决策支持系统的层次模型.ppt
,第八章 决策支持系统的层次模型,目录,8.2 层次模型概述,8.4 任务层的设计与实施,8.3 应用层的设计与实施,8.1 面向问题求解的决策支持系统,8.5 功能层的设计与实施,8.1 面向问题求解的决策支持系统,面向问题求解的提出,什么是面向问题求解,面向问题求解的工作原理,8.1.1 面向问题求解的提出前面章节是从软件的角度来介绍DSS的，包括DSS的基本概念和框架。但是用户真正关心的是如何解决半结构化和非结构化问题。这个问题的核心是DSS在帮助用户实现问题求解的过程中究竟应该发挥什么样的作用。因此提出从用户求解问题的需要角度，进行DSS的研究。,8.1.2 什么是问题求解？决策这个词在DSS中就已经暗含了问题求解的意思，决策与问题的求解应该是携手共进的在作决策时，人们也就是在对问题进行求解；另一方面，在对问题求解的过程中，人们每一步都在作决策。问题求解过程是一个开始于对存在问题的认识的循环反复的过程。人们通过收集信息和知识认识事物，最后选择一个行动方案来解决问题。,8.1.3 面向问题求解的工作原理,在面向问题求解的决策支持系统中，DSS不仅是能给用户提供被动支持的资源，而且还是在问题求解中的积极参与者，DSS和它的用户不仅交互工作，而且很好地进行“合作”。,用户和计算机处于“携手共进”的关系中。任何一方的工作都会影响到另一方，同时也会受另一方影响。,8.2 层次模型概述,8.2.1 层次模型的基本结构,8.2.2 应用层的概念,8.2.3 任务层的概念,8.2.4 功能层的概念,8.2.5 物理层的概念,8.2.1 层次模型的基本结构,通用系统理论（GST）通用系统理论（General System Theory）是由Bertalanffy等人于1968年创立并由Mesarovic和Takahara等人发展起来的理论。GST的观点是任何复杂的系统均可以视为一个多层模型系统。多层模型通常可分为三层：优化层、适应层和自组织层。常用的GST有三类：输入/输出系统模型、目标搜索系统模型和层次系统模型。任何复杂的系统都可由这三类模型来描述,8.2.1 层次模型的基本结构,应用层,任务层,功能层,物理层,-,应用的功能定义,应用的结构定义,任务层的实现,硬件和软件环境,图8.1 层次模型结构,层次模型法就是基于通用系统理论的多层次模型集成方法。层次模型法提出的层次模型，将DSS分为4个层次：应用层、任务层、功能层、物理层。,控制论方法,任务框架法,DSS描述语言法,模型集成法,8.2.2 应用层的概念,层次模型的最高层应用层表示问题求解活动在决策支持系统上的语义描述，也就是说，应用层需要描述系统所处的外部环境、系统所要表达的问题、以及系统和用户是怎样来解决问题的。因此，DSS的任何问题求解活动都应该有应用层的描述。应用层为特定DSS提供了一种模型。应用层的表示：应用层，,自组织层,适应层,优化,处理,决策者,图8.2 目标搜索系统,面向问题求解的DSS问题的一个基本假设是DSS与用户相互作用，共同解决用户提出的问题。层次模型法引入了控制论方法，目的是为了确认系统与它的用户建立通用系统理论中的多目标搜索系统。,8.2.2 应用层的概念,一、环境,环境因素,组织环境和组织文化,组织目标,组织结构和关系信息流,组织中的信息技术,可利用的资源,开发的最高级管理支持,二、用户用户特性,关于任务的知识,问题表述的能力,对问题的期望,问题价值系统,信息技术的知识,对问题的激励,三、问题的详述和问题的结构,一个问题的表述包括问题的目标、过程以及不确定性等特点。过程表明的是对象目标之间的偶然关系，该对象目标可被看作通常意义上的对象“模型”。不确定反映了对象问题并不是完全结构化的。用户能在任何时候改变问题的目标或结构，作为一种自组织的行为。对于问题求解策略，控制论方法采用“满意决策”的原则。,8.2.3 任务层概念,任务层表示应用层描述在计算机中实现。它与应用层中的以及部分的关系特别密切。任务层可表述为：任务层，任务结构：详细说明构成任务的构成成分和它们间的内部关系任务控制过程：是指既建立任务结构也建立任务操作,8.2.3 任务层概念,应用层在计算机实现的方法有许多，层次模型法提出了标准任务构架的实现方法。该构架由三个层次组成：问题推理层 适应层 自组织层构架中的任务单元又由下面四个子模型组成：数据模型 问题表达模型 推理机模型 适应性模型,8.2.3 功能层概念,功能层表示任务层实现的支持结构，由特定的功能软件组成。功能层可以描述为：功能层，功能软件部件：功能层是建立在模型集成方法基础上的。这种方法认为一个复杂的模型应该被建成由许多简单子模型组成的复合模型。它的实现通常需要用到标准任务构架法，因为任务就是一个子模型的复合模型。功能层的操作系统：功能软件部件彼此之间紧密联结，共同执行DSS的各种功能。它们之间也就自然需要一种合作和协调。这种控制在功能层上称之为操作系统。,8.2.3 物理层概念,物理层表示DSS的计算机应用技术，论述计算机技术是如何支持功能层实现的，特别是阐述系统的硬件和基本软件。任何DSS具有物理层描述，这种描述必须详细说明DSS物理层可表示为：物理层，,8.3 应用层的设计与实施,面向问题求解的决策支持系统的基本思想不仅把决策支持系统看成是为用户提供“被动”的支持资源，而且是在问题求解过程中的积极参与者。用户与计算机机处于一个反馈（持续反馈）关系中，为了及时概括出对问题状况的评价，人与计算机携手并行，即没有一方可以在不影响另一方的同时又不受另一方影响的情况下工作。在这样一个共生关系中，用户具有目标搜寻（或控制）的功能，而计算机则作为过程而运行，即执行算法及数据函数。,8.3.1 通用决策问题及决策准则,通用目标搜寻问题（GSP）,通用目标搜寻问题（Goal-seeking Problem）是在通用系统理论基础上发展起来的。GSP环境由一系列集合给出：M可选决策集合U影响决策结果的不确定性集合Y结果集合V评价集合,通用目标搜寻问题（GSP）,上述集合可以是笛卡儿乘积，这说明他们是含变量的向量。在给定的范围内，GSP可以由下面的三种关系定义：P：MUY 概念集合G：MYU V 评估映射C：U(M)约束关系其中代表笛卡儿积；而(M)代表集合M的超集；P表示一个决策模型，决策者运用它能够得出合理的决策结果；G是用于比较可选决策的尺度；而C是指活动领域内的约束条件，它取决于预期的不确定集U。,通用目标搜寻问题（GSP）,不确定集：一种是结构不确定集（Structural Uncertainty）：是指各种可选的关系类型一种是参数不确定集（Parametric Uncertainty）：是指关系种类中特定关系的确定。不确定集是一个笛卡儿积：UUsUp，Us是结构不确定集，Up是参数不确定集。结构不确定值是决策者在决策过程中改变所应用的决策模型，比如从线性到非线性，从数值型到符号型，或者改变GSP中的其他关系。参数不确定值指的是通过选择相应的参数，从既定的类别中挑选出特定的模型。,8.3.2 问题定位方法和系统开发评估,生命 周期法,结构化 方法,原型 方法,面向对象方法,软系统方法论,系统规划阶段系统分析阶段系统设计阶段系统实施阶段系统运行与维护阶段,结构化分析结构化设计结构化程序设计,1.确定用户的基本需求2.构造初始原型3.运行、评价、修改原型4、形成最终的管理信息系统,封装性继承性多态性,软系统方法论,概念：软系统方法论（SSM，Soft Systems Methodology）是一项运用系统思考解决非系统问题的定性研究技术。它主要用以解决那些包含有大量社会的、政治的以及人为因素的问题。SSM将系统思考运用于人类社会真实的实践活动，与此同时，它亦认识到人类的社会组织是一个复杂的系统。因此，可以说，SSM是一个非常有效的办法，来探寻复杂的人类社会，解决其自身所面临的各种凌乱的“非技术”问题。应用领域：任何复杂的、组织化的情境和问题，并包含有大量的社会、政治以及人为活动因素。特点：较之解决问题的技术，SSM更关注解决问题的方法。相对于社会化的凌乱问题，SSM所用的解决工具较为严谨、有效。方法独特。SSM要求应用者必须采取综合一般手段。有可能过早地将问题范围缩小。,8.3.2 问题定位方法和系统开发评估,判定策略第一种策略是简单地向人们询问他们的需求。第二种策略是选取特征和目的上与目标系统相似的现存系统，从它引出问题的需求。第三种策略包括从现在使用系统的特征中归纳合成出的各种问题需求。第四种策略包括通过实验来发现的需求信息项。选择最为合适的策略的方法：根据应用每一种策略得出的问题需求集合中所包含的不确定值的数目来决定选择哪一种策略最合适。不确定性是指通常环境下信息的不完备性。,8.3.3 问题需求的判定策略,判定策略根据不确定值数目来选择一种合适的问题需求策略的方法可以分为5步：明确现行系统因素、信息技术系统因素、用户、与系统开发相联系的设计者的特性，看他们是否能够影响问题需求决定中的不确定性。评估这些因素的三种不确定性影响评估问题需求决定过程中不确定性在整个需求不确定性睥影响。选择一种基本的问题需求决定策略。选择一套实现主要需求决定策略的特定方法。,8.3.3 问题需求的判定策略,8.3.3 问题需求的判定策略,第一种策略：简单地向人们询问他们的需求。,第二种策略：选取特征和目的上与目标系统相似的现存系统，从它引出问题的需求。,第三种策略：包括从现在使用系统的特征中归纳合成出的各种问题需求。,第四种策略：包括通过实验来发现的需求信息项。,8.3.3 问题需求的判定策略,根据不确定性确定选用哪种问题决定策略,低,低到适中,适中到高,高,问题需求规范的目标(1)定义和阐述需要求解的问题或其范围(2)识别面向问题求解的DSS中所期望的精确程度和类型(3)估计最终DSS使用中存在的潜在领导权需求(4)估计对DSS使用的用户群的培训需求。(5)决定面向问题求解的DSS支持过程必须响应的典型计划水平和时域。(6)决定哪一种特定的问题求解过程显得最好，以及最好地支持这一过程的说明和解决算法。(7)决定在所要考虑的决策情况和运行环境的相关条件下，面向问题求解的DSS最合适扮演角色。(8)评估影响使用面向问题求解的DSS政策可接受性以及习惯约束(9)估计由面向问题求解的DSS带来的有效性改进或效益提高的期望值(10)评估在面向问题求解的DSS开发过程中以及开发完成后，用户群能够或将可能要求变化的程度。,3.8.4 问题需求规范的识别,一、问题阐述步骤：(1)对每一个子问题，将导出一个或多个相关系统来描述预期的转换(2)多个相关系统服务于规定问题阐述的两个重要需求;一个是更进一步深刻理解需求推动一个则是关于问题求解的创造性规定(3)由于问题和将被开发的DSS是明显面向目标的，可以通过与实际约束相比较，用一个面向目标的多层次来整理多个相关系统的可行性。(4)最后从有关对开发的有限资源的约束因素出发,8.3.4 问题需求规范的识别,二、问题分析 对问题分析而言，目的在于分析对应DGSP的系统，使得系统开发者能正式描述DSS所能够提供的支持。输出是DGSP上的陈述以及来自上阶段的调查报告。上体的说，输出包括一个正式的目标搜寻问题，它由以下几方面进行描述：一个输入输出系统，它表示通过使用DGSP来识别的输入和输出变量，以及通过使用一个结构化工具诸如一个数据流图，来表示输入输出变量间的转换关系。把决策过程正式描述成为一个目标搜索系统（GSS）。,8.3.4 问题需求规范的识别,问题分析三个阶段 第一子阶段：DGSP被用来识别相应系统。第二子阶段：细化输入输出系统，以此来澄清输入和输出变量之间的关系。这一阶段通过使用结构化分析工具：事物处理图（TPD）数据流图实体关系图（ERD）和数据字典（DD）第三子阶段：从基于DGSP的输入和输出系统中选择理想输出变量业形成一套目标。,8.3.4 问题需求规范的识别,系统需求判定系统需求判定阶段包括数学的说明、行为的说明以及问题求解的DSS相关算法和过程的说明，还有实施这些所需要的计算机硬件和软件的支持。这个阶段包括目标：搜寻与特定的设计和实施方法有关的文献资料以及专家意见，这些资料和意见应该是对于需求规范最有可能做出回答。决定特定的行为环境和操作环境，使面向问题求解的DSS和处理过程能在其中运行。决定特定硬件和软件的实现需求。识别对运行DSS的特定信息输入需求。确定将从由设计过程导出的系统和过程中获得的特定输出类型和输出解释。确定数据库的需求、算法需求、用户接口需求、知识库需求以及评价需求的概念规范。,系统需求判定,8.4.1 任务层设计的多层系统描述,顶层任务是识别（或选择）P，G，C的关系。如果Us不是唯一集，顶层将定义结构不确定集。我们把这层称为自组织层。第二层定义了参数不确定集。这一层的任务是识别U U（UsUp）或者uU,以便在决策选择的过程中运用。我们把这层称为适应层。底层是运用自组织层中所选定的关系和适应层中的参数不确定集来进行决策选择。我们把这层称为问题求解层。,分层目标搜索系统,8.4.2 人机关系模式,该模式中，人的作用在于选择结构不确定性集合Us中的可选元素，并且评价在主观条件下的相应解决办法，这与先前问题说明书的问题求解方法中的若干方面并不相同。结构型不确定集，也就是的选择分配给人来完成，而适应层以及问题求解层则被分配给DSS算法完成（如图8.8所示）,(1)模式1,8.4.2 人机关系模式,在这一模式中，人的任务在于确定结构不确定集，而启发式算法的任务则由适应层完成。在这一种模式中，上两层的任务被分担：自组织层的主要任务是由人（有计算机适当的支持）承担的，而在适应层中，计算机在人的支持下承担主要的责任。（如图8.9所示）。,(2)模式2,8.4.2 人机关系模式,在这一种模式中，对应着这样一种问题情形：在相应的层次中，特别是在问题求解层和适应层中，虽然使用了给定算法，也找不到解决办法。这可能要归因于层次中所使用的算法，或者归因于问题求解的时间范围。在这些情况的任一情形下，如果不能及时求得解决方法，那么，人的作用就要延伸，以改变适应层和问题求解的算法。,(3)模式3,8.4.2 人机关系模式,在上述所有的情况中，整个流程都是假设为从人流向DSS，也就是说，由人详细指定条件或限制条件，根据这些条件或限制，在选择过程中，DSS在提出若干可选方法以供人们参考等方面发挥了积极作用。在这种模式中，层次结构存在一个向上的反馈流。可选条件不仅可以自上而下得以确定，而且也受到自下而上的信息的影响。,(4)模式4,8.4.3 任务层的详细设计,图8.12是任务层框架图，显示了控制论方法表示的形式。在这一层次上，GSP被分解成为一组子模型，并为子模型准备了必需的数据库，而且还设计（或选择）了一个合适的推理机。应用层中的问题求解活动有三种形式：逻辑式，启发式和主观的活动。其中，主观的活动由用户执行，它的基础部分被表达为满意决策原理。任务层的本质结构是这些控制论问题求解活动在子模型上的计算机表示。,任务框架,8.4.5 采用菜单系统的任务操作,任务层的操作由菜单系统完成。菜单系统作为计算机解决问题的实用方法，为了问题求解而设计。菜单系统描述如何运用或操纵用户界面的信息和技巧。菜单系统由菜单模型组成。菜单模型实际上是一个程序，他为用户提供灵活执行某一任务的能力。而且，菜单模型程序可以被动态修改，其操作也是如此。,一、菜单系统模型,一、菜单系统模型,菜单系统有两种类型：第一种是在系统开发阶段支持用户。当最终用户在开发某个系统时，开发过程中一定会进行许多尝试，也会出现各种错误。因此应该有能在这种过程中对他给予帮助的工具。第二种是在问题求解阶段帮助最终用户使用某一个开发好了的系统。,二、菜单描述语言,对任务的操作来说，下列功能是必不可少的：(1)子模型的修改或改变(2)子模型的联系结构的修改(3)数据的修改(4)子模型的局部执行和整体执行(5)子模型的条件执行(6)子模型的重复执行(7)任务的存盘和加载,二、菜单描述语言,：=.（）（）：=|：=退出菜单|保存菜单|显示|加载任务|转向|重复：=：=while|on：=时间|变量（，）：=|：=.mn：=.m|.s：=|：=|，是一串以小写字母开头的字母串是二进制运算符，如，=等。表示用于子模型中变量的名臣，其句法规则与一样。表示将被存盘或者加载任务之名称，其句法规则与也一样。,二、菜单描述语言,图8.15 菜单系统的一个例子,“退出菜单”命令意味着当前目录被其父目录取代。本书中的菜单系统以树形构建。“保存菜单”命令意味着按照参数部分指定的名称将当前菜单存盘。“显示”命令意味着打开根据条件而被参数部分指定的子菜单或数据模型。“保存任务”命令意味着着按照参数部分指定的名称保存当前任务，“加载任务”命令与保存任务操作相反。“转向”命令指示在条件部分所述条件满足的情况下执行参数部分指定的子模型。“重复”命令意味着当条件部分所述条件满足时重复执行某些操作。,二、菜单描述语言,图8.16 一个简单的TEF,开始,执行m1,var(m1,v1)var(m2,v2),结束,执行m2,左图可以用下列菜单语言来描述：a.gom1b.Repeat while var(m1,v1)var(m2,v2)m2c.goa,b,首先执行子模型m1，如果m1的变量v1的值大于m2的变量v2的值，则执行操作终止。否则，子模型M2将被重复执行。,8.5 功能层的实际和实施,8.5.1 DSS生成器的通用模型,用户,对话系统,模型空间,OS,DMS,MMS,图8.17 DSS生成器的功能结构,由于一个专门的DSS是一个交互系统，DSS生成器应该有一个良好的用户接口，也就是一个对话系统（DiaS）。用户可以通过对话系统发出指令并接收反馈。由于一个专门的DSS研究的是基于模型的问题，DSS生成器应该与MB（模型库）和MMS（模型管理系统）相联系。一个模型库（MB）存储着与各种不同问题相关联的模型以及对这些模型的求解（如LP等）。这四个部件彼此之间紧密联系，共同执行专门的DSS功能。所以，自然需要对它们进行协调安排。这个安排在图8.17中由OS表示。,模型分为自动机模块和模型空间两部分，他们分别与图灵机的核心以及类型相对应。上面所说的“DSS”函数在模型空间编码，自动机模块解释编码，并产生相应的自动控制行为。,自动机模块,模型空间,模型,3,模型平台,连接结构描述器,模型空间管理器,模型平台由单元组成，每一个原子语句存储于平台的单元中，模型空间中的子模型可以看为输入和输出系统，则他们的连接由他们输入输出间的联系实现。,连接结构描述掌握联系信息。当一组子模型的关联结构建立后，我们就说该组是组织好的。,模型空间管理器解释连接结构描述器，并在自动机模块处理模型平台时组织全组的行为，模型空间管理器通过关联描述为组织好的结构提供虚拟映像，好像是一个真实的组织的模型。这种关联描述由用户提供。,模型空间的结构,自动机模块包括原子语句的解释器（处理器）、连个管理部件（操作控制和管理控制）以及根据用户请求处理模型空间并给出对用户请求的响应。多层结构、处理器（解释器），操作控制和管理控制从系统理论的复杂系统层次规则来看更为清楚，这就是图8.19的概念解释。,Petri网是对离散并行系统的数学表示。Petri网是20世纪60年代由卡尔A佩特里发明的，适合于描述异步的、并发的计算机系统模型。Petri网既有严格的数学表述方式，也有直观的图形表达方式，既有丰富的系统描述手段和系统行为分析技术，又为计算机科学提供坚实的概念基础。,自动机调节模块处理的Petri网,Prolog（Programming in Logic的缩写）是一种逻辑编程语言。它建立在逻辑学的理论基础之上，最初被运用于自然语言等研究领域。现已广泛的应用在人工智能的研究中，可以用来建造专家系统、自然语言理解、智能知识库等。同时对一些通常的应用程序的编写也很有帮助，能够比其他的语言更快速地开发程序，因为它的编程方法更象是使用逻辑的语言来描述程序。,Prolog语言实现,
