智能決策技術(shù)原理及應(yīng)用

智能決策技術(shù)原理及應(yīng)用一、智能決策技術(shù)概述決策支持系統(tǒng)的形成隨著計算機(jī)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，如科學(xué)計算、數(shù)據(jù)處理、管理信息系統(tǒng)的發(fā)展以及運(yùn)籌學(xué)和管理科學(xué)的應(yīng)用，為決策支持系統(tǒng)的形成打下了基礎(chǔ)。決策支持系統(tǒng)(DecisionSupportSystem—DDS)是80年代迅速發(fā)展起的新型計算機(jī)學(xué)科。70年代初由美國M.S.ScottMorton在《管理決策系統(tǒng)》一文中首先提出決策支持系統(tǒng)的概念。DSS實質(zhì)上是在管理信息系統(tǒng)和運(yùn)籌學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。管理信息系統(tǒng)重點在對大量數(shù)據(jù)的處理。運(yùn)籌學(xué)在運(yùn)用模型輔助決策體現(xiàn)在單模型輔助決策上。隨著新技術(shù)的發(fā)展，所需要不得不解決的問題會愈來愈復(fù)雜，所涉及的模型會愈來愈多，模型類型也由數(shù)學(xué)模型擴(kuò)充數(shù)據(jù)處理模型。模型數(shù)量也愈來愈多。這樣，對多模型輔助決策問題，在決策支持系統(tǒng)出現(xiàn)之前是靠人來實現(xiàn)模型間的聯(lián)合和協(xié)調(diào)。決策支持系統(tǒng)的出現(xiàn)就是要解決由計算機(jī)自動組織和協(xié)調(diào)多模型運(yùn)行，對大量數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的存取和處理，達(dá)到更高層次的輔助決策能力。決策支持系統(tǒng)的新特點就是增加了模型庫和模型庫管理系統(tǒng)，它把眾多的模型 (數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型以及更廣泛的模型)有效地組織和存儲起來，并且建立了模型庫和數(shù)據(jù)庫的有機(jī)結(jié)合。這種有機(jī)結(jié)合適應(yīng)人機(jī)交互功能，自然促使新型系統(tǒng)的出現(xiàn)，即DDS的出現(xiàn)。它不同于MIS數(shù)據(jù)處理，也不同于模型的數(shù)值計算，而是它們的有機(jī)集成。它既有數(shù)據(jù)處理功能又具有數(shù)值計算功能。決策支持系統(tǒng)概念及結(jié)構(gòu)。決策支持系統(tǒng)是綜合利用大量數(shù)據(jù)，有機(jī)組合眾多模型(數(shù)學(xué)模型與數(shù)據(jù)處理模型等)，通過人機(jī)交互，輔助各級決策者實現(xiàn)科學(xué)決策的系統(tǒng)。DSS使人機(jī)交互系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)三者有機(jī)結(jié)合起來。它大大擴(kuò)充了數(shù)據(jù)庫功能和模型庫功能，即DSS的發(fā)展使管理信息系統(tǒng)上升到?jīng)Q策支持系統(tǒng)的新臺階上。DSS使那些原來不能用計算機(jī)解決的問題逐步變成能用計算機(jī)解決。人工智能概念和研究范圍人工智能定義。由計算機(jī)來表示和執(zhí)行人類的智能活動(如判斷、識別、理解、學(xué)習(xí)、規(guī)劃和問題求解等)就是人工智能。人工智能的研究在逐步擴(kuò)大機(jī)器智能，使計算機(jī)逐步向人的智能靠近。人工智能的研究范圍。人工智能研究的基本范圍有：問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、自動程序設(shè)計、學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器視覺、智能檢索系統(tǒng)、組合高度問題、系統(tǒng)與表達(dá)語言等；其主要研究領(lǐng)域有：自然語言處理、機(jī)器人學(xué)、知識工程。自然語言處理：語音的識別與合成，自然語言的理解和生成，機(jī)器翻譯等。機(jī)器人學(xué)：從操縱型、自動型轉(zhuǎn)向智能型。在重、難、險、害等工作領(lǐng)域中推廣使用機(jī)器人。知識工程：研究和開發(fā)專家系統(tǒng)。目前人工智能的研究中，最接近實用的成果是專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)在符號推理、醫(yī)療診斷、礦床勘探、化學(xué)分析、工程設(shè)計、軍事決策、案情分析等方面都取得明顯的效果。決策支持新技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫的興起和概念。數(shù)據(jù)倉庫(DataWarehouse—DW)的概念是PrismSolutions公司副總裁W.H.Inmon在1992年出版的書《建立數(shù)據(jù)倉庫》(BuildingtheDataWarehouse)中提出的。數(shù)據(jù)倉庫的提出是以關(guān)系數(shù)據(jù)庫，并行處理和分布式技術(shù)的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，它是解決信息技術(shù)在發(fā)展中一方面擁有大量數(shù)據(jù)，另一方面有用信息卻很貧乏(Datarich—Informationpoor)這種不正常現(xiàn)象的綜合解決方案。W.H.Inmon在《建立數(shù)據(jù)倉庫》一書中，對數(shù)據(jù)倉庫定義為：數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理中決策制定過程。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫用于事務(wù)處理，也叫操作型處理，是指對數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)進(jìn)行日常操作，即對一或一組記錄的查詢和修改，主要為特定的應(yīng)用服務(wù)的。用戶關(guān)心的是響應(yīng)時間，數(shù)據(jù)的安全性和完整性。數(shù)據(jù)倉庫用于決策支持，也稱分析型處理，用于決策分析，它是建成立決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫的特點。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的：主題是數(shù)據(jù)歸類的標(biāo)準(zhǔn)，每一個主題基本對應(yīng)一個宏觀的分析領(lǐng)域。數(shù)據(jù)倉庫是集成的：數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前，必須經(jīng)過加工與集成。對不同的數(shù)據(jù)來源進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和編碼。統(tǒng)一原始數(shù)據(jù)中的所有矛盾之處，如字段的同名異義，異名同義，單位不統(tǒng)一，字長不一致等?？傊畬⒃紨?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作一個從面向應(yīng)用到面向主題的大轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)倉庫是穩(wěn)定的：數(shù)據(jù)倉庫中包括了大量的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)集成進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫后是極少或根本不更新的。數(shù)據(jù)倉庫是隨時間變化的：數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)時限在5-10年，故數(shù)據(jù)的鍵碼包含時間項，標(biāo)明數(shù)據(jù)的歷史時期，這適合DSS進(jìn)行時間趨勢分析。數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)很大：通常的數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)量為10GB級，大型的是一個TB級數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)中索引和綜合數(shù)據(jù)占2/3，原始數(shù)據(jù)占1/3。數(shù)據(jù)倉庫軟、硬件要求：需要一個巨大的硬件平臺和一個并行的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。數(shù)據(jù)開采的概念及方法。1995年在加拿大召開了第一屆知識發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase—KDD）和數(shù)據(jù)開采（DataMining—DM）國際學(xué)術(shù)會議以后，數(shù)據(jù)開采”開始流行，它是“知識發(fā)現(xiàn)”概念的深化，知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)開采是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。KDD一詞是在1989年8月于美國底特律市召開的第一屆KDD國際學(xué)術(shù)會議上正式形成的。知識發(fā)現(xiàn)被認(rèn)為是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識的整個過程。數(shù)據(jù)開采被認(rèn)為是KDD過程中的一個特定步驟，它用專門算法從數(shù)據(jù)中抽取模式。數(shù)據(jù)開采的主要方法和技術(shù)有：信息論方法、集合論方法、仿生物技術(shù)、公式發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計分析方法及其它方法。二、智能決策技術(shù)原理要能做出智能決策需要在智能決策支持系統(tǒng)的輔助下才能實現(xiàn)。因而要知道智能決策技術(shù)的原理就須要知道智能決策支持系統(tǒng)的原理及構(gòu)造。智能決策支持系統(tǒng)（IDSS是在決策支持系統(tǒng)（DSS）的基礎(chǔ)上集成人工智能專家系統(tǒng)（ES而形成的。決策支持系統(tǒng)主要是由問題處理與人機(jī)交互系統(tǒng)（由語言系統(tǒng)和問題處理系統(tǒng)組成）、模型庫系統(tǒng)（由模型庫管理系統(tǒng)和模型庫組成）、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（由數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫組成）等組成。專家系統(tǒng)主要由知識庫、推理機(jī)和知識庫管理系統(tǒng)三者組成。決策支持系統(tǒng)和專家系統(tǒng)集成為智能決策支持系統(tǒng)。IDSS中DSS和ES的結(jié)合主要體現(xiàn)在兩個方面：DSS和ES的總體結(jié)合。由集成系統(tǒng)把DSS和ES有機(jī)結(jié)合起來(將兩者一體化)。KB和MB的結(jié)合。模型庫中的數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型作為知識的一種形式，即過程性知識，加入到知識推理過程中去，或者將知識庫和推理機(jī)結(jié)合起來，形成知識推理模型加入到模型庫中去。DB和動態(tài)DB的結(jié)合。DSS中的DB可以看成是相對靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫，它為ES中的動態(tài)數(shù)據(jù)庫提供初始數(shù)據(jù)， ES推理結(jié)束后，動態(tài)DB中的結(jié)果再送回到DSS中的DB去。由DSS和ES這三種結(jié)合形式，也說形成了三種IDSS集成形式。智能決策支持系統(tǒng)是以大量的信息收集和大量的知識為基礎(chǔ)，將它們存儲在數(shù)據(jù)庫和知識庫中，為問題處理系統(tǒng)服務(wù)。將實際問題轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能進(jìn)行求解的過程，就是通過對問題的分解和分析，建立問題求解的總框架模型，根據(jù)這個總框架模型的各組成部分的目標(biāo)、功能、數(shù)據(jù)和求解的要求來決定各組成部分是建立新模型，還是選擇已有的成熟模型；多模型如何組合；需要利用哪些數(shù)據(jù)；是采用數(shù)值計算模型還是采用知識推理模型進(jìn)行各種處理方法選擇，然后對其進(jìn)行求解。將求解的結(jié)果或得到的支持決策的信息反回給決策用戶。三、智能決策技術(shù)的應(yīng)用決策支持系統(tǒng)自70年代初產(chǎn)生以來，在這20年間逐步應(yīng)用于各個領(lǐng)域和部門，在發(fā)展中不斷融入人工智能的技術(shù)使之成為智能決策支持系統(tǒng)，并得到更加廣泛的應(yīng)用。主要有以下部門：(包括工業(yè)、、商業(yè)等)(1)生產(chǎn)部門；(2)財務(wù)部門；(3)銷售部門；運(yùn)輸、后勤部門；(5)勞動人事部門；(6)外貿(mào)部門，等等。事業(yè)單位(1)城市管理部門；(2)衛(wèi)生保健部門；資源管理部門；(4)教育文化部門，等等。國防軍事領(lǐng)域研究開發(fā)領(lǐng)域在我國，目前已開發(fā)應(yīng)用的有：全國宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策支持系統(tǒng)，省區(qū)整體發(fā)展決策支持系統(tǒng)，縣區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略研究決策支持系統(tǒng)，各行業(yè)的發(fā)展決策支持系統(tǒng)，公司一級的、廠一級生產(chǎn)經(jīng)營決策支持系統(tǒng)，流域管理決策支持系統(tǒng)，運(yùn)輸經(jīng)營管理決策支持系統(tǒng)，人口發(fā)展與控制決策支持系統(tǒng)，作戰(zhàn)指揮決策支持系統(tǒng)，后勤保障決策支持系統(tǒng)等等。可見決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用已經(jīng)深入到生活的各個方面。由于人們在日常生活中，隨時都要作出選擇和決定，這種選擇和決定就是決策?，F(xiàn)代化的社會經(jīng)濟(jì)生活規(guī)模宏大，變化和進(jìn)展迅速，各種關(guān)系錯綜復(fù)雜，不論是對個人、集體、地區(qū)、國家，決策的正確與否，影響是巨大的；一念之差，影響到事業(yè)