《（本科）第11章_决策支持系统ppt课件.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《（本科）第11章_决策支持系统ppt课件.pptx（32页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、课程主讲人：（本科）第11章_决策支持系统ppt课件第十一章 决策支持系统 本 章 内 容第一节 决策支持系统的概念第二节 决策支持系统的组成第三节 智能决策支持系统第四节 群体决策支持系统第五节 人工智能及其应用2022-5-16第十一章 决策支持系统31.1决策支持系统的产生与发展20世纪70年代中期：首次提出了“决策支持系统(Decision Support Systems,简称DSS)”一词,标志着应用信息技术支持决策的研究与应用进入了一个新的阶段20世纪70年代末：DSS大都由模型库、数据库及人机交互系统等三个部件组成,它被称为初阶决策支持系统20世纪80年代初：DSS增加了方法库和
2、知识库,构成了三库系统或四库系统20世纪80年代后期：人工智能领域中的专家系统与DSS相结合,形成了智能决策支持系统IDSS,提高了DSS支持非结构化决策问题的能力20世纪90年代开始：DSS与计算机网络技术结合构成了能供异地决策者共同参与决策的群体决策支持系统GDSS；为了支持范围更广的群体,包括大规模复杂决策,又将分布式的数据库、模型库与知识库等决策资源有机地集成起来,构建分布式决策支持系统DDS今天，DSS开始与Web、智能系统和/或电子商务等相结合。诸如基于Web的决策支持系统、智能谈判支持系统等将成为DSS研究、开发和应用的新热点2022-5-164第十一章 决策支持系统1.2 决策
3、支持系统的功能与定义DSS的目标是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决策者对半结构化和非结构化问题进行有序决策,以获得尽可能令人满意的客观的解决方案DSS的功能可归纳为以下七个方面。2022-5-1651 获取、组织、管理并及时提供与决策问题有关的组织内外部信息,如订单需求、库存动态、生产能力与财务情况,以及政策法规与市场行情等信息2 收集并提供各项决策方案执行情况的反馈信息,如计划完成情况等3 能存储和管理与决策问题有关的各种解模型,如库存控制模型等4 能存储并提供常用的数学方法及算法,如回归分析方法、线性规划等5 上述数据、模型与方法的修改、添加和连接等6 能灵活地选择、
4、配置和运用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析、预测,得出所需的综合信息与预测信息7 具有方便的人机对话和图形输出功能,能满足随机的数据查询要求第十一章 决策支持系统1.2 决策支持系统的功能与定义决策支持系统是以信息技术为手段,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的决策问题的信息系统2022-5-166第十一章 决策支持系统1 对准管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充分的问题2 把模型或分析技术与传统的数据存取技术及检索技术结合起来3 易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用4 强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性5 支持但不是
5、代替高层决策者制订决策DSS的定义可以根据其特征来描述,DSS的特征可归纳为几个方面：1.3 决策支持系统的应用DSS已得到了广泛的应用,但由于显著的社会技术系统特点和情景依赖,DSS应用的实际情况与理想还有较大的差距。很多DSS研究成果由于方法和技术上过于理想而难以实现,开发出的DSS很多处于原型阶段而难以进入实际应用。概括起来,比较成功的DSS应具有以下一些特点:2022-5-16第十一章 决策支持系统7大都带有问题分析功能,有些实质上就是一类决策分析系统有积累大量数据的信息系统,如ERP系统、经济统计系统等。大都面向比较专一和范围有限的决策问题,例如计划安排、资源分配、评价选择等。231
6、能够将非结构化/半结构化问题转化为半结构化/结构化问题的系统。4 本 章 内 容第一节 决策支持系统的概念第二节 决策支持系统的组成第三节 智能决策支持系统第四节 群体决策支持系统第五节 人工智能及其应用2022-5-16第十一章 决策支持系统8DSS的两种基本结构形式是两库结构和基于知识的结构。2022-5-16第十一章 决策支持系统9两库结构2.1 决策支持系统的系统结构两库结构由数据库子系统、模型库子系统和对话子系统形成三角形分布的结构。基于知识的DSS结构是一种以自然语言、问题处理、知识库等子系统为基本部件构成的系统结构，如上图所示 。DSS的决策支持过程是一个人机交互的启发式过程，该
7、过程往往要分解成若干阶段，一个阶段完成后用户获得阶段的结果及某些启示，然后进入下一阶段的人机会话，如此反复，直至用户形成决策意见，确定问题的解。2.1 决策支持系统的系统结构2022-5-16第十一章 决策支持系统10DSS部件之间不同的关系构成了各异的系统结构，但对话子系统的位置及其与用户之间的关系总体上是一致的。在三库结构基础上，再引入基于知识管理的功能就构成了四库结构的智能决策支持系统。三库结构2.2 人机对话子系统2022-5-16第十一章 决策支持系统11能使用户了解系统可以提供的数据、模型及方法,如模型种类、数量、用途及运行要求等。 通过“如果则(Whatif)”方式提问。 对请求
8、输入有足够的检验与容错能力,给用户某些必需的提示与帮助。 123通过运行模型使用户取得或选择某种分析结果或预测结果。4在决策过程结束之后,能把反馈结果存入系统,对现有模型提出评价及修正意见。 5可以按使用者要求的方式,方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等 62.3 数据库子系统2022-5-16第十一章 决策支持系统12数据库子系统由数据库、数据析取模块、数据字典、数据库管理系统及数据查询模块等部件组成。 包括内部数据、外部数据和个人数据数据库 提取更多的能用于决策支持的开源数据，是分析、选择、浓缩与转换数据的过程数据析取 描述与维护各数据项的属性、来龙去脉及相互关系数据字
9、典 自动将新概念添加到知识库的概念层中数据库管理系统 用来解释来自人机对话及模型库等子系统的数据请求数据查询2.4 模型库子系统2022-5-16第十一章 决策支持系统13模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统,它是DSS中最复杂与最难实现的部分。应用模型获得的输出结果可以分别起以下三种作用:直接用于制订决策;对决策的制订提出建议;用来估计决策实施后可能产生的后果。 模型库模型库管理系统模型字典模型库子系统的组成模型库是模型库子系统的核心部件,用于存储决策模型。如果将模型库比作一个成品库的话,则存放的是“成品的零部件和框架”,而模型字典即是这些“零部件和框架”的描述,说明它们的功能、用途
10、和使用事项等模型库管理系统的主要功能是模型的利用与维护。模型的利用包括决策问题的定义和概念模型化,从模型库中选择恰当的模型或单元模型构造具体问题的决策支持模型以及运行模型;模型的维护包括模型的联结、修改与增删等2.4 方法库子系统2022-5-16第十一章 决策支持系统14方法库子系统是存储、管理、调用及维护DSS各部件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件,方法库中的方法一般用程序方式存储 。方法库内存储的方法程序一般有:排序算法、分类算法、最小生成树算法、最短路径算法、计划评审技术、线性规划、整数规划、动态规划、各种统计算法和组合算法等一种方法库中的方法集合 本 章 内 容第一节 决策支持
11、系统的概念第二节 决策支持系统的组成第三节 智能决策支持系统第四节 群体决策支持系统第五节 人工智能及其应用2022-5-16第十一章 决策支持系统153.1 智能决策支持系统的基本概念人工智能有多个分支领域，其中人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)、机器学习、知识管理与知识图谱等在智能决策支持系统中将发挥重要作用。专家系统是以计算机为工具，利用专家知识及知识推理等技术来理解与求解问题的知识系统。将ES和传统DSS结合而形成的IDSS,在结构上增设了知识库、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。智能决策支持系统(Intellige
12、nt Decision Support System，简称IDSS)能充分利用人类已有知识,所以在用户决策问题的输入,计算机对决策问题的描述,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。IDSS的特点主要表现在具有更友好的人机接口和专门的领域知识,具有知识的推理能力和学习能力等方面。2022-5-16第十一章 决策支持系统163.2 智能决策支持系统的结构人工智能技术应用于DSS的程度与范围不同，可以构成不同结构的IDSS，但都以含有知识库或知识处理系统为标志，较完整和典型的IDSS结构是在传统三库DSS的基础上增设知识库与推理机，在人机对话子系统加入自然语言处理系统形成智能人机
13、接口，与四库之间插入问题处理系统而构成的四库系统结构。2022-5-16第十一章 决策支持系统17四库DSS的基本结构3.2 智能决策支持系统的结构（一）智能人机接口决策者可以使用自然语言来提出决策问题，由自然语言处理功能通过语法、语义结构分析等方法转换成系统能理解的形式。人机交互过程中和运行后，系统则以决策者能清晰理解的或指定的方式输出求解进程与结果。（二）问题处理系统问题处理系统处于IDSS的中心位置，是联系人与机器及所存储的求解资源的桥梁，主要由问题分析器与问题求解器两部分组成。其工作流程如图所示。2022-5-16第十一章 决策支持系统183.2 智能决策支持系统的结构（三）知识库子系
14、统与推理机知识库子系统是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理以及管理与维护的系统，在DSS中引进知识库子系统提高了系统的智能化程度。2022-5-16第十一章 决策支持系统19知识库子系统1知识库管理系统。功能主要有两个，一是回答对知识库知识增、删、改等知识维护的请求，二是回答决策过程中问题分析与判断所需知识的请求。2知识库。知识库是知识库子系统的核心，知识库中存储的是那些既不能用数据表示也不能用模型方法描述的专家知识和经验。3推理机。推理是指从已知事实推出新事实（结论）的过程，推理机是一组程序，它针对用户问题去处理知识库（规则和事实）。 本 章 内 容第一节 决策支持系统的
15、概念第二节 决策支持系统的组成第三节 智能决策支持系统第四节 群体决策支持系统第五节 人工智能及其应用2022-5-16第十一章 决策支持系统204.1 群体决策支持系统的基本概念群体决策支持系统(Group Decision Support System，简称GDSS)是一种在DSS基础上利用计算机网络与通信技术,供多个决策者为了一个共同的目标,通过某种规程相互协作地探寻半结构化或非结构化决策问题解决方案的信息系统与传统的会议决策或传递式群体决策相比,GDSS有以下一些特点：1 不受时间与空间的限制。2 能让决策者相互之间便捷地交流信息与共享信息,减少片面性。3 决策者可克服消极的心理影响,
16、无保留地发表自己的意见。4 能集思广益,激发决策者思路,使问题的方案尽可能趋于完美。5 可防止小集体主义及个性对决策结果的影响。6 可提高决策群体成员对决策结果的满意程度和置信度。7 群体越大,效果越显著。4.2 群体决策支持系统的类型2022-5-16第十一章 决策支持系统22根据决策问题所在组织的环境和人员的空间分布、决策周期的长短等因素,GDSS大致可以有以下四种类型: 决策者面对面地在同一地点、同一时间进行群体决策的情况。GDSS可设立一个与传统的会议室相似的电子会议室或决策室,决策者通过互联的计算机站点相互合作完成决策事务。决策室 建立在计算机局域网基础上的,用于多位决策者在近距离内
17、的不同房间里定时或不定时作群体决策的系统即是局域决策网。主要优点是可克服定时决策的限制,也即决策者可在决策周期内分时地参与决策。局域决策网 利用计算机网络的通信技术,使分散在各地的决策者在某一时间内能以不见面的方式进行集中决策。虚拟会议在实质上与决策室相同,它的优点是能克服空间距离的限制。虚拟会议 充分利用广域网等信息技术来支持群体决策。它综合了局域决策网与虚拟会议的优点,可使决策参与者异时异地共同对同一问题做出决策远程决策网4.3 群体决策支持系统的组成GDSS在计算机网络的基础上,由私有DSS、规程库子系统、通信库子系统、共享的数据库、模型库及方法库、公共显示设备等部件组成。与个人DSS相
18、比,GDSS必须建立在一个局域网或广域网上,在构件上增设了规程库、通信库、共享的公共数据库、模型库及方法库等。2022-5-16第十一章 决策支持系统23一种较有代表性的GDSS结构 本 章 内 容第一节 决策支持系统的概念第二节 决策支持系统的组成第三节 智能决策支持系统第四节 群体决策支持系统第五节 人工智能及其应用2022-5-16第十一章 决策支持系统245.1 人工智能的基本概念人工智能是机器模仿人类而获得智能。其最为主要的应用领域有专家系统、机器学习、人工神经网络、智能代理，以及比较新的数据挖掘和知识发现等。IDSS中结合应用比较多的要数专家系统和人工神经网络。专家系统是利用专家的
19、某些领域知识求解特定问题的计算机信息系统。专家思考、表示和处理问题主要使用符号方式，专家系统也同样使用符号方式求解问题。所谓符号方式是相对于数字方式而言的，即分析和求解问题不是依靠数值的计算而是依靠符号的判断。例：计算机打印故障诊断帮助系统2022-5-16第十一章 决策支持系统25专家系统有很多优点，但同样也有其不足之处。知识获取困难，人工地获取人类专家头脑中的领域知识并转移到知识库中，费时、低效；对于动态和复杂的系统，由于其推理规则是固定的，难以适应变化的情况；专家系统不能从过去处理过的事例中继续地学习。1235.2 人工神经网络2022-5-16第十一章 决策支持系统26与专家系统相比，
20、人工神经网络具有良好的自组织、自学习和自适应能力，因而特别适用于处理复杂问题或开放系统，这正好可以能弥补专家系统的不足。人工神经元模仿自然神经元，用一个加权和处理单元表示，多个输入乘上不同的权值再求和，然后经过传递函数转换产生一个输出。将一群人工神经元的输入输出联接起来，通过一定量案例数据的学习训练即构成了人工神经网络。5.2 人工神经网络人工神经网络的应用2022-5-16第十一章 决策支持系统27应用领域问题解决办法产品评价和选择方面由人来分析评价股票和债券需要相当丰富的金融知识和经验，由于涉及的因素多且关系复杂，不可能为个人全面掌握。利用已经充分学习了股票涨落走势因果对应关系的人工神经网
21、络模型，输入一个被分析评价证券的现状和相关因素，就能得到关于该股票今后走势的评价结果输出。同样，用人工神经网络做扫描式的分析和评价，发现有看好迹象和走坏征兆的股票，为证券管理和投资决策提供支持。客户关系管理和交易服务方面一些客户众多的企业，有浩瀚的客户基本信息和交易信息，加之客户分析评估问题的结构化程度较低，处理工作量非常大且颇有难度。这些企业面临的客户抱怨和信用风险成为突出的问题，仅靠人力难以解决。将客户基本属性和贡献记录转换出客户优质度的人工神经网络可以用来划分客户，找出优质客户；人工神经网络通过客户基本信息和信用记录的处理能发现风险前兆，为防范措施的确定提供依据，能得出贷款与否的结论，为
22、减少不良贷款提供事前的支持。人工神经网络除上述优点外，还具有开发时间短，只需案例的输入和输出就能学会处理问题等有利条件。同样，人工神经网络也有其弱点，如知识分布在整个系统内部，对用户而言是个黑箱；对于自己得出的结论不能做出合理的解释。因此，将人工神经网络技术与专家系统集成，取长补短，是IDSS发展的一个有利方向。5.3 深度学习深度学习是由人工神经网络发展而来，深度学习方法本质上是层次特征提取学习的过程，它通过构建多层隐含神经网络模型，利用海量数据训练出模型特征来提取最有利的参数，将简单的特征组合抽象成高层次的特征，以实现对数据或实际对象的抽象表达。2022-5-16第十一章 决策支持系统28
23、深度学习有许多优点，例如，深度学习方法将特征学习融入到建立模型过程中，能减少人为设计特征造成的不完备性；它具有较好的迁移学习性质。但也存在一些缺点，包括，深度学习模型训练需要大量的人力物力；它需要大数据支撑，但这些数据难以获取；为保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧和更多、更好的硬件支持。智能机器人控制棋类博弈游戏通关自动驾驶深度学习的应用5.4 知识管理与知识图谱知识管理与知识图谱是IDSS的一个重要研究内容，能为IDSS提供知识获取、融合以及推理等功能。前者主要指对知识本身的管理，包括对知识的创造、获取、加工、存储、传播和应用的管理。后者是结构化的语义知识库，以符号形式描述物理世界中的
24、概念及其相互关系知识图谱是知识管理中数据挖掘和知识发现的一种有效手段。采用自底向上的方式构建知识图谱过程如下2022-5-16第十一章 决策支持系统29 获取从各类数据源中提取实体、属性及关系形成本体化的知识表达知识获取 消除概念歧义，剔除冗余，确保知识质量知识融合 借助本体编辑软件进行人工编辑或采用计算机辅助，以数据驱动的方式自动构建，经过计算机推理，建立实体间的新关联知识加工 自动将新概念添加到知识库的概念层中知识更新5.4 知识管理与知识图谱知识图谱的应用2022-5-16第十一章 决策支持系统30应用领域解决的问题优点关联风险识别方面知识图谱通过构建本体，将银行大量业务数据表示成节点和
25、关系，然后，对本体进行调整，结合实际业务一条条进行对比、梳理基于知识图谱的信贷管理系统也可以在精准营销、贷前预审、贷中审核、贷后管理、风险预警等环节提供业务支撑，从而实现多样化的业务应用。客户关系管理方面通过应用数据挖掘、知识发现等技术分析，挖掘出存在于客户需求链中的潜在行为，尽可能得到客户完备的信息，以达到留住客户、发展客户以及有效地挖掘客户潜力的最终目的一方面，可以大大提高企业客户关系管理系统的实施应用效果；另一方面， 该系统的成功实施也能反过来推动知识管理技术的应用实践研究，从而为决策支持系统提供科学依据知识管理和知识图谱的优点：最有效、直观地表达实体间的关系。即把大量不同种类的信息连接
26、在一起而得到一个关系网络，为人们提供了从“关系”的角度分析问题的能力。但在在实际应用中仍有许多挑战：例如，数据的可访问性差、数据冗余度高以及海量数据已远远超出人类的处理能力，依靠人力无法发现在数据中隐藏的众多关系等。 本 章 小 结 决策贯穿于管理的全过程，管理工作的成败，首先取决于决策的正确,而决策的质量则取决于信息的质和量。传统的决策支持系统是以信息技术为手段，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的决策问题的信息系统。 人工智能有多个分支领域，其中专家系统（Expert Systems，简称ES）和人工神经网络（Artificial Neura
27、l Network，简称ANN）是两个较主要的分支。 较完整和典型的IDSS结构是在传统三库DSS的基础上增设知识库与推理机，在人机对话子系统加入自然语言处理系统形成智能人机接口，与四库之间插入问题处理系统而构成的四库系统结构。 近年来，决策过程智能化的重要发展是智能体（Agent）和Multi-Agent系统概念的出现。Agent是能模拟人类行为，在目标任务的驱动下，采取包括学习、通讯、社交等手段去感知外在环境的动态变化而做出相应的行动，来实现预定目标的服务程序。而Multi-Agent技术则大大有利于多个Agent在互动中产生集体的智慧。2022-5-16第十一章 决策支持系统31 复 习 思 考 题11.1 请为IDSS做简要的特征描述。11.2 请简述IDSS中人机对话子系统的作用。11.3 模型库、数据库、方法库与知识库等子系统是IDSS的四个部件，请描述它们的相互关系。11.4 传统DSS与智能DSS都是人机系统，但二者中机器方所起的作用有所不同，请指出它们的区别。11.5 用文字描述IDSS中问题处理系统的工作流程。2022-5-16第十一章 决策支持系统32