的影响。他用计算机验证无误后，将此资料向董事会提交，通过了此认股计划。其他公司的董事对此很感兴趣，最后由财务长负责该系统，并陆续退出了数个类似的DSS。对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题。模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相结合。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适应性。支持但不是代替高层决策者制定决策。2、DSS的特征

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。3、决策支持系统的定义降低成本减少问题的复杂性提高灵活性知识处理能力加快速度判断信息增进理解直觉速度提高生产率经验信息技术的优势决策支持系统的优势决策者的优势表9.1决策者与决策支持系统的结合

某企业为确定生产规模和合适的库存量建立DSS：模型库存有生产计划、库存模拟模型等数据库存有历年销售量、资金流动情况、成本等决策者通过计算机终端屏幕进行操作：根据DSS提供最佳订货量和重新订货时间相应的生产成本、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、模拟而得到一个新方案。例：应用举例：使用决策支持系统控制燃料成本。保险公司利用决策支持系统分析公司遭受风险的金额。铁路公司利用决策支持系统制定轨道检测计划。

1顾客购买模式的动向人机交互界面2问题3选择模型4信息需求5模型结果6答案模型库系统优化模型目标搜索模型统计模型数据库系统内部信息外部信息个人信息

人机交互子系统模型库子系统数据库子系统图9.3DSS运行模型9.1.3决策支持系统的组成数据库模型库对话子系统方法库子系统模型库子系统用户数据库子系统方法库数据库模型库对话子系统数据库子系统模型库子系统用户方法库知识库方法库子系统知识库子系统四库结构数据库模型库对话子系统数据库子系统模型库子系统用户二库结构三库结构方法库子系统存储、管理、调度及维护DSS各部件要用到的通用算法、标准函数等方法。方法库基本数学方法统计方法优化方法预测方法计划方法金融方法各函种数初算等法插值算法拟合法外推法平滑法二分元析相法关回归分析法判别分析因子分析方差分析法求解分析判别分析

时间系列法因果分析法矩阵运算法计划评审法9.1.4决策支持系统的发展浏览器界面的DSS基于Web环境的分散的模型管理智能型DSS（IDSS）群体决策支持系统GDSS智能型决策支持系统

把决策专家选用模型的知识与经验存放在知识库里，依据他们用其知识与经验选用模型的推理思维设计人工智能程序作为推理机。在用户使用DSS支持决策时，系统通过模拟专家选用模型思维的推理机，从知识库中得到相应的知识，自动地试探着选用模型来解决问题。只有计算机系统感到无能为力时，或者用户要求干预时，才需要人的帮助。数据库模型库对话库数据管理模型管理对话管理用户推理机1推理机2知识管理知识库1知识库29.2地理信息系统地理信息系统（GIS）GeographicInformationSystem地理信息系统是专为使用空间信息而设计的决策支持系统。地理信息系统地理信息信息系统地理信息系统计算机技术GeographicInformationScience解决的问题：

位置：在某个地方有什么条件：符合条件的实体在哪里趋势：在某个地方发生的某个事件及其随时间变化过程模式：在某个地方的空间实体的分布模式模拟：某个地方如果具备某种条件会发生什么

GIS的应用GIS

安德鲁飓风带来损失的分析

《迈阿密先驱报》的记者绘制了一张地图，途中标明了“安德鲁”飓风风力最强的到达点，并描绘了飓风在内陆的行进路线，在行进过程中，飓风的冲击力不断减弱。接下来，记者们绘制了另一张地图，其中标出了受损的房屋每个圆点代表10户人家。用不同的颜色填涂圆点代表受损程度——蓝色代表10栋可修复的房屋，橙色代表10栋被彻底损坏的房屋。把两张地图重叠在一起的时候，可以很清楚的看到，飓风的强度与它所造成的损害并不吻合。最终，Dade县的建筑规范被修订得更为严格，建筑商们再盖房子时必须使用更多的钉子和安装更坚固的窗户和门。《迈阿密先驱报》由于它的调查工作而荣获了“普利策奖”。查塔努加的树木

在田纳西州东南部的城市查塔努加，人们非常看重树木所产生的自然美景和环境受益。该城建立了一个GIS对商业区内部及其周围6000棵树的位置进行了绘图。除这些基本信息之外，该GPS还记录了每棵树木的详细信息，包括它的种类、疤痕的尺寸、灌溉的情形及树干的直径。在设计保持树木健康状态的保养计划时，这些信息都是非常有用的。例如，树木的大小决定了树枝修剪时间的长短。一张精确的树木分布图有助于城市规划将来的植物种植。查塔努加不希望任何一个树种的树木超过10%，因为在这样一个小面积区内，一棵树木被害虫袭击或者染病后是很容易扩散的，并可能导致同种树木的全部灭绝。这套GIS系统在开发中的人工费用为7000美元，通过使用这套系统，可以更加准确地估计用于树木保养所必须的材料费和人工费用。快速生成选定区域的等高线视域分析：分析两点间是否可视视域分析：分析两点间的最大可视域地形剖面分析：分析两点间的最大、最小坡度及最大高程规划建设用地指标核算：容积率、建筑密度、绿地率等规划指标历史影像对比城市发展的日新月异

数学运算研究

统计学地理统计学认知科学计算机科学测量遥感摄影测量学制图学可视化符号学信息存储数据库模式识别计算几何计算机图形学人工智能旅游业航运市场资产管理产业/商业矿产开发设施维护公共信息查询公共管理考古学人文地理学社会科学健康护理规划流行病学环境科学地貌学土壤科学森林学地质学生态学水文学气象学地形测量环境测量社会、经济测量社区服务地理学9.3人工智能1、定义

让机器模仿人类的思维与行为的一门科学。2、应用财务：管理资产、投资股票市场医院：排班、分床位、诊断、治疗政府：国税军队：巡航导弹的导向信用卡公司：检测欺诈行为保险公司：调查欺诈性索赔案机场：机票定价石油勘探食品制造儿童保护

3、人工智能系统的主要类别专家系统：可通过对问题进行推理而得出相应结论，或者提出合适的建议。神经网络：通过“训练”学会识别模式和模糊逻辑。遗传算法：首先产生大量的解，然后选择其中一些最好解，利用选出的解来产生更好的解。智能代理：独立工作、执行特定的、重复的以及预先设置好的任务。9.4专家系统1、概念

专家系统是一个具有大量专门知识和经验的系统，它运用人工智能技术，根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断，模拟人类专家做决定的过程，解决需要专家决定的复杂问题。专家系统以知识为研究对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。

例：处理红绿灯问题规则现象或事实是否解释1绿灯亮了吗？通过十字路口转到规则22红灯亮了吗？转到规则4转到规则3应停车，不能通过3转到规则4通过十字路口停车转到规则55准备应付撞车通过十字路口只有黄灯亮时才会出现这种情况，将有两种选择到达十字路口前红灯很可能要亮吗？在进入十字路口前你能停车吗？是否有辆车正从某侧开过来除非十字路口没有车辆通过，否则可能相撞绿灯亮时是安全的，否则需要更多信息应停车，否则出现问题绿灯亮了吗（是/否）？否。红灯亮了吗（是/否）否。在到达十字路口前，红灯很可能要亮吗（是/否）？为什么？只有黄灯亮时才会出现这种情况，然后将有两种选择。在你到达十字路口前，红灯很可能要亮吗？否结论：通过十字路口1、十字路口中间有一辆发生事故的汽车。2、在十字路口你正向左转。3、在十字路口你正向右转。4、一位行人正从你的前方穿越。5、一条狗正从十字路口过。6、在十字路口附近玩耍的孩子们的一个球滚到了路上。7、你前方的汽车抛锚了。扩展规则：2、专家系统的特点（1）启发性：解决需要人类专家来解决的问题，能运用专家的知识和经验进行推理和判断。（2）透明性：能解释推理过程，回答用户对结论所提出的问题。（3）灵活性：通过知识获取机制，能不断地丰富、校正知识，从而更好地工作。3、专家系统的结构专家、开发人员用户知识获取与学习系统解释系统用户接口推理机知识库管理系统知识库数据库

（1）知识库

以某种知识表示形式存放专家系统所需的各种知识。（2）知识库管理系统

建立原始的知识库结构和初始数据，组织知识库中的内容，并对知识库进行例行维护。

（3）推理机

对专家系统推理过程进行控制的程序。

（4）数据库

又叫工作区间，其中包含专家系统运行过程中的各种数据。一般来说，数据库中存放着系统当前所处理对象的一些事实和系统当前的状态数据。（5）知识获取与学习系统用于维护更新知识库的程序部分。专家系统自身通过推理过程在与用户的交互过程中发现并学习新的知识，然后通过知识库管理系统更新知识库。同时，专家和系统开发人员也通过这个系统增加、删除或修改知识库的内容。（6）解释系统回答用户有关推理过程方面的问题，向用户解释说明专家系统的推理过程、推理中所使用的知识、所得结论的缘由、条件和结论之间的因果关系等。解释的内容通过用户接口输出。（7）用户接口专家系统与用户交互的界面，是系统中完成系统与用户对话的程序部分。

9.5神经网络

1、概念神经网络是在研究生物神经系统的启示下发展起来的一种信息处理方法。它不需要构建任何数学模型，只靠过去的经验来学习，可以处理模糊的、线性的、含有噪声的数据，可用于评价、预测、分类、模式识别、过程控制等各种数据处理场合。2、神经网络的应用分类：根据个人信息对人进行分类

银行根据顾客的历史数据对其进行划分，来决定是否提供更令人满意的服务。企业利用神经网络分类软件对供应商和批发商进行分类，找出最好的供应商。识别：识别欺诈行为、识别犯罪模式信用卡公司确定哪些顾客可能违约或无力还债。超市识别重要顾客。识别警察的营私舞弊行为。预测：金融市场的机遇3、神经网络的结构

BP网络：输入层、隐含层以及输出层。输入层中间层输出层x1x2x3x4y1y2输入层与输出层之间通过强度不同的权重与中间层连接。例：识别信用卡欺诈信用卡持有者的年龄、收入和职业信用卡显示的大额购买数量大额购买的次数大额购买的交易地点良好的交易可能是欺诈性的交易例：神经网络在现金流量因素分析中应用公司现金流量总值经营活动现金流量投资活动现金流量筹资活动现金流量非经常性项目活动现金流量输出结果12.563.872.452.911.87充足22.782.941.871.922.80充足32.121.873.492.122.33充足40.310.410.280.580.73不足50.430.290.190.410.58？表9.2五家企业的现金流量数据将上述数据按“数据/最大值”公式进行标准化得到下表公司现金流量总值经营活动现金流量投资活动现金流量筹资活动现金流量非经常性项目活动现金流量输出结果10.92086310.70200610.667857充足210.759690.5358170.6597941充足30.762590.48320410.7285220.832143充足40.1115110.1059430.0802290.1993130.260714不足50.1546760.0749350.0544410.1408930.207143？

9.6遗传算法1、概念遗传算法通过模仿进化过程中适者生存规律从而产生一个问题逐步改进的解决方案。遗传算法是一种优化系统：它能发现产出最优输出的输入组合。案例：

考虑一个新住宅区的开发。假定某人购买了一大块土地，打算建造5000套住房来销售。住宅区布局设计是一项令人畏惧的任务。对于线路的布局有一系列的限制但是简单的算法还不能帮助你找到正确的解决方法。许多开发商在解决此类问题时使用了遗传算法。一旦输入了必要的信息，遗传算法就能够生成解决方案。当生成一个较好的解决方案时，它会尝试改变这个解决方案，从而得出更好的解决方案。最后，在具体指明限定条件和运行规则的前提下，遗传算法尝试了所有可能的解决方案并推荐最好的一个。2、遗传算法的流程编码和初始群体生成群体中个体适应度的检测评估选择交叉变异编码：搜索空间中的参数转换成空间的染色体。选择：考虑较好的结果。交叉：因希望产生一个更好的结果而将几个好的结果搭配在一起。变异：试着随机组合并评估其结果的成功与失败。例：某计算机公司的经营策略优化

某计算机公司追求的目标是高利润，在选择适当的经营策略时，一种可能的策略要求对以下