企業(yè)決策支持系統(tǒng)PPT-PPT課件

1、前言 關(guān)于課程關(guān)于教材關(guān)于授課者關(guān)于聽課者關(guān)于教學(xué)過程關(guān)于考核辦法課時(shí)安排與教學(xué)方法:總課時(shí)：32 學(xué)時(shí) 周學(xué)時(shí)：4學(xué)時(shí)考 查：理論考試教學(xué)內(nèi)容DSS概述（基本概念、關(guān)系辨識(shí)與發(fā)展歷程等） DSS技術(shù)基礎(chǔ)DSS三種主要的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)DSS開發(fā)策略與方法IDSS（智能決策支持系統(tǒng)）GDSS（群體決策支持系統(tǒng)）地位：計(jì)算機(jī)類、泛管理類專業(yè)骨干課程;信息管理專業(yè)核心課程內(nèi)容：DSS基礎(chǔ)、DSS開發(fā)、DSS管理、DSS應(yīng)用、DSS選型性質(zhì)：理論與實(shí)踐相融合，與時(shí)俱進(jìn)、持續(xù)發(fā)展與完善 認(rèn)真、負(fù)責(zé)地教+虛心、勤奮地學(xué)達(dá)成共同的目標(biāo)、完成教學(xué)任務(wù)堂上師生者從嚴(yán)、堂下朋友者輕松教學(xué)學(xué)生教師?教?學(xué)?觀念轉(zhuǎn)變：應(yīng)試

2、教育素質(zhì)教育+學(xué)科特征：理論與實(shí)踐密切結(jié)合平時(shí)成績（出勤/作業(yè)/狀態(tài)等）+考試成績（指定教材/講義/參考教材）張建華（Zhang Jianhua），同濟(jì)大學(xué)管理學(xué)博士；/為學(xué)經(jīng)歷、研究方向與教學(xué)經(jīng)歷；辦公室：管理工程系410室(電子商務(wù)教研室)；聯(lián)系電話：67781822郵件地址：alazhanglaoshi163 (作業(yè)交流用)計(jì)算機(jī)類、泛管理類日教本科生有志于報(bào)考信息管理專業(yè)或方向研究生者。不甘心于溺死于波濤洶涌的信息之海者合適教材：針對(duì)性強(qiáng)；基礎(chǔ)性強(qiáng)；綜述性強(qiáng)又不乏前瞻性；深入淺出、言簡意賅。參考教材：黃梯云.智能決策支持系統(tǒng). 電子工業(yè)出版社, 2019； 楊善林. 智能決策方法與智能

3、決策支持系統(tǒng). 科學(xué)出版社， 2019 ;李東, 蔡劍. 決策支持系統(tǒng)與知識(shí)管理系統(tǒng). 中國人民大學(xué) 出版社，2019 對(duì)應(yīng)態(tài)度：“盡信書則不如無書”；博覽群書、勤于思辨。1管理決策第一講 決策支持系統(tǒng)概述 決策支持系統(tǒng)(概念、特征、功能、類型)決策支持系統(tǒng)與其他系統(tǒng)關(guān)系本講主要內(nèi)容：決策支持系統(tǒng)發(fā)展歷程2管理決策決策是基本管理職能之一，是決策主體為實(shí)現(xiàn)某一既定目標(biāo)而實(shí)施的有意識(shí)、有選擇的管理活動(dòng)。決策的實(shí)際效果如何，既取決于決策主體的決斷能力（隱性知識(shí)的一種），也決定于決策主體所掌握的有關(guān)決策問題的數(shù)據(jù)與信息的數(shù)量與質(zhì)量。 數(shù)據(jù)（data）是人們對(duì)客觀世界中的事物屬性及其相互關(guān)系的抽象表示；

4、它是可以被記錄和鑒別的符號(hào)，是客觀實(shí)體及其關(guān)系的屬性值。信息（information）是有目的、有用途、有完備意義和有機(jī)聯(lián)系的數(shù)據(jù)集，是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工與再組織的產(chǎn)物。 第一講決策支持系統(tǒng)概述 學(xué)號(hào)性別姓名書號(hào)書名 借書學(xué)生圖書學(xué)號(hào)時(shí)間客觀實(shí)體及其關(guān)系的屬性化描述書號(hào)出版社3管理決策本體論者將“信息”定義為事物內(nèi)部結(jié)構(gòu)和外部聯(lián)系的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與方式。認(rèn)識(shí)論者將“信息”定義為認(rèn)知主體所感知或所表述出來的事物運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)與方式。維納（Norbert Wiener）在控制論和社會(huì)中把認(rèn)識(shí)論意義上的信息定義為：“信息是我們?cè)谶m應(yīng)外部世界并且使這種適應(yīng)為外部世界所感知的過程中，同外部世界進(jìn)行互相交換的內(nèi)容的名

5、稱”； 申農(nóng)(Claude Elwood Shannon)指出“信息是能夠用來消除不確定性的東西”； 意大利學(xué)者朗高（G. Longo）則精辟地提出“信息就是差異”。 信息系統(tǒng)（MIS、DSS等）通過對(duì)決策主體提供有力的信息支持、完成或輔助決策主體完成決策過程，提升決策活動(dòng)的實(shí)際效益。 一般決策過程決策的類型劃分第一講決策支持系統(tǒng)概述 4決策支持系統(tǒng)對(duì)于決策支持系統(tǒng)，人們?cè)诓煌瑫r(shí)點(diǎn)、基于不同視角給出了諸多定義MIT教授Michael S. Scott Morton 在20世紀(jì)70年代指出，DSS為一種在線分析處理化的交談式系統(tǒng)，協(xié)助決策者使用資料與模式，解決非結(jié)構(gòu)化的問題 。 同期，另一位MI

6、T教授Peter G.W.Keen 認(rèn)為，DSS使用在線分析處理技術(shù)協(xié)助解決半結(jié)構(gòu)化的決策問題，它輔助但不取代人類決策，目的為改善決策質(zhì)量而不是決策效率。Steven L. Alter則提出了被廣泛認(rèn)可的觀點(diǎn)，他認(rèn)為：任何支持決策制定的系統(tǒng)均為DSS，其中包括信息的存取、模式的分析與工具輔助類系統(tǒng)。20世紀(jì)80年代，波恩切克( R.H.Bonczek）認(rèn)為決策制定是由決策支持系統(tǒng)和它的用戶共同完成的，提出智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)思想,將人工智能 中的專家系統(tǒng)和知識(shí)處理等方法引入到?jīng)Q策支持中。第一講決策支持系統(tǒng)概述 5決策支持系統(tǒng)到20世紀(jì)90年代，特班（Efraim Turban）進(jìn)一步界

7、定了DSS的系統(tǒng)特性：DSS結(jié)合人類判斷力與在線分析處理系統(tǒng)，輔助解決半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化問題DSS能夠輔助組織不同管理層次進(jìn)行決策DSS能夠提供從個(gè)人到群體層次的決策支持DSS能夠支持多個(gè)彼此互相依賴或具有順序性的問題決策DSS能夠提供在決策過程中的所有階段支持DSS能夠支持各種決策制定、彰顯決策者的風(fēng)格 DSS具有自適應(yīng)性 DSS應(yīng)具有易操作性 DSS不僅改善決策效率，還能夠改善決策效果DSS強(qiáng)調(diào)的是決策支持而非替代人類直接決策 DSS應(yīng)設(shè)有用戶接口，容許用戶修改甚至自行建造相應(yīng)的決策模塊DSS能夠提供不同分析模式，協(xié)助使用者制定決策 DSS可協(xié)助使用者存取各種決策相關(guān)資料 DSS可單獨(dú)為單

8、一使用者使用，也可以整合不同DSS解決復(fù)雜決策問題。第一講決策支持系統(tǒng)概述 6決策支持系統(tǒng)我們認(rèn)為，決策支持系統(tǒng)(Decision Support system，DSS)是以管理科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、控制論、行為科學(xué)以及信息科學(xué)等學(xué)科知識(shí)為基礎(chǔ)，通過有效組織和應(yīng)用相關(guān)數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)，以人機(jī)會(huì)話方式輔助決策者解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化決策問題的信息系統(tǒng)。 DSS強(qiáng)調(diào)的是輔助人類做出決策，而非替代人類直接進(jìn)行決策。 決策支持系統(tǒng)功能歸納：收集、管理并提供與決策問題有關(guān)的組織外部信息以及決策方案執(zhí)行過程中的反饋信息 。構(gòu)建、管理與應(yīng)用各種決策模型。提供友好的人機(jī)會(huì)話 。提供強(qiáng)大的通信功能，增強(qiáng)決策主體間的協(xié)同

9、特征。維持較高的運(yùn)行效率與有效性。第一講決策支持系統(tǒng)概述 7決策支持系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)特征歸納：作為信息系統(tǒng)的子系統(tǒng)，具備信息系統(tǒng)的一般特征。支持半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化決策。支持?jǐn)?shù)據(jù)庫（亦包括各類知識(shí)庫）存取和建模過程。模型驅(qū)動(dòng) 。對(duì)決策過程實(shí)施全生命周期支持。支持決策者之間的溝通與協(xié)同 。維持較高的運(yùn)行效率與有效性。對(duì)事物分類是人們深化對(duì)其認(rèn)識(shí)與理解的重要途徑。基于不同視角，人們對(duì)DSS進(jìn)行類型劃分。 第一講決策支持系統(tǒng)概述 8決策支持系統(tǒng)斯普拉格(Sprague)與卡爾遜（Carlson）依技術(shù)功能維度，將DSS相關(guān)系統(tǒng)分成三類:面向特定領(lǐng)域的DSS（Specific DSS），如專門解決財(cái)務(wù)決

10、策問題的財(cái)務(wù)DSS 。一般性的DSS軟件工具（DSS Generator），協(xié)助特定決策類型的DSS，提供一般性的決策輔助功能，若財(cái)務(wù)DSS以試算表軟件開發(fā)，則試算表就是一種一般性的DSS軟件工具 。DSS開發(fā)工具（DSS Tools）：用作協(xié)助以上兩者發(fā)展的軟件工具，如協(xié)助開發(fā)財(cái)務(wù)DSS使用接口的人機(jī)接口開發(fā)軟件 。Holsapple與Whintson依系統(tǒng)內(nèi)核特征，將DSS劃分為6類：文件導(dǎo)向的決策支持系統(tǒng)（Text-oriented DSS） 數(shù)據(jù)庫導(dǎo)向的決策支持系統(tǒng)（Database-oriented DSS） 試算表導(dǎo)向的決策支持系統(tǒng)（Spreadsheet-oriented DSS

11、） 解模器導(dǎo)向的決策支持系統(tǒng)（Solver-oriented DSS） 規(guī)則導(dǎo)向的決策支持系統(tǒng)（Rule-oriented DSS） 復(fù)合型決策支持系統(tǒng)（Compound DSS） 智能決策支持系統(tǒng)（Intelligent DSS） 第一講決策支持系統(tǒng)概述 9決策支持系統(tǒng)按系統(tǒng)輸出結(jié)果特征，將DSS分為資料導(dǎo)向（Data Oriented）與模式導(dǎo)向（Model Oriented）兩大類:資料導(dǎo)向型DSS可進(jìn)一步分為兩種類型：資料檢索（Data Retrieval）型DSS與資料分析（Data Analysis）型DSS。模式導(dǎo)向型亦DSS可進(jìn)一步分為兩種類型：模擬（Simulation）型D

12、SS與建議（Suggetion）型DSS，前者有會(huì)計(jì)模式（Accounting Models）與表達(dá)模式（Representation Models）兩種類型，后者則有最佳模式（Optimization Models）與建議模式（Suggestion Models）兩種類型。多諾萬（Donovan）與馬德尼克（Madnick）按系統(tǒng)使用頻率，將DSS分為常用型DSS（Institutional DSS）與臨時(shí)性DSS（Ad hoc DSS），前者如解決生產(chǎn)排程問題的DSS與管理財(cái)務(wù)規(guī)劃的DSS，后者如協(xié)助談判的談判輔助系統(tǒng)。此外，?？松℉ackathorn）與科恩（Keen）依系統(tǒng)支持決策的

13、人數(shù)差異，將DSS劃分為個(gè)人DSS（Individual DSS）、群體DSS（Group DSS，GDSS）與組織DSS（Organizational DSS）三類；卡爾遜（Carlsson）依據(jù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)理念，將DSS分為被動(dòng)DSS（Passive DSS）與主動(dòng)DSS（Active DSS）兩類，前者大致依照事先分析好的資料、模式與確定用戶設(shè)計(jì)決策方案，主動(dòng)DSS則依托內(nèi)建的智慧功能，協(xié)助處理混亂、復(fù)雜與非常態(tài)的決策分析。第一講決策支持系統(tǒng)概述 10DSS與其他信息系統(tǒng)間關(guān)系企業(yè)信息系統(tǒng)應(yīng)用參考體系DSS與MIS間關(guān)系DSS是在MIS的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，是MIS的高級(jí)形式。MIS運(yùn)行過程中

14、累積的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可作為DSS的系統(tǒng)輸入組分，為其聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP） 與數(shù)據(jù)挖掘（DM）提供支持。傳統(tǒng)MIS主要負(fù)責(zé)企業(yè)例行業(yè)務(wù)活動(dòng)中的信息處理任務(wù)，DSS負(fù)責(zé)輔助支持決策活動(dòng)、提供決策所需的信息。MIS以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，DSS以模型驅(qū)動(dòng)。MIS重視滿足系統(tǒng)全局的、總體的信息需求，DSS強(qiáng)調(diào)對(duì)決策者個(gè)人的信息支持。 從系統(tǒng)使用方式看，MIS是相對(duì)保守、強(qiáng)調(diào)自動(dòng)性，系統(tǒng)按既定的流程和思路運(yùn)行，使用過程中盡可能減少人工干預(yù)，其人機(jī)會(huì)話只是對(duì)設(shè)定的程序流程與數(shù)據(jù)選擇；DSS是以人機(jī)對(duì)話為主要工作方式，強(qiáng)調(diào)發(fā)揮決策人員的經(jīng)驗(yàn)和判斷能力，從而使決策更正確。第一講決策支持系統(tǒng)概述 11決策支持系統(tǒng)發(fā)展歷程卡

15、內(nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University ）科技工程學(xué)院在1950年代末和1960年代初期開展了深入的決策理論研究。麻省理工學(xué)院（MIT）在1960年代對(duì)于交互式在線分析處理系統(tǒng)的研究成果為DSS的產(chǎn)生奠定了基礎(chǔ)。DSS的概念在20世紀(jì)70年代逐漸形成，并在20世紀(jì)80年代不斷完善，系統(tǒng)研究與應(yīng)用蓬勃發(fā)展，人工智能、數(shù)據(jù)庫、模式庫、知識(shí)與在線分析處理科技均對(duì)DSS的發(fā)展有重大貢獻(xiàn)。20世紀(jì)80年代后期，高級(jí)主管信息系統(tǒng)（Excutive Information Systems，EIS）、群體決策支持系統(tǒng)（Group Decision Support Systems，G

16、DSS）與組織決策支持系統(tǒng)（Organizational Decision Support Systems，ODSS）等，逐漸將DSS由個(gè)人取向，轉(zhuǎn)為模式導(dǎo)向與群體導(dǎo)向。自20世紀(jì)90年代起，數(shù)據(jù)倉庫（DW）與聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）概念也被導(dǎo)入DSS，協(xié)助DSS進(jìn)行資料的存取與分析；2000年后，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入極大地延展了DSS。第一講決策支持系統(tǒng)概述 12DW&DM&OLAP第二講 DSS技術(shù)基礎(chǔ)人工智能技術(shù)本講主要內(nèi)容：13DW & OLAP & DM 數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse, DW）是支持管理決策過程的面向主題、集成的、反映歷史變化的、信息本身相對(duì)穩(wěn)定（只讀）的數(shù)據(jù)集

17、合。 DB與DW之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)倉庫具有多維度、分析型、只讀操作等特點(diǎn)，需并行與分布技術(shù)支撐。按功能結(jié)構(gòu)劃分，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)至少應(yīng)該包含數(shù)據(jù)獲取（Data Acquisition）、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（Data Storage）、數(shù)據(jù)訪問（Data Access）三個(gè)關(guān)鍵部分。 數(shù)據(jù)倉庫在系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)上一般包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）服務(wù)器以及前端工具等主要部分。 聯(lián)機(jī)分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）基于假設(shè)前提，屬驗(yàn)證分析，由用戶驅(qū)動(dòng)，具有“自上而下、不斷深入”的特點(diǎn)。第二講 DSS技術(shù)基礎(chǔ)14OLAP 與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要

18、應(yīng)用、面向日常事務(wù)處理的OLTP（聯(lián)機(jī)事務(wù)處理）之間的主要區(qū)別如表3-9所示。 OLAP通常有三種不同的實(shí)現(xiàn)方法，分別是以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的關(guān)系型OLAP (Relational OLAP,ROLAP)、通過多維數(shù)組的方式對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)表進(jìn)行處理的多維OLAP (Multi-Dimensional OLAP,MOLAP)以及前端展示OLAP (Desktop OLAP)。 常見的OLAP產(chǎn)品包括IBM公司的DB2 OLAP Server、Oracle公司的Express Server以及Microsoft公司的 SQL Server中內(nèi)嵌的OLAP Services等。 數(shù)據(jù)挖掘（Data M

19、ining, DM）也稱為數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，指利用人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)和相關(guān)數(shù)據(jù)庫技術(shù)，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中獲取有價(jià)值的、新穎的、最終可理解的模式（知識(shí)）的非平凡過程。 DM實(shí)施從問題定義開始 ，屬于數(shù)據(jù)型的分析技術(shù)，比OLAP處于較深的層次。 數(shù)據(jù)挖掘通常包括六種分析方法，即分類 （classification）、 估值（estimation）、預(yù)言（prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（affinity grouping or association rules） 、聚集（clustering）、描述和可視化（de

20、scription and visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(包括文本、 音頻、視頻以及圖形圖像等)。 DW 、OLAP 和DM三者關(guān)系如圖3-19所示 。DW 、OLAP 和DM三者間的良好融合與互動(dòng)發(fā)展，極大增強(qiáng)了管理信息系統(tǒng)對(duì)管理“決策”職能的支持力度 第二講 DSS技術(shù)基礎(chǔ)15人工智能及其在DSS中的應(yīng)用人工智能（Artificial Intelligence, AI）概念在1956年的達(dá)特茅斯（Dartmouth）學(xué)會(huì)上首次被提出 。AI是研究模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能來開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)的學(xué)科，它模擬人的判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問

21、題求解等思維活動(dòng)。 20世紀(jì)50年代，AI研究以游戲與博弈為中心，但當(dāng)時(shí)以電子線路模擬神經(jīng)元與人腦活動(dòng)的研究都失敗了。 20世紀(jì)70年代，AI研究熱潮在全球范圍興起。 1977年，“專家系統(tǒng)與知識(shí)工程之父”費(fèi)根鮑姆（Feigenbaum）主張以知識(shí)為中心開展AI研究，掀開了AI研究的新篇章。 20世紀(jì)80年代，在專家系統(tǒng)（Expert System, ES）領(lǐng)域AI表現(xiàn)出了強(qiáng)大生命力。 20世紀(jì)90年代以來，AI研究與應(yīng)用領(lǐng)域逐漸拓展，商業(yè)化產(chǎn)品日趨豐富與成熟。常見的AI應(yīng)用領(lǐng)域包括博弈、問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、智能決策支持系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、

22、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人學(xué)、模式識(shí)別、機(jī)器視覺、智能控制與智能檢索、智能調(diào)度與智慧以及系統(tǒng)與語言工具等。 第二講 DSS技術(shù)基礎(chǔ)16對(duì)（管理）知識(shí)的獲取、表示與應(yīng)用是DSS系統(tǒng)高端應(yīng)用的主要組分，也一直是AI系統(tǒng)研發(fā)的基本問題?？梢姡珹I與DSS有著天然的聯(lián)系。AI在DSS研發(fā)中主要具有如下作用： 提升DSS系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)、信息的加工處理水平。 AI領(lǐng)域知識(shí)表示方法有助于提升DSS系統(tǒng)的知識(shí)組織水平。 AI領(lǐng)域的搜索策略與方法有助于提升DSS系統(tǒng)的檢索效率。 AI領(lǐng)域內(nèi)的優(yōu)秀成果能切實(shí)提升DSS系統(tǒng)的智能化水平。 AI領(lǐng)域的專家系統(tǒng)（ES）、智能決策支持系（IDSS）統(tǒng)則直接促進(jìn)了DSS系統(tǒng)的高端應(yīng)用

23、。第二講 DSS技術(shù)基礎(chǔ)17DSS概念結(jié)構(gòu)第三講 DSS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)DSS框架結(jié)構(gòu)本講主要內(nèi)容：DSS體系結(jié)構(gòu)18DSS概念結(jié)構(gòu) 一個(gè)決策支持系統(tǒng)由四個(gè)部分組成：交互環(huán)境系統(tǒng)、問題處理系統(tǒng)、知識(shí)系統(tǒng)以及系統(tǒng)用戶 。 決策用戶通過交互環(huán)境系統(tǒng)提出決策支持請(qǐng)求，問題處理系統(tǒng)通過決策數(shù)據(jù)庫（包括DB/MB/KB等）收集和提取信息，所得信息提供給用戶。DSS框架結(jié)構(gòu) DSS框架結(jié)構(gòu)隨決策理論和方法、計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而進(jìn)化。由H. Sprague等人提出的數(shù)據(jù)庫、模型庫、人機(jī)對(duì)話管理系統(tǒng)組成的兩庫結(jié)構(gòu)最為簡便，而比較常見的則為三庫結(jié)構(gòu)，即數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫和人機(jī)對(duì)話管理系統(tǒng)，如圖所示。 智能決策支持系統(tǒng)

24、（Intelligent Decision Support Systems，IDSS）是在DSS的基礎(chǔ)上與人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)的結(jié)合和集成所形成的系統(tǒng)，其是一個(gè)具有四庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，如圖10-6所示。第三講 DSS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)19DSS體系結(jié)構(gòu) 體系結(jié)構(gòu)表征了DSS數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)、方法庫子系統(tǒng)、模型庫子系統(tǒng)及會(huì)話系統(tǒng)等邏輯部件的組織和集成方式 。 H. Sprague提出了四種結(jié)構(gòu)形式，即網(wǎng)絡(luò)型、橋形、層次型及塔型結(jié)構(gòu)。 網(wǎng)絡(luò)型DSS的體系結(jié)構(gòu)的主要目標(biāo)是允許不同的構(gòu)模和對(duì)話部分能夠共享數(shù)據(jù)，并能使系統(tǒng)的擴(kuò)展工作簡化。該結(jié)構(gòu)通過接口部分將對(duì)話、構(gòu)模和數(shù)據(jù)庫

25、部分集成。 橋型DSS結(jié)構(gòu)用一個(gè)公用橋來取代各自的接口，以減少DSS網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)要求的部件接口的數(shù)目，卻又保留集成新的部件的能力。層次型DSS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)則試圖采用單個(gè)的對(duì)話部分和具有多種造模部件的數(shù)據(jù)庫部分來集成多個(gè)部分，每一個(gè)造模部分都共享同一個(gè)數(shù)據(jù)庫和對(duì)話部分，其間的數(shù)據(jù)通信通過共享數(shù)據(jù)庫部實(shí)現(xiàn)、控制信息通信通過共享的對(duì)話部分完成。 塔型結(jié)構(gòu)試圖提供部件的模塊化和靈活性，以支持各種硬件設(shè)備和源數(shù)據(jù)庫，同時(shí)保持三個(gè)DSS主要部件之間的簡單的接口。 第三講 DSS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)20DSS系統(tǒng)開發(fā)概述第四講 DSS系統(tǒng)開發(fā)概述 常見開發(fā)方法本講主要內(nèi)容：214.1 DSS系統(tǒng)開發(fā)概述決策支持系統(tǒng)是由用戶

26、提出、由開發(fā)者設(shè)計(jì)，并根據(jù)用戶的評(píng)價(jià)逐漸修改的。適應(yīng)性設(shè)計(jì)框架提供了決策支持系統(tǒng)開發(fā)過程和所涉及各方人員的概括性介紹。 DSS開發(fā)的主要特征與要求：反復(fù)交互設(shè)計(jì) 用戶參與設(shè)計(jì) 適應(yīng)決策者風(fēng)格 盡可能短的研制周期 以生成器為基礎(chǔ)的積木式設(shè)計(jì) 第四講 DSS系統(tǒng)開發(fā)概述224.1 DSS系統(tǒng)開發(fā)概述在DSS系統(tǒng)開發(fā)前，相關(guān)參與主體均要基于自己所扮演的角色特征做好相應(yīng)的準(zhǔn)備工作 。 DSS系統(tǒng)需求企業(yè)DSS系統(tǒng)開發(fā)商相關(guān)咨詢機(jī)構(gòu)一般而言，DSS系統(tǒng)開發(fā)要遵循如下思想： “超越”的思想“突破”的思想“兼顧”的思想系統(tǒng)工程思想DSS系統(tǒng)開發(fā)一般遵循如下原則 ： 目標(biāo)性原則 整體性原則 適應(yīng)性原則 適用性

27、原則 規(guī)范化原則 “一把手”原則第四講 DSS系統(tǒng)開發(fā)概述234.2 常見DSS開發(fā)方法結(jié)構(gòu)化開發(fā)方法（Structured Developing Method）是20世紀(jì)80年代使用最廣泛的軟件開發(fā)方法。它基于系統(tǒng)開發(fā)生命周期思想以及系統(tǒng)的概念、特征與系統(tǒng)工程方法，以“用戶至上”為原則，采用自頂向下、結(jié)構(gòu)化、模塊化等手段，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃、分析、設(shè)計(jì)和實(shí)施。 系統(tǒng)開發(fā)生命周期法體現(xiàn)了一種關(guān)于系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)施的普遍存在的觀點(diǎn)。它將整個(gè)過程描繪成一系列遞歸的階段，每一個(gè)階段都有自己需要的輸入、處理和輸出。 原型法（Prototyping Approach）是在20世紀(jì)80年代隨著計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)的發(fā)展

28、，被提出的一種在設(shè)計(jì)思想、工具與方式等方面全新的系統(tǒng)開發(fā)方法 。第四講 DSS系統(tǒng)開發(fā)概述24IDSS技術(shù)基礎(chǔ)第五講 智能決策支持系統(tǒng)本講主要內(nèi)容：IDSS概述255.1 IDSS概述20世紀(jì)80年代，知識(shí)工程（KE）、人工智能（AI）的興起為處理不確定性領(lǐng)域的決策問題提供了技術(shù)保證，使DSS朝著智能化方向前進(jìn)。 智能決策支持系統(tǒng)（Intelligent decision support systems，IDSS）綜合運(yùn)用DSS定量模型求解與分析及人工智能（Artificial intelligent，AI）技術(shù)定性分析和不確定推理的優(yōu)勢(shì)，充分運(yùn)用人類在求解中的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，通過人機(jī)會(huì)話的方式，

29、為解決半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化問題提供決策支持。典型的IDSS結(jié)構(gòu)是在傳統(tǒng)三庫DSS基礎(chǔ)上增設(shè)知識(shí)庫與推理機(jī)，加入自然語言處理系統(tǒng)和問題處理系統(tǒng)(PSS)構(gòu)成四庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。第五講 智能決策支持系統(tǒng)265.1 IDSS概述智能人機(jī)接口接受用自然語言或接近自然語言的方式表達(dá)的決策問題及決策目標(biāo)，較大程度地改變了人機(jī)界面的性能。問題處理系統(tǒng)處于DSS的中心位置，是聯(lián)系人與機(jī)器及所存儲(chǔ)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 。問題處理系統(tǒng)是IDSS中最活躍的部件，它既要識(shí)別與分析問題，設(shè)計(jì)求解方案，還要為問題求解調(diào)用四庫中的數(shù)據(jù)、模型、方法及知識(shí)等資源，對(duì)半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化問題還要觸發(fā)推理

30、機(jī)作推理或新知識(shí)的推求。 問題分析器判斷問題的結(jié)構(gòu)化程度，對(duì)結(jié)構(gòu)化問題選擇或構(gòu)造模型，采用傳統(tǒng)的模型計(jì)算求解，而對(duì)于半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化問題則由規(guī)則模型與推理機(jī)制來求解。 第五講 智能決策支持系統(tǒng)275.1 IDSS概述知識(shí)庫系統(tǒng)主要就是兩個(gè)功能的實(shí)現(xiàn):知識(shí)存儲(chǔ)與知識(shí)推理，一般由三部分構(gòu)成：知識(shí)庫管理系統(tǒng)、知識(shí)庫及推理機(jī)。 知識(shí)庫管理系統(tǒng)功能主要有兩個(gè)：其一，回答對(duì)知識(shí)庫知識(shí)增、刪、改等知識(shí)維護(hù)的請(qǐng)求；其二，回答決策過程中問題分析與判斷所需知識(shí)的請(qǐng)求。 知識(shí)庫是系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)，其知識(shí)表示形式直接影響推理方式，并在很大程度上決定著一個(gè)系統(tǒng)的能力和通用性，是知識(shí)庫系統(tǒng)研究的一個(gè)重要課題。 推理機(jī)制亦

31、稱為推理機(jī)，封裝在存儲(chǔ)機(jī)制的基礎(chǔ)上對(duì)己有知識(shí)進(jìn)行分析和演繹的具體處理方法，決定了系統(tǒng)決策支持的效率和有效性；演繹推理和歸納推理是其基本方法和核心內(nèi)容。 第五講 智能決策支持系統(tǒng)285.2 IDSS技術(shù)基礎(chǔ)將不同的AI技術(shù)與DSS相結(jié)合，形成不同形式的IDSS ：基于專家系統(tǒng)（ES）的IDSS 專家系統(tǒng)（Expert System，ES）與DSS相結(jié)合，充分利用專家系統(tǒng)定性分析與DSS定量分析的特點(diǎn)。DSS與ES的結(jié)合方式主要有三種：將ES并入DSS各組成部分中去、 ES作為DSS的獨(dú)立成分、DSS模型和數(shù)據(jù)存取作為ES的組成部分。 基于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的IDSS 機(jī)器學(xué)習(xí)通過計(jì)算機(jī)模擬人類的學(xué)

32、習(xí)來獲得人類解決問題的知識(shí)，其優(yōu)勢(shì)在于不僅能提供關(guān)于預(yù)測(cè)和分類模型,而且能從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生明確的規(guī)則 。機(jī)器學(xué)習(xí)由于能自動(dòng)獲取知識(shí)，在一定程度上能解決專家系統(tǒng)中知識(shí)獲取“瓶頸”問題。 可將機(jī)器學(xué)習(xí)元件加入到?jīng)Q策支持系統(tǒng)框架中，對(duì)DSS知識(shí)庫進(jìn)行求精，以加強(qiáng)DSS系統(tǒng)的適應(yīng)能力。第五講 智能決策支持系統(tǒng)295.2 IDSS技術(shù)基礎(chǔ)將不同的AI技術(shù)與DSS相結(jié)合，形成不同形式的IDSS ：基于代理（Agent）的IDSS 智能代理是利用傳感器感知環(huán)境并使用效應(yīng)器作用于環(huán)境，能夠輔助或代替人類的任何實(shí)體。斯坦福大學(xué)的Hayers Roth認(rèn)為，Agent應(yīng)具備連續(xù)執(zhí)行3項(xiàng)動(dòng)作的功能：其一，感知環(huán)境中的動(dòng)態(tài)條件;其二，執(zhí)行動(dòng)作影響環(huán)境;其三，進(jìn)行推理以解釋感知信息,求解問題,產(chǎn)生推理和決策動(dòng)作。 單Agent系統(tǒng)具有自主性、應(yīng)激性、能動(dòng)性、社會(huì)性和開放性特征，具有一定的問題求解能力；多Agent系統(tǒng)（Multi Agent System, MAS）則具有很強(qiáng)的智能性與復(fù)雜問題求解能力。Agent可分為