决策支持系统

决策支持系统(Decision-making Support System,DSS)是管理信息系统应用概念深化,在管理信息系统基础上发展起来的系统。DSS是解决非结构化问题,服务于高层决策的管理信息系统,按功能可分为专用DSS,DSS工具和DSS生成器。专用DSS 是为解决某一领域问题的DSS。DSS工具是指某种语言、某种操作系统、某种数据库系统。DSS 生成器是通用决策支持系统,一般DSS包括数据库(DB)、模型库(MBMS)、方法库、知识库和会话部件。DSS数据库不同于一般DB,是有很高性能要求,在原基层数据库的基础上建立起来的专用数据库。现在,一般由数据仓库(Data Warehouse)来充当DSS 数据库。数据库为决策提供数据能力或资料能力。模型库为决策提供分析能力的部件,模型能力的定义是转化非结构化问题的程度。会话部件,又称接口部件,它是人和决策支持系统联系的接口。智能决策支持系统(IDSS)在一般DSS基础上增加了OR/MS深度知识库。所以IDSS=DSS+AI(人工智能)。

DDSS,多人决策系统

群决策支持系统(GDSS)

群决策支持系统可提供三个级别的决策支持:

第一层次是GDSS旨在减少群体决策中决策者之间的通信,沟通信息,消除交流的障碍,如及时显示各种意见的大屏幕,投票表决和汇总设备,无记名的意见和偏爱的输入,成员间的电子信息交流等。其目的是通过改进成员间的信息交流来改进决策过程,通常所说的“电子会议系统”就属于这一类。

第二层次的GDSS提供善于认识过程和系统动态的结构技术,决策分析建模和分析判断方法的选择技术。这类系统中的决策者往往面对面地工作,共享信息资源,共同制定行动计划。

第三层次的GDSS其主要特征是将上述两个层次的技术结合起来,用计算机来启发、指导群体的通信方式,包括专家咨询和会议中规则的智能安排。

分布式决策支持系统(DDSS)

DDSS是由多个物理分离的信息处理特点构成的计算机网络,网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或具有若干辅助决策的功能。与一般的决策支持系统相比,DDSS有以下一些特征:

DDSS是一类专门设计的系统,能支持处于不同结点的多层次的决策,提供个人支持、群体支持和组织支持。不仅能从一个结点向其它结点提供决策,还能提供对结果的说明和解释,有良好的资源共享。能为结点间提供交流机制和手段,支持人机交互,机机交互和人与人交互。具有处理结点间可能发生的冲突的能力,能协调各结点的操作,既有严格的内部协议,又是开放性的,允许系统或结点方便地扩展,同时系统内的结点作为平等成员而不形成递阶结构,每个结点享有自治权。

智能决策支持系统(IDSS)

智能决策支持系统是决策支持系统(DSS)与人工智能(AI)相结合的产物,其设计思想着重研究把AI的知识推理技术和DSS的基本功能模块有机地结合起来。有的DSS已融进了启发式搜索技术,这就是人工智能方法在DSS中的初步实现。将人工智能技术引入决策支持系统主要有两方面原因:第一是人工智能因可以处理定性的、近似的或不精确的知识而引入DSS中;第二DSS的一个共同特征是交互性强,这就要求使用更方便,并在接口水平和在进行的推理上更为“透明”。人工智能在接口水平,尤其是对话功能上对此可以作出有益的贡献,如自然语言的研究使用使DSS能用更接近于用户的语言来实现接口功能。

智能-交互-集成化决策支持系统(3IDSS)

随着DSS应用范围的不断扩大,应用层次的逐渐提高,DSS已进入到区域性经济社会发展战略研究、大型企业生产经营决策等领域的决策活动中来,这些决策活动不仅涉及到经济活动各个方面、经营管理的各个层次,而且各种因素互相关联,决策环境更加错综复杂。对于省、市、县等发展战略规划方面的应用领域,决策活动还受政治、社会、文化、心理等因素不同程度的影响,而且可供使用的信息又不够完善、精确,这些都给DSS系统的建设造成了很大的困难。在这种情况下,一种新型的、面向决策者、面向决策过程的综合性决策支持系统产生了,即智能-交互-集成化决策支持系统(Intelligent,Interactive and Integrated DSS,简称3IDSS)。

集成化:在这种情况下,采用单一的以信息为基础的系统,或以数学模型为基础的系统,或以知识、规则为基础的系统,都难以满足上述这些领域的决策活动的要求。这就需要在面向问题的前提下,将系统分析、运筹学方法、计算机技术、知识工程、人工智能等有机地结合起来,发挥各自的优势,实现决策支持过程的集成化。

交互性:决策支持系统的核心内容是人机交互。为了帮助决策者处理半结构化和非结构化的问题,认定目标和环境约束,进一步明确问题,产生决策方案和对决策方案进行综合评价,系统应具备更强的人机交互能力,成为交互式系统(Interactive systems)。

智能化:决策支持系统在处理难以定量分析的问题时,需要使用知识工程、人工智能方法和工具,这就是决策支持系统的智能化(Intelligent)。 [2] 

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