第十一章决策支持系统

第十一章决策支持系统

1

11.1 决策支持系统概念 11.2 决策支持系统组成 11.3 智能决策支持系统 11.4 群体决策支持系统本章小结



2

计算机的应用信息支持决策的研究1971 年 Keen: 提出“管理决策系统”（ MDS ）1978 年 Keen 和 Scott Morton 提出“决策支持系统”（ DSS ）

形成 DSS 新学科

9.1 决策支持系统概念 — 产生 1


3

一般认为： DSS 结合与利用

计算机强大的信息处理能力人的灵活判断能力

DSS 以交互方式支持决策者解决半结构化决策问题非结构化决策问题

9.1 决策支持系统概念 — 产生 3 70 年代，产生了许多较有代表性的 DSS


4

查询定价数据模型 . . . . . .

企业产品定价系统

DSS ：针对半结构化和非结构化问题，提供决策信息、帮助分析判断、支持方案选择市场经济成本同行历史 ...

描述过程模拟分析报告 ...

9.1 决策支持系统概念 — 产生 4


5

两库系统三库系统

DSS 组成的发展：

四库系统集群系统

数据库、模型库、方法库、知识库数据库、模型库、方法库数据库、模型库

群体、分布、综合

9.1 决策支持系统概念 — 发展 1


6

DSS

人工智能

专家系统

机器学习

人工神经元网络专家知识优势

IDSSDSS+ES

结合专家知识和 DSS 模型分析的优点形成智能决策支持系统（ IDSS ）提高支持非结构化决策能力

知识获取困难知识库



7

结合计算机网络突破时空限制的优点构成群体决策支持系统（ GDSS ）支持异地异时集体决策

DSS

计算机网络

GDSSDSS ＋ Net



8

集成分布式数据库、模型库、知识库构成分布式决策支持系统（ DDSS ）支持大规模复杂决策 DDSS分布多库资源

DSS

DSSDSS



9

系统目标通过功能实现功能由系统结构所决定不同结构对应不同功能

DSS 的目标：在人的分析与判断能力的基础上

借助计算机与科学方法支持对半结构化和非结构化问题的有序决策以获得尽可能令人满意的客观的解或方案

9.1 决策支持系统概念 — 功能 1


10

DSS 功能：

数学方法数学模型管理维护

综合信息预测信息

汇总分析外部信息内部信息

反馈信息管理提供收集

决策者IF WHAT

分析决策



11

用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析和预测，得出综合信息与预测信息具有方便的人机对话和图象输出功能

能满足随机的数据查询要求回答 “ What … if … ” 之类的问题

提供良好的数据通信功能保证及时收集所需数据并将加工结果传给使用者

具有能忍受的加工速度与响应时间不影响使用者的情绪



12

DSS 的定义建立在基本特征与结构特征之上：（ 1 ）针对结构化程度不高、说明不充分的决策问题（ 2 ）模型或分析技术与传统数据存取技术相结合（ 3 ）易于为非计算机专业人员以交互会话方式使用（ 4 ）强调环境及用户决策方法改变的灵活性适应性（ 5 ）支持但不是代替高层决策者制定决策

9.1 决策支持系统概念 — 定义 1


13

根据 DSS 应具备的功能及特征根据多位专家学者的意见 DSS 的几种定义可综合为：

DSS 是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。



14

决策支持系统并不强调寻找最优解也不意味着提供最后结果而是为决策者做出自己的判断提供支持

由决策者在一系列选择中综合其它不适宜进入模型的因素得出合理的决策方案

决策者在决策过程中处于中心地位



15

DSS 都针对某类决策问题，大体有三大类：以分析为主、以求解为主、兼有分析和求解

分析类既为把握决策问题又为决策前期工作能为决策方案的设计和抉择提供依据例如，财务分析系统和市场行情分析系统

求解类为决策者提供决策过程和方案抉择支持例如，同类资源下多品种生产计划优化系统新产品研发方案评选系统

9.1 决策支持系统概念 — 分类 1


16

DSS 所具备的功能和特征目前有显现于其他各类信息系统的趋势如， CRM系统中的客户分析与关怀方案决策支持个性化服务方案的决策支持 ERP系统中的供应商分析评价与选择 e-Business中的产品故障分析与排除软件

这种趋势是系统功能集成的必然DSS 与典型MIS 的界限将逐渐模糊

9.1 决策支持系统概念 — 分类 2


17

不同功能和特色的 DSS ，系统结构亦不同一般认为 DSS 的结构有：

两库结构和基于知识的结构等两种基本形式实际中的 DSS

由这两种结构分解或增加某些部件的演变而来自然语言子系统问题处理子系统知识库子系统用户

基于知识的 DSS 结构

9.1 决策支持系统概念 — 结构 1


18

三库结构

数据库模型库

对话子系统

数据库管理系统模型库管理系统

用户

数据库模型库

对话子系统

数据库管理系统模型库管理系统

用户

方法库知识库

方法库管理系统知识库管理系统

数据库模型库

对话子系统方法库管理系统模型库管理系统

用户

数据库管理系统

方法库



19

两种基本结构演变出的 DSS 都表现为多库结构在两库结构基础上加入方法库：就构成了三库结构的决策支持系统再与基于知识的 DSS 结构相结合：就构成了四库结构的智能决策支持系统对各种 DSS :

对话子系统的位置及与用户之间的关系总体上是一致的


返回


20

对话子系统是 DSS 人机接口界面决策者由此提出信息查询请求或决策支持请求对话子系统接受请求、作检验、形成命令信息查询的请求进行数据库操作

提取信息，传送给用户决策支持的请求将识别问题从模型库中选取模型、从数据库读取数据运行模型，得到结果通过对话子系统传给用户或暂存数据库待用

9.2 决策支持系统组成 — 对话子系统 1


21

三库子系统

请求检验、形成命令处理

处理读取数据、构建模型、选择算法

信息查询决策支持决策者请求

检验评价系统修改维护者请求结果结果人机对话子系统人机



22

实际中， DSS 由不了解系统内部的人使用因此用户接口对系统的成败有举足轻重的影响DSS 维护人员也需要方便的工作环境

可以说：人机对话子系统是 DSS 的一个窗口它的好坏标志着 DSS 的实用水平



23

源数据库内部 IS

数据库


人机对话子系统模型库方法库

9.2 决策支持系统组成 — 数据库 1

组织外部源数据库


24

模型库方法库

人机对话子系统

源数据库析取模块

数据字典

数据库


查询模块



25

数据库子系统是 DSS 的基本部件是支撑模型库子系统及方法库子系统的基础

近年热门起来的数据仓库（ Data Warehouse）已逐步被引入 DSS

尤其是一些大型的分析类 DSS 开始建立在数据仓库的基础上



26

模型是以某种形式反映客观事物本质属性揭示其运动规律的描述

决策求解首先要表达问题的内外特征与变化规律 DSS 用户依靠模型库中的模型进行决策

因此认为 DSS是由“模型驱动的”

9.2 决策支持系统组成 — 模型库 1


27

成品半成品零部件

成品组装说明书

成品仓库模型子模型

模型单元模型字典

模型库

理论上，可构造出任意形式且无穷多的模型解决任何能表述的问题



28

子程序： FUNCTION eoq PARAMETERS qtyq, amto, amtw b = SQRT （ 2×qtyq×amto amtw ） RETURN b 语句： Columns m1 m2 m3 m4 m5 x = 2×year order quantity×per order fee y = x ／ per piece year storage fee eoq = extract y 数据：

经济订购批量 2×年订购量×每次订购费

每件年存储费＝＝ 2×Q×O

W

系数因子 1 因子 2 因子 3 因子 3幂次幂次 2 Q O W -1 0.5



29

方法库子系统存储、管理、调用及维护 DSS 各部件要用到的各种方法如，通用算法、标准函数等方法库中的方法一般用程序方式存储 DSS 从数据库选择数据，从方法库选择算法

然后将数据和算法结合起来进行计算并以直观清晰的呈现方式输出结果供决策者使用

9.2 决策支持系统组成 — 方法库 1


30

结果、中间结果

模型库数据库

方法库

方法库管理系统选择数据选择算法

9.2 决策支持系统组成 — 方法库 2


31

技术上， DSS 具有三个层次：专用 DSS 、 DSS 生成器、 DSS 工具

它们面向不同人员，起不同作用，相互支撑专用 DSSDSS 生成器

DSS 工具原材料生产设备产品

9.2 决策支持系统组成 — 层次 1


32

专用 DSS ：面向最终用户的 DSS ，针对某一类特定问题一个企业可以有多个专用 DSS

DSS 生成器：是一类计算机硬件和软件系统能用来迅速和方便地研制构造专用 DSS

DSS 工具：是一类基础技术与基本硬件和软件单元能用来构造专用 DSS 和 DSS 生成器



33

可以：（ 1 ）显著地加快开发进度；（ 2 ）降低开发难度与开发费用；（ 3 ）提高 DSS 的标准化程度，改善可维护性；（ 4 ）更能灵活地适应各种变化


返回


34

人灵活的分析判断能力

计算机强大的运算能力

交互协作DSS

解决半结构化和非结构化的决策问题存在问题：人和机器有一定距离，限制了 DSS 的效果解决途径：机器向人靠拢

9.3 智能决策支持系统 — 基本概念 1


35

DSS

人工智能

专家系统

机器学习

人工神经元网络专家知识优势

IDSSDSS+ES

结合专家知识和 DSS 模型分析的优点形成智能决策支持系统（ Intelligent DSS, IDSS ）提高支持非结构化决策能力

知识获取困难知识库



36

专家系统（ Expert Systems, ES ）是一种知识系统利用专家知识及知识推理等来理解与求解问题

将 ES 和传统 DSS 结合而形成的 IDSS ：增设了知识库、推理机与问题处理系统人机对话部分还加入了自然语言处理功能

IDSS 在用户决策问题的输入、决策问题的描述、决策过程的推理，问题解的求取与输出等方面都有了显著的改进



37

专家系统的弱点是：知识获取困难由人工将专家知识从专家头脑中转换到知识库

费时低效由固定的推理规则处理动态和复杂的知识系统适应性差专家系统不能从过去处理过的事例中继续地学习

9.3 智能决策支持系统 — ES 与 ANN 1


38

人工神经元网络（ Artificial Neural Network, ANN）采用物理器件或计算机模拟生物体中神经网络的某些结构与功能 ANN 属于基于案例学习的模型吸取了生物神经网络的部分优点 ANN 由许多简单处理单元互连而成局部神经元损坏后不影响全局的活动 ANN 具有良好的自组织、自学习和自适应能力特别适用于处理复杂问题或开放系统

能弥补专家系统的不足

9.3 智能决策支持系统 — ES 与 ANN 2


39

ES ANN开发时间长，专家要愿意交代问题解决过程

开发时间短，专家只要交代输入和输出

建立在人表达的处理逻辑上建立在模拟学习基础上难适应环境变化适应环境能力强性能在理论上不超过专家某些应用会超过专家水平能解释结果，提出建议无法解释，黑箱操作使用符号方法，逻辑推理使用数字方法，关联推理串联处理、闭环系统并行处理，自组织系统知识驱动数字驱动

ES 与 ANN的比较9.3 智能决策支持系统 — ES 与 ANN 3


40

IDSS 具有人工智能的行为向人类靠拢了一大步使不熟悉机器的人也能方便地使用 DSS

IDSS ：更好地理解人能积累已有知识能获得新知识提高分析和求解能力

增设：自然语言处理系统知识库推理机问题处理系统

9.3 智能决策支持系统 — 结构 1


41

典型的结构为四库结构

数据库模型库

人机接口

方法库管理系统模型库管理系统

用户


方法库知识库

知识库管理系统

自然语言处理系统问题处理系统

推理机

9.3 智能决策支持系统 — 结构 2


42

自然语言表达的决策问题

系统能理解的方式表达的决策问题

人机接口

自然语言处理系统

问题处理系统

语法、语义结构分析

9.3 智能决策支持系统 — 人机接口


43

问题处理系统工作流程

问题求解器结构化问题：模型选择或构造非结构化问题：推论或知识推理

问题分析器问题描述

人机接口自然语言处理系统结果

四库系统求解资源

9.3 智能决策支持系统 — 问题处理系统


44

回答知识请求回答知识库维护请求

知识库

知识库管理系统推理机决策知识和经验知识特定问题领域专门知识

从已知事实推出新事实

知识库子系统：获取、解释、表示、推理及管理与维护知识知识：有关规则、因果关系及经验等

9.3 智能决策支持系统 — 知识库 1


45

存储知识首先要表示知识知识的表示是知识的符号化过程常见的知识表示形式有：

逻辑表示法语义网络表示法产生式规则表示法框架表示法过程表示法

9.3 智能决策支持系统 — 知识库 2


46

推理是指从已知事实推出新事实的过程推理一般由三部分组成：大前提、小前提、结论例：大前提－拖债达 3级及以上的客户信用低小前提－该客户拖债达 4级结论－该客户信用低例：大前提－与信用低的客户做交易要谨慎小前提－该客户信用低结论－与该客户做交易要谨慎

9.3 智能决策支持系统 — 推理机 1


47

根据推理方向的不同，可以分出三种推理：正向推理、反向推理、正反向混合推理

例：从某城市到一个无直达航班的城市为确定坐哪些航班转达，即是简单的推理问题

例：若事实M为真，且有规则 IF M THEN N，则N为真因此，若事实任务A是紧急订货为真，且有规则

IF任务 I是紧急订货THEN任务 I优先安排计划则任务A就应优先安排计划

9.3 智能决策支持系统 — 推理机 2


48

前几章所述的 DSS 是面向个人的实际上组织的决策大都是由领导群体作出的

垮区域活动难使多人坐在一起决策传统的群体决策方法已难以实现要求在广泛空间内和不固定时刻作群体决策

在此背景下产生了群体决策支持系统Group DSS ， GDSS

9.4 群体决策支持系统 — 基本概念 1


49

GDSS 是一类信息系统在 DSS 基础上利用计算机网络与通信技术让多个决策者为了一个共同的目标通过某种规程相互协作探寻半结构化或非结构化决策问题解决方案 GDSS 涉及面很广要面对不同风格与偏好的决策者要综合决策科学、计算机网络、数据库技术、运筹学、心理学及行为科学等多种学科实用系统研究与开发的难度非常大



50

DSS计算机技术通信技术

GDSS规程

半结构化问题非结构化问题



51

GDSS 有以下一些特点：（ 1 ）不受时间与空间的限制（ 2 ）让决策者便捷地交流与共享信息，减少片面性（ 3 ）使决策者克服消极心理，无保留地发表意见（ 4 ）能集思广益激发思路，使问题方案尽可能完美（ 5）可防止小集体主义及个性对决策结果的影响（ 6）提高决策者对决策结果的满意程度和置信度（ 7 ）群体越大效果越显著



52

根据环境、人员空间分布、决策周期长短等因素GDSS 大致可以四种类型：

决策室（同时同地）

局域决策网（同地异时）

虚拟会议（异地同时）

远程决策网（异地异时）

综合局域网和虚拟会议的优点

9.4 群体决策支持系统 — 类型


53

9.4 群体决策支持系统 — 类型


54

人机接口

公共数据库子系统公共模型库子系统

主持人

规程库子系统通信库子系统

公共方法库子系统

私有决策支持系统

决策者决策者

公共显示设备

9.4 群体决策支持系统 — 组成 1


55

GDSS 按一个预定的规程以会议方式运行由一个主持人及多个决策者参加

围绕一个称为“主题”的决策问题按照某种规程展开

主持人员控制决策活动的进程参会者利用三库资源和私有 DSS 分析问题进行子问题的决策，发表各自的意见



56

规程库子系统存储与管理议事日程和议事规则控制会议的进程，如：推进议事步骤、管理与执行优先级别和协调规则

通信库子系统相当于会议秘书处承担会议秘书工作，如：管理主题信息、会议进程信息、参会者往来信息收发这些信息、沟通参会者之间及与系统的通信记录决策过程信息、汇总与发布结果



57

展开传统的群体决策概念可以引伸出多个冲突目标的多方谈判决策

谈判决策参与者是一个群体，各有目标和利益因此谈判决策：多方在冲突中寻求各方都能接受的解决方案

由于群体中有冲突有博弈要在协商和妥协中求得一致谈判决策支持远难于传统的群体决策支持

9.4 群体决策支持系统 — 谈判支持 1


58

谈判支持系统Negotiation Support Systems ， NSS 建立在博弈论、运筹学、行为科学、信息技术、群决策技术基础上

我国一些学者在此领域进行了不同角度的研究取得了一定的进展，开发了一些初级的 NSS 如：供仲裁方使用能使方案求得稳定解的 DECISIONMAKER 用于谈判各方评判谈判方案优劣的 INSPIRE



59

NSS 应该包括以下基本功能：（ 1 ）人机交互地进行谈判分析和决策的支持（ 2 ）为谈判方分析和制定谈判战略（ 3 ）分析和评估谈判方所处状态（ 4 ）促进各方信息交流，引导谈判达成一致（ 5）在冲突和矛盾中寻找共同点，使其逐步扩大（ 6）提出平衡的可行的解决方案（ 7 ）对形成的决策方案做灵敏度分析



60

谈判支持系统分有：谈判一方独用的，较简单

目标是在谈判中争取主动和有利地位谈判各方共用的，较复杂

目标是要各方协商让步，逐步逼近一致供仲裁方使用的，复杂程度处于前两者之间

目标是要发现和扩大共同点，排除或缩小争端，通过折中寻找稳定的妥协方案


返回


61

第九章本章小结DSS 概念

DSS 组成

IDSS

GDSS

决策支持系统

人机优势互补、决策者主导交互式求解低结构化问题构成演变、性能拓展基本结构分解组合派生装配模型、选择算法、提取数据

与人工智能结合增设知识库等智能构件依靠知识、推理、学习来求解多位决策者交互协作求解克服时间空间局限

第十一章决策支持系统

Documents

Transcript of 第十一章决策支持系统

第十一章 决策支持系统

Documents

Transcript of 第十一章 决策支持系统

第十一章决策支持系统

Transcript of 第十一章决策支持系统