决策支持系统发展综述

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决策支持系统发展综述空军工程大学导弹学院雷英杰
计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一，其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域，大大提高了社会生产力，引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。

计算机科学技术具有极大的综合性质，与众多科学技术相交叉而支持智能（能向决策者提供更为有效的决策支持。

考虑到IDSS 是在传统DSS 基础上发展起来的，所以这里先介绍有关决策、决策科学和决策支持技术的基本概念。

一、DSS 的产生与发展
1.1 DSS 的产生背景
电子数据处理EDP （ElectronicDataProcessing ）：提高了工作效率，把人们从繁
琐的事务处理中解脱出来。

缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。

管理信息系统MIS（ManagementInformationSystems）：整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。

缺点：难于适应多变的内、外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。

1.2
70
DSS的
1988至现在，DSS技术持续发展，目前已基本成熟。

新一代DSS研究仍然十分活跃。

1.3DSS的理论基础
（1）信息论
信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概念。

信息论是运用信息的观点，把系统看作是借助于信息的获取、传送、加工处理、
输出而实现其有目的性行为的研究方法。

（2）计算机技术
计算机软件技术、硬件技术、网络技术、图形处理技术、知识处理技术等。

（3）管理科学与运筹学
管理科学MS（ManagementScience）：面向管理者，研究决策问题，如决策目标、
（4
（5
（6
DSS与AI
运行，为用户提供智能的交互式接口。

人工智能技术作为计算机应用研究的前沿，近十年取得了惊人的进展，呈现了光明的前景。

专家系统、智能机器人和模式识别是人工智能中最活跃、最富有成果的三个研究领域。

其中专家系统ES（ExpertSystems）研究，取得了许多实用化的成果。

当今世界上已经有上千个专家系统，应用于医疗、诊断、探矿、军事、调度、质谱分析、计算机配置、辅助教育等各种领域，并已开始涉足财务分析、计划管理、工
程评估、法律咨询等管理决策领域。

DSS和ES：处于不同的学科范畴，有着不同的解决问题的方法。

DSS主要运用数据和模型，ES主要运用知识和推理。

在管理科学领域，一个是方兴未艾，一个是后起之秀，各有特色。

但是它们的互相结合和互相渗透，将会把计算机用于决策支持技术推向一个新的高度。

支持。

1.4
（1
（2
MS：处理结构化问题，运用分析的观点。

OR：处理结构化问题，研究对象主要集中在数学规划、决策论、对策论等理论和方法上。

DSS：处理战略、规划等半结构化和非结构化一类的决策问题。

（3）D SS与MIS的关系
MIS：收集、传递、存储、加工处理各种信息，监测运营数据，利用历史数据预
测未来，用指定的数学方法分析数据，提供全面数据和分析报告。

面向管理人员，提供低层次的决策支持。

DSS：面向决策者，提供适当的决策支持，是MIS的高级阶段。

（4）D SS与ES的关系
IDSS=DSS+ES
图1决策过程
决策科学主要研究：确定目标、设计方案、评价方案三个基本阶段。

这三个基本阶段又分别称为理解、设计、选择活动。

2.2决策问题的类型
决策问题的类型（按结构化程度分为）：结构化、半结构化、非结构化三种。

结构化程度：对某一过程的环境和规律，能否用明确的语言（数学的或逻辑学的，
形式的或非形式的，定量的或推理的）给予清晰的描述。

结构化问题：能够描述清楚的问题。

三个阶段都能使用确定的算法或决策规则。

非结构化问题：不能够描述清楚，而只能凭直觉或经验作出判断的问题。

三个阶段都不能使用确定的算法或决策规则。

半结构化问题：介于两者之间的问题。

一个或二个阶段能使用确定的算法或决策规则。

2.3
（战2.4
规范化的手段去推理。

感觉型——喜欢用个人的术语来考虑问题。

组合起来，共有四种类型的决策风格：系统型（ST）、思辩型（NT）、司法型（SF）、直观推断型（NF）。

系统型（ST）：喜欢运用量化信息，喜欢运用成本效益分析和评价的研究作为辅助决策的工具。

思辩型（NT）：善于思索未来的可能性，喜欢运用带有灵敏度分析的决策树作为
决策的帮助。

司法型（SF）：注意力集中于当前的环境，喜欢运用决策小组进行决策。

直观推断型（NF）：十分重视现实的可能性，喜欢运用双向调整的方法来达到决策的目的。

三、DSS的构造与系统结构
DSS
、8
DSS
3．1
●
●
●
3．2
数据库系统包括数据库及其管理系统，其基本技术与一般数据库及其管理系统基本相同。

但有自己的特点。

共同点：
●数据的独立性
●最小冗余度
●最大的共享性
●统一管理与控制
●适当的反映时间
●整体性（完整性）
●可修改性和可扩充性
●安全和保密
●
DSS
●
●
●
3．3
●逻辑推理法
●实验法
●模型法
模型法是我们认识客观世界的最得力、最方便、最有效的方法。

注意，并非所有模型都是数学模型，并非所有模型都是定量的。

例如，门捷列夫元素周期表。

3.3.1模型群
解决软科学所涉及的问题时，可利用的模型已达100多个，根据他们的功能和用途可分为若干模型群。

（1）预测模型群
●定性模型：特尔斐法、主观概率预测法、交叉影响巨阵法等
（2
（3
（4
（5
（6
（7）系统综合模型群：即大系统理论。

3.3.2模型体系
解决某一特定系统工程问题的一系列模型。

（从概念上）
3.3.3模型库
模型库提供模型的存储和表示模式。

模型的表示形式：
●模型的程序表示：基于程序的表示方法。

●模型的数据表示：基于数据的表示方法。

●模型的逻辑表示：基于知识的表示方法。

3.3.4当前研究课题
●模型的自动生成技术
●
●
3．4
●
●
●
3．5
3.5.
信息——数据所表示的含义（语义），因而说“数据是信息的载体”。

知识——信息之间的结构化关联关系。

3.5.2知识分类
事实——指人类对客观事物属性的值或状态的描述。

（不包含任何变量）规则——表示因果关系的知识，分为前提（条件）和结论两部分。

规律——带有变量的规则。

所以，规则是规律的例化。

3.5.3知识的属性
●真实性
●相对性
●不完全性
●模糊性
●
3.5.4
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●启发式推理、非启发式推理
●基于知识的推理、统计推理、直觉推理
●正向推理、逆向推理、混合推理、双向推理——推理控制策略
3.5.5知识库系统
知识库——提供知识的表示和存储。

知识库管理系统——提供对知识（规则）的存储、检索、修改、检查等操作。

推理机——利用知识库中的知识进行推理，对给定问题进行求解，得到结论。

3.5.6知识的表示方法
●一阶谓词逻辑表示
●语义网络表示
●产生式规则
●
●
●
●
●
（1
、
（2
研究DSS在分布式环境中、与分布式技术相结合相关的技术问题。

（3）智能决策支持技术（IDSS）
AI与DSS技术相结合，形成了高级别的、具有知识处理能力的DSS。

组成：四库系统+接口。

知识库、数据库、模型库、方法库及人机接口，还有问题求解模块。

（4）决策支持中心（DSC）
1985年欧文提出来的。

功能：提供办公决策支持，具有定性定量相结合的综合集成功能。

组成：以决策支持小组为核心，为决策的全过程提供技术支持。

（5）战略决策支持系统（SDSS）
支持战略级或高层管理者的决策过程。

（6
）DSS。

当
对决策方案进行综合评价，系统应具有更强的人机交互能力，称为交互式（Interactive）系统。

在处理难以定量分析的问题时，需要使用知识工程、专家系统方法与工具，已经涉及到人工智能领域。

而重要的问题在于如何使用知识工程的思想方法，组织各个有关模块，实现决策支持过程的集成化。

这种应用方式就是决策支持系统的智能化（Intelligent）。

I3DSS的提出和实际应用，是DSS进入一个新的历史阶段。