专家与决策支持系统——第一章

1.2.2 决策支持系统的概念
– DSS结构图（陈文伟定义）
用户
人机交互系统
模型库管理系统 MBMS
数据库管理系统 DBMS
模型库 MB
数据库 DB
1.2.2 决策支持系统的概念
三、DSS与MS/OR的关系 • 以模型辅助决策是管理科学/运筹学（MS/OR）和决策 支持系统（DSS）的共同基础。 • DSS与MS/OR比较，有如下的特点： ① DSS将数据和模型通过接口组成一个系统。 ② DSS需要多模型间的选择和多模型的组合，形成多 个方案。 ③ DSS通过人机交互支持人对非结构问题的决策。 ④ DSS能便利用户的使用和适应用户的不同需求。
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
一、DSS的形成
电子数据处理 (EDP) 管理信息系（MIS） (数据库) 决策支持系统（DSS） (模型库＋数据库) 运筹学（OR)、管理科学（MIS） ( 模型) 专家系统（ES） （知识库＋推理机） 神经网络（NN） （MP模型＋网络权值） 智能决策 支持系统 （IDSS）
1.1 专家系统概述
五、专家系统的开发工具： – LISP语言 – PORLOG语言 – CLIPS语言——C Language Integrated Production System
1.1 专家系统概述
六、专家系统的应用： – 看书 – 举一个例子
1.1 专家系统概述
六、专家系统的应用：
①
1.1 专家系统概述
三、专家系统的特性： – 用定性方式辅助决策 – 使用知识和推理机制 – 知识获取比较困难 – 知识包括确定知识和经验知识 – 解决问题的能力受知识库内容的影响 – 适用范围较宽
1.1 专家系统概述
四、专家系统的发展： – 对通用问题求解——Human Problem Solving （Newell，Simon 1972） – 用规则表示知识 • IF 有火焰 THEN 有火灾 • IF 有烟雾 THEN 可能有火灾 • IF 有报警 THEN 可能有火灾 – 认知处理机（Cognitive processor）尽力发掘将被适 当刺激激活的规则
1.2.2 决策支持系统的概念
• 结构化问题可以用计算机程序来实现。 • 非结构化问题计算机难以处理。 • 当把计算机和人有机的结合起来就能有效地处理半结 构化决策问题。
1.2.2 决策支持系统的概念
• MIS：解决结构化问题 • DSS：解决半结构化问题 – 其中，DSS中数学模型和数据是可以计算机程序实 现的，这部分是结构化的；而对于多个解决方案的 选择在计算机中是难以实现的，由人来解决，这部 分是非结构化的。
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
二、决策支持系统的发展 • 从管理科学的模型辅助决策发展到决策支持系统，经 历了如下几个阶段： ① 单模型辅助决策 ② 交互建模的DSS ③ 组合模型的DSS ④ 智能的DSS
1.2.2 决策支持系统的概念
一、决策问题的结构化分类： • 按问题的结构化程度分类，即对决策问题的内在规律 能否用明确的程序化语言（数学的、逻辑的、形式的、 定量的、推理的）给以清晰的说明或者描述。 – 结构化决策：能够描述清楚 – 非结构化决策：不能够描述清楚的 – 半结构化决策：介于两者之间
1.2.2 决策支持系统的概念
– 决策支持系统的常用定义：是以管理科学、运筹学、 控制论和行为科学为基础，以计算机技术、模拟技 术和信息技术为手段，面对半结构化的决策问题， 支持决策活动的具有智能作用的人/机计算机系统。 – 陈文伟的定义：决策支持系统是综合利用大量数据， 有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策 者实现科学决策的系统。
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
一、DSS的形成
数据仓库（DW） 联机分析处理（OLAP） 数据挖掘（DM） 新决策支持系统 （NDSS）
综合决策支 持系统 （SDSS） 网络环境下的综 合决策支持系统 （SDSS.net） Internet
智能决策支持系统（IDSS）
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
4.决策支持系统（DSS）： • 决策支持系统的特性： ① 用定量方式辅助决策，而不是代替决策 ② 使用大量的数据和多个模型 ③ 支持决策制定过程 ④ 为多个管理层次上的用户提供决策支持 ⑤ 能支持相互独立的决策和相互依赖的决策 ⑥ 用于半结构化决策领域
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
课程主要内容 第一章：ES、DSS概述（ 1 ~2） 第二章：模型辅助决策支持（3~4） 第三章：DSS的构造与系统结构（6~7） 第四章：模型库管理系统（8~12） 第五章：数据库管理系统（13~16） 第六章：数据仓库（17~18） 第七章：方法库管理系统（19） 第八章：知识库和推理机（20~22） 第九章：DSS的设计与开发（23）
1.1 专家系统概述
二、专家系统的原理
专家 知识获取 用户 人机接口
咨询
建议
知识库
推理机
专家系统核心
1.1 专家系统概述
二、专家系统的原理： – 知识获取：把专家的知识按一定的知识表示形式输 入到专家系统的知识库中。 • 例如：IF 红灯亮 THEN 停止 • IF 绿灯亮 THEN 运行（产生式规则） – 推理：专家系统的问题没有算法，依靠推理来获得 合理的解决方法。 – 推理机：专家系统中执行推理的程序。 • 例如：产生式规则的推理机=搜索+匹配 • 根据绿灯亮，搜索匹配得出运行 – 人机接口（解释机）：将用户的咨询和专家系统推 出的建议、结论进行人机间的翻译和转换
1.2.2 决策支持系统的概念
四、DSS与MIS的关系 • DSS是从MIS的基础上 发展起来的，都是以数 据库系统为基础，都需 要进行数据处理，也都 能在不同程度上为用户 提供辅助决策信息。 • DSS与MIS比较，具有 以下不同：
MIS
中层管理人员 事务处理 以数据库为基 础，数据驱动 查询报表固定 追求处理效率 结构化决策
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
4.决策支持系统（DSS）： • DSS将MIS的数据处理功能和运筹学中模型的数值计算 功能集成起来，具有更高层次的辅助决策 • DSS继承了MIS的数据库和数据库管理系统，实现了数 据处理功能。 • DSS增加的模型库和模型库管理系统把众多的模型有 效地组织和存储起来，建立了模型库和数据库的有机 结合。
1.2.2 决策支持系统的概念
• 如何区分问题的结构化程度？ – 问题形式化描述的难易程度 – 解题方法的难易程度 – 解题中所需计算量的多少
1.2.2 决策支持系统的概念
二、决策支持系统的定义： – R.H.Spraque 和E.D.Carlson的定义：决策支持系统具 有交互式计算机系统的特征，帮助决策者利用数据 和模型去解决半结构化问题。 – P.G.W.Keen的定义：决策支持系统是“决策”(D)， “支持”(S)，“系统”(S)，三者汇集成的一体,即 通过不断发展的计算机建立系统的技术，逐渐扩展 支持能力，达到更好的辅助决策. – S.S.Mittra的定义：决策支持系统是从数据库中找出 必要的数据，并利用数学模型的功能，为用户产生 所需要的信息。
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
3.管理科学（MS） • 管理科学（或称为运筹学）：是对管理问题用定量分 析方法，建立数学模型，通过求解计算，达到辅助管 理决策的一门科学。
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
3.管理科学（MS） • 管理科学解决问题的步骤： ① 定义问题和确定目标 ② 建立模型： 模型：对客观规律的抽象描述 ③ 求解模型，优化方案 ④ 检验、评价模型是否合理 ⑤ 运用模型解决问题、不断优化模型
南京信息工程大学
专家与决策支持系统
龚毅光 信息与控制学院
参考教材
1. 2. 3. 4. 5. 陈文伟，决策支持系统教程，清华大学出版社，2004年 11月 陈文伟，决策支持系统及其开发（第二版），清华大学 出版社，2000年2月 张玉峰，决策支持系统，武汉大学出版社， 2004年8月 陈晓红，决策支持系统理论和应用，清华大学出版社， 2000年5月 邵军力等. 人工智能基础, 电子工业出版社， 2000年3月
汽车掉漆很 严重，长 8.Leabharlann Baiducm、宽 4.1cm
②
掉漆程度：很严重； 掉漆长度：8.5； 掉漆宽度：4.1
③
评价等级：IV
④
汽车掉漆缺陷等 级为IV级
单项缺陷智能评价系统 缺陷 状况 描述
①
描述处理模块
②
④
③
缺陷 评价
智能评价模块
解释机
推理机 知识库
1.2 决策支持系统概述
1.2.1 决策支持系统的形成和发展 1.2.2 决策支持系统的概念
第一章 ES、DSS概述
1.1 专家系统概述 1.2 决策支持系统概述
1.1 专家系统概述
一.专家系统的概念： • 专家系统（Expert System，ES）是人工智能的一个重 要分支 • 斯坦福大学的Edward Feigenbaum认为：专家系统是一 种智能的计算机程序，它能运用知识和推理来解决只 有专家才能解决的复杂问题。
DSS
高层决策人员 辅助决策 以模型库为基 础，模型驱动 满足决策需求 追求决策准确 半结构化决策
复习题
• （题目略）
1.数据处理（EDP） • 数据处理:包括数据收集、数据录入、数据正确性检查、 数据操作与加工、数据输出等 • 数据处理的特点:数据量大、时效性强、运算较简单、 每次处理一条记录
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
2.管理信息系统（MIS） • 管理信息系统的定义：管理信息系统是由人和计算机 相结合的对管理信息进行收集、存储、维护、加工、 传递和使用的系统。 • 管理信息系统的特性：事务处理为主；为结构化决策 服务；具有系统的特性；以数据库为基础 • 管理信息系统的功能：事务处理、数据库的更新和维 护、产生各类报表、查询功能、用户的交互
5.智能决策支持系统（IDSS）： • IDSS是以决策支持系统为主体，结合人工智能技术形 成的系统。 • IDSS 中的人工智能技术有：专家系统、神经网络、 机器学习、遗传算法以及自然语言理解等。
1.2.1 决策支持系统的形成和发展
6. NDSS和SDSS： • 20世纪90年代兴起的数据仓库、联机分析处理和数据 挖掘三项新技术为决策支持系统开辟了一条以从数据 中获取辅助决策信息的新路，我们称它为新决策支持 系统。 • 它与传统决策支持系统不是覆盖关系，而是互补关系。 • 新决策支持系统与传统决策支持系统的结合，我们称 为综合决策支持系统。