第十一章決議支持系統及其發展10/1/1決策支持系統及其發展課件第1頁第一節DSS產生與發展10/1/2決策支持系統及其發展課件第2頁

決議支持系統是以信息技術為伎倆，應用管理科學、計算機科學及相關學科理論和方法，針對半結構化和非結構化決議問題，經過提供背景材料、幫助明確問題、修改完善模型、列舉可能方案、進行分析比較等方式，為管理者做出正確決議提供幫助人機交互信息系統。

10/1/3決策支持系統及其發展課件第3頁1.1DSS產生背景電子數據處理——EDP（ElectronicData Processing）

管理信息系統——MIS（Management InformationSystems）決議支持系統——DSS（DecisionSupport Systems）

10/1/4決策支持系統及其發展課件第4頁電子數據處理EDP（ElectronicDataProcessing）

提升了工作效率，把人們從繁瑣事務處理中解脫出來。缺點：僅局限于詳細信息處理，不共享，不考慮整體或部門情況。10/1/5決策支持系統及其發展課件第5頁管理信息系統MIS（ManagementInformationSystems）：

整體分析，系統設計，信息共享，部門協調。缺點：難于適應多變內、外部管理環境，對管理人員決議幫助十分有限。10/1/6決策支持系統及其發展課件第6頁決議支持系統DSS（DecisionSupportSystems）：70年代中期Keen和ScottMorton在《管理決議系統》（1971）一書中提出。目標：對管理者做決議提供技術支持。10/1/7決策支持系統及其發展課件第7頁技術背景：運籌學模型發展已經比較完善，多目標決議分析突破了單一效用理論框架，計算機軟、硬件及網絡技術迅猛發展，人工智能尤其是知識處理技術發展，數據庫技術、圖形顯示技術、各類工具軟件發展與完善，組成了DSS形成與發展技術基礎。10/1/8決策支持系統及其發展課件第8頁1.2DSS發展70年代，ScottMorton在《管理決議系統》（1971）一書中首次提出DSS。PeterG.W.Keen等人編寫了一套叢書，說明DSS主要觀點，初步結構出DSS基本框架。1978至1988年，DSS得到快速發展，許多實用系統被開發出來，投入實際應用，產生顯著效益。1988至現在，DSS技術連續發展，當前已基本成熟。新一代DSS研究依然十分活躍。

10/1/9決策支持系統及其發展課件第9頁1.3DSS理論基礎信息論計算機技術管理科學與運籌學信息經濟學行為科學人工智能10/1/10決策支持系統及其發展課件第10頁(1)信息論信息是當代科學技術中普遍使用一個主要概念。信息論是利用信息觀點，把系統看作是借助于信息獲取、傳送、加工處理、輸出而實現其有目標性行為研究方法。10/1/11決策支持系統及其發展課件第11頁 (2)計算機技術計算機軟件技術計算機硬件技術計算機網絡技術計算機圖形處理技術計算機知識處理技術等。

10/1/12決策支持系統及其發展課件第12頁 (3)管理科學與運籌學管理科學MS（ManagementScience）：面向管理者，研究決議問題，如決議目標、決議效能等。運籌學OR（OperationsResearch）：提供一系列優化、仿真、決議等模型。10/1/13決策支持系統及其發展課件第13頁 (4)信息經濟學

在信息時代，研究信息產生、取得、傳遞、加工處理、輸出等方面價值問題。從經濟學角度，研究信息產生和取得成本是多少？利潤是多少？即研究信息價值問題。10/1/14決策支持系統及其發展課件第14頁 (5)行為科學

研究決議者決議格調、在決議過程中決議行為等，指導DSS設計和開發。包括到決議者心理學。

10/1/15決策支持系統及其發展課件第15頁 (6)人工智能

將人工智能技術用于管理決議是一項開拓性工作。當前研究IDSS就是DSS與AI技術相結合產物，它用領域教授知識來選擇和組合模型，完成問題推理和運行，為用戶提供智能交互式接口。10/1/16決策支持系統及其發展課件第16頁

人工智能技術作為計算機應用研究前沿，近十年取得了驚人進展，展現了光明前景。教授系統、智能機器人和模式識別是人工智能中最活躍、最富有結果三個研究領域。10/1/17決策支持系統及其發展課件第17頁

其中教授系統（ExpertSystems,即ES）研究，取得了許多實用化結果。當今世界上已經有上萬個教授系統，應用于醫療、診療、探礦、軍事、調度、質譜分析、計算機配置、輔助教育等各種領域，并已開始涉足財務分析、計劃管理、工程評定、法律咨詢等管理決議領域。

10/1/18決策支持系統及其發展課件第18頁

DSS和ES：處于不一樣學科范圍，有著不一樣處理問題方法。DSS主要利用數據和模型，ES主要利用知識和推理。在管理科學領域，一個是方興未艾，一個是后起之秀，各有特色。不過它們相互結合和相互滲透，將會把計算機用于決議支持技術推向一個新高度。10/1/19決策支持系統及其發展課件第19頁

決議正確性關系到經營效果和事業成敗，決議理論、決議方法和決議工具科學化和當代化是正確性主要確保。人工智能將為DSS提供有效理論和方法。比如，知識表示和建模，推理、演繹和問題求解及各種搜索技術，再加上功效很強人工智能語言，都為DSS發展走向愈加實用階段提供強有力理論和方法支持。10/1/20決策支持系統及其發展課件第20頁1.4DSS與相關技術關系決議與預測關系DSS與MS/OR關系DSS與MIS關系DSS與ES關系10/1/21決策支持系統及其發展課件第21頁 (1)決議與預測關系決議：創造未來，基于預測，實現未來一個目標。預測：預言未來，基于分析、研究、仿真、試驗。

比如：災害預測與防災決議、日常預測與決議、經營預測與決議、宏觀預測與決議、貫序預測與決議、為重大決議作預備性研究等。10/1/22決策支持系統及其發展課件第22頁 (2)DSS與MS/OR關系MS：處理結構化問題，利用分析觀點。OR：處理結構化問題，研究對象主要集中在數學規劃、決議論、對策論等理論和方法上。DSS：處理戰略、規劃等半結構化和非結構化一類決議問題。10/1/23決策支持系統及其發展課件第23頁 (3)DSS與MIS關系MIS：搜集、傳遞、存放、加工處理各種信息，監測運行數據，利用歷史數據預測未來，用指定數學方法分析數據，提供全方面數據和分析匯報。面向管理人員，提供低層次決議支持。DSS：面向決議者，提供適當決議支持，是MIS高級階段。10/1/24決策支持系統及其發展課件第24頁 (4)DSS與ES關系 IDSS=DSS+ESES：利用知識和推理機，處理半結構化和非結構化問題。DSS：使用數據和模型，處理結構化問題，與ES結合后，可處理半結構化和非結 構化問題。10/1/25決策支持系統及其發展課件第25頁第二節DSS基本概念10/1/26決策支持系統及其發展課件第26頁2.1決議過程

設計方案評價方案確定目標實施方案環境10/1/27決策支持系統及其發展課件第27頁2.2決議問題類型 決議問題類型（按結構化程度分為）：結構化決議問題半結構化決議問題非結構化決議問題10/1/28決策支持系統及其發展課件第28頁結構化程度： 對某一過程環境和規律，能否用明確語言（數學或邏輯學，形式或非形式）給予清楚描述（定量或推理）。10/1/29決策支持系統及其發展課件第29頁結構化問題：能夠描述清楚問題。三個階段都能使用確定算法或決議規則。非結構化問題：不能夠描述清楚，而只能憑直覺或經驗作出判斷問題。三個階段都不能使用確定算法或決議規則。半結構化問題：介于二者之間問題。一個或二個階段能使用確定算法或決議規則。10/1/30決策支持系統及其發展課件第30頁2.3決議問題性質和層次作業調度運籌管理戰略規劃支持需求結構化庫存報表、零件定貨線性規劃、生產調度新廠位置選擇EDPMS/OR半結構化股票管理、貿易開發市場、經費預算資本贏利分析DSS非結構化為雜志選擇封面聘用管理人員研究、開發分析經驗和直覺10/1/31決策支持系統及其發展課件第31頁2.4決議格調 按獲取數據方式分：感知型（S）直覺型（N） 感知型——喜歡與特定問題相關硬數 據。 直覺型——喜歡描寫可能性整體信息。10/1/32決策支持系統及其發展課件第32頁 按處理數據方式分：思索型（T）感覺型（F） 思索型——喜歡用邏輯或其它規范化手 段去推理。 感覺型——喜歡用個人術語來考慮問 題。10/1/33決策支持系統及其發展課件第33頁 組合起來，共有四種類型決議格調：

系統型（ST） 思辯型（NT） 司法型（SF） 直觀推斷型（NF）10/1/34決策支持系統及其發展課件第34頁第三節DSS結構與系統結構10/1/35決策支持系統及其發展課件第35頁DSS結構研究主要處理DSS組成問題，即組成DSS部件。現在，經典提法是： DSS=四庫系統+對話系統 （人機界面）四庫系統：數據庫系統、模型庫系統、方 法庫系統、知識庫系統。10/1/36決策支持系統及其發展課件第36頁 近年來，有學者提出增加DSS組成部件，從而形成5庫、6庫、7庫、8庫等群庫結構。即： DSS=群庫系統+對話系統 （人機界面）群庫系統： 數據庫、模型庫、方法庫、知識庫、 文本庫、圖形庫、語音庫、工具庫、 地理信息庫………………10/1/37決策支持系統及其發展課件第37頁

DSS系統結構主要研究DSS各主要部件連接關系。

10/1/38決策支持系統及其發展課件第38頁3.1人機界面技術主要研究內容集中在：可視化圖形界面技術基于多媒體技術界面技術自然語言界面技術10/1/39決策支持系統及其發展課件第39頁3.2數據庫系統 數據庫系統包含數據庫及其管理系統，其基本技術與普通數據庫及其管理系統基本相同。但也有自己特點。10/1/40決策支持系統及其發展課件第40頁共同點：數據獨立性最小冗余度最大共享性統一管理與控制適當反應時間整體性（完整性）可修改性和可擴充性安全和保密簡明性10/1/41決策支持系統及其發展課件第41頁 DSS數據庫系統特點：面向決議支持過程組織和管理數據面向模型、面向模型生成來使用數據數據描述方式要面向不一樣決議者10/1/42決策支持系統及其發展課件第42頁3.3模型庫系統 模型——是以某種形式對一個系統本質 屬性描述，揭示系統功效、 行為及其改變規律。 模型庫系統——以庫形式對模型進行組 織和管理，包含模型庫及模型庫 管理系統。10/1/43決策支持系統及其發展課件第43頁

模型庫（ModelBase）提供模型存放和表示模式。

模型庫管理系統提供模型提取、訪問、更新和合成等操作。

10/1/44決策支持系統及其發展課件第44頁

人們認識客觀世界普通有三種方法：邏輯推理法試驗法模型法 模型法是我們認識客觀世界最得力、最方便、最有效方法。10/1/45決策支持系統及其發展課件第45頁注意： 并非全部模型都是數學模型，并非全部模型都是定量。 比如，門捷列夫元素周期表。10/1/46決策支持系統及其發展課件第46頁3.3.1模型群 處理軟科學所包括問題時，可利用模型已達100多個，依據他們功效和用途可分為若干模型群。10/1/47決策支持系統及其發展課件第47頁（1）預測模型群定性模型：特爾斐法、主觀概率預測法、交叉影響巨陣法等定量模型：回歸預測、平滑預測、馬爾柯夫鏈預測等回歸預測：一元回歸、多元線性回歸、非線性回歸等；平滑預測：平均預測法、指數預測法等10/1/48決策支持系統及其發展課件第48頁（2）系統結構模型群

主要用來分析社會經濟系統以及其它系統結構，反應系統各要素之間主要聯絡和關聯作用，從宏觀上和結構上來揭示系統運行規律。 系統結構模型、層次分析模型、投入產出模型、系統動力學模型等。

10/1/49決策支持系統及其發展課件第49頁（3）數量經濟模型群：計量經濟模型、經濟 控制論模型等。（4）優化模型群：線性規劃、非線性規劃、 動態規劃、目標規劃和最優控制等（5）不確定模型群：含糊數學模型、灰色模 型、隨機模型等（6）決議模型群：單目標風險性決議、多目 標決議，以及一些不確定性決議方法等（7）系統綜合模型群：即大系統理論。10/1/50決策支持系統及其發展課件第50頁3.3.2模型體系 處理某一特定系統工程問題一系列模型。（從概念上）10/1/51決策支持系統及其發展課件第51頁3.3.3模型庫 模型庫提供模型存放和表示模式。 模型庫管理系統提供模型提取、訪問、更新和合成等操作。

模型表示形式：模型程序表示：基于程序表示方法。模型數據表示：基于數據表示方法。模型邏輯表示：基于知識表示方法。10/1/52決策支持系統及其發展課件第52頁3.3.4當前研究課題模型自動生成技術模型管理人工智能方法模型管理與數據管理結合10/1/53決策支持系統及其發展課件第53頁3.4方法庫系統

方法庫系統（MBS）綜合了數據庫和程序庫。

方法庫——類似于程序庫，包含面向各種應用程序包或功效程序。10/1/54決策支持系統及其發展課件第54頁

方法庫管理系統——對程序方法提供各種功效操作。含有擴充程序組件可與各種數據庫系統相連接可隨時加入新程序組件10/1/55決策支持系統及其發展課件第55頁3.5知識庫系統3.5.1基本概念 數據——客觀事物屬性、數量、位置及 其相互關系等抽象表示。 信息——數據所表示含義（語義），因 而說“數據是信息載體”。 知識——信息之間結構化關聯關系。10/1/56決策支持系統及其發展課件第56頁3.5.2知識分類 事實——指人類對客觀事物屬性值或狀 態描述。（不包含任何變量） 規則——表示因果關系知識，分為前提 （條件）和結論兩部分。 規律——帶有變量規則。所以，規則是 規律例化。10/1/57決策支持系統及其發展課件第57頁3.5.3知識屬性真實性相對性不完全性含糊性可表示性10/1/58決策支持系統及其發展課件第58頁3.5.4推理方法演繹推理：P→Q，由前提到結論歸納推理：由個別到普通，“主觀不充分置信推理”聯想與類比綜合與分析預測假設與驗證10/1/59決策支持系統及其發展課件第59頁從另外角度還可分為演繹推理、歸納推理、缺省推理確定性推理、不確定性推理單調推理、非單調推理啟發式推理、非啟發式推理基于知識推理、統計推理、直覺推理正向推理、逆向推理、混合推理、雙向推理——推理控制策略10/1/60決策支持系統及其發展課件第60頁3.5.5知識庫系統

知識庫——提供知識表示和存放。 知識庫管理系統——提供對知識（規則） 存放、檢索、修改、檢驗等 操作。 推理機——利用知識庫中知識進行推 理，對給定問題進行求解，得 到結論。10/1/61決策支持系統及其發展課件第61頁3.5.6知識表示方法一階謂詞邏輯表示語義網絡表示產生式規則知識框架表示腳本表示過程表示Petri網表示面向對象表示10/1/62決策支持系統及其發展課件第62頁第四節新一代DSS研究與發展10/1/63決策支持系統及其發展課件第63頁

群決議支持系統（GDSS）分布式決議支持系統（DDSS）智能決議支持系統（IDSS）決議支持中心（DSC）戰略決議支持系統（SDSS）智能交互綜合I3DSS10/1/64決策支持系統及其發展課件第64頁（1）群決議支持系統（GDSS） 支持多人或集體共同決議：利用通信技術（網絡、電話會議、電子信息交換）、計算機技術（多用戶系統、4GL、數據庫、數據分析OLAP、數據存放、數據倉庫、數據挖掘）和決議支持技術（議程設置)、AI與推理技術、決議模型方法——如決議樹、風險分析、預測方法等，結構化群決議方法——如德爾菲法等）相結合。10/1/65決策支持系統及其發展課件第65頁（2）分布式決議支持系統（DDSS）

研究DSS在分布式環境中、與分布式技術相結合相關技術問題。10/1/66決策支持系統及其發展課件第66頁（3）智能決議支持系統（IDSS）

智能決議支持系統IDSS（IntelligentDecisionSupportSystems）是決議支持系統DSS與人工智能AI（ArtificialIntelligence）相結合產物，它將人工智能中知識表示與處理思想引入到DSS，其獨特研究方法和廣泛發展前途使之一出現就成為決議支持技術研究熱點。10/1/67決策支持系統及其發展課件第67頁

智能決議支持系統是以信息技術為伎倆，應用管理科學、計算機科學及相關學科理論和方法，針對半結構化和非結構化決議問題，經過提供背景材料、幫助明確問題、修改完善模型、列舉可能方案、進行分析比較等方式，為管理者做出正確決議提供幫助智能型人機交互信息系統。

10/1/68決策支持系統及其發展課件第68頁

IDSS是一個新正在發展研究領域，包括IDSS文件大量涌現。有文件將IDSS稱為基于知識DSS。盡管這些研究側重點不盡相同，但它們一個共同特點就是人工智能技術融于傳統DSS之中，填補傳統DSS單純依靠模型技術與數據處理技術，以及用戶高度卷入而可能出現意向性偏差缺點。10/1/69決策支持系統及其發展課件第69頁

AI與DSS技術相結合，形成了高級別、含有知識處理能力DSS。 組成：四庫系統+接口。知識庫、數據庫、模型庫、方法庫及人機接口，還有問題求解模塊。10/1/70決策支持系統及其發展課件第70頁DSS人工智能教授系統機器學習人工神經元網絡教授知識優勢IDSSDSS+ES結合教授知識和DSS模型分析優點形成智能DSS（IDSS）提升支持非結構化決議能力知識獲取困難知識庫智能DSS基本概念10/1/71決策支持系統及其發展課件第71頁

教授系統是一個知識系統利用教授知識及知識推理等來了解與求解問題將ES和傳統DSS結合而形成IDSS：增設了知識庫、推理機與問題處理系統人機對話部分還加入了自然語言處理功效IDSS在用戶決議問題輸入、決議問題描述、決議過程推理，問題解求取與輸出等方面都有了顯著改進10/1/72決策支持系統及其發展課件第72頁人工神經元網絡采取物理器件或計算機

模擬生物體中神經網絡一些結構與功效ANN屬于基于案例學習模型吸收了生物神經網絡部分優點ANN由許多簡單處理單元互連而成局部神經元損壞后不影響全局活動ANN含有良好自組織、自學習和自適應能力尤其適合用于處理復雜問題或開放系統能填補教授系統不足

10/1/73決策支持系統及其發展課件第73頁經典結構為四庫結構數據庫模型庫人機接口方法庫管理系統模型庫管理系統用戶數據庫管理系統方法庫知識庫知識庫管理系統自然語言處理系統問題處理系統推理機智能DSS結構10/1/74決策支持系統及其發展課件第74頁IDSS含有些人工智能行為向人類靠攏了一大步使不熟悉機器人也能方便地使用DSSIDSS：更加好地了解人能積累已經有知識能取得新知識提升分析和求解能力增設：自然語言處理系統知識庫推理機問題處理系統10/1/75決策支持系統及其發展課件第75頁自然語言表示決議問題系統能了解方式表示決議問題人機接口自然語言處理系統問題處理系統語法、語義結構分析智能DSS結構----智能人機接口10/1/76決策支持系統及其發展課件第76頁問題處理系統工作流程問題求解器結構化問題：模型選擇或結構

非結構化問題：推論或知識推理問題分析器

問題描述人機接口自然語言處理系統結果四庫系統求解資源智能DSS結構---問題處理系統10/1/77決策支持系統及其發展課件第77頁回答知識請求回答知識庫維護請求知識庫知識庫管理系統推理機決議知識和經驗知識特定問題領域專門知識從已知事實推出新事實智能DSS結構---知識庫子系統

知識庫子系統：獲取、解釋、表示、推理及管理與維護知識知識：相關規則、因果關系及經驗等10/1/78決策支持系統及其發展課件第78頁存放知識首先要表示知識知識表示是知識符號化過程常見知識表示形式有：

邏輯表示法語義網絡表示法產生式規則表示法框架表示法過程表示法10/1/79決策支持系統及其發展課件第79頁推理是指從已知事實推出新事實過程推理普通由三部分組成：大前提、小前提、結論例：大前提－拖債達3級及以上客戶信用低小前提－該客戶拖債達4級結論－該客戶信用低例：大前提－與信用低客戶做交易要慎重小前提－該客戶信用低結論－與該客戶做交易要慎重智能DSS結構---推理機10/1/80決策支持系統及其發展課件第80頁依據推理方向不一樣，能夠分出三種推理：正向推理、反向推理、正反向混合推理例：從某城市到一個無直達航班城市為確定坐哪些航班轉達，即是簡單推理問題例：若事實M為真，且有規則IFMTHENN，則N為真所以，若事實任務A是緊急訂貨為真，且有規則IF任務I是緊急訂貨THEN任務I按優先安排計劃則任務A就應優先安排計劃10/1/81決策支持系統及其發展課件第81頁輸出W1W4W2W3X1X2X3X4輸入加權傳遞加權和Y處理單元輸入層隱蔽層輸出層ANN在分析與決議中應用

人工神經元網絡基本原理10/1/82決策支持系統及其發展課件第82頁什么是人工神經網絡？T.Koholen定義：“人工神經網絡是由含有適應性簡單單元組成廣泛并行互連網絡，它組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所作出交互反應。”

10/1/83決策支持系統及其發展課件第83頁腦神經信息活動特征(1)巨量并行性。(2)信息處理和存放單元結合在一起。(3)自組織自學習功效。

10/1/84決策支持系統及其發展課件第84頁ANN研究目標和意義(1)經過揭示物理平面與認知平面之間映射，了解它們相互聯絡和相互作用機理，從而揭示思維本質，探索智能根源。(2)爭取結構出盡可能與人腦含有相同功效計算機，即ANN計算機。(3)研究仿照腦神經系統人工神經網絡，將在模式識別、組合優化和決議判斷等方面取得傳統計算機所難以到達效果。

10/1/85決策支持系統及其發展課件第85頁神經網絡研究發展(1)第一次熱潮(40-60年代未)1943年,美國心理學家W.McCulloch和數學家W.Pitts在提出了一個簡單神經元模型，即MP模型。1958年，F.Rosenblatt等研制出了感知機(Perceptron）。(2)低潮(70-80年代初):(3)第二次熱潮1982年，美國物理學家J.J.Hopfield提出Hopfield模型，它是一個互聯非線性動力學網絡他處理問題方法是一個重復運算動態過程,這是符號邏輯處理方法所不具備性質.1987年首屆國際ANN大會在圣地亞哥召開，國際ANN聯合會成立，創辦了各種ANN國際刊物。1990年12月，北京召開首屆學術會議。10/1/86決策支持系統及其發展課件第86頁生物神經元網絡基本模型細胞體突觸軸突樹突輸入輸出信息處理電脈沖形成傳輸10/1/87決策支持系統及其發展課件第87頁ANN類型與功效10/1/88決策支持系統及其發展課件第88頁人工神經網絡研究不足（1）ANN研究受到腦科學研究結果限制。（2）ANN缺乏一個完整、成熟理論體系。（3）ANN研究帶有濃厚策略和經驗色彩。（4）ANN與傳統技術接口不成熟。

10/1/89決策支持系統及其發展課件第89頁一般而言,ANN與經典計算方法相比并非優越,只有當常規方法解決不了或效果不佳時ANN方法才能顯示出其優越性。尤其對問題機理不甚了解或不能用數學模型表示系統,如故障診斷、特征提取和預測等問題,ANN往往是最有利工具。其次,ANN對處理大量原始數據而不能用規則或公式描述問題,表現出極大靈活性和自適應性。10/1/90決策支持系統及其發展課件