第六章决策支持系统

决策支持系统例二：
物资分配调拨问题
根据各单位提出对物资的需求申请，按仓库 的库存情况决定分配方案，再根据分配方案以及仓 库和单位的距离制定物资运输方案。
涉及到的数据库：
单位申请；仓库库存；物资分配；百度文库离；物资调拨。 。。
涉及到的模型：
汇总模型；预处理模型；分配模型；运输优化；调拨； 制表。
分配模型及运输优化为数学模型；其余为数据处理模型 。
第六章 决策支持系统
6.1 原理及结构
一 基本内容 1 决策支持系统： 2 以计算机为基础的知识信息系统，协助解决不确
定性、半结构化问题，对决策进行支持的系统。 3 70年代提出，在管理信息系统的基础上发展起来
。 2 特点： 3 辅助决策，不能代替决策； 4 解决不确定性、半结构化的问题；
二 系统结构
（6）数据挖掘；寻求有用模式和知识的具体过程；
（7）解释和评估所挖掘的结果；
（8）综合整理所发现的知识，把发现的知识应用到更高层应 用系统，或将结果以可以理解的表示方法呈现给用户。
3 与决策结合的优势：
（1）能增强决策支持系统决策的客观性，数据仓库中存储面 向分析、经过加工的数据； （2）KDD过程中融合了对大量数据（数据仓库）、数据分析 （挖掘）、知识和模式的处理，为决策支持系统中数据、模型、 知识的结合提供了新的思路和方法； （3）KDD中提供了对数据的有效管理，并有大量分析工具和 描述方法，提高决策支持系统的健壮性； （4）KDD中对实际应用系统数据多维深层的及时处理，将决 策支持与实际应用密切结合，提高决策分析的效率和实用性。
7 面向主题：数据是围绕业务主题组织的；
8 集成：数据作为一个整体进行存储；
9 稳定：数据保持不变；
10 不同时间：时间量度明确地包含在数据中。
11 （数据集市：数据仓库的最小版本，单一领域 有关的数据集合，通向规模完整数据仓库的有用的 一步。）
特点： 数据仓库包含大量数据； 组织数据仓库是为了更好地使用数据进行决策； 数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。
对 静态的数据库，为ES中的动态数据库提供初始数据
。
二 与KDD相结合的决策支持系统
三 Knowledge Discovery in Database 1 KDD技术
KDD是数据库中知识发现的简称。
通过一系列自动过程或在用户参与下，经过分析、推理、评估，从 大量数据中发现所蕴涵的联系、描述数据特性的规则和知识，帮助用 户完成各种决策、商业行为、科学目标。
数据库；数据库管理系统。
决策支持系统例一：
橡胶配方决策问题
某橡胶产品由3种原料按一定比例配方，做成产 品后经过测试，可以得到9个性能值。现在，由于社会 的需要，对橡胶产品9个性能提出约束要求，请求生产 厂家生产出符合性能要求的橡胶产品。
对该决策问题进行决策支持系统设计：
（1）找出“原料-性能”的基本规律；
1 1980年，Sprague提出三部件结构：对话部件、数 据部件、模型部件；
2
决策支持主要以模型库系统为主体，通
过定量分析进行辅助决策。
２ 三系统结构
语言系统（LS）：提供给决策者所有语言能力的 总和，包括检索语言、数值计算语言等；
问题处理系统（PPS）：针对问题，提出问题处理 的方法。
知识系统：问题领域的知识，包括事实和相关知识 。
缺点：忽略了数据库系统、模型库系统的相互关系，
不适合与其他系统（MIS、ES）的区别。
3 统一结构：
用户
（1）综合部件
问题处理及 人机交互系统
控制模型运行 多模型组合运行
人机交互
模型库管理系统
数值计算与数据处理
数据库管理系统
（2）模型部件
模型库
数据库
模型库 模型的表示及存储
（3）数据部件：
模型库管理系统
6.2 智能决策支持系统
一 在决策支持系统（DSS）的基础上集成知识库系统/ES而形成 。
问题处理与人机交互系统
模型库管理系统
数据库管理系统
模型库
知识库管理 系统
推理机
知识库
数据库
与知识库系统结合的几种形式： （1）DSS和ES的总体结合，两者一体化； （2）KB和MB的结合，将模型库中的数学模型和数 据处理模型作为知识的一种形式，例如过程型知识 加入； （3）DB和动态DB的结合：DSS中的DB看成是相
4 应用方式
5 （1）以KDD技术为核心，主要提供帮助决策的一些知识 和信息：
数据库
数据抽取 、转换
数据文件
其它数据
数据装 载
目标数 数据分 据仓库 析
数据仓 库管理
数据挖 掘
知识 模式
评估整 理
决策 信息 数据
解释访 问
用
户
（2）与传统的决策支持结构相融合 从数据利用、知识及模型的变化补充等方面提供帮助
目标数据库；
数据仓库数据管理：提供对数据仓库本身的管理，包 括存取、安全、一致性等；
前端数据访问和分析。
问题： 面向更广阔的数据源； 知识的有效维护； 和原有知识和模型的融合。
5 数据仓库
6 （1）20世纪80年代中期，“数据仓库之父”Wiiliam H.Inmon定义：数据仓库是在管理人员决策中的面 向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合 。
。
综合及交互系统
模型库管理
模型库
评估融合
模式
分析挖掘
数据库 数据文件
数据抽取 、转换
其它数据
数据装 载
目标数 据仓库
数据仓 库管理
知识库管理 知识库
评估融合
知识
分析挖掘
相关部分及内容：
数据源：为目标数据提供各种源数据；
数据抽取、转换、装载工具：从数据源中抽取数据， 并对数据检验和整理，根据目标及数据仓库本身的特 点进行组织和转换，装载到目标数据仓库中；
2 处理过程
数据
选择
预处 目标 理 数据
转换 预处理 数据
数据 转换的 挖掘 数据
解释
模式/ 信息
评估 数据
（1）确定应用领域和问题，并从用户角度定义出KDD处理的 目标；
（2）创建目标数据集；
（3）数据预处理；
（4）数据变换；依据目标决定能表示数据特征的有用信息；
（5）根据目标和数据特点，选择一合适的数据挖掘方法和一 具体算法；
（2）利用该规律，根据对性能的要求，反过来求解原 料的配方。
1 模型库设计 （1）找“原料-性能” 规律，试探建立多元回归模型； （2）由性能约束求原料配方，建立多目标规划模型； （3）报表模型； 2 数据库 3 （1）产品数据库； 4 （2）规划数据库：规划模型约束方程和目标方
程有关数据； 3 总控程序