第十一章決策支持系統第一節決策支持系統的概念第二節決策支持系統的組成第三節智能決策支持系統第四節群體決策支持系統ManagementInformationSystem第一節決策支持系統的概念

一、決策支持系統(DSS)的產生與發展

70年代中期Keen和ScottMorton首次提出了“決策支持系統”(Decision

Support

System，DSS)一詞，標志著利用計算機與信息技術支持決策的研究與應用進人了一個新的階段，并形成了決策支持系統新學科。在整個70年代，研究開發出了許多較有

代表性的DSS.到70年代末，DSS大都由數據庫、模型庫及人機交互系統等三個部件組成，它被稱為初階決策支持系統。80年代初，DSS增加了知識庫與方法庫，構成了三庫系統或四庫系統。知識庫系統：是有關規則、因果關系及經驗等知識的獲取、解釋、表示、推理及管理與維護的系統。知識庫系統知識的獲取是一大難題，但幾乎與DSS同時發展起來的專家系統在此方面有所進展。方法庫系統：是以程序方式管理和維護各種決策常用的方法和算法的系統。80年代后期，人工神經元網絡及機器學習等技術的研究與應用為知識的學習與獲取開辟了新的途徑。專家系統與DSS相結合，充分利用專家系統定性分析與DSS定量分析的優點，形成了智能決策支持系統IDSS，提高了DSS支持非結構化決策問題的能力。近年來，DSS與計算機網絡技術結合構成了新型的能供異地決策者共同參與進行決策的

群體決策支持系統GDSS。在GDSS的基礎上，為了支持范圍更廣的群體，包括個人與組織共同參與大規模復雜決策，人們又將分布式的數據庫、模型庫與知識庫等決策資源有機地集成，構建分布式決策支持系統DDSS。DSS產生以來，研究與應用一直很活躍，新概念新系統層出不窮。

1985年Owen等人提出了由專業人員組成的，支持決策者使用DSS解決決策問題的決策支持中心(DSC)的概念。DSS的發展還體現在組成部件的擴展與部件組成的結構變化上。

研究與應用范圍不斷擴大與層次不斷提高，國外相繼出現了多種高功能的通用和專用DSS。我國DSS研究現狀DSS的概念是80年代末引人我國的，但在此之前有關輔助決策的研究早就有所開展。目前我國在DSS領域的研究己有不少成果，但總體上發展較緩慢，在應用上與期望有較大的差距，這主要反映在軟件制作周期長，生產率低，質量難以保證，開發與應用聯系不緊密等方面。

二、決策支持系統(DSS)的功能⑴管理并隨時提供與決策問題有關的組織內部信息。

如：訂單要求、庫存狀況、生產能力與財務報表等。⑵收集、管理并提供與決策問題有關的組織外部信息。

如：政策法規、經濟統計、市場行情、同行動態與科技進展等。⑶收集、管理并提供各項決策方案執行情況的反饋信息。

如：訂單或合同執行進程、物料供應計劃落實情況、生產計劃完成情況等。⑷能以一定的方式存儲和管理與決策問題有關的各種數學模型。

如：定價模型、庫存控制模型與生產調度模型等。⑸能夠存儲并提供常用的數學方法及算法。

如：回歸分析方法、線性規劃、最短路徑算法等。

⑹上述數據、模型與方法能容易地修改和添加。

如：數據模式的變更、模型的連接或修改、各種方法的修改等。⑺能靈活地運用模型與方法對數據進行加工、匯總、分析、預測，得出所需的綜合信息與預測信息。⑻具有方便的人機對話和圖像輸出功能，能滿足隨機的數據查詢要求，回答“如果……則……”之類的問題。⑼提供良好的數據通信功能，以保證及時收集所需數據并將加工結果傳送給使用者。⑽具有使用者能忍受的加工速度與響應時間，不影響使用者的情緒。DSS的基本特征對準上層管理人員經常面臨的結構化程度不高、說明不夠充分的問題；把模型或分析技術與傳統的數據存取技術及檢索技術結合起來；易于為非計算機專業人員以交互會話的方式使用；強調對環境及用戶決策方法改變的靈活性及適應性；支持但不是代替高層決策者制定決策決策支持系統(DSS)的定義DSS是一種以信息技術為手段，應用決策科學及有關學科的理論與方法，以人機交互方式輔助決策者解決半結構化和非結構化決策問題的信息系統。例：有一制造廠為決定它的生產規模和合適的庫存量，建立一個決策支持系統。

模型庫：由生產計劃、庫存模擬模型(如預測、庫存控制模型)等組成。

數據庫中存有歷年銷售量、資金流動情況、成本等原始數據。

決策者通過計算機終端屏幕，根據DSS提供最佳訂貨量和訂貨時間，以及相應的生產成本、庫存成本等信息，進行"如果……將會怎樣?"的詢問，對所提方案進行靈敏度分析，或者以新的參數進行模擬而得到一個新的方案。三、決策支持系統的分類與應用按總體功能劃分以分析為主的決策支持系統以求解為主的決策支持系統分析與求解兼顧的決策支持系統按社會領域劃分經濟、管理、教育、科技、醫療、軍事等等按管理層次劃分戰略、控制、作業…………DSS的應用目前，DSS已得到廣泛的應用,但仍然不成熟。成功的DSS具有的特點：大多帶有問題分析功能，有些實質上是一類決策分析系統。有積累大量數據的信息系統，如ERP系統等大多面向比較專業和范圍有限的決策問題，如計劃安排，資源分配，評價選擇。能夠將非結構化、半結構化問題的系統轉化為半結構化或結構化問題的系統。決策支持系統(DSS)與管理信息系統的關系DSS與MIS關系的主要觀點①MIS是一個總概念，DSS是MIS發展的高級階段或高層子系統。②DSS是鑒于MIS的不足而推出的目標不同于MIS的新型系統。③MIS是DSS的基礎部分，也即DSS包括提供決策信息的MIS，MIS是DSS的一個子系統。④有廣義與狹義之分，就狹義而言，MIS與DSS是不同的系統，就廣義而言，DSS是MIS的分系統。第二節決策支持系統的組成一、決策支持系統的系統結構

三角式結構

是由數據庫、模型庫等子系統與對話子系統成三角形分布的結構，也是DSS最基本的結構：對話管理子系統是DSS是人機接口界面；決策者作為DSS的用戶通過該子系統提出信息查詢的請求或決策支持的請求；對話管理子系統對接受到的請求作檢驗，形成命令，為信息查詢的請求進行數據庫操作，提取信息，所得信息傳送給用戶；

對決策支持的請求將識別問題與構建模型，運行模型庫中的模型，運行結果通過對話子系統傳送給用戶或暫存數據庫待用。對話子系統模型庫子系統數據庫子系統用戶基于知識的DSS結構基于知識的DSS結構是一種以自然語言，問題處理，知識庫等子系統為基本部件構成的系統結構。自然語言子系統問題處理子系統知識庫子系統用戶三庫系統人機對話子系統模型庫管理系統方法庫管理系統數據庫管理系統數據庫模型庫方法庫用戶二、人機對話子系統

⑴人機對話子系統的概念

是DSS中用戶和計算機的接口，在操作者、模型庫、數據庫和方法庫之間起著傳送(包括轉換)命令和數據的重要作用，其核心是人機界面。⑵從系統使用角度，對話接口的設計目標是：能使用戶了解系統所能提供的數據、模型及方法的情況。

如：數據模式與范圍，模型種類。數量、用途及運行要求等。

通過“如果……則……”(what…if…)方式提問。對請求輸入有足夠的檢驗與容錯能力，給用戶某些必須的提示幫助。通過運行模型使用戶取得或選擇某種分析結果或預測結果。在決策過程結束之后，能把反饋結果送入系統，對現有模型提出評價及修正意見。當需要的時候，可以按使用者要求的方式，很方便地以圖形及表格等豐富的表達方式輸出信息、結論及依據等。

⑶從系統維護的檢驗評價角度，對話接口的設計目標是：

能幫助維護人員了解系統運行的狀況，分析存在的問題，找出改進的方法。

報告模型的使用情況(次數、結果、使用者的評價及改進要求)。利用統計分析工具，分析偏差的規律及趨勢，為找出癥結提供參考。臨時性地、局部性地修改模型，運行模型，并將結果與實際情況對比，以助于發現問題。在模型與方法之間，安排不同的使用方式與組合方式，以便進行比較分析。⑷從系統維護的允許修改角度，對話接口的設計目標是：

能通過對話方式接受系統修改的要求。檢查有關修改的要求，提醒維護人員糾正不一致的問題，補充遺漏細節，對可能出現的問題提出警告。根據要求，自動迅速地修改系統，這包括，在模型庫中登記新模型，建立各種必要的聯系，修改數據庫等。三、數據庫子系統

⑴數據庫子系統存儲、管理、提供與維護用于決策支持數據的DSS基本部件，是支撐模型庫子系統及方法庫子系統的基礎。⑵數據庫子系統的組成由數據庫、數據析取模塊、數據字典、數據庫管理系統及數據查詢模塊等部件組成。

四、模型庫子系統⑴模型庫子系統的概念模型庫子系統是構建和管理模型的計算機軟件系統，它是DSS中最復雜與最難實現的部分。DSS用戶是依靠模型庫中的模型進行決策的，因此我們認為DSS是由“模型驅動的”。⑵應用模型獲得的輸出結果三種作用①直接用于制定決策；②對決策的制定提出建議；③用來估計決策實施后可能產生的后果。

⑶模型庫子系統的組成模型庫子系統由模型庫和模型庫管理系統和模型字典等部分組成。模型庫用于存儲決策模型，是模型庫子系統的核心部件。

實際上模型庫中主要存儲的是能讓各種決策問題共享或專門用于某特定決策問題的模型基本模塊或單元模型，以及它們間的關系。使用DSS支持決策時，根據具體問題構造或生成決策支持模型，這些決策支持模型如有再用的可能性則也可存儲于模型庫。用單元模型構造的模型或決策支持模型可分為：模擬方法類、規劃方法類、計量經濟方法類、投入產出方法類等，其中每一類又可分為若干子類。

模型庫模型基本單元在模型庫中的存儲方式目前主要有：子程序、語句、數據及邏輯關系等四種方式，邏輯方式主要用于智能決策支持系統。模型按照經濟內容可分類為：預測類模型，如產量預測模型、消費預測模型等。綜合平衡模型，如生產計劃模型、投入產出模型等。結構優化模型，如能源結構優化模型、工業結構優化模型等。經濟控制類模型，如財政稅收、信貸、物價、工資、匯率等對國家經濟的綜合控制模型等。

模型庫管理系統模型庫管理系統主要功能是模型的利用與維護。

模型的利用：包括決策問題的定義和概念模型化，從模型庫中選擇恰當的模型或單元模型構造具體問題的決策支持模型，以及運行模型。模型的維護：包括模型的聯結、修改與增刪等。模型庫子系統是在與DSS其他部件的交互過程中發揮作用的。a.與數據庫子系統的交互可獲得各種模型所需的數據，實現模型輸入、輸出和中間結果存取自動化；b.與方法庫子系統的交互可實行目標搜索、靈敏度分析和仿真運行自動化等。c.與人機對話子系統之間的交互，模型的使用與維護實質上是用戶通過人機對話子系統予以控制與操作的。五、方法庫子系統

方法庫子系統是存儲、管理、調用及維護DSS各部件要用到的通用算法、標準函數等方法的部件，方法庫中的方法一般用程序方式存儲。方法庫子系統由方法庫與方法庫管理系統組成。

①方法庫是存儲方法模塊的工具。

方法庫內存儲的方法程序一般有：排序算法、分類算法、最小生成樹算法、最短路徑算法、計劃評審技術(PERT)、線性規劃、整數規劃、動態規劃、各種統計算法、各種組合算法等。（圖11.4）

按方法的存儲方式，方法庫可以被分為：層次結構型方法庫、關系型方法庫、語義網絡模型結構方法庫和含有人工智能技術的方法庫等。②方法庫管理系統它是方法庫系統的核心部分，是方法庫的控制機構。第三節智能決策支持系統

一、智能決策支持系統的基本概念

將人工智能技術引入傳統DSS形成智能型DSS(IDSS)。即IDDS是在傳統DSS的基礎上結合人工智能技術而形成的。人工智能應用的主要分支專家系統(ExpertSystem，簡稱ES)人工神經網絡(ArtificialNeualNetwork，簡稱ANN)。⑴專家系統：專家系統是以計算機為工具，利用專家知識及知識推理等技術來理解與求解問題的知識系統。將ES和傳統DSS結合而形成的IDSS。

在結構上增設了知識庫、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能。專家系統的弱點是：知識獲取困難。因為它是人工地把各種專家知識從人類專家的頭腦中或其他知識源那里轉換到知識庫中，費時低效；對于動態和復雜的系統，由于其推理規則是固定的，難于適應變化的情況；專家系統不能從過去處理過的事例中繼續地學習，這使知識獲得變得更加困難。

⑵人工神經網絡人工神經網絡是通過采用物理可實現的器件或采用計算機來模擬生物體中神經網絡的某些結構與功能，就其性質看，神經網絡屬于基于案例學習的模型，它模擬人的神經元結構，構造人工神經元，吸取了生物神經網絡的部分優點。人工神經網絡在結構上由許多很小的處理單元相互連接而成，局部或部分的神經元損壞后不影響全局的活動，其連接權值和連接結構都可以通過對樣本數據的學習而得到。

與專家系統相比，人工神經網絡具有良好的自組織、自學習和自適應能力，因而特別適用于處理復雜問題或開放系統，這正好可以彌補專家系統的不足。

人工神經網絡的弱點：人工神經網絡的知識是分布在整個系統內部，對用戶而言是個黑箱；而且人工神經網絡對于自己的結論不能做出合理的解釋。因此，將人工神經網絡技術與專家系統集成，取長補短，是IDSS發展的一個有利方向。二、智能決策支持系統的結構較完整與典型的DSS結構是在傳統三庫DSS的基礎上增設知識庫與推理機，在人機對話子系統加入自然語言處理系統(LS)，與四庫之間插人問題處理系統(PSS)而構成的四庫系統結構

人機接口問題處理系統自然語言處理系統模型庫管理系統數據庫管理系統方法庫管理系統知識庫管理系統推理機模型庫數據庫方法庫知識庫用戶⑴智能人機接口四庫系統的智能人機接口接受用自然語言或接近自然語言的方式表達的決策問題及決策目標，這較大程度地改變了人機界面的性能。

⑵問題處理系統問題處理系統處于DSS的中心位置，是聯系人與機器及所存儲的求解資源的橋梁，主要由問題分析器與問題求解器兩部分組成。其工作流程如下圖所示問題處理系統工作流人機接口自然語言處理系統問題分析器問題求解器四庫系統非結構化問題：推理或知識推理結構化問題：模型選擇或構造求解資源決策問題、決策目標、過程交互信息問題描述結果

⑶知識庫子系統和推理機知識庫子系統的組成可分為三部分：知識庫管理系統知識維護和知識的獲取知識庫是知識庫系統的核心推理機是指從已知事實推出新事實(結論)的過程。推理機是一組程序，它針對用戶問題去處理知識庫(規則和事實)。推理原理如下：若事實M為真，且有一規則"TFMTHENN"存在，則N為真。

因此，如果事實"任務A是緊急訂貨"為真，且有一規則"IF任務i是緊急訂貨THEN任務i按優先安排計劃"存在，則任務A就應優先安排計劃。三、人工智能及其應用主要相關領域專家系統(ES)人工神經網絡(ANN)機器學習(ML)智能代理(IA)數據挖掘與知識發現(DM,KDD)商務智能（BI)四、知識庫知識庫(KnowledgeBase)是知識工程中結構化，易操作，易利用，全面有組織的知識集群，是針對某一或某些領域問題求解的需要，采用某種或若干知識表示方式在計算機存儲器中存儲、組織、管理和使用的互相聯系的知識片集合。這些知識片包括與領域相關的理論知識、事實數據，由專家經驗得到的啟發式知識，如某領域內有關的定義、定理和運算法則以及常識性知識等。（百度百科）知識庫知識庫是知識庫子系統的核心知識庫中存儲的是那些既不能用數據表示，也不能用模型方法描述的專家知識和經驗，也即是決策專家的決策知識和經驗知識，同時也包括一些特定問題領域的專門知識。

知識庫中的知識表示：是為描述世界所作的一組約定，是知識的符號化過程。對于同一知識，可有不同的知識表示形式，知識的表示形式直接影響推理方式，并在很大程度上決定著一個系統的能力和通用性，是知識庫系統研究的一個重要課題。

知識庫包含事實庫和規則庫兩部分。例如：事實庫中存放了“任務A是緊急訂貨”、“任務B是出口任務”那樣的事實。規則庫中存放著“IF任務i是緊急訂貨，and任務i是出口任務，THEN任務i按最優先安排計劃”、“IF任務i是緊急訂貨，THEN任務i按優先安排計劃”那樣的規則。第四節群體決策支持系統一、群體決策支持系統(GDSS)的基本概念

群體決策支持系統是一種在DSS基礎上利用計算機網絡與通信技術，供多個決策者為了一個共同的目標，通過某種規程相互協作地探尋半結構化或非結構化決策問題解決方案的信息系統。群體決策支持系統(GDSS)的特點：

與傳統的會議決策或傳遞式群體決策相比，GDSS有以下一些特點:⑴不受時間與空間的限制；⑵能讓決策者相互之間便捷地交流信息與共享信息，減少片面性；⑶決策者可克服消極的心理影響，無保留地發表自己的意見；⑷能集思廣益，激發決策者思路，使問題的方案盡可能趨于完美；⑸可防止小集體主義及個性對決策結果的影響；⑹可提高決策群體成員對決策結果的滿意程度和置信度；⑺群體越大效果越顯著。從理論上講，GDSS對群體決策是非常有益的手段，但它涉及的面很廣。GDSS要面對不同風格與偏好的個人，要綜合決策科學、人工智能、計算機網絡、運籌學、數據庫技術、心理學及行為科學等多種學科的理論、方法與技術，實用系統研究與開發的難度非常大。目前國內外能投人實際運行的GDSS很少見。二、群體決策支持系統的類型⑴決策室⑵局域決策網⑶虛擬會議⑷遠程決策網三、群體