決策支持系統(tǒng)的應用

1、關(guān)于決策支持系統(tǒng)的應用的讀書報告一、摘要：現(xiàn)今，用 PowerPoint 制作的課件已在教學中得到廣泛的應用， 但 PowerPoint 制作的課件交互能力差，功能簡單且不易于擴展。而本文主要介紹決策支持系統(tǒng)課件 的制作。在該系統(tǒng)的設計過程中，本文主要作了如下工作：首先，說明了教學和多媒體結(jié) 合的可行性，及各種創(chuàng)作工具的比較和選用；其次簡要概括了系統(tǒng)設計的一般流程，并在 分析了課件界面設計的原則和風格之后對該課件的大體程序進行分析，最后提出了制作過 程中總結(jié)出的一些經(jīng)驗技巧，并對多媒體課件技術(shù)提出展望之處。二、引言：決策支持系統(tǒng) (DSS)的概念提出 20 多年來 , 隨著決策理論、信息技術(shù)、

2、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、辦 公自動化、專家系統(tǒng)等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展， DSS 取得了長足的進展，在許多領(lǐng)域得到應用。 DSS已成為許多行業(yè)經(jīng)營管理中一個不可缺少的現(xiàn)代化支持工具。本期專題介紹了銀行、 房地產(chǎn)、 企業(yè)等應用 DSS的情況 , 包括如下文章：1. 決策支持系統(tǒng)建立中的關(guān)鍵問題兼論云南玉溪卷煙廠信息管理與決策支持系統(tǒng) 本文以建立云南玉溪卷煙廠信息管理與決策支持系統(tǒng)為例，介紹了決策支持系統(tǒng)建立 中的關(guān)鍵問題，包括決策支持與數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，模型、方法和知識管理系統(tǒng)及用戶交互環(huán) 境。2. 銀行智能決策支持系統(tǒng) 面對激烈競爭和瞬息萬變的金融市場，傳統(tǒng)的銀行決策方法已不能適應現(xiàn)代化銀行發(fā) 展的需要。本文探討如何

3、將計算機決策支持技術(shù)應用到銀行高層決策，建立銀行智能決策 支持系統(tǒng)。3. 地震預報智能決策支持系統(tǒng)的研制與應用 地震是眾多自然災害中對人類生存造成危害最為嚴重的一種災害。為了科學、準確預 報地震，減輕地震的影響，建立地震預報智能決策支持系統(tǒng)具有非常重要的價值。4. 智能房地產(chǎn)決策支持系統(tǒng) eid 柔性綜合集成能夠使系統(tǒng)按照當前運行狀況，動態(tài)配置所需的計算機部件，以解決傳 統(tǒng)專家系統(tǒng)表示和推理單一、難以融合異質(zhì)計算部件等缺點。本文介紹在構(gòu)建智能房地產(chǎn) 決策支持系統(tǒng)中，采用基于任務歸約和子任務聯(lián)想的知識湯建模方法，對柔性綜合集成作 了初步的嘗試。5. 低成本 cims 成本管理決策支持系統(tǒng)本文以特

4、鋼企業(yè)為背景， 闡述了建立網(wǎng)絡環(huán)境下低成本 cims 成本管理決策支持系統(tǒng)的 基本思想，并提出 cims 環(huán)境下管理與決策的模型庫、數(shù)據(jù)庫、方法庫和知識庫的分析與設 計，進而達到控制鋼鐵企業(yè)成本的目的。決策支持系統(tǒng)是以日常業(yè)務處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)， 利用數(shù)學的或智能的方法 , 對業(yè)務 數(shù)據(jù)進行綜合、分析，預測未來業(yè)務的變化趨勢，在企業(yè)發(fā)展、市場經(jīng)營戰(zhàn)略等重大問題 上為領(lǐng)導層提供決策幫助的計算機系統(tǒng)。近年來企業(yè) (包括商業(yè) )部門業(yè)務處理以及信息管 理系統(tǒng)的廣泛使用，既為決策支持系統(tǒng)的建立提供了基礎(chǔ)，也為它的應用產(chǎn)生了強大的推 動力。與此同時，計算機在理論與技術(shù)上的新進展也使決策支持系統(tǒng)的研究與

5、應用水平不斷 提高，使它從早期的批處理方式演變成今天的聯(lián)機分析處理方式，也帶動了數(shù)據(jù)倉庫、多 維數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘等新技術(shù)的研究。決策支持系統(tǒng)大體上由以下三個部分組成 : 對決策用的數(shù)據(jù)進行管理的決策數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)。 決策知識、模型管理子系統(tǒng)。與用戶進行對話、接收命令，提供決策結(jié)果的交互環(huán)境。三、內(nèi)容概要：在建立決策支持系統(tǒng)中，以下幾個問題顯得尤為關(guān)鍵 :一、決策支持與數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)必須為決策支持的分析處理提供以下服務 :(1) 根據(jù)主題需要 , 從 oltp 數(shù)據(jù)庫中抽取分析用的數(shù)據(jù)。為此在抽取過程中要對原 始 數(shù)據(jù)進行分類、求和、統(tǒng)計等處理 , 抽取的過程實際上是數(shù)據(jù)的再組織。(2

6、) 在抽取過程中 , 完成數(shù)據(jù)凈化 , 即去掉不合格的原始數(shù)據(jù) , 必要時還必須對缺 損的 數(shù)據(jù)加以補充。(3) 在改變分析、決策的主題時，可以按主題進行數(shù)據(jù)查詢與訪問。(4) 采用脫機大容量存儲、聯(lián)機磁盤存儲、內(nèi)存存儲的多級存儲模式，解決數(shù)據(jù)量 巨 大及按照主題、粒度劃分的數(shù)據(jù)組織問題。今天 ,人們常把滿足上述功能需求的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。數(shù)據(jù)抽取與凈 化、存儲組織等，都是建立數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵技術(shù)。除此之外 , 在設計數(shù)據(jù)倉庫時，還應特別 重 視數(shù)據(jù)的粒度與劃分問題。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計類似 , 好的數(shù)據(jù)倉庫設計也采用概念模型、邏輯模型與物理模型的 方法。所不同的是，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型是

7、緊緊圍繞前面所述的決策分析用的主題等范圍 進 行的。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)可以在關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上建立。采用這一方法, 開發(fā)人員把關(guān)系數(shù)據(jù)庫當作一種存儲結(jié)構(gòu)，自己設計、實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫必備的功能。當然也可以利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫 軟件廠家提供的某些工具。目前這類工具還比較缺乏。實現(xiàn)決策用的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的另一種途徑是采用多維數(shù)據(jù)庫。多維數(shù)據(jù)庫中的維是指 在進行分析預測時可以變化的角度。例如，一個企業(yè)在全國各地的產(chǎn)品銷售，可以按時間 逐年 統(tǒng)計，也可以按地區(qū)或者產(chǎn)品分類統(tǒng)計，這里的時間、地區(qū)、產(chǎn)品就是不同的維。多 維數(shù)據(jù)庫為面向主題的分析決策提供了更大的靈活性。它支持對按總體統(tǒng)計的詳略級別組 織的數(shù)據(jù)進行特殊查詢 ,

8、從宏觀的結(jié)果逐步向下跟蹤產(chǎn)生這些結(jié)果的微觀數(shù)據(jù) , 或者反過來 由底層微觀數(shù)據(jù)逐步向上得到高層的宏觀結(jié)果。對于較為簡單的分析、 決策應用而言，決策數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可以采用多維電子表格實現(xiàn) 。 這是在普通二維電子表格上的擴充，通過增加維數(shù)，可以滿足面向主題的分析、決策 的需求。二、模型、方法和知識管理系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)庫技術(shù)的數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)將數(shù)據(jù)進行整理 ( 預處理)和凈化之 后,形成可靠的易于進行決策的 "數(shù)據(jù)源"(即數(shù)據(jù)倉庫或多維數(shù)據(jù)庫 ), 這個"數(shù)據(jù)源"的結(jié)構(gòu) 與 形式和決策支持系統(tǒng)所采用的模型與知識有關(guān)。 決策粗略地分為結(jié)構(gòu)化決策支持、 非結(jié)

9、 構(gòu)化 決策支持、 半結(jié)構(gòu)化決策支持。 一個較好的決策支持系統(tǒng)必須完成這三方面的決策支 持。1. 模型、方法和知識管理系統(tǒng)在決策支持系統(tǒng)中， 模型、方法和知識的管理是核心， 它對依問題建立的模型庫、 方法 庫 和知識庫進行管理。模型、方法和知識管理系統(tǒng)的主要任務是：(1) 對模型庫、方法庫和知識庫進行維護。模型、方法和知識管理系統(tǒng)必須有對三 庫 的維護界面；可根據(jù)問題的需要對模型、方法和知識庫進行增加、刪除和修改 , 并保證 三 庫的一致性：一是系統(tǒng)運行過程調(diào)用每個庫時不發(fā)生矛盾 , 特別是對知識庫的維護更為復 雜；二是每種模型、方法和知識都能調(diào)用到。(2) 模型、方法和知識管理系統(tǒng)根據(jù)用戶的

10、要求和數(shù)據(jù)倉庫提供的數(shù)據(jù)，能有效地 選 擇模型、方法和知識，經(jīng)系統(tǒng)運行得到相應的結(jié)果，并將結(jié)果送給交互環(huán)境進行輸出。2. 智能決策支持系統(tǒng) 智能決策支持系統(tǒng)一般是在模型、方法和知識管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)上增加專家系統(tǒng)和數(shù)據(jù) 采掘與知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)。目前雖然一般的決策支持系統(tǒng)得到了廣泛使用，但隨著數(shù)據(jù)量的增 大，不確定因素的增多， 專家系統(tǒng)技術(shù)和各種推理技術(shù)對提高決策支持的準確度十分必要， 在人 也無法描述出數(shù)據(jù)間的關(guān)系時 , 就提出數(shù)據(jù)采掘與知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)。近年來數(shù)據(jù)采掘與 知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)發(fā)展很快 , 已達到初步應用的程度。智能決策支持系統(tǒng)將會迅速發(fā)展。 分頁三、用戶交互環(huán)境用戶交互環(huán)境是決策者或決策部門與決

11、策支持系統(tǒng)打交道的界面，它負責接收用戶發(fā) 出的各種命令 , 根據(jù)這些命令調(diào)用不同的子系統(tǒng)，并獲得處理結(jié)果 ,最后再將這些結(jié)果輸出 給 用戶。用戶輸入的命令包括 :對確定的主題進行分析、對比、預測等決策處理 ; 對決策用的數(shù) 據(jù)進行各種查詢 ;其它特殊命令 ,如控制輸出形式 ,要求對輸出的結(jié)論進行解釋等。從內(nèi)容上講決策的輸出主要是圍繞決策主題產(chǎn)生的各種分析、綜合與預測的結(jié)果。以 市場分析、預測的主題為例 , 其內(nèi)部就可以包括行情變化趨勢 , 各種商品銷售按時間、地區(qū) 對比、排序 , 廠家競爭策略 , 未來銷售預測等。交互環(huán)境的好壞直接影響著用戶對系統(tǒng)的使用。 一個好的交互環(huán)境 , 其輸入應當簡單

12、 、 易學、易用。其輸出應當做到內(nèi)容豐富、形式活潑。在輸入方法上可以采用先進的手寫輸入和語音輸入 , 以及廣為使用的多窗口圖形化界 面技術(shù)。在輸出形式上可以包括文字報告、圖表、可視化圖形、語音合成 , 這些方式相互配合 , 相得益彰 , 可以取得令人滿意的效果。良好的決策支持系統(tǒng)的交互環(huán)境很難直接從市場上購買到 , 常常要靠自己開發(fā)。我們 以為云南玉溪卷煙廠開發(fā)的 "信息管理與決策支持系統(tǒng) "( 簡稱"玉煙系統(tǒng)") 為例來討論交互 環(huán) 境中的結(jié)果輸出部分的關(guān)鍵技術(shù)。" 玉煙系統(tǒng) " 的基本輸出形式是具有標題、 段落的文字報告。 其內(nèi)容

13、較為豐富 , 包括市 場 分析、預測等若干主題。當輸出時 , 以實時生成的女聲自然語音輸出為主 ,同時配合以下手 段對輸出內(nèi)容進行補充 :二維表格顯示朗讀的數(shù)據(jù)。 三維直方圖、餅圖顯示分析、對比結(jié)果。 可以按省、地區(qū)變化顏色 , 在地區(qū)上顯示立體柱圖的三維中國地圖。這種顯示主要 用 于描述全國市場的競爭態(tài)勢。報告中所提到的某些對象的三維立體造型的動態(tài)顯示。 輸出過程可以隨時暫?；蚶^續(xù)。 當暫停時,還可要求解釋報告內(nèi)容。 以上述方式向用 戶 輸出分析、決策結(jié)果必須解決以下幾個關(guān)鍵問題 :(1) 首先要為用戶提供一種手段來定義報告輸出的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容、多媒體輸出的要求 。 為此我們設計并定義了一種特殊

14、的腳本語言。通過這一腳本語言 , 用戶可以方便地表 達他 們希望輸出的內(nèi)容、文字報告的格式 , 以及前面提到的輸出格式。(2) 在輸出時要做到說的與顯示的都反映同一個主題 , 即各種輸出應當在內(nèi)容上一 致 , 因此必須很好地控制多媒體輸出的同步。 在系統(tǒng)實現(xiàn)時 , 我們以語音輸出為主 , 計算 輸出字 符、分句同步等方法使這一問題得到解決。(3) 漢語的文語轉(zhuǎn)換、語音合成、三維復雜實體造型的實時動態(tài)顯示等技術(shù)。這些 方 面既有輸出質(zhì)量、也有輸出速度的要求。四、一個用于市場分析與預測的決策支持系統(tǒng)四、擴展性討論我們以"玉煙系統(tǒng) "為例來說明一個具體系統(tǒng)的構(gòu)成。1. 系統(tǒng)描述&

15、quot; 玉煙系統(tǒng) " 從功能上分為以下五部分 :(1) 數(shù)據(jù)規(guī)范化處理 (dsp) 由于決策的需要 , 企業(yè)要盡可能地收集各種市場信息和 生 產(chǎn)數(shù)據(jù), 因此也就存在原始數(shù)據(jù)來源多、結(jié)構(gòu)混亂的問題。 dsp 的目標旨在對原始數(shù)據(jù) 進 行一定的預處理 ,從而得到結(jié)構(gòu)簡單、格式規(guī)范、統(tǒng)一的規(guī)范化數(shù)據(jù) ,供專家系統(tǒng)、分析、 預 測和報告生成使用。 同時也使系統(tǒng)數(shù)據(jù)具有獨立性 ,系統(tǒng)工作從規(guī)范化數(shù)據(jù)開始。 其實這 部 分就是數(shù)據(jù)倉庫的建立 , 規(guī)范化的數(shù)據(jù)放在數(shù)據(jù)庫中就是數(shù)據(jù)倉庫。(2) 專家系統(tǒng) (es) 通過長期的工作實踐 , 有經(jīng)驗的企業(yè)管理人員和市場營銷人員必 然 會對市場的變化和

16、發(fā)展形成一套較為完整的看法 , 將這些知識總結(jié)成規(guī)則的形式 ,即可通過 專家系統(tǒng)加以運用。es 的功能是運用已定義的經(jīng)驗性規(guī)則 ,基于實際的數(shù)據(jù)情況進行推 理, 以發(fā)現(xiàn)一些值得注意的問題。根據(jù)隨機性市場分析的特點 ,推理機制采用確定性的正、 逆向混合推理方法。 市場上 可 能會出現(xiàn)的突發(fā)事件類型由用戶在建造知識規(guī)則庫時用規(guī)則事先定義好。在推理過程中 , 系統(tǒng)在這類規(guī)則的引導下 ,通過對規(guī)則集的匹配和數(shù)據(jù)查找 , 驗證各類突發(fā)事件是否發(fā)生 , 這是一個逆向過程。當發(fā)生了某個突發(fā)事件時 , 則對其產(chǎn)生的背景和相關(guān)條件進行跟蹤 , 找 出該 突發(fā)事件發(fā)生的原因和背景 , 這是一個正向的過程。專家系統(tǒng)

17、具有解釋功能。 系統(tǒng)提供了兩種類型的解釋 : 一種是服務于系統(tǒng)維護人員的 , 它可 以提供得出某項結(jié)論的推理路徑、所用規(guī)則及內(nèi)容 , 以及推理依據(jù)等內(nèi)容。系統(tǒng)維護人 員 可以據(jù)此對知識規(guī)則庫的正確性進行維護。這種解釋是通常專家系統(tǒng)意義下的解釋 , 只要 在推理過程中記錄推理路線和所用到的數(shù)據(jù)即可。另一類解釋是服務于生產(chǎn)決策人員的 , 他們關(guān)心的是某項突發(fā)事件產(chǎn)生的原因和背 景。由于篇幅的限制 ,分析報告中不能包括所有突發(fā)事件的全部信息 , 當決策人員想知道某 個 突發(fā)事件的更詳細的情況時 , 可以通過解釋功能得到。 由于該類信息量較大 , 在正常推理 情況 下并不保留這些信息 ,只有當用戶要求

18、對某項內(nèi)容提供更詳細情況時 , 系統(tǒng)才重新啟 動推理機，將有關(guān)更詳細的情況報告給用戶。(3) 市場分析模型和知識管理系統(tǒng) (mas) 有限的經(jīng)驗性知識無法覆蓋可能出現(xiàn)的全部 情況, 因此, 還需要從實際數(shù)據(jù)中發(fā)掘出知識中沒有提到但有可能對企業(yè)行為產(chǎn)生影響的信 息。 在這種情況下 , 除了采用經(jīng)驗性知識進行分析推理之外 , 基于數(shù)學方法的統(tǒng)計分析是必 不可少 的。mas包括運用幾種常用的統(tǒng)計分析方法 ( 因果分析、趨勢分析等 ) 以及一些經(jīng)驗 性公式, 在 已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行一定的數(shù)學運算 ,以得出一些決策者可能會關(guān)心的分析 結(jié)果。我們認為一個完整的市場分析框架應包含以下四個方面的內(nèi)容： 建立

19、信息綜合處理的數(shù)學模型 , 可以對一個市場對象各方面的屬性進行整體性處理, 得出其對市場的影響程度；根據(jù)市場數(shù)據(jù)的變化 , 尋找影響變量的有關(guān)因素。僅僅使用數(shù)學方法或類似專家系統(tǒng)的知識方法都是不充分的。需要用數(shù)學模型對市場 對象進行合理的描述 , 并通過數(shù)學手段解決變量間的數(shù)值依賴。 由于不僅僅關(guān)心變量數(shù)值的 大小,更重要的是揭示其經(jīng)濟意義 ,所以在市場分析的實現(xiàn)中需要可控制的推理系統(tǒng) , 不僅 能 處理顯式的規(guī)則 , 而且可以進行基于定性因果關(guān)系的推理過程。在整個框架的研究中 , 我們著重于定性定量相結(jié)合的推理機制 ,以有效的綜合使用數(shù)學 方法與知識方法。(4) 市場預測模型及知識管理系統(tǒng)

20、(mfs) mfs 的功能是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上 , 對未來 ( 主 要是短期內(nèi) )的基本經(jīng)濟情況、 市場銷售情況等作出預測 ,以便決策者在考慮下一 步行動時 借鑒。由于市場的多樣性和復雜性 ,單純使用數(shù)學上的預測方法難以收到滿意的效 果, 因此, 在本系統(tǒng)中我們引入了一種數(shù)學方法與經(jīng)驗知識相結(jié)合的綜合性組合預測方法。為了收到較好的預測效果 ,根據(jù)預測對象的不同 ,我們提出幾種不同的預測方案 , 在各 種方案中 ,充分衡量預測對象變化的條件以及可能變化的幅度 , 并采取相應的處理方法。本 系 統(tǒng)將預測對象分為兩類 : 一類是對各地區(qū)的常規(guī)的經(jīng)濟狀況 ( 人口、人均收入、 人均消費 水平 等)進行預測 ,一類是對某一產(chǎn)品的社會容量 (需求量)進行專項預測。常規(guī)的經(jīng)濟狀況 的預測 分別采用時間序列分析方法、因果回歸分析法或者兩者相結(jié)合的方法 , 而對某一產(chǎn) 品社會容 量的預測則采用數(shù)學方法與知識方法相結(jié)合的組合預測方法。知識方法中, 我們采