单击此处编辑母版标题样式,,单击此处编辑母版文本样式,,第二级,,第三级,,第四级,,第五级,,,*,智能决策支持系统 概述,,,,目录,1.1,智能决策支持系统的概念,,1.2,人工智能的发展,,1. 3,智能决策支持系统的主要研究内容,,,1.3.1,智能决策支持系统的结构框架研究,,,1.3.2,知识表示的研究,,,1.3.3,模型操纵方法的研究,,,1.3.4,知识处理系统的研究,,,1.3.5,接口技术的研究,,,1.3.6,人机界面的研究,,,1,智能决策支持系统,1.1,智能决策支持系统的概念,,智能决策支持系统（,Intelligent Decision Support Systems , IDSS,）是：决策支持系统（,DSS,）与人工智能（,Artificial Intelligent , AI,）技术相结合的系统人工智能是一门研究如何用一种机器（例如计算机）来模拟人的大脑从事推理、解题、识别、设计和学习等思维活动的学科,,人工智能技术主要利用知识推理，完成定性分析人工智能技术融入决策支持系统后，使,DSS,在模型技术与数据处理技术的基础上，增加知识推理技术，提高辅助决策能力。
现在，人工智能中的专家系统（,Expert System,，简称,ES,）和人工神经元网络（,Artificial Neural Network,，简称,ANN,）已经成为两个最热门的研究领域早在计算机出现之前，人工智能的概念和方法就已经逐渐形成，,20,世纪,30,年代和,40,年代数理,逻辑的发展和关于计算的新概念,，是人工智能早期发展的两个主要动力Charch,,和,Turing,提出数字并不是计算的基本方面，而仅仅是描述计算机内部状态的一种形式对逻辑演绎的数学形式化使人们形成了计算和智能相联系的概念，再加上控制论等有智能趋向的学科的出现，导致,50,年代正式提出了人工智能的概念随后，人们通过编写各种程序来模拟人的智能行为，期望通过逻辑推理实现通用问题的求解，这些研究在某些方面取得较大成功 （如下棋），但更多尝试的结果并不令人满意1.2,人工智能的发展,,1.2,人工智能的发展（续）,这样，人工智能研究在,60,年代曾一度转入低潮后来，人们从失败中总结经验教训，逐渐认识到人类的智能是结合一定领域的知识来表现的，也就是说，要使计算机具有智能行为，首先必须使它存储大量的知识因此，人工智能研究者就把注意力放在一些特定的领域里，总结这些领域里的专门知识，将这些知识存入计算机，再由计算机利用这些知识进行推理。
人工智能研究重点的这种转移如图,1,所示图,1,人工智能研究的转移,,1.2,人工智能的发展（续）,这是一个思想上的突破，这种突破可简单地用一句话来说明：要使一个程序具有智能，必须将大量的高性能的具体的关于某个问题领域的知识提供给这个程序智能决策支持系统的开发和研究，正是这种向基于知识的方法转变的结果之一,,1.2,人工智能的发展（续）,三十几年来，,IDSS,的研究者们致力于用各种方法来增强,DSS,的效能，,DSS,的研究重心也由专家型决策支持系统逐步转移到,IDSS,的模型系统、人机界面、知识处理单元、,IDSS,生成器和分布式,IDSS,上面来许多先进的人工智能技术如机器学习、知识表示、自然语言处理、模式识别及分布式智能系统等都被融入到,IDSS,的研究中，结合软件工程、数据处理技术、面向对象的程序设计思想、模糊处理技术、超媒体与超文本、远程通讯技术、共享文件等各种先进手段，力图使,IDSS,成为具有丰富知识和一定的学习能力、有良好的人机界面和较强适应能力的交互式人机系统1. 3,智能决策支持系统的主要研究内容,,1.3.1,智能决策支持系统的结构框架研究,,现已提出的系统结构可归纳为以下三种类型：,,（,1,）,第,Ⅰ,种类型：,DSS,＋知识库＋文本库,,（,2,）,第,Ⅱ,种类型 ：,DSS,＋问题求解单元＋知识库,,（,3,）,第,Ⅲ,种类型：,LPK,系统结构,,,（,1,）第,Ⅰ,种类型：,DSS,＋知识库＋文本库,,该种系统结构主要由,R.K.Belew,,和姚卿达等人提出（见图,2,）。
该系统结构与传统,DSS,相比增加了知识库和文本库，用以存储领域知识及与问题有关的原始资料,,图,2 Ⅰ,型四库系统结构,返回,,（,2,）第,Ⅱ,种类型 ：,DSS,＋问题求解单元＋知识库,,该系统结构如图,3,所示，它与传统,DSS,相比增加了一个知识库和问题求解单元，问题求解单元的作用在于：,,① 根据决策提出的问题信息，构造面向此问题的求解步骤 ② 总控对各个库的调用图,3 Ⅱ,型,IDSS,系统结构,,返回,,（,3,）第,Ⅲ,种类型：,LPK,系统结构,,如前所述，该类系统结构最初是由,R.H.Bonczek,,等人提出来的，它从概念上突破了传统,DSS,的模式（参见图,4,）在这个系统结构中，用户通过语言系统（,LS,）陈述要解决的问题；知识系统（,KS,）中存放领域知识，这些知识应该既包括表层知识和深层知识，也包括描述性知识和表示模型的过程性知识；问题处理系统,PPS,接受,LS,表达的问题，利用,KS,中的知识求解问题该系统结构以,KS,为核心，而如何构造一个具有广义知识表示和处理能力的,KS,则是它的技术核心,图,4 Ⅲ,型,IDSS,系统结构,,在上述三种,IDSS,的系统结构中，,Ⅰ,、,Ⅱ,型结构带有明显的传统,DSS,的痕迹，它们的数据库、模型库和知识库独立，在系统中是一种组合关系，由于它们各自内部的逻辑结构不同，因此，信息交换相当难，不利于以紧耦合方式协同工作。
图,5,显示了这类系统的工作方式Ⅲ,型,IDSS,系统结构的明显特点是它将问题领域的相关事实、经验知识以及表示模型的过程性知识看作是广义的知识模式，因而具有统一的逻辑结构它有三个突出优点：,,① 便于知识库本身的维护； ② 便于信息交换； ③ 当把模型看成是一种知识时，可以用统一的知识推理机制进行模型的智能化选择，可真正地实现,IDSS,将,AI,技术与,MS/OR,模型技术相结合，达到优势互补的主导思想综上所述，可以说,Ⅲ,型系统结构从概念上更接近,IDSS,的系统目标 但从另一方面看，,Ⅰ,、,Ⅱ,型结构中的数据库、模型库及知识库的研究已有一定基础，而,Ⅲ,型结构中,KS,以何种方式进行知识表示还是值得研究的问题，基于知识的,DSS,中的,PPS,和,LS,也是传统,DSS,和,ES,中很少深入讨论的因此，尽管,Ⅲ,型,IDSS,结构从总体上代表了,IDSS,的主流趋势，但其包含的关键技术仍在不断完善中图,5,Ⅰ,Ⅱ,型,IDSS,工作方式,,1.3.2,知识表示的研究,,IDSS,在传统的,DSS,体系结构基础上，增加了知识处理子系统或称为智能部件的成分为了处理知识，首先要表示知识。
多年来人们提出了各种各样的知识表示方法，如数据化、宏命令、一阶谓词演算、语义网（图文法）、框架等这些方法各有特点随着社会经济和科学技术的不断进步，知识领域不断丰富，知识结构复杂化，加之决策问题本身的特点，使,IDSS,的知识表示变得越来越困难如何表示模型，如何表示关于模型建立与使用的知识以及表示问题领域的知识已成为,IDSS,研究中的一个十分重要的问题统一的表示方法便于系统的实现和各子系统间的接口，但这样的表示系统又往往缺乏灵活性，同时知识结构本身的复杂性也使统一的表示系统很难实现；,,异构表示系统采用不同的表示法分别表示各种知识，可提高系统的表达能力，但也使各子系统间的接口变得比较复杂，实现的难度也加大理想的表示系统应能在表示一致性和知识复杂性之间进行折衷，使其既具有较强的表示能力又便于实现决策者与系统之间以及各子系统之间的接口1.3.3,模型操纵方法的研究,,对模型操纵方法的研究是,IDSS,的另一个主要研究内容我们把模型元件的自动生成、复合模型的建造、模型的修正与应用以及模型公共资源的回收与重用等一系列任务统称为模型操纵（,model manipulation,）在实际中，为适应不同决策者的需要，独立运行的模型个体常常需要与其他模型结合起来，以适当的序列组成复合模型，这种创建过程涉及动态地选择必要的模型元件并以适当的协同方式组成模型序列，确定每个模型元件对不同决策问题的适应性等。
这些都是,IDSS,要研究的问题1.3.4,知识处理系统的研究,,IDSS,的知识处理系统最初来自,ES,中的知识库和推理机，后来逐步发展为专门的,IDSS,中的知识处理系统,——,基于知识的问题求解系统与,ES,不同，,IDSS,知识处理系统的实现方式有以下几种： ① 将知识处理系统看成是一个专门的,ES,，全部或部分地代替决策者求解决策问题一般以产生式系统的谓词演算作为表示体系，但,ES,本身的缺陷限制了该方式的发展② 作为由知识库、数据库、方法库和模型库构成的四库系统构成,IDSS,的支撑环境的辅助部件，主要负责知识库中各种知识的存取与推理，该方法实现起来较前者复杂，但整体结构清晰且接口比较简捷③ 作为一个广义的知识处理系统与传统的,DSS,集成于一体，知识处理手段深入到,IDSS,的各子系统中，该方式扩大了知识处理范围便于用一般的知识处理工具来实现，但结构与接口设计较复杂，实现也较困难④ 作为学习系统与,DSS,集成，负责完成与决策问题求解过程密切相关的模型’操纵知识的获取与精确，将问题求解过程与知识获取过程融为一体，通过对以往问题求解经验的积累指导决策者求解类似问题，使,IDSS,的适应性得到改善。
该方式的成功有赖于合理的表示系统，目前尚未形成成熟的理论与方法1.3.5,接口技术的研究,,由于传统的数值分析方法与知识处理方法在表示方式和处理方式上都存在着很大的差别，因此如何将,IDSS,中各子系统组织起来以一定的方式相互协调工作是,IDSS,研究中的一个重要内容IDSS,中各子系统常见的接口方式有以下几种：,,① 智能部件与数据库相结合的演绎数据库方式② 智能部件与模型库相结合的方式,,③ 智能部件单独存在，以文件形式传送数据方式,,④智能部件单独存在、以数据库形式传送数据的方式,,① 智能部件与数据库相结合的演绎数据库方式在这种方式下，数据库向智能部件提供事实性知识，智能部件则改善数据库结构，向数据库实施更有效的操作和对数据库进行维护此种方式接口较简便，适用于一般的表示系统不太复杂的情况② 智能部件与模型库相结合的方式智能部件负责提供模型操纵知识并对决策结果进行分析此种方式的应用范围有限，需建立领域知识库以扩大其应用范围③ 智能部件单独存在，以文件形式传送数据方式在此方式中，智能部件作为单独的元件拥有自己的表示系统，但与各子系统间的信息传递需以文件的形式进行，是一种较低级的接口方式，不利于信息传递。
④ 智能部件单独存在、以数据库形式传送数据的方式：智能部件与各子系统间以数据库的形式进行信息传递，是一种较高级的接口方式该方式的信息传递量大且速度较快对数据库结构设计规范化程度要求较高1.3.6,人机界面的研究,,人机界面是,IDSS,不可缺少的组成部分智能化人机界面的表示方式应该是图形、表格、窗口和自然语言等交互的形式一个良好的,IDSS,人机界面应满足以下几种要求：,,多样性 有效性,方便性 一致性 容错性,,,① 多样性：能够针对不同的决策任务、对有经验决策者和无经验的决策者提供不同程度的支持，提供多种灵活的人机交互手段供不同决策者选择，如菜单、命令、自然语言和窗口等② 有效性： 能够辅助决策者完成从建模、选模、问题求解、决策结果分析和学习等一系列任务，使决策者在短时间内即可进入角色，完成每一项任务只需要做少量的操作③ 方便性： 能提供友好的访问途径，使决策者即使没有经验也能很方便地访问各种数据库、方法库、模型库和知识库，完成对库的操作与管理，并且在决策者需要帮助时能及时提供有效的帮助④ 一致性： 通过采用适当的控制策略使各子系统能以最小的代价相互协调工作，利用各子系统内嵌式高级语言的相互调用来实现功能上的集成。
⑤ 容错性； 对缺乏经验决策者的操作错误能采取相应的系统保护措施，并具有一定的错误修复能力在后面逐步展开对上述各项研究内容的讨论,参考文献,[1],黄梯云 著,.《,智能决策支持系统,》[M].,电子工业出版社,,2001,第一版,.,,[2],埃弗雷姆,.,特班 、杰伊,E.,阿伦森、梁定澎著，杨东涛、钱峰 译,.《,决策支持系统与智能系统,》[M].,机械工业出版社,,2009,第一版,.,,,,,,谢谢！,,。
