决策支持系统在电子政务.ppt

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1、第十章决策支持系统在电子政务中的应用,一、决策支持系统及其发展二、智能信息系统与智能化决策系统三、电子政务决策支持系统本章问题,一、决策支持系统及其发展,（一）决策支持系统的发展 1、决策支持系统(DSS)是 70年代提出的，是在管理信息系统(MIS)基础上发展起来的。MIS是利用数据库技术实现各级管理者的管理业务，在计算机上进行各种事务处理工作。DSS则是要为各级管理者提供辅助决策的能力。2、1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构，即：（1）对话部件；（2）数据部件(数据库DB和数据库管理系统DBMS)；（3）模型部件(模型库MB和模型库管理系统MBMS)。该结构明确了DSS

2、的组成，也间接地反映了DSS的关键技术，即模型库管理系统、部件接口、系统综合集成。它为DSS的发展起到了很大的推动作用。3、1981年Bonczak等提出了DSS三系统结构，即语言系统(LS)、问题处理系统(PPS)、知识系统(KS)。,返回下一页,决策支持系统主要是以模型库系统为主体，通过定量分析进行辅助决策。,其模型库中的模型已经由数学模型扩大到数据处理模型、图形模型等多种形式，可以概括为广义模型。决策支持系统的本质是将多个广义模型有机组合起来，对数据库中的数据进行处理而形成决策问题大模型。决策支持系统的辅助决策能力从运筹学、管理科学的单模型辅助决策发展到多模型综合决策，使辅助决策能

3、力上了一个新台阶。（3）80年代末90年代初，决策支持系统与专家系统结合起来，形成了智能决策支持系统(IDSS)。专家系统是定性分析辅助决策，它和以定量分析辅助决策的决策支持系统结合，进一步提高了辅助决策能力。智能决策支持系统是决策支持系统发展的一个新阶段。（4）我国决策支持系统的研究始于80年代中期，其应用最广泛的领域是区域发展规划。大连理工大学、山西省自动化所和国际应用系统分析研究所合作完成了山西省整体发展规划决策支持系统，影响较大。天津大学信息与控制研究所创办的决策与决策支持系统刊物，对我国决策支持系统的发展起到了很大的推动作用。我国不少单位在智能决策支持系统的研制中也取得了显著成绩，如

4、以中国科学院计算技术研究所史忠植研究员为首的课题组研制并完成的“智能决策系统开发平台IDSDP”就是一个典型代表。,上一页下一页,（二）决策支持系统的定义和特点,1、定义决策支持系统（DSS，Decision Supporting System），是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。实际上就是从数据库中找出必要的数据，并利用数学模型的功能，为用户生成所需信息的系统。2、特点（1）决策是对未来实践的方向、原则、目标和方法等所作的决定，所以决策从本质上说乃是对应于未来的。为了避免远期

5、可能出现的破坏造成的亏损抵消甚至超过近期的利益，要求战略决策在时域上向更遥远的未来延伸。（2）决策问题的范围很广，包括计划、调度命令、政策、法规、发展战略、体制结构、系统目标等都属于决策范畴，但它们的结构化程度不同。按问题的结构化程度不同可将决策划分为三种类型：a、结构化决策；b、半结构化决策；c、和非结构化决策。,上一页下一页,决策问题的结构化程度并不是一成不变的。,当人们掌握了足够的信息和知识时，非结构化问题有可能转化为半结构化问题，半结构化问题也有可能向结构化转化，因此，决策问题的转化过程是人们对客观事物不断提高认识的过程。通常认为，管理信息系统主要解决结构化的决策问题，而决策支持系统

6、则以支持半结构化和非结构化问题为目的。半结构化决策问题介于上述两者之间，其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但又不全面，有所分析但又不确切，有所估计但又不确定。这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。（3）一个好的决策的决策支持系统应该具有以下特点：a、帮助决策者解决半结构化或非结构化的问题。b、允许用户试探几种不同的决策方案。c、必须具备决策支持模型的管理功能。d、把数学模型或分析技术与数据存储和检索功能结合起来。e、必须具备友好的人机交互界面。f、必须具备良好的适应能力，可以满足不同环境和用户的需求。,上一页下一页,（三）、决策支持系统的运行

7、过程及技术构成,1、决策过程（1）DSS运行过程可以简单描述为：用户通过会话系统输入要解决的决策问题，会话系统把输入的问题信息传递给问题处理系统，然后问题处理系统开始收集数据信息，并根据知识机中已有的知识，来判断和识别问题，如果出现问题，系统叫过会话系统与用户进行交互对话，直到问题得到明确；然后系统开始搜寻问题解决的模型，通过计算推理得出方案可行性的分析结果，最终将决策信息提供给用户。（2）在实际工作中的决策过程分为三个阶段：一是问题分析阶段。该阶段。对所面临的问题进行实际调查和分析，达到明确求解问题的目标；二是可行性研究阶段。依据前一阶段的分析，从实际系统开发在技术方面、可能性方面、方案的有

8、效性方面，以及经济和社会效益方面来研究确定系统开发的可能性；三是开发方法和开发策略的确定阶段。该阶段要明确系统开发的组织问题和采用何种开发方式进行，并且明确在开发过程中，所采用的工具、方法、手段和具体实现的途径。包括DSS结构的确定、建立数据模型知识方法的结构、确定评价标准和指标体系、运行结果分析方法，实际效果的信息反馈数据的采集等。,上一页下一页,2、DSS的技术构成包括,（1）接口部分，也就是输入输出的界面，是人机进行交互的窗口。（2）模型管理部分，系统要根据用户提出的问题调出系统中已有的基本模型，模型管理部分应当具有存储、动态建模的功能。目前模型管理的实现是通过模型库系统来完成的。（3

9、）知识管理部分，集中管理决策问题领域的知识（规则和事实），包括知识的获取、表达、管理等功能。（4）数据库部分，管理和存储与决策问题领域有关的数据。（5）推理部分，识别并解答用户提出的问题，分为确定性推理和不确定性推理两大类。（6）分析比较部分，对方案、模型和运行结果进行综合分析比较，得出用户最满意的方案。（7）问题处理部分，根据交互式会话识别用户提出的问题，构造出求解问题的模型和方案，并匹配算法、变量和数据等，运行求解系统。（8）控制部分，连接协调系统各个部分，规定和控制各部分的运行程序，维护和保护系统。此外技术构成还包括咨询部分、模拟部分、优化部分等。,上一页下一页,决策支持系统的构成,上

10、一页返回,二、智能信息系统与智能化决策系统,智能决策支持系统（IDSS，Intelligence Decision Supporting System），是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，Expert System）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。IDSS的概念最早由Bonczek等人于80年代提出，它的功能是既能处理定量问题，又能处理定性问题。IDSS的核心思想是将AI与其它相关科学成果

11、相结合，使DSS具有人工智能。所以，IDSS=DSS+AI(人工智能）把AI技术引人DSS，主要是通过专家系统与DSS相结合，在DSS系统中加入推理机和规则库。由于在决策过程中，许多知识不能用数据来表示，也不能通过模型来描述，所以没有固定方式的专门知识和历史经验。IDSS引人的规则库可以存储这些知识，为决策提供重要的参考和依据。,返回下一页,（一）IDSS的信息结构,IDSS可以有多种类型的信息库：文本库（TB）、数据库（DB）、方法库（AB）、模型库（MB）和规则库（RB）。其中文本库存储的是大量的自然语言书写的文档；数据库中存放的是事物关键因素的字段形式；模型库中存放的是反映信息本质关

12、系的各种模型；规则库存放的是知识的最精炼的形式。从最初未加工的数据到经过加工的信息再到提炼出的知识，信息的这种演变关系被称为“演进链”。,上一页下一页,（二）IDSS的结构层次,依照系统层次的观点，IDSS从技术上可以划分为三个层次：1、应用层直接面向IDSS的使用者。决策者可以根据自己的需要，确定IDSS的状态和约束。决策者通过用户接口进行系统对话，输入相关信息，DSS则通过信息转换理解用户请求和命令，并进行系统推理运算，将结果通过输出界面反映给用户。整个过程对用户是透明的。2、控制协调层面向IDSS的总设计师。其基本单元是系统中餐库的控制协调模块，系统工程师通过各库的标准接口来建立它

13、们之间的联系。3、基本结构层面向专业程序设计人员。专业程序设计人员通过该层对各库进行具体的实现，具体到定义各库的组织结构、通信方式等，以完成各库的内部管理和外部通信任务。,上一页下一页,（三）IDSS的特点,1、基于成熟的技术，容易构造出实用系统；2、充分利用了各层次的信息资源；3、基于规则的表达方式，使用户易于掌握使用；4、具有很强的模块化特性，且模块重用性好，系统开发成本低；5、系统的各部分组合灵活，可实现强大功能，并且易于维护；6、系统可迅速采用先进的支撑技术，如AI技术等。4、IDSS的运行效率由于在IDSS的运行过程中，各模块要反复调用上层的桥梁，比起直接采用低层调用的方式，运

14、行效率要低。但是考虑到IDSS只是在高层管理者作重大决策时才运行，其运行频率与其他信息系统相比要低得多，况且每次运行的环境条件差异很大，所以牺牲部分的运传效率以换取系统维护的效率是完全值得的。,上一页下一页,（五）开发一个实际的IDSS需要解决如下关键技术,1、模型库系统的设计和实现它包括模型库的组织结构、模型库管理系统的功能、模型库语言等方面的设计和实现。2、部件接口各部件之间的联系是通过接口完成的，部件接口包括（1）对数据部件的数据存取；（2）对模型部件的模型调用和运行；（3）对知识部件的知识推理。（4）系统综合集成根据实际决策问题的要求，通过集成语言完成对各部件的有机综合，形成一

15、个完整的系统。,上一页返回,三、电子政务决策支持系统,电子政务决策支持系统的目标是：满足各级政府、党委及各级领导对于信息的需求，同时考虑对社会各界的信息服务，充分采用电子计算机、现代信息技术、和决策方法，建立统一的、可靠的、及时的功能比较齐全的基础数据库系统和决策支持系统。（一）决策支持系统的运行步骤决策系统运行的具体步骤是：1、智囊系统利用信息系统提供的信息，制定各种可行的决策方案。2、智囊系统通过电子政务系统提供的平台将决策方案上报给决策系统（一般由负有决策责任的领导担任）。3、决策系统将根据信息系统生成的决策信息来确定最优的决策方案，并生成必要的决策指令。4、决策系统通过电子政务平

16、台把决策指令下发给决策执行系统和监督系统。5、在监督系统的监督下，由决策执行系统负责贯彻执行决策指令。6、决策指令的执行情况和结果将通过信息系统反馈给智囊系统。,返回下一页,7、智囊系统将根据具体情况向决策系统提供反馈信息或决策修正方案。,8、决策系统针对反馈信息或修正方案确定新的决策，并下发执行。由此可以看出，通过把电子政务平台和决策支持系统有机地结合起来，可以大大提高决策的科学性、时效性和适应性。,电子政务决策支持系统运行示意图,上一页下一页,（二）电子政务中的决策支持系统,1、电子政务决策支持系统需要研究的内容（1）决策建模技术模型就是对实际系统的特征和变化规律的一种抽象。建模技

17、术是决策支持系统的关键技术。在探索像政府决策这样复杂系统的规律时，首先需要建立一个适当的简化模型，并加以描述;同时在实际运行过程中发现和掌握其本质规律，分析各种因素对科学决策的影响程度，从而为最终确立正确的决策模型提供科学的依据。（2）模型库系统随着社会和技术的发展，各级政府所面临的问题会越来越复杂，所需要的决策模型也将越来越多。有时为解决一个问题可能要涉及成百上千个模型。如何自动组织和协调多模型的运行，以达到更高层次的辅助决策能力，是一个必须解决的问题。（3）接口技术（接口技术的研究主要包括两个方面）一是决策支持系统内部各部分之间的接口。主要针对决策模型和数据库之间接口进行研究。二是决策系

18、统与电子政务系统之间的接口。主要研究如何把现有的决策支持系统与电子政务系统有机地结合起来。,上一页下一页,（4）知识表示及推理技术,知识表示和推理是决策支持系统中的关键技术。知识表示是把用自然语言形式描述的信息通过形式化的方法转化为计算机可以识别和使用的形式。目前比较成熟的知识表示方法有谓词逻辑、产生式规则、语义网络、框架、神经网络等。而推理则是根据系统所具有的知识和数据得到新信息的技术。由于政府机关会面临大量的模糊决策问题，这些问题无法通过精确推理来得到唯一解，这就要求电子政务系统必须应用模糊推理技术和不确定推理技术，以辅助有关部门和领导进行决策。（5）系统集成技术电子政务系统必须及时反

19、映社会的变化，因此需要着重研究如何把“模型、数据、知识、新技术”结合成一个有机的整体，使系统一方面具有良好的稳定性和可靠性，另一方面又能够反映当前社会和技术发展的最新动态。（6）系统开发技术需要大量使用一些技术和工具来实现系统的快速、高效开发。(7)国产化产品由于电子政务的安全性就成为系统建设的前提。必须开展计算机系统、操作系统以及数据库系统的国产化研究、开发和生产工作。,上一页下一页,2、新一代决策支持系统,新一代决策支持系统的三种相互独立又相互关联的信息处理技术基础。（1）数据仓库数据仓库将大量用于事务处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织。一般数

20、据仓库由基本数据、历史数据、综合数据和元数据组成，能够提供综合分析、时间趋势分析等辅助决策信息。数据仓库技术可以极大地提高决策支持系统能够存储的信息量和基于时间的信息分析能力，这对于各级党政机关充分利用已有历史数据、提高决策的可信度有重要意义。（2）联机分析处理技术（OLAP）数据仓库侧重于存储和管理面向决策主题的数据；而OLAP则侧重于数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。其一个重要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等，它便于使用者从不同角度提取有关数据。各级党政机关决策所需的数据来自社

21、会的各个领域，是一种典型的多维数据。,上一页下一页,（3）数据挖掘技术,信息开采、挖掘和分析，从中识别和抽取隐含的信息，并利用这些信息为决策者提供决策依据。例如，可以通过我国国际贸易和美国股市交易的历史数据，分析确定美国股市波动对我国经济的影响以及我们应该采取的措施。这三种技术从不同的角度辅助决策。其中数据仓库是基础，联机分析处理和数据挖掘技术是两种不同的分析工具。这三种技术的结合能够使系统的辅助决策能力达到更高层次。新一代决策支持系统在国外已经得到了广泛的应用，在我国则处于起步阶段。目前主要面临以下两个问题：一是目前我国可用的各类数据信息有限，基于数据仓库技术的决策支持系统缺乏坚实的基础。

22、二是数据仓库产品价格昂贵，限制了新一代决策支持系统在我国的推广速度。,上一页下一页,3、电子政务中使用的智能技术,电子政务中使用的或将要使用的智能技术包括基于智能学习的智能信息检索（Intelligent Information Search）、智能入侵检测、智能网上监控和学习智能体（Learning Agent）等。（1）智能信息检索目前网上的信息检索技术主要有全文检索和网站分类两种：三是由于新一代决策支持系统所需的支撑平台几乎全部依赖进口，安全性无法保证，因此也限制了我国核心部门发展决策支持系统的步伐。全文检索技术处理的对象是文本，它能够对大量文档建立由字到文档的倒排索引，在此基础上，

23、用户使用关键词来对文档进行查询，系统返回含该关键词的网页。全文检索的主要缺陷是返回的信息太多，使人们如同大海捞针，导致“资源迷向”。网站分类技术是把网站进行树状的归类，登录的网站属于至少一个类别，对每个网站都有简略的描述，由于描述能力不能深入网站的内部细节，因此人们不能查询网站内部的重要信息，造成信息丢失。,上一页下一页,电子政务中的信息检索技术应该具有的功能：,能够从大量的网上数据中发现隐含的、有价值的信息，为政府机关提供有价值的决策支持。这就需要智能检索技术，用于完成三个信息检索的任务：信息建模、询问评估和关联反馈。将智能技术应用于全文信息检索的主要方法有以下几种：一是模糊神经聚类算法。

24、模糊化自适应谐振理论算法是一种新颖的神经网络模糊聚类算法，它综合了多种神经网络无导师学习算法的优点，具有结构灵活、便于调节、聚类精度高、对噪声和初始状态不敏感等特点。二是软计算方法。以神经网络、模糊系统、进化计算、概率学习等为代表的软计算技术已开始用于网上的信息检索。神经网络用于通过传播激活评价标准单一的查询；而遗传算法用于产生一组查询，并选择最能匹配需要查询的部分；最终的响应由组合最好的查询结果构成。智能网络信息检索的其他技术包括贝叶斯网路信息模型、粒度信息检索、基于粗糙集和多集理论的检索模型理论等。智能技术在网站分类方法中的主要应用是使用Innernet（“以网对网”）来实现对互联网的信息

25、检索，它能够使基于关键词的搜索提高到基于知识库的检索。,上一页下一页,（2）智能网络入侵检测技术,入侵检测技术是一种利用入侵者留下的痕迹，如试图登录的失败记录等信息有效地发现来自外部或内部的非法入侵的技术。它以探测与控制为技术本质，发挥主动防御的作用，是网络安全中极其重要的部分。入侵检测中智能技术包括：基于神经网络的入侵检测方法、基于专家系统的入侵检测技术、基于模型推理的入侵检测技术。（3）智能网络监控网络管理是通过规划、监视、分析、扩充和控制来保证政府网络服务的有效实现，它是电子政务中不可缺少的重要一环。由于网络信息的传输存在不确定的时延，以及易于发生信号丢失等问题,因此智能网络需要应急

26、的监控措施。（4）智能体智能体（Intelligent Agent）是一个具有控制问题求解机理的计算单元，网络中的智能体通常是一个专家系统、一个过程、一个模块或一个求解单元。支持智能体独立工作的技术主要包括：模式匹配和复杂的逻辑比较、基于知识的快速推理系统、继承其他智能体知识的能力、当数据不完整时可以进行缺省推理的能力。,上一页下一页,（三）电子政务决策支持系统案例分析,为了适应“电子政务”中政府管理新方式的需要，北京市社会科学院信息研究中心在“国家社会科学基金”和“北京市自然科学基金”的资助下研制开发了“北京(地方)经济决策支持系统”，其中5个子系统于2001年被北京市政府采用，目前在“

27、城市发展监控系统”上运行，通过在线工作方式，对北京市政府在电子政务的经济管理方面提供科学支持。1、定位“地方经济决策支持系统”定位于为各级政府的经济决策提供理论和方法支持。经济系统是复杂系统，因此，它既要支持结构化决策，也必须支持半结构化决策和非结构化决策；并注重把定性和定量完美地结合起来。在系统运行过程中，注意通过人机交互，提高人对问题的理解、认识能力，辅助寻找解决的途径和方法。在系统中除了建立较大型的数据库，具备了数据查询、检索功能外，还引入了统计、预测模型和一些适应政府机构专业工作的控制和模拟模型，以及一些专业性很强的综合评价系统。我们在研制该系统时，十分注意逐步地开发计算机的能力，模拟

28、人的整体思维方式，使软件具有扩大和延伸人的思维的功能，使该系统的使用在提高决策效能上发挥作用。,上一页下一页,2、系统组成,系统涵盖了以下七个系统：（1）北京劳动就业决策支持系统以大型动态数据库为基础，将分类存储北京(年度、月度)的全部主要劳动经济信息，以及全国主要城市的劳动经济信息，实现劳动就业信息的快速自动查询、检索及自动制表、统计、预测、趋势分析、指标控制、政策模拟等。（2）北京物价决策支持系统包括三大部件人机交互系统、数据库系统、模型库系统。主要以水资源调价的投入产出模型为实例，阐述了政策模拟模型的设计思想和理论基础。（3）北京郊区农业决策支持系统该系统的开发与研究是针对当今郊

29、区农业生产、管理实现现代化的需要。包括京郊农业综合信息检索、查询；京郊农业形势分析；京郊农业发展的综合评价。,上一页下一页,（4）北京700年自然灾害查询系统,该系统建立了自明代开始北京700年所发生的重大灾害的综合数据库，通过对数据库查询，用户可以了解到北京700年来所发生的水、旱、地震、风及蝗灾的情况。软件还设置了一些定量分析的模型，为寻找北京地区自然灾害发生的规律性建造了一个可以扩展的人机交互平台。（5）宏观金融风险预警系统该系统试图建立我国宏观金融风险预警系统，对我国宏观金融运行状况进行监测，以便及时发现经济运行中存在的问题，为经济决策部门提供决策参考。（6）北京经济综合决策支持系

30、统该系统是以上几个分系统的集成。体现这种综合性的最主要特点，是在该系统中设置了几个重要的综合性模型。分别是：(1)人机交互的综合分析与预测模型；(2)二次最优合理预期模型；(3)北京适度人口规模模型；4城市国际化程度的识别与定位的人工神经网络模型。（7）北京产业结构调整决策支持系统该系统是一个大型投入产出模型。为了适应北京的需要，同时设置了能源、水资源、就业几方面的系数。加入WTO对北京产业结构的调整和劳动就业的影响，是该系统的一个典型案例。,上一页下一页,3、系统创新点,地方经济决策支持系统的创新之处是：（1）在解决中央与地方关系的模型实现上引入合理预期理论、控制论和博弈论；（2）对人

31、的思维方式进行了大胆探索；（3）在政策模拟上积累了大量的经验；（4）尝试利用人工神经网络模型处理复杂的非线性、多变量、多学科综合性问题；（5）运用当代先进信息技术，在经济和社会现象的仿真上大胆探索，在实现政策的模拟与实验上步入社会科学的前沿，在实用性的开发上也走在了前列。4、结论“电子政务”的建设大体包括三个层面：一是政务数据的电子化，即建立数据库系统；二是政务流程的电子化，即把已经规范的政务流程以软件程序的方式固定下来，提高工作效率；三是对电子化的数据进行科学的加工、处理，并运用理论及定量模型为决策提供支持。毫无疑问，随着“电子政务”管理和服务功能的充分发挥，在这个快速信息流运行的平台上办公、寻求服务的人们，对决策支持的需求也会越来越扩展、越深化。,上一页返回,本章问题,1、决策支持系统的定义和特点2、决策过程的三个阶段3、电子政务决策支持系统的工作过程4、电子政务决策支持系统的研究内容,返回,