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第十一章 決策支持系統(tǒng)及其發(fā)展,2019/11/27,2,第一節(jié) DSS的產(chǎn)生與發(fā)展,2019/11/27,3,決策支持系統(tǒng)是以信息技術(shù)為手段，應(yīng)用管理科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論和方法，針對(duì)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的決策問(wèn)題，通過(guò)提供背景材料、協(xié)助明確問(wèn)題、修改完善模型、列舉可能方案、進(jìn)行分析比較等方式，為管理者做出正確決策提供幫助的人機(jī)交互信息系統(tǒng)。,2019/11/27,4,1.1 DSS的產(chǎn)生背景 電子數(shù)據(jù)處理——EDP（Electronic Data Processing） 管理信息系統(tǒng)——MIS（Management Information Systems） 決策支持系統(tǒng)——DSS（Decision Support Systems）,2019/11/27,5,電子數(shù)據(jù)處理EDP（Electronic Data Processing） 提高了工作效率，把人們從繁瑣的事務(wù)處理中解脫出來(lái)。缺點(diǎn)：僅局限于具體信息處理，不共享，不考慮整體或部門情況。,2019/11/27,6,管理信息系統(tǒng) MIS（Management Information Systems）： 整體分析，系統(tǒng)設(shè)計(jì)，信息共享，部門協(xié)調(diào)。缺點(diǎn)：難于適應(yīng)多變的內(nèi)、外部管理環(huán)境，對(duì)管理人員的決策幫助十分有限。,2019/11/27,7,決策支持系統(tǒng)DSS（Decision Support Systems）： 70年代中期Keen和Scott Morton在《管理決策系統(tǒng)》（1971）一書中提出。目標(biāo)：對(duì)管理者做決策提供技術(shù)支持。,2019/11/27,8,技術(shù)背景： 運(yùn)籌學(xué)模型發(fā)展已經(jīng)比較完善，多目標(biāo)決策分析突破了單一效用理論的框架，計(jì)算機(jī)軟、硬件及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能特別是知識(shí)處理技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、圖形顯示技術(shù)、各類工具軟件的發(fā)展與完善，構(gòu)成了DSS形成與發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)。,2019/11/27,9,1.2 DSS的發(fā)展 70年代，Scott Morton在《管理決策系統(tǒng)》（1971）一書中首次提出DSS。 Peter G. W. Keen等人編寫了一套叢書，闡明DSS的主要觀點(diǎn)，初步構(gòu)造出DSS的基本框架。 1978至1988年，DSS得到迅速發(fā)展，許多實(shí)用系統(tǒng)被開發(fā)出來(lái)，投入實(shí)際應(yīng)用，產(chǎn)生明顯效益。 1988至現(xiàn)在，DSS技術(shù)持續(xù)發(fā)展，目前已基本成熟。新一代DSS研究仍然十分活躍。,2019/11/27,10,1.3 DSS的理論基礎(chǔ) 信息論 計(jì)算機(jī)技術(shù) 管理科學(xué)與運(yùn)籌學(xué) 信息經(jīng)濟(jì)學(xué) 行為科學(xué) 人工智能,2019/11/27,11,(1) 信息論 信息是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)中普遍使用的一個(gè)重要概念。 信息論是運(yùn)用信息的觀點(diǎn)，把系統(tǒng)看作是借助于信息的獲取、傳送、加工處理、輸出而實(shí)現(xiàn)其有目的性行為的研究方法。,2019/11/27,12,(2) 計(jì)算機(jī)技術(shù) 計(jì)算機(jī)軟件技術(shù) 計(jì)算機(jī)硬件技術(shù) 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 計(jì)算機(jī)圖形處理技術(shù) 計(jì)算機(jī)知識(shí)處理技術(shù)等。,2019/11/27,13,(3) 管理科學(xué)與運(yùn)籌學(xué) 管理科學(xué)MS（Management Science）：面向管理者，研究決策問(wèn)題，如決策目標(biāo)、決策效能等。 運(yùn)籌學(xué)OR（Operations Research）：提供一系列優(yōu)化、仿真、決策等模型。,2019/11/27,14,(4) 信息經(jīng)濟(jì)學(xué) 在信息時(shí)代，研究信息的產(chǎn)生、獲得、傳遞、加工處理、輸出等方面的價(jià)值問(wèn)題。從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，研究信息產(chǎn)生和獲得的成本是多少？利潤(rùn)是多少？即研究信息價(jià)值問(wèn)題。,2019/11/27,15,(5) 行為科學(xué) 研究決策者的決策風(fēng)格、在決策過(guò)程中的決策行為等，指導(dǎo)DSS的設(shè)計(jì)和開發(fā)。涉及到?jīng)Q策者的心理學(xué)。,2019/11/27,16,(6) 人工智能 將人工智能技術(shù)用于管理決策是一項(xiàng)開拓性工作。當(dāng)前研究的IDSS就是DSS與AI技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，它用領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)來(lái)選擇和組合模型，完成問(wèn)題的推理和運(yùn)行，為用戶提供智能的交互式接口。,2019/11/27,17,人工智能技術(shù)作為計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究的前沿，近十年取得了驚人的進(jìn)展，呈現(xiàn)了光明的前景。 專家系統(tǒng)、智能機(jī)器人和模式識(shí)別是人工智能中最活躍、最富有成果的三個(gè)研究領(lǐng)域。,2019/11/27,18,其中專家系統(tǒng)（Expert Systems , 即ES ） 研究，取得了許多實(shí)用化的成果。當(dāng)今世界上已經(jīng)有上萬(wàn)個(gè)專家系統(tǒng)，應(yīng)用于醫(yī)療、診斷、探礦、軍事、調(diào)度、質(zhì)譜分析、計(jì)算機(jī)配置、輔助教育等各種領(lǐng)域，并已開始涉足財(cái)務(wù)分析、計(jì)劃管理、工程評(píng)估、法律咨詢等管理決策領(lǐng)域。,2019/11/27,19,DSS和ES：處于不同的學(xué)科范疇，有著不同的解決問(wèn)題的方法。DSS主要運(yùn)用數(shù)據(jù)和模型，ES主要運(yùn)用知識(shí)和推理。在管理科學(xué)領(lǐng)域，一個(gè)是方興未艾，一個(gè)是后起之秀，各有特色。但是它們的互相結(jié)合和互相滲透，將會(huì)把計(jì)算機(jī)用于決策支持技術(shù)推向一個(gè)新的高度。,2019/11/27,20,決策的正確性關(guān)系到經(jīng)營(yíng)效果和事業(yè)成敗，決策理論、決策方法和決策工具的科學(xué)化和現(xiàn)代化是正確性的重要保證。人工智能將為DSS提供有效的理論和方法。例如，知識(shí)的表示和建模，推理、演繹和問(wèn)題求解及各種搜索技術(shù)，再加上功能很強(qiáng)的人工智能語(yǔ)言，都為DSS的發(fā)展走向更加實(shí)用的階段提供強(qiáng)有力的理論和方法的支持。,2019/11/27,21,1.4 DSS與相關(guān)技術(shù)的關(guān)系 決策與預(yù)測(cè)的關(guān)系 DSS與MS/OR的關(guān)系 DSS與MIS的關(guān)系 DSS與ES的關(guān)系,2019/11/27,22,(1) 決策與預(yù)測(cè)的關(guān)系 決策：創(chuàng)造未來(lái)，基于預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)將來(lái)一個(gè)目標(biāo)。 預(yù)測(cè)：預(yù)言未來(lái)，基于分析、研究、仿真、實(shí)驗(yàn)。 例如：災(zāi)害預(yù)測(cè)與防災(zāi)決策、日常預(yù)測(cè)與決策、經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)與決策、宏觀預(yù)測(cè)與決策、貫序預(yù)測(cè)與決策、為重大決策作預(yù)備性研究等。,2019/11/27,23,(2) DSS與MS/OR的關(guān)系 MS：處理結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，運(yùn)用分析的觀點(diǎn)。 OR：處理結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，研究對(duì)象主要集中在數(shù)學(xué)規(guī)劃、決策論、對(duì)策論等理論和方法上。 DSS：處理戰(zhàn)略、規(guī)劃等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化一類的決策問(wèn)題。,2019/11/27,24,(3) DSS與MIS的關(guān)系 MIS：收集、傳遞、存儲(chǔ)、加工處理各種信息，監(jiān)測(cè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)，用指定的數(shù)學(xué)方法分析數(shù)據(jù)，提供全面數(shù)據(jù)和分析報(bào)告。面向管理人員，提供低層次的決策支持。 DSS：面向決策者，提供適當(dāng)?shù)臎Q策支持，是MIS的高級(jí)階段。,2019/11/27,25,(4) DSS與ES的關(guān)系 IDSS = DSS + ES ES：利用知識(shí)和推理機(jī)，處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題。 DSS：使用數(shù)據(jù)和模型，處理結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，與ES結(jié)合后，可處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié) 構(gòu)化問(wèn)題。,2019/11/27,26,第二節(jié) DSS的基本概念,2019/11/27,27,2.1 決策過(guò)程,2019/11/27,28,2.2 決策問(wèn)題的類型 決策問(wèn)題的類型（按結(jié)構(gòu)化程度分為）： 結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題 半結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題 非結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題,2019/11/27,29,結(jié)構(gòu)化程度： 對(duì)某一過(guò)程的環(huán)境和規(guī)律，能否用明確的語(yǔ)言（數(shù)學(xué)的或邏輯學(xué)的，形式的或非形式的）給予清晰的描述（定量的或推理的）。,2019/11/27,30,結(jié)構(gòu)化問(wèn)題：能夠描述清楚的問(wèn)題。三個(gè)階段都能使用確定的算法或決策規(guī)則。 非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題：不能夠描述清楚，而只能憑直覺或經(jīng)驗(yàn)作出判斷的問(wèn)題。三個(gè)階段都不能使用確定的算法或決策規(guī)則。 半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題：介于兩者之間的問(wèn)題。一個(gè)或二個(gè)階段能使用確定的算法或決策規(guī)則。,2019/11/27,31,2.3 決策問(wèn)題的性質(zhì)和層次,2019/11/27,32,2.4 決策風(fēng)格 按獲取數(shù)據(jù)的方式分： 感知型（S） 直覺型（N） 感知型——喜歡與特定問(wèn)題有關(guān)的硬數(shù) 據(jù)。 直覺型——喜歡描寫可能性的整體信息。,2019/11/27,33,按處理數(shù)據(jù)的方式分： 思考型（T） 感覺型（F） 思考型——喜歡用邏輯或其他規(guī)范化的手 段去推理。 感覺型——喜歡用個(gè)人的術(shù)語(yǔ)來(lái)考慮問(wèn) 題。,2019/11/27,34,組合起來(lái)，共有四種類型的決策風(fēng)格： 系統(tǒng)型（ST） 思辯型（NT） 司法型（SF） 直觀推斷型（NF）,2019/11/27,35,第三節(jié) DSS的構(gòu)造與系統(tǒng)結(jié)構(gòu),2019/11/27,36,DSS的構(gòu)造研究主要解決DSS的組成問(wèn)題，即組成DSS的部件。 現(xiàn)在，經(jīng)典提法是： DSS = 四庫(kù)系統(tǒng) + 對(duì)話系統(tǒng) （人機(jī)界面） 四庫(kù)系統(tǒng)：數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、模型庫(kù)系統(tǒng)、方 法庫(kù)系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)。,2019/11/27,37,近年來(lái)，有的學(xué)者提出增加DSS的組成部件，從而形成5庫(kù)、6庫(kù)、7庫(kù)、8庫(kù)等群庫(kù)結(jié)構(gòu)。即： DSS = 群庫(kù)系統(tǒng) + 對(duì)話系統(tǒng) （人機(jī)界面） 群庫(kù)系統(tǒng)： 數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)、方法庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、 文本庫(kù)、圖形庫(kù)、語(yǔ)音庫(kù)、工具庫(kù)、 地理信息庫(kù)………………,2019/11/27,38,DSS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要研究DSS各主要部件的連接關(guān)系。,2019/11/27,39,3.1 人機(jī)界面技術(shù) 主要研究?jī)?nèi)容集中在： 可視化圖形界面技術(shù) 基于多媒體技術(shù)的界面技術(shù) 自然語(yǔ)言界面技術(shù),2019/11/27,40,3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng)，其基本技術(shù)與一般數(shù)據(jù)庫(kù)及其管理系統(tǒng)基本相同。但也有自己的特點(diǎn)。,2019/11/27,41,共同點(diǎn)： 數(shù)據(jù)的獨(dú)立性 最小冗余度 最大的共享性 統(tǒng)一管理與控制 適當(dāng)?shù)姆从硶r(shí)間 整體性（完整性） 可修改性和可擴(kuò)充性 安全和保密 簡(jiǎn)明性,2019/11/27,42,DSS數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的特點(diǎn)： 面向決策支持過(guò)程組織和管理數(shù)據(jù) 面向模型、面向模型生成來(lái)使用數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)描述方式要面向不同的決策者,2019/11/27,43,3.3 模型庫(kù)系統(tǒng) 模型——是以某種形式對(duì)一個(gè)系統(tǒng)的本質(zhì) 屬性的描述，揭示系統(tǒng)的功能、 行為及其變化規(guī)律。 模型庫(kù)系統(tǒng)——以庫(kù)的形式對(duì)模型進(jìn)行組 織和管理，包括模型庫(kù)及模型庫(kù) 管理系統(tǒng)。,2019/11/27,44,模型庫(kù)（Model Base）提供模型的存儲(chǔ)和表示模式。 模型庫(kù)管理系統(tǒng)提供模型的提取、訪問(wèn)、更新和合成等操作。,2019/11/27,45,人們認(rèn)識(shí)客觀世界一般有三種方法： 邏輯推理法 實(shí)驗(yàn)法 模型法 模型法是我們認(rèn)識(shí)客觀世界的最得力、最方便、最有效的方法。,2019/11/27,46,注意： 并非所有模型都是數(shù)學(xué)模型，并非所有模型都是定量的。 例如， 門捷列夫元素周期表。,2019/11/27,47,3.3.1 模型群 解決軟科學(xué)所涉及的問(wèn)題時(shí)，可利用的模型已達(dá)100多個(gè)，根據(jù)他們的功能和用途可分為若干模型群。,2019/11/27,48,（1）預(yù)測(cè)模型群 定性模型：特爾斐法、主觀概率預(yù)測(cè)法、交叉影響巨陣法等 定量模型：回歸預(yù)測(cè)、平滑預(yù)測(cè)、馬爾柯夫鏈預(yù)測(cè)等 回歸預(yù)測(cè)：一元回歸、多元線性回歸、非線性回歸等； 平滑預(yù)測(cè)：平均預(yù)測(cè)法、指數(shù)預(yù)測(cè)法等,2019/11/27,49,（2）系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型群 主要用來(lái)分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)以及其他系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，反映系統(tǒng)各要素之間的主要聯(lián)系和關(guān)聯(lián)作用，從宏觀上和結(jié)構(gòu)上來(lái)揭示系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律。 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型、層次分析模型、投入產(chǎn)出模型、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型等。,2019/11/27,50,（3）數(shù)量經(jīng)濟(jì)模型群：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、經(jīng)濟(jì) 控制論模型等。 （4）優(yōu)化模型群：線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、 動(dòng)態(tài)規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃和最優(yōu)控制等 （5）不確定模型群：模糊數(shù)學(xué)模型、灰色模 型、隨機(jī)模型等 （6）決策模型群：?jiǎn)文繕?biāo)風(fēng)險(xiǎn)性決策、多目 標(biāo)決策，以及一些不確定性決策方法等 （7）系統(tǒng)綜合模型群：即大系統(tǒng)理論。,2019/11/27,51,3.3.2 模型體系 解決某一特定系統(tǒng)工程問(wèn)題的一系列模型。（從概念上）,2019/11/27,52,3.3.3 模型庫(kù) 模型庫(kù)提供模型的存儲(chǔ)和表示模式。 模型庫(kù)管理系統(tǒng)提供模型的提取、訪問(wèn)、更新和合成等操作。 模型的表示形式： 模型的程序表示：基于程序的表示方法。 模型的數(shù)據(jù)表示：基于數(shù)據(jù)的表示方法。 模型的邏輯表示：基于知識(shí)的表示方法。,2019/11/27,53,3.3.4 當(dāng)前研究課題 模型的自動(dòng)生成技術(shù) 模型管理的人工智能方法 模型管理與數(shù)據(jù)管理的結(jié)合,2019/11/27,54,3.4 方法庫(kù)系統(tǒng) 方法庫(kù)系統(tǒng)（MBS）綜合了數(shù)據(jù)庫(kù)和程序庫(kù)。 方法庫(kù)——類似于程序庫(kù)，包含面向多種應(yīng)用的程序包或功能程序。,2019/11/27,55,方法庫(kù)管理系統(tǒng)——對(duì)程序方法提供多種功能操作。 具有擴(kuò)充的程序組件 可與多種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)相連接 可隨時(shí)加入新的程序組件,2019/11/27,56,3.5 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng) 3.5.1 基本概念 數(shù)據(jù)——客觀事物的屬性、數(shù)量、位置及 其相互關(guān)系等的抽象表示。 信息——數(shù)據(jù)所表示的含義（語(yǔ)義），因 而說(shuō)“數(shù)據(jù)是信息的載體”。 知識(shí)——信息之間結(jié)構(gòu)化的關(guān)聯(lián)關(guān)系。,2019/11/27,57,3.5.2 知識(shí)的分類 事實(shí)——指人類對(duì)客觀事物屬性的值或狀 態(tài)的描述。（不包含任何變量） 規(guī)則——表示因果關(guān)系的知識(shí)，分為前提 （條件）和結(jié)論兩部分。 規(guī)律——帶有變量的規(guī)則。所以，規(guī)則是 規(guī)律的例化。,2019/11/27,58,3.5.3 知識(shí)的屬性 真實(shí)性 相對(duì)性 不完全性 模糊性 可表示性,2019/11/27,59,3.5.4 推理方法 演繹推理：P → Q，由前提到結(jié)論 歸納推理：由個(gè)別到一般，“主觀不充分置信推理” 聯(lián)想與類比 綜合與分析 預(yù)測(cè) 假設(shè)與驗(yàn)證,2019/11/27,60,從另外的角度還可分為 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(diào)推理、非單調(diào)推理 啟發(fā)式推理、非啟發(fā)式推理 基于知識(shí)的推理、統(tǒng)計(jì)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,2019/11/27,61,3.5.5 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng) 知識(shí)庫(kù)—— 提供知識(shí)的表示和存儲(chǔ)。 知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)——提供對(duì)知識(shí)（規(guī)則） 的存儲(chǔ)、檢索、修改、檢查等 操作。 推理機(jī)—— 利用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行推 理，對(duì)給定問(wèn)題進(jìn)行求解，得 到結(jié)論。,2019/11/27,62,3.5.6 知識(shí)的表示方法 一階謂詞邏輯表示 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示 產(chǎn)生式規(guī)則 知識(shí)的框架表示 腳本表示 過(guò)程表示 Petri網(wǎng)表示 面向?qū)ο蟊硎?2019/11/27,63,第四節(jié) 新一代DSS的研究與發(fā)展,2019/11/27,64,群決策支持系統(tǒng)（GDSS） 分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)（DDSS） 智能決策支持系統(tǒng)（IDSS） 決策支持中心（DSC） 戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)（SDSS） 智能交互綜合 I3DSS,2019/11/27,65,（1）群決策支持系統(tǒng)（GDSS） 支持多人或集體共同決策：利用通信技術(shù)（網(wǎng)絡(luò)、電話會(huì)議、電子信息交換）、計(jì)算機(jī)技術(shù)（多用戶系統(tǒng)、4GL、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析OLAP、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘）和決策支持技術(shù)（議程設(shè)置)、AI與推理技術(shù)、決策模型方法——如決策樹、風(fēng)險(xiǎn)分析、預(yù)測(cè)方法等，結(jié)構(gòu)化群決策方法——如德爾菲法等）相結(jié)合。,2019/11/27,66,（2）分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)（DDSS） 研究DSS在分布式環(huán)境中、與分布式技術(shù)相結(jié)合相關(guān)的技術(shù)問(wèn)題。,2019/11/27,67,（3）智能決策支持系統(tǒng)（IDSS） 智能決策支持系統(tǒng)IDSS（Intelligent Decision Support Systems）是決策支持系統(tǒng)DSS 與人工智能AI （Artificial Intelligence）相結(jié)合的產(chǎn)物，它將人工智能中的知識(shí)表示與處理的思想引入到DSS，其獨(dú)特的研究方法和廣泛的發(fā)展前途使之一出現(xiàn)就成為決策支持技術(shù)研究的熱點(diǎn)。,2019/11/27,68,智能決策支持系統(tǒng)是以信息技術(shù)為手段，應(yīng)用管理科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及有關(guān)學(xué)科的理論和方法，針對(duì)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的決策問(wèn)題，通過(guò)提供背景材料、協(xié)助明確問(wèn)題、修改完善模型、列舉可能方案、進(jìn)行分析比較等方式，為管理者做出正確決策提供幫助的智能型人機(jī)交互信息系統(tǒng)。,2019/11/27,69,IDSS是一個(gè)新的正在發(fā)展的研究領(lǐng)域，涉及IDSS的文獻(xiàn)大量涌現(xiàn)。有文獻(xiàn)將IDSS稱為基于知識(shí)的DSS。盡管這些研究側(cè)重點(diǎn)不盡相同，但它們的一個(gè)共同特點(diǎn)就是人工智能技術(shù)融于傳統(tǒng)的DSS之中，彌補(bǔ)傳統(tǒng)DSS單純依靠模型技術(shù)與數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以及用戶高度卷入而可能出現(xiàn)意向性偏差的缺陷。,2019/11/27,70,AI與DSS技術(shù)相結(jié)合，形成了高級(jí)別的、具有知識(shí)處理能力的DSS。 組成：四庫(kù)系統(tǒng)+接口。知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)、方法庫(kù)及人機(jī)接口，還有問(wèn)題求解模塊。,2019/11/27,71,DSS,專家知識(shí)優(yōu)勢(shì),結(jié)合專家知識(shí)和 DSS 模型分析的優(yōu)點(diǎn)形成智能 DSS （IDSS） 提高支持非結(jié)構(gòu)化決策能力,智能DSS的基本概念,2019/11/27,72,專家系統(tǒng)是一種知識(shí)系統(tǒng) 利用專家知識(shí)及知識(shí)推理等來(lái)理解與求解問(wèn)題 將 ES 和傳統(tǒng) DSS 結(jié)合而形成的 IDSS： 增設(shè)了知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)與問(wèn)題處理系統(tǒng) 人機(jī)對(duì)話部分還加入了自然語(yǔ)言處理功能 IDSS 在用戶決策問(wèn)題的輸入、決策問(wèn)題的描述、 決策過(guò)程的推理，問(wèn)題解的求取與輸出等方面 都有了顯著的改進(jìn),2019/11/27,73,人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)采用物理器件或計(jì)算機(jī) 模擬生物體中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某些結(jié)構(gòu)與功能 ANN 屬于基于案例學(xué)習(xí)的模型 吸取了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分優(yōu)點(diǎn) ANN 由許多簡(jiǎn)單處理單元互連而成 局部神經(jīng)元損壞后不影響全局的活動(dòng) ANN 具有良好的自組織、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力 特別適用于處理復(fù)雜問(wèn)題或開放系統(tǒng) 能彌補(bǔ)專家系統(tǒng)的不足,2019/11/27,74,典型的結(jié)構(gòu)為四庫(kù)結(jié)構(gòu),智能DSS的結(jié)構(gòu),2019/11/27,75,IDSS 具有人工智能的行為 向人類靠攏了一大步 使不熟悉機(jī)器的人也能方便地使用 DSS,IDSS： 更好地理解人 能積累已有知識(shí) 能獲得新知識(shí) 提高分析和求解能力,增設(shè)： 自然語(yǔ)言處理系統(tǒng) 知識(shí)庫(kù) 推理機(jī) 問(wèn)題處理系統(tǒng),2019/11/27,76,語(yǔ)法、語(yǔ)義 結(jié)構(gòu)分析,智能DSS的結(jié)構(gòu)----智能人機(jī)接口,2019/11/27,77,問(wèn)題處理系統(tǒng) 工作流程,,智能DSS的結(jié)構(gòu)---問(wèn)題處理系統(tǒng),2019/11/27,78,智能DSS的結(jié)構(gòu)---知識(shí)庫(kù)子系統(tǒng),知識(shí)庫(kù)子系統(tǒng)： 獲取、解釋、表示、推理及管理與維護(hù)知識(shí) 知識(shí)：有關(guān)規(guī)則、因果關(guān)系及經(jīng)驗(yàn)等,2019/11/27,79,存儲(chǔ)知識(shí)首先要表示知識(shí) 知識(shí)的表示是知識(shí)的符號(hào)化過(guò)程 常見的知識(shí)表示形式有： 邏輯表示法 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法 產(chǎn)生式規(guī)則表示法 框架表示法 過(guò)程表示法,2019/11/27,80,推理是指從已知事實(shí)推出新事實(shí)的過(guò)程 推理一般由三部分組成： 大前提、小前提、結(jié)論 例：大前提 － 拖債達(dá)3級(jí)及以上的客戶信用低 小前提 － 該客戶拖債達(dá)4級(jí) 結(jié)論 － 該客戶信用低 例：大前提 － 與信用低的客戶做交易要謹(jǐn)慎 小前提 － 該客戶信用低 結(jié)論 － 與該客戶做交易要謹(jǐn)慎,智能DSS的結(jié)構(gòu)---推理機(jī),2019/11/27,81,根據(jù)推理方向的不同，可以分出三種推理： 正向推理、反向推理、正反向混合推理 例：從某城市到一個(gè)無(wú)直達(dá)航班的城市 為確定坐哪些航班轉(zhuǎn)達(dá)，即是簡(jiǎn)單的推理問(wèn)題 例：若事實(shí)M為真，且有規(guī)則IF M THEN N，則N為真 因此，若事實(shí)任務(wù)A是緊急訂貨為真，且有規(guī)則 IF任務(wù)I是緊急訂貨THEN任務(wù)I按優(yōu)先安排計(jì)劃 則任務(wù)A就應(yīng)優(yōu)先安排計(jì)劃,2019/11/27,82,,ANN在分析與決策中的應(yīng)用,人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)基本原理,2019/11/27,83,什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ T.Koholen的定義：“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由 具有適應(yīng)性的簡(jiǎn)單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所作出的交互反應(yīng)?！?2019/11/27,84,腦神經(jīng)信息活動(dòng)的特征,(1)巨量并行性。 (2)信息處理和存儲(chǔ)單元結(jié)合在一起。 (3)自組織自學(xué)習(xí)功能。,2019/11/27,85,ANN研究的目的和意義,(1)通過(guò)揭示物理平面與認(rèn)知平面之間的映射，了解它們相互聯(lián)系和相互作用的機(jī)理，從而揭示思維的本質(zhì)，探索智能的本源。 (2)爭(zhēng)取構(gòu)造出盡可能與人腦具有相似功能的計(jì)算機(jī)，即ANN計(jì)算機(jī)。 (3)研究仿照腦神經(jīng)系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將在模式識(shí)別、組合優(yōu)化和決策判斷等方面取得傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)所難以達(dá)到的效果。,2019/11/27,86,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展,(1)第一次熱潮(40-60年代未) 1943年,美國(guó)心理學(xué)家W.McCulloch和數(shù)學(xué)家W.Pitts在提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)元模型，即MP模型。1958年，F(xiàn).Rosenblatt等研制出了感知機(jī)(Perceptron）。 (2)低潮(70-80年代初): (3)第二次熱潮 1982年，美國(guó)物理學(xué)家J.J.Hopfield提出Hopfield模型，它是一個(gè)互聯(lián)的非線性動(dòng)力學(xué)網(wǎng)絡(luò)他解決問(wèn)題的方法是一種反復(fù)運(yùn)算的動(dòng)態(tài)過(guò)程,這是符號(hào)邏輯處理方法所不具備的性質(zhì). 1987年首屆國(guó)際ANN大會(huì)在圣地亞哥召開，國(guó)際ANN聯(lián)合會(huì)成立，創(chuàng)辦了多種ANN國(guó)際刊物。1990年12月，北京召開首屆學(xué)術(shù)會(huì)議。,2019/11/27,87,生物神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)基本模型,2019/11/27,88,ANN類型與功能,2019/11/27,89,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的局限性,（1）ANN研究受到腦科學(xué)研究成果的限制。 （2）ANN缺少一個(gè)完整、成熟的理論體系。 （3）ANN研究帶有濃厚的策略和經(jīng)驗(yàn)色彩。 （4）ANN與傳統(tǒng)技術(shù)的接口不成熟。,2019/11/27,90,一般而言, ANN與經(jīng)典計(jì)算方法相比并非優(yōu)越, 只有當(dāng)常規(guī)方法解決不了或效果不佳時(shí)ANN方法才能顯示出其優(yōu)越性。尤其對(duì)問(wèn)題的機(jī)理不甚了解或不能用數(shù)學(xué)模型表示的系統(tǒng),如故障診斷、特征提取和預(yù)測(cè)等問(wèn)題,ANN往往是最有利的工具。另一方面, ANN對(duì)處理大量原始數(shù)據(jù)而不能用規(guī)則或公式描述的問(wèn)題, 表現(xiàn)出極大的靈活性和自適應(yīng)性。,2019/11/27,91,ANN 可看作黑箱 通過(guò)案例學(xué)習(xí) 能具備求解同類問(wèn)題的本領(lǐng) 尤其是那些機(jī)理模糊或處理頻繁的問(wèn)題 例如：圖像、語(yǔ)音和文字的識(shí)別 事物的分析、評(píng)估和預(yù)測(cè) 半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的方案搜索和選擇,2019/11/27,92,在產(chǎn)品評(píng)價(jià)和選擇方面： 利用學(xué)習(xí)了股票漲落走勢(shì)因果對(duì)應(yīng)關(guān)系的 ANN 能得到該證券今后走勢(shì)的評(píng)價(jià)輸出 在一批股票中，用 ANN 做掃描式的分析和評(píng)價(jià) 發(fā)現(xiàn)有看好跡象和走壞征兆的股票 在客戶關(guān)系管理和交易服務(wù)方面： 根據(jù)客戶基本信息和交易信息，能： 得出客戶優(yōu)質(zhì)度、劃分客戶、找出優(yōu)質(zhì)客戶 識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)和客戶流失征兆 為風(fēng)險(xiǎn)防范措施的確定提供依據(jù),2019/11/27,93,（4）決策支持中心（DSC） 1985年歐文提出來(lái)的。 功能：提供辦公決策支持，具有定性定量 相結(jié)合的綜合集成功能。 組成：以決策支持小組為核心，為決策的 全過(guò)程提供技術(shù)支持。,2019/11/27,94,（5）戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)（SDSS） 功能：支持戰(zhàn)略級(jí)或高層管理者的決策過(guò) 程。 組成：數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、模型庫(kù)系統(tǒng)、方法庫(kù) 系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、案例分析系統(tǒng)、 輸入輸出系統(tǒng)、控制與通信系統(tǒng)等。,2019/11/27,95,（6） I3DSS 含義：智能的、交互式的、集成化的（Intelligent,Interactive and Integrated）DSS。 特點(diǎn)：面向問(wèn)題，有機(jī)集成。 綜合采用系統(tǒng)分析、運(yùn)籌學(xué)方法、計(jì)算機(jī)技術(shù)、知識(shí)工程、專家系統(tǒng)等技術(shù)，使之有機(jī)結(jié)合，而不是單一的以信息為基礎(chǔ)的系統(tǒng)，或單一的以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)的系統(tǒng)，或單一的以知識(shí)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)。在面向問(wèn)題的前提下，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，特別是發(fā)揮它們?cè)诼?lián)合運(yùn)用時(shí)的優(yōu)勢(shì)，即集成化（Integrated）。 .,2019/11/27,96,當(dāng)DSS進(jìn)入到高層次的決策活動(dòng)領(lǐng)域時(shí)，由于處理的問(wèn)題多半是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，為了幫助決策者進(jìn)一步明確問(wèn)題、認(rèn)定目標(biāo)和環(huán)境約束，產(chǎn)生決策方案和對(duì)決策方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，系統(tǒng)應(yīng)具有更強(qiáng)的人機(jī)交互能力，這種應(yīng)用方式就是決策支持系統(tǒng)的交互性（Interactive）。,2019/11/27,97,在處理難以定量分析的問(wèn)題時(shí)，需要使用知識(shí)工程、專家系統(tǒng)方法與工具，已經(jīng)涉及到人工智能領(lǐng)域。而重要的問(wèn)題在于如何使用知識(shí)工程的思想方法，組織各個(gè)有關(guān)模塊，實(shí)現(xiàn)決策支持過(guò)程的集成化。這種應(yīng)用方式就是決策支持系統(tǒng)的智能化（Intelligent）。,2019/11/27,98,I3DSS的提出和實(shí)際應(yīng)用，是DSS進(jìn)入一個(gè)新的歷史階段。,