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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,第一节 决策支持系统的概念,本节内容：一、决策支持系统的产生与发展 二、决策支持系统的功能与定义 三、决策支持系统的分类,一、决策支持系统的产生-1,70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 Profolio Management System 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 Capacity Information System，等等,一、决策支持系统的产生-2,两库系统,DSS 组成的发展：,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,一、决策支持系统的发展,用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析和预测，得出综合信息与预测信息具有方便的人机对话和图象输出功能 能满足随机的数据查询要求 回答“What if”之类的问题提供良好的数据通信功能 保证及时收集所需数据并将加工结果传给使用者具有能忍受的加工速度与响应时间 不影响使用者的情绪,二、决策支持系统的功能,DSS 的定义建立在基本特征与结构特征之上：1.对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题2.模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相结合3.易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用4.强调对环境及用户决策方法改变的灵活性适应性5.支持但不是代替高层决策者制定决策,二、决策支持系统的定义-1,根据 DSS 应具备的功能及特征根据多位专家学者的意见DSS 的定义可综合为：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。,二、决策支持系统的定义-2,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或者以新的参数进行模拟而得到一个新方案,二、决策支持系统的定义-3,DSS 都针对某类决策问题，大体有三大类：分析为主、以求解为主、兼有分析和求解 分析类既为把握决策问题又为决策前期工作 能为决策方案的设计和抉择提供依据 例如，财务分析系统和市场行情分析系统 求解类为决策者提供决策过程和方案抉择支持 例如，同类资源下多品种生产计划优化系统 新产品研发方案评选系统,三、决策支持系统的分类,第二节 决策支持系统的组成,本节内容：一、决策支持系统的结构 二、人机对话子系统 三、数据库子系统 四、模型库子系统 五、方法库子系统,不同功能和特色的 DSS，系统结构亦不同 一般认为 DSS 的结构有：两库结构和基于知识的结构等两种基本形式 实际中的 DSS由这两种结构分解或增加某些部件的演变而来,一、决策支持系统的系统结构-1,两种基本结构演变出的 DSS都表现为多库结构 在两库结构基础上加入方法库：就构成了三库结构的决策支持系统再与基于知识的 DSS 结构相结合：就构成了四库结构的智能决策支持系统对各种 DSS:对话子系统的位置及与用户之间的关系 总体上是一致的,一、决策支持系统的系统结构-2,二、人机对话子系统-1,实际中，DSS 由不了解系统内部的人使用因此用户接口对系统的成败有举足轻重的影响DSS 维护人员也需要方便的工作环境 可以说：人机对话子系统是 DSS 的一个窗口它的好坏标志着 DSS 的实用水平,二、人机对话子系统-2,数据库子系统是 DSS 的基本部件 是支撑模型库子系统及方法库子系统的基础 近年热门起来的数据仓库（Data Warehouse）有被逐步引入 DSS 的趋势 尤其是一些大型的分析类 DSS 开始建立在数据仓库的基础上,三、数据库子系统,模型是以某种形式反映客观事物本质属性 揭示其运动规律的描述 决策求解首先要表达问题的内外特征与变化规律 DSS 的模型库子系统在不同的条件下 通过模型来实现对问题的动态描述 以便探索或选择令人满意的解 DSS 用户依靠模型库中的模型进行决策 因此认为 DSS是由“模型驱动的”,四、模型库子系统-1,方法库子系统存储、管理、调用及维护 DSS 各部件要用到的各种方法 如，通用算法、标准函数等 方法库中的方法一般用程序方式存储 DSS 从数据库选择数据，从方法库选择算法 然后将数据和算法结合起来进行计算 并以直观清晰的呈现方式输出结果 供决策者使用,五、方法库子系统-1,方法库方法集合举例,五、方法库子系统-2,第三节 智能决策支持系统,本节内容：一、智能决策支持系统的基本概念 二、智能决策支持系统的结构 三、人工神经网络在分析与决策中的应用,DSS,结合专家知识和 DSS 模型分析的优点形成智能 DSS（IDSS）提高支持非结构化决策能力,一、智能DSS的基本概念-1,专家系统是一种知识系统 利用专家知识及知识推理等来理解与求解问题 将 ES 和传统 DSS 结合而形成的 IDSS：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 IDSS 在用户决策问题的输入、决策问题的描述、决策过程的推理，问题解的求取与输出等方面 都有了显著的改进,一、智能DSS的基本概念-2,人工神经元网络采用物理器件或计算机 模拟生物体中神经网络的某些结构与功能 ANN 属于基于案例学习的模型 吸取了生物神经网络的部分优点 ANN 由许多简单处理单元互连而成 局部神经元损坏后不影响全局的活动 ANN 具有良好的自组织、自学习和自适应能力 特别适用于处理复杂问题或开放系统 能弥补专家系统的不足,一、智能DSS的基本概念-3,典型的结构为四库结构,二、智能DSS的结构-1,IDSS 具有人工智能的行为向人类靠拢了一大步使不熟悉机器的人也能方便地使用 DSS,IDSS：更好地理解人 能积累已有知识 能获得新知识 提高分析和求解能力,增设：自然语言处理系统 知识库 推理机 问题处理系统,二、智能DSS的结构-2,语法、语义结构分析,二、智能DSS的结构 智能人机接口,问题处理系统工作流程,二、智能DSS的结构 问题处理系统,二、智能DSS的结构 知识库子系统1,知识库子系统：获取、解释、表示、推理及管理与维护知识 知识：有关规则、因果关系及经验等,存储知识首先要表示知识知识的表示是知识的符号化过程常见的知识表示形式有：逻辑表示法 语义网络表示法 产生式规则表示法 框架表示法 过程表示法,二、智能DSS的结构 知识库子系统2,推理是指从已知事实推出新事实的过程推理一般由三部分组成：大前提、小前提、结论例：大前提 拖债达3级及以上的客户信用低 小前提 该客户拖债达4级 结论 该客户信用低例：大前提 与信用低的客户做交易要谨慎 小前提 该客户信用低 结论 与该客户做交易要谨慎,二、智能DSS的结构 推理机1,根据推理方向的不同，可以分出三种推理：正向推理、反向推理、正反向混合推理例：从某城市到一个无直达航班的城市 为确定坐哪些航班转达，即是简单的推理问题例：若事实M为真，且有规则IF M THEN N，则N为真 因此，若事实任务A是紧急订货为真，且有规则 IF任务I是紧急订货THEN任务I按优先安排计划 则任务A就应优先安排计划,二、智能DSS的结构 推理机2,三、ANN在分析与决策中的应用-1,人工神经元网络基本原理,ANN 可看作黑箱 通过案例学习 能具备求解同类问题的本领 尤其是那些机理模糊或处理频繁的问题 例如：图像、语音和文字的识别 事物的分析、评估和预测 半结构化和非结构化问题的方案搜索和选择,三、ANN在分析与决策中的应用-2,在产品评价和选择方面：利用学习了股票涨落走势因果对应关系的 ANN 能得到该证券今后走势的评价输出 在一批股票中，用 ANN 做扫描式的分析和评价 发现有看好迹象和走坏征兆的股票 在客户关系管理和交易服务方面：根据客户基本信息和交易信息，能：得出客户优质度、划分客户、找出优质客户识别风险和客户流失征兆 为风险防范措施的确定提供依据,三、ANN在分析与决策中的应用-3,第四节 群体决策支持系统,本节内容：一、群体决策支持系统的基本概念 二、群体决策支持系统的类型 三、群体决策支持系统的组成,前几章所述的 DSS 是面向个人的 实际上组织的决策大都是由领导群体作出的垮区域活动难使多人坐在一起决策 传统的群体决策方法已难以实现 要求在广泛空间内和不固定时刻作群体决策,一、群体DSS的基本概念-1,GDSS 是一类信息系统在 DSS 基础上利用计算机网络与通信技术让多个决策者为了一个共同的目标通过某种规程相互协作探寻半结构化或非结构化决策问题解决方案 GDSS 涉及面很广要面对不同风格与偏好的决策者要综合决策科学、计算机网络、数据库技术、运筹学、心理学及行为科学等多种学科实用系统研究与开发的难度非常大,一、群体DSS的基本概念-2,一、群体DSS的基本概念-3,GDSS有以下一些特点：1不受时间与空间的限制2让决策者便捷地交流与共享信息，减少片面性3使决策者克服消极心理，无保留地发表意见4能集思广益激发思路，使问题方案尽可能完美5可防止小集体主义及个性对决策结果的影响6提高决策者对决策结果的满意程度和置信度7群体越大效果越显著,一、群体DSS的基本概念-4,根据环境、人员空间分布、决策周期长短等因素GDSS 大致可以四种类型：,决策室（同时同地）,局域决策网（同地异时）,虚拟会议（异地同时）,远程决策网（异地异时）,二、群体DSS的类型,综合局域网和虚拟会议的优点,三、群体DSS的组成-1,GDSS 按一个预定的规程以会议方式运行 由一个主持人及多个决策者参加 围绕一个称为“主题”的决策问题 按照某种规程展开 主持人员控制决策活动的进程 参会者利用三库资源和私有 DSS 分析问题 进行子问题的决策，发表各自的意见,三、群体DSS的组成-2,第十一章 决策支持系统 小结,人机优势互补、决策者主导交互式求解低结构化问题构成演变、性能拓展,基本结构分解组合派生装配模型、选择算法、提取数据,与人工智能结合增设知识库等智能构件依靠知识、推理、学习来求解,多位决策者交互协作求解克服时间空间局限,
