決策支持系統(tǒng)文獻綜述

決策支持系統(tǒng)應用研究綜述李某某XXXX大學經(jīng)濟管理學院武漢湖北430074摘要：本文從國內(nèi)外應用現(xiàn)狀、相關技術、熱門領域等方面對決策支持系統(tǒng)展開論述，較為詳盡的總結(jié)了決策支持系統(tǒng)的主要開發(fā)技術及其特點，對決策支持系統(tǒng)的兩大熱門領域：智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）和綜合集成系統(tǒng)進行了簡要的概括，最后討論了決策支持系統(tǒng)的未來發(fā)展趨勢。關鍵詞：決策；決策支持系統(tǒng)；應用研究綜述；1引言決策支持系（DSS,DecisionSupportsystem）是以管理科學、運籌學、控制論和行為科學為基礎，以計算機技術、人工智能技術和信息技術為手段，智能化地支持決策活動的計算機系統(tǒng)［1］。它通過人機對話進行分析、比較和判斷，識別問題，建立或修改模型，幫助決策者明確決策目標，為決策者提供各種方案并對其進行評價和優(yōu)選，為正確決策提供有益幫助。這一概念于20世紀70年代初，由美國MichaelS.ScottMorton在《管理決策系統(tǒng)》⑵一文首次提出，20世紀80年代中期引入我國。目前已經(jīng)呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展態(tài)勢。DSS系統(tǒng)模型是以數(shù)據(jù)倉庫（DW）為基礎，聯(lián)機分析處理（OLAP）與數(shù)據(jù)挖掘（DM）為工具的智能系統(tǒng)⑶。DW，DM，OLAP就是以DSS為驅(qū)動發(fā)展起來的信息處理技術，DW用于數(shù)據(jù)的存儲和組織.0LAP集中于數(shù)據(jù)的分析，DM則致力于知識的發(fā)現(xiàn)，三者自然結(jié)臺。使分析結(jié)果更全面、有效和深刻。自DSS開發(fā)以來，與它的理論研究相比，實際應用工作開展得更早，它廣泛用于企業(yè)管理、系統(tǒng)開發(fā)、經(jīng)濟分析與規(guī)劃、戰(zhàn)略研究、資源管理、投資規(guī)劃4］等方面，支持各類決策問題的決策支持系統(tǒng)大量出現(xiàn)并已投入使用。2國內(nèi)外應用現(xiàn)狀目前，DSS己成為系統(tǒng)工程與計算機應用領域中的重要研究課題。通過國內(nèi)外相關專家、學者的不斷探索和研究，DSS在國內(nèi)外學術界的理論研究和國民經(jīng)濟的實際應用中得到了迅猛發(fā)展，在軍事應用領域也有廣闊的發(fā)展前景，世界各國都在競相開發(fā)軍事應用中的DSS［5］?？梢哉f，在國外，特別是工業(yè)發(fā)達的西方國家，DSS已經(jīng)進行實際應用，成為一種正規(guī)的、普遍使用的信息系統(tǒng)。成功應用的例子大量出現(xiàn)，其軟件和硬件已商品化和通用化們。DSS理論和技術傳入我國后，經(jīng)過國內(nèi)學者的不懈努力，DSS在實際應用方面取得了豐碩的成果。這些方面的主要成就可以概括為以下幾大方面：①政府宏觀經(jīng)濟管理和公共管理問題［7］:②水資源調(diào)配與防洪預警系統(tǒng)［8］；③產(chǎn)業(yè)（或行業(yè)）規(guī)劃與管理、各類資源開發(fā)與利用決策［9］；④生態(tài)和環(huán)境控制系統(tǒng)的決策以及自然災害的預防管理［10］；⑤金融系統(tǒng)的投資決策與風險分析與管理U；⑥企業(yè)生產(chǎn)運作管理的決策go3相關技術3.1數(shù)據(jù)倉庫技術W.H.InInon給出了數(shù)據(jù)倉庫的定義：數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、整合的、穩(wěn)定的，并且時變的收集數(shù)據(jù)以商接管理決策的一種數(shù)據(jù)決策形式［13］o它主要由數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)倉庫、業(yè)務數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析與報表、數(shù)據(jù)管理、元數(shù)據(jù)管理、傳輸和基礎結(jié)構幾部分構成。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)以數(shù)據(jù)倉庫為核心，通過數(shù)據(jù)分析與報表模塊的查詢和分析工具（OLAP、決策分析、數(shù)據(jù)挖掘）完成對信息的提取，以滿足決策的需要。作為近幾年來蓬勃發(fā)展的新技術，數(shù)據(jù)倉庫技術0W）可以將大量的、決策分析所必需的、歷史的、分散的、詳細的數(shù)據(jù)加以轉(zhuǎn)換、清洗、綜合、適應測算利潤，分析風險、分析市場以及加強客戶服務與營銷活動的一種新技術。DW中的數(shù)據(jù)結(jié)構是在現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構基礎之上，針對管理信息的特征、時間特性和匯總特性，對數(shù)據(jù)的名稱、類型、描述、關聯(lián)進行重新定義，主要包括統(tǒng)一數(shù)據(jù)類型，調(diào)整數(shù)據(jù)長度，增加時間性。它沒有專門的數(shù)據(jù)倉庫儲存數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)仍在源數(shù)據(jù)庫中.只是根據(jù)用戶的多維需求形成多維視圖，臨時在源數(shù)據(jù)庫中找出所需要的數(shù)據(jù)，完成多維分析.這種組織方式比較簡單.花費少.使用靈活，實際上此種方式由于源數(shù)據(jù)的不完備和冗余，效果不是很好。3.2數(shù)據(jù)挖掘技術數(shù)據(jù)挖掘（DM）是從數(shù)據(jù)倉庫中提取出可信的、新穎的、有效的并能被人理解的模式的高級處理過程a］。發(fā)現(xiàn)的知識必須經(jīng)過實踐的檢驗并通過在實際應用中發(fā)現(xiàn)的問題對學習數(shù)據(jù)和策略進行修改。重新進行學習從而得到更精確的知識。DM提取的知識可以表示為概念、規(guī)律、模式、約束、可視化。對）M技術一般從三方面進行分類：數(shù)據(jù)庫的種類、發(fā)現(xiàn)的知識種類、所用技術。在數(shù)據(jù)挖掘的處理過程中，數(shù)據(jù)挖掘引擎［15］是最為關鍵的。而決定數(shù)據(jù)挖掘引擎的算法主要有以下幾類：①信息論方法、②集合論方法、③仿生物方法、④公式發(fā)現(xiàn)、⑤統(tǒng)計分析方法。3.3聯(lián)機分析處理聯(lián)機分析處理（OLAP）是DSS三大支持技術之一si。1993年由E.F.codd首次提出了0匚入？的概念，它專門設計用于支持復雜的分析操作，側(cè)重對決策人員和高層管理人員的抉策支持，可以應分析人員要求快速靈活地進行大數(shù)據(jù)量的復雜查詢處理.并且以一種直觀易懂的形式將查詢結(jié)果提供給決策人員，使決策人員從多種可能的觀察角度快速、一致、交互地獲取信息。OLAP的特點UH：①它能提供數(shù)據(jù)的多維概念視圖.維具有層次性，如描述時間維，可以從日期、月份、季度、年等不同層次描述，使用戶從多角度、多側(cè)面地考察數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)。深入理解數(shù)據(jù)的信息和內(nèi)涵。②快速響應用戶的分析請求，以免用戶的思路受到干擾。③提供強大的統(tǒng)計、分析、報表處理功能，能回答假設-分析功能，即進行趨勢預測的能力。④有充分的共享性、安全性。⑤能從數(shù)據(jù)中導出有用信息。⑥提供圖形化工具，既簡化了編程，也使界面友好。⑦靈活地采集和傳輸數(shù)據(jù)，從不同的來源中采集不同的數(shù)據(jù)。4熱門領域4.1智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)在早期DSS兩庫結(jié)構的基礎上，隨著DSS向非結(jié)構化問題領域的拓展，引入人工智能的手段和技術，增加知識部件，即將DSS與專家系統(tǒng)(ES)相結(jié)合。這種DSS與ES結(jié)合的思想在80年代初提出，構成了智能決策支持系統(tǒng)(IDSS)的初期模型。IDSS作為數(shù)值分析與知識處理的集成體，綜合了傳統(tǒng)DSS的定量分析技術和Es的符號處理優(yōu)勢，從而能比DSS更有效地處理半結(jié)構化與非結(jié)構化問題［18］。智能決策支持系統(tǒng)產(chǎn)生以來,由于專家系統(tǒng)技術在管理決策領域的巨大潛力，國內(nèi)外研究者進行了大量研究,把計算機科學、人工智能等的工具、方法與人的決策過程集成起來，出現(xiàn)了各種結(jié)構和功能的智能決策支持系統(tǒng)。主動決策支持系統(tǒng)傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)通過提供相應的數(shù)據(jù)和模型，由用戶自主選擇相應的方法和模型，決策過程完全由用戶控制，系統(tǒng)只是完成輔助計算功能。智能決策支持系統(tǒng)由于引入了領域?qū)＜抑R，具有部分人類智能，因而具有了主動支持決策的能力。主動型決策支持系統(tǒng)(ADSS)［19］,可以隨用戶的決策過程改變自身的行為,因而是決策支持系統(tǒng)研究中的一個重要里程碑，是智能決策支持系統(tǒng)產(chǎn)生的標志.自適應決策支持系統(tǒng)ADSS主要依賴于人的先驗知識，系統(tǒng)運行環(huán)境是靜止的，決策所需要的領域知識和推理知識是事先知道的［20"事實上，決策環(huán)境通常是多變的,問題求解的過程與決策環(huán)境密切相關,人類擁有并能用以推理的知識也是有限的，因而上述ADSS知識結(jié)構和功能上都有很多局限。自適應決策支持系統(tǒng)(AdDSS)是向著更好的支持決策邁出的重要一步。自適應性是根據(jù)系統(tǒng)的環(huán)境變化，提高系統(tǒng)處理問題能力的性質(zhì)。決策專家系統(tǒng)決策專家系統(tǒng)是利用專家技術建立的決策支持系統(tǒng)，長期以來，決策支持系統(tǒng)的研究者沒有把專家系統(tǒng)納入決策支持系統(tǒng)的研究領域，多數(shù)的研究者認為：決策支持系統(tǒng)只是一種輔助決策的工具，應能完成對決策過程的支持，即。$$應體現(xiàn)決策者在模型選擇與使用中的主導地位，而專家系統(tǒng)通過不需要人工干預的推理過程，直接給出決策結(jié)論。事實上，即便是真正的人類專家，在決策中發(fā)揮的也僅僅是決策咨詢作用，決策專家系統(tǒng)可以根據(jù)決策條件自動給出決策結(jié)論，完全可以看作一類特殊的決策支持方式。實際上，決策的自動化并不排斥決策者在決策過程中的作用，而是支持了更高級的決策過程。4.2綜合集成型DSS錢學森提出的綜合集成理論可以對復雜巨系統(tǒng)的復雜決策問題進行指導研究，構建綜合集成型決策支持系統(tǒng)(MSDSS)，已成為DSS發(fā)展的一個新方向。MSDSS支持專家之間的協(xié)同交互，提供人/人交互環(huán)境，非結(jié)構化的直覺思維問題最終必須依靠群體專家作決定，發(fā)揮和展示群體的科學理論、經(jīng)驗、智慧，從不同層次、不同方面和不同角度來研究復雜問題，提出經(jīng)驗性假設，形成定性判斷。MSDSS同時提供完善的人/機交互支持，結(jié)構化的邏輯思維問題仍然必須依賴機器的推理和計算，以便快速產(chǎn)生定量分析的結(jié)果，提高解決復雜決策問題的性能。首先明確一個概念“開放復雜巨系統(tǒng)”，系統(tǒng)本身與周圍環(huán)境有物質(zhì)、能量和信息的交換，所以是開放的；系統(tǒng)包含的子系統(tǒng)成千上萬甚至上億萬，所以是巨系統(tǒng)；子系統(tǒng)的種類繁多，有幾十甚至幾百種，所以是復雜的。對于復雜巨系統(tǒng)問題，需要對各種分析方法、工具、模型、信息、經(jīng)驗和知識進行綜合集成，構造出適于問題的決策支持環(huán)境解決復雜問題。對于結(jié)構化很強的問題，主要用定量模型來分析；對于非結(jié)構化的問題，主要通過定性分析來解決；對于既有結(jié)構化特點、又有非結(jié)構化特點的問題，采取緊耦合式的定性定量相結(jié)合的方式。綜合集成是指集成系統(tǒng)的各種資源，包括專家群體頭腦中的知識、系統(tǒng)中的模型庫、數(shù)據(jù)庫和知識庫。國內(nèi)外學者的實踐證明，綜合集成研討的體系框架是處理復雜大系統(tǒng)的有效方法。5發(fā)展趨勢決策是DSS處理的對象，支持是DSS的精髓，所以DSS的關鍵是決策支持，而系統(tǒng)只是實現(xiàn)決策支持的載體形式。人作為決策制定的核心，驅(qū)動著DSS的運行。DSS建立的根本目的是模擬并輔助人的決策思維，提高決策的有效性，這清楚的表明智能化是DSS發(fā)展的本質(zhì)特征。決策支持系統(tǒng)應用技術的發(fā)展，經(jīng)歷了數(shù)據(jù)驅(qū)動、模型驅(qū)動、知識驅(qū)動等過程。目前，開發(fā)基于Web的DSS、基于仿真的DSS、基于GIS的DSS以及通訊驅(qū)動的在線分析DSS成為決策支持系統(tǒng)發(fā)展和應用的主流。一些新的比較有發(fā)展?jié)摿Φ难芯款I域，正在成為當前決策支持系統(tǒng)應用研究的熱點，相關問題的研究正在蓬勃展開。參考文獻：[1]田軍，葛新紅,程少川，等.我國決策支持系統(tǒng)應用研究的進展[J].科技導報,2005,23(7):71-75.⑵許兆新，周雙娥，郝燕玲.決策支持系統(tǒng)相關技術綜述[J].計算機應用研究，2001,2:35-39.尹春華，顧培亮.決策支持系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].決策借鑒，2002,15(2):41-45.仰炬，張朋柱.決策支持系統(tǒng)開發(fā)技術綜述[J].工業(yè)技術經(jīng)濟，2004,6:59-60.任明侖，楊善林，朱衛(wèi)東.智能決策支持系統(tǒng)：研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)①[J].系統(tǒng)工程學報，2002,17(5).李櫻.決策支持系統(tǒng)發(fā)展綜述[J].長春金融高等?？茖W校學報,2001(002):40-43.謝榕.數(shù)據(jù)倉庫及其在城市規(guī)劃決策支持系統(tǒng)中的應用探討[J].武漢測繪科技大學學報，2000,25(2):172-177.⑻劉書華，楊曉紅，蔣文科，等.基于GIS的農(nóng)作物病蟲害防治決策支持系統(tǒng)[J].曹衛(wèi)星，潘潔，朱艷，等.基于生長模型與Web應用的小麥管理決策支持系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)工程學報，2007,23(1):133-138.杜鵬飛，宋科，張大偉，等.流域非點源污染控制決策支持系統(tǒng)[J].清華大學學報：自然科學版，2003,43(10):1343-1346.周復之.固定收益決策支持系統(tǒng)機理建模與數(shù)據(jù)挖掘的協(xié)同研究 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