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第1章 决策支持系统概述 数据：记载下来的事实，客观属性的值 信息：构成一定含义的一组数据 系统：由假如干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。系统的组成：1、系统由各元素或子系统组成 2、至少包含两个以上的元素 3、各元素之间相互联系或相互制约 4、具有目的性 5、适应环境的变化 数据处理系统：是对大量数据进展收集、组织、存储、加工与传播的总和 数据处理系统的特征：1、数据量大；2、没有特别复杂的运算；3、时效性强 管理信息系统 MIS：运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进展收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。管理信息系统的根本组成：管理业务应用系统、数据库系统 管理信息系统特点：1、以数据库系统为根底；2、数据录入；3、数据传输；4、数据存储；5、数据查询；6、数据统计；7、指标计算 决策支持系统：以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为根底，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向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系统。决策支持系统主要特征：1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、标准化不明确的问题 2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来 3、易于非计算机专业的人员，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适应性和灵活性 5、提供决策的良好效果 DSS 的功能：1、管理并提供外部信息 2、收集、管理并提供内部信息 3、收集、管理并提供反响信息 4、存储和管理数学模型 5、修改和添加数据、模型、方法 6、加工、汇总、分析、预测数据、7、具有人时机话和图像输出功能以满足数据查询需求 8、提供良好的数据通信功能 9、合理的加工速度和响应时间 决策支持系统的形成过程 1、科学计算为管理信息系统奠定了算法根底 2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底 3、管理信息系统 4、模型辅助决策系统 5、决策支持系统 分布式决策支持系统 DDSS：研究由多个物理位置上别离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题 DDSS 分为：同步系统：有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。异步系统：无时间压力下参与者异时异地对信息的调查、核实，并通过对在线研讨产生的不连贯信息进展提取整合，形成系统完整的结论。与 DSS 集成的人工智能技术主要有：1、自然语言处理和语音处理技术；2、专家系统 ES；3、人工神经网络 ANN 智能决策的新技术 1、计算智能通过对“数值知识进展数值计算，来实现某些智能行为，与传统的以符号推演为特征的符号智能互相补充 2、Agent 技术 3、商业智能技术从商业数据中提取信息和知识，并根据这些做出商业决策 决策支持的主要方式 1、数据辅助决策 2、模型辅助决策 3、知识辅助决策 4、方案辅助决策 决策支持系统与管理信息系统的区别【联系】：DSS 是从 MIS 的根底上开展起来的，都是以数据库为根底，都需要进展数据处理，都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息【区别】1、DSS 支持半结构化，MIS 支持结构化决策 2、DSS 可处理不确定性问题，MIS 处理确定性问题 3、DSS 具有模型管理与效劳功能，MIS 只涉及处理单模型问题 4、DSS 具有强大的人机交互功能，MIS 交互功能较弱 5、DSS 一般只使用数据，MIS 经常维护数据 6、DSS 支持方案生成与评估，MIS 不具备此功能 7、DSS 为模型驱动，MIS 是数据驱动 8、DSS 面向高层管理人员，MIS 面向中低层管理人员 第 2 章 决策、决策过程和决策支持 决策：为了确定未来某个行动目标，根据决策者的经验，在具有一定信息的根底之上，借助科学的方法，从两个以上的可行方案中选择最优方案的分析判断过程。决策的内涵：1、决策目标；2、多个可行方案；3、决策实施；4、目标优化 决策的特征：1、目的性 2、超前性 3、创造性 4、管理性 决策的分类：按性质分结构化、半结构化、非结构化 按影响范围分战略、战术、执行 按决策环境分确定型、风险型、非确定型 决策过程：人们为实现一定目标而制定行动方案，并准备实施的过程，此过程也是一个提出问题、分析问题、解决问题的过程。决策分三个阶段：1、情报收集；2、方案设计；3、方案评估与选择 决策过程示意图：看书上图 科学决策包括：1、科学的决策程序；2、科学的决策技术；3、用科学的思维方法做出决断 科学决策的特点：1、有科学的决策体系和运作机制；2、有科学的决策程序；3、重视参谋作用；4、运用科学技术和科学方法。科学决策原如此：1、信息化；2、定量分析与定性分析相结合；3、比照优化；4、反响；5、复杂问题群体决策 科学决策流程：1、提出问题；2、确定目标；3、价值准如此；4、拟定方案；5、分析评估；6、选择方案；7、实验验证；8、普遍实施 1、结构化决策指问题的本质和结构非常明确，且经常重复发生的决策问题，解决这些问题的步骤是的，可以采用格式化的书面指示留给用户或计算机处理 2、非结构化问题的本质和结构复杂难以理解，无法用固定决策程序来解决 3、半结构化介于结构化和非结构化之间 决策支持系统的三部件结构：对话部件，模型部件，数据部件 三部件结构图看书上图 决策支持系统的三系统结构 语言系统 LS，知识系统 KS，问题处理系统 PPS 三系统结构图看书上图 三部件和三系统结构的比拟【三部件】优点：明确了三部件之间的关系便于和其他系统的区别。缺点：没有突出 DSS 的问题处理特性没有突出语言系统【三系统】优点：突出了问题处理系统的重要性明确了语言系统的重要性。缺点：忽略了数据库系统、模型库系统的关系不适合与其他系统的区别 模型库和方法库的关系 1、一个模型可以有多个方法；2、多个方法组成一个模型；3、模型是由方法实现的 4、模型和方法的表现形式不同 5、模型和方法是同一个问题的两个侧面 增强型三部件结构看书上图 四库系统看书上图 智能决策支持系统 IDSS：是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种具有人工智能行为的信息系统。IDSS 的分层 1、应用层面向 IDSS 的使用者 2、控制协调层面向 IDSS 的总设计师 3、根本结构层面向专业程序设计人员 IDSS 是专家系统 ES 与决策支持系统 DSS 的结合 什么是 I3DSS：是智能化、交互性、集成化决策支持系统的简称，是面向决策者、决策过程的综合型决策支持系统的一个功能框架，也称综合决策支持系统。综合决策支持系统 I3DSS 的结构图看书上图 用户 问题处理与人机交互系统 知识库管理系统推理机 模型库管理系统 数据库管理系统 模型库 知识库 数据库 I3DSS 的体系结构 1、第一个主体是数据库系统、方法库系统和模型库系统的结合，为决策问题提供定量分析的辅助决策信息，是定量分析根底。2、第二个主体是数据仓库、OLAP，它从数据仓库中提取数据和信息，这些东西反映了大量数据的内在本质，是定量分析的关键。3、第三个主体是专家系统和数据挖掘的结合，数据挖掘从数据库和数据仓库挖掘知识，放入专家系统中，并由知识推理到达定性分析的辅助决策。I3DSS 的特点 1、集成化 2、交互性 3、智能化 基于效劳的决策支持系统 S-DSS 的分层：资源层、效劳层、应用支撑层、应用层 基于效劳的决策支持系统 S-DSS 的特点：1、有较强的可扩展性；2、兼容性好；3、应用领域宽 说明模型库、知识库、数据库三者的两两之间的接口问题找答案 如何集成模型库系统、知识库系统、数据库系统为统一整体找答案 第三章 基于数据的决策支持技术 数据仓库：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持决策制定过程。数据仓库特点：面向主题 集成 稳定 随时间变化 数据集市：是指具有特定应用的数据仓库，主要针对某个具有战略意义的应用或者具体部门级的应用。数据库与数据仓库的区别：数据库 数据仓库 定位 事务处理 数据分析 设计 E-R 模型，面向应用 星型模型，面向主题 数据 当前的 历史的 汇总 细节的 汇总的 视图 关系的 多维的 存取 读/写 读 访问记录 少量记录 记录集合 规模 MB 到 GB TB 单位 简单 复杂 多维数据模型：以分析和描述数据的多维特征为目标，将客观世界划分为维度和度量，最终形成多维逻辑视图 多维数据模型相关概念：维、维级别、维成员、度量、多维数组、数据单元 维：人们观察数据的特定角度 维级别：人们观察数据的特定角度还存在不同的细节 维成员：维的一个取值 度量：数据的实际意义，即描述数据“是什么 多维数组：可以表示为维 1维 n，度量 1度量 m 数据单元：多维数组的取值 数据仓库中的数据分为四个级别：早期细节数据、当前细节数据、轻度综合数据、高度综合数据 粒度：粒度是对数据仓库中数据的综合程度上下的度量。粒度越小，细节程度越高。元数据：关于数据的数据 元数据的分类：技术元数据关于数据仓库系统技术细节的数据 业务元数据从业务角度描述数据仓库的数据 元数据的系统管理功能：1、描述哪些数据在数据仓库中；2、定义要进入数据仓库的数据和数据仓库中产生的数据；3、记录数据抽取工作时间安排；4、记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；5、衡量数据质量。数据仓库的数据组织方式：1、虚拟存储方式 2、基于关系表的存储方式 3、多维数据库存储方式 数据仓库中主要有几类表？事实表、维表 星型模式 事实表和维表联系在一起形成“星型模式的数据结构 雪花模式“星型模式的维表按其层次结构用多个维表分开表示。数据仓库的根本体系结构：数据源，数据 ETL，存储与管理，数据的表现 ETL 处理过程描述：抽取：是数据进入仓库的入口。转换：根据数据仓库的要求，进展数据转换等处理，确保来自不同系统、不同格式的数据的一致性和完整性，并按要求装入数据仓库。加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。数据清洗：指发现并纠正数据文件中可识别的错误，包括检查数据的一致性，处理无效值和缺失值等。数据质量问题可分为：单数据源模式层问题，单数据源实例层问题，多数据源模式层问题，多数据源实例层问题。数据清洗分类：1、手工实现方式；2、通过专门编写的应用程序；3、某类特定领域的问题；4、与特定应用领域无关。数据清洗分成哪几个阶段？1、数据分析 2、定义清洗 3、执行清洗 异构数据集成 主要处理多数据源的异构问题。异构性分为哪几个层次？系统级异构：指不同的主机 语法级异构：指数据类型 结构级异构：指数据结构 语义级异构：指词汇的语义区别 数据仓库设计的方法分为：自顶向下、自底向上、二者混合 数据仓库的设计过程：1、选取待建模的分析主题 2、选取数据粒度 3、选取用于每个事实表记录的维 4、选取将记录在事实表中的度量。联机分析处理 OLAP 是使分析、管理或执行人员能够从多角度对企业数据进展快速、一致、交互地存取，从而获得对数据更加深入了解的一类软件技术。OLAP 特点 快速性、可分析性、多维性、信息性 OLAP 分析：指对以多维形式组织起来的数据进展切片、切块、上钻、下钻和旋转等分析，使用户能从多角度观察数据仓库中的数据，从而深入了解数据的信息和内涵。OLAP 根本分析操作 1、切片：在多维数组的某一维上选定一维成员 2、切块：在多维数组的某一维上选定某一区间的维成员 3、旋转：改变报告或页面的显示的维方向 4、上钻：通过归约，将概念向上聚集。5、下钻：由不太详细的数据分解到更详细的数据。OLAP 体系结构：C/S 模式,B/S 模式 OLAP 存储格式可分为：关系 OLAPROLAP，基于关系数据库的 OLAP 实现，多维OLAPMOLAP，基于多维数据组织的 OLAP 实现，混合型OLAPHOLAP，基于混合数据组织的 OLAP 实现 MOLAP 与 ROLAP 的比拟 1、存储结构比拟：MOLAP 查询速度快，结构清晰明了 2、数据更新比拟：ROLAP 灵活性好，对数据变化适应性强 3、性能比拟：MOLAP 在存取速度上占优势，但在预计算、响应时间上的优势是通过牺牲存储空间换来的。数据挖掘的定义：就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐藏在其中的，但又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的分类：1、关联规如此挖掘发现数据库中一组对象之间的关联 2、分类和预测分类是对数据集的分析，找出并区分数据类，以便使用模型预测未知类型的数据 分类预测模型的建立采用的技术：人工神经元网络、决策树方法、规如此推理方法 3、聚类挖掘利用计算机技术进展自动分类 聚类技术主要分为：划分聚类、层次聚类、密度性聚类和网格型聚类 4、偏差检测对历史数据的异常记录进展检测 5、演变分析描述行为随时间变化的对象的规律和趋势 数据挖掘和联机分析的异同：OLAP：1、验证型分析工具，由用户驱动 2、事先要对用户需求有深入的了解 3、不同的视图得到的结果可能不同，容易产生误导 DM：1、挖掘型分析工具，由数据驱动 2、计算机将处于长时间工作，结果中可能产生很多无用信息 3、挖掘出的信息可能用户不知道能做什么用 联机分析挖掘 OLAM 的产生背景及典型模式：OLAP 和 DM 技术在决策分析中存在极为吻合的互补性，因此促成了联机分析挖掘。【典型模式】1、先进展立方体计算，再进展数据挖掘 2、先进展数据挖掘，再利用立方体计算进展深入分析 3、立方体计算与数据挖掘同时进展 4、回溯操作 经理信息系统 EIS 定义：是一种以支持高层管理和决策人员进展日常管理和决策工作的计算机信息系统，能为高层管理者提供决策支持，提高工作效率，增强管理与决策能力。EIS 的要求：数据的外部化与智能化、结构的柔性化和灵活化、系统的协作化和分布化 EIS 的功能：1、办公支持是根本局部 2、信息支持是根本功能 3、决策支持注重决策的可行性评价 4、思维支持强调决策过程中的思维过程 EIS 的建设中集成数据仓库、联机分析和数据挖掘的优势：1、数据仓库技术改良了数据组织问题 2、联机分析、数据挖掘技术提高了分析能力 第四章 基于知识的决策支持技术 知识：是以各种不同方式把多个信息关联在一起的信息结构，是人们对客观事物及其规律的认识。数据、信息和知识的区别：数据 信息 知识 来源 对事件的根本记录 由大量数据组成 由大量信息组成 形式 无意义 有一定意义 形成决策的综合性知识 抽象性 简单直观 有一定抽象性 复杂抽象 编码化程度 可编码 较难编码 难以编码 知识的分类：按作用范围分：常识性知识和领域性知识 按作用及表示分：事实性知识、过程性知识和控制性知识 按作用层次分：对象级知识、元级知识 按确定性分：确定性、不确定性 知识表示：是知识的符号化过程，即用某种约定的形式结构描述知识，并转化成计算机能够存储、处理和利用的形式。知识表示法分为：符号表示法：用各种符号，以不同方式和次序组合起来表示知识的方法 连接机制表示法：运用神经网络技术，把各物理对象以不同方式和次序连接起来，并在其间传递和加工信息的方法 知识表示形式：谓词逻辑、产生式规如此、语义网络、框架、剧本、过程性知识属于符号表示法 神经网络属于连接机制表示法 形式逻辑：研究人的思维形式及其规律的科学。形式逻辑主要研究：形成概念、做出判断、进展推理 概念：反映事物的特有属性和它的取值 判断：对概念的肯定或否认 推理：从事实出发，通过运用已掌握的知识，找出其中蕴含的事实，或归纳出新的事实。推理有哪几种：1、演绎推理从一般现象到特殊现象 2、归纳推理从特殊现象到一般现象 3、类比推理从特殊现象到特殊现象 三种推理的关系：1、演绎推理的结论没有超出的知识范围，而归纳推理和类比推理的结论超出了的知识范围。2、演绎推理只要前提为真，结论一定为真；归纳推理和类比推理的前提和结论不一定有必然联系，结论未必可靠。根本神经元模型的根本要素：一组连接、一个求和单元、一个非线性激活函数书 P103，决策支持系统教程 P79 语义网络的推理分为：书 P101 闭式推理着眼寻找几个概念之间的内在联系 开式推理针对某个或某些概念提出问题，通过推理来答复如下问题 专家系统：应用于某一专门领域、拥有该领域相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维、到达专家级水平，像专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机系统。专家系统的特点：1、具有丰富的经验和知识 2、能进展符号处理 3、能根据不确定的知识进展推理 4、具有元知识 5、知识的独立性 6、推理不是固定形式 专家系统的功能：1、存储问题求解所需的知识 2、存储具体问题求解的初始数据和推理过程中的各种信息 3、利用已有知识进展问题求解，并控制和协调系统运行 4、能够对推理过程、结论或系统自身行为做出必要解释 5、提供知识获取、机器学习及知识库的维护手段 6、提供用户接口，方便用户使用及分析用户需求 专家系统的一般结构并描述各部件功能：看书上图 1、知识获取机构把知识输入到知识库中 2、知识库及其管理系统存储领域内的原理性知识、专家的经验性知识及有关的事实 3、推理机模拟专家的思维，控制问题求解 4、解释机构对自己的行为做出解释 5、综合数据库及其管理系统存储初始数据和推理过程中的各种信息 6、人机接口计算机与使用者之间的输入输出接口 知识获取：从知识源获得知识并转化为计算机能够表示、存储、处理的形式。从知识获取到建立知识库需要做的工作有哪些？1、抽取知识把蕴含于知识源的知识抽取出来 2、知识的转换把知识从一种表示形式变换成另一种表示形式 3、知识的输入把用知识送入知识库的过程 4、知识的检测通过检测发现并纠正错误 知识获取的困难在于：1、知识表示失配 2、专家的启发性知识不准确 3、有些启发性知识表示的不可能性 4、缺乏开发专家系统的现代技术 5、知识测试与调试的困难性 什么是知识库？是合理组织的关于某一特定领域的陈述型知识和过程型知识的集合。知识库管理的功能：1、知识的分类 2、知识的组织与存储 3、知识的检索 4、知识的增加、删除、修改 5、知识的复制和转储 6、知识的一致性、完整性和无冗余性检查 推理按结论的可靠性不同可分为？逻辑推理、似然推理 按推理的方向可将逻辑推理分为？正向推理 反向推理 混合推理 冲突消解冲突解决的概念：当可用知识集里有两条以上的知识时，称为发生冲突，需要决定首先使用哪条规如此的问题。冲突解决的方案有：专一性排序 上下文排序 先到先触发 元规如此 搜索策略分类：1、无知识搜索搜索时不用任何与特定问题有关的信息和控制性知识 深度优先搜索深度越大优先级越高 宽度优先搜索深度越小优先级越高 2、元知识搜索通过元知识，即指导如何使用对象级知识的知识，来进展搜索 专家系统的解释机制：专家系统对用户所需求的概念和系统的行为像领域专家一样做出通俗易懂的解释。解释系统应有的两个主要功能：1、动态说明系统正在做什么、为什么这样做 2、对系统知识库的静态说明 解释系统的作用：1、辅助发现和更正知识库中的错误 2、在问题求解过程中，给出对推理过程和结论合理的解释 3、让非领域专家的用户得到直觉的知识训练 解释机制的设计要求：1、准确性 2、可理解性 3、智能性 解释机制的实现方法：1、预制文本法 2、追踪解释法 3、策略解释法 4、自动程序员解释法 产生式系统：采用产生式规如此这种知识表示法的专家系统。产生式系统的根本组成局部：1、综合数据库 2、规如此库 3、推理机 产生式系统中的常用问题求解方法：1、正向推理也叫数据驱动方法。逐条搜索规如此库，对每一条规如此的前提条件，检查事实库中是否存在，假如不是全部存在，放弃该规如此；假如全部存在，执行该规如此，把结论放入事实库中。反复执行以上过程，直至推出目标。2、反向推理也叫目标驱动方法。从目标开始，寻找以此目标为结论的规如此，并对该规如此的前提进展判断，假如该规如此的前提是另一规如此的结论时，再找到另一规如此，重复以上过程，直到对某个规如此的前提能够进展判断 产生式规如此的计算题书 P129 知识的分类：1、领域知识特定领域的知识 2、元知识是关于知识的知识，包含概括性知识、总结性知识、关联性知识，是说明如何运用领域知识的知识 元知识的分类：1、指导规如此的选择；2、记录与领域知识有关的事实；3、规如此的论证；4、检查规如此中的错误；5、描述领域知识表示的结构；6、论证系统的体系结构；7、辅助优化系统；8、说明系统能力 元知识组成：元事实、元规如此 专家系统的主要设计步骤：1、初步设计；2、开发原型系统；3、知识库的维护 专家系统的开发步骤：1、准备阶段；2、研究问题；3、整理知识；4、建立模型系统；5、改良与扩大；6、测试与维护 专家系统开发工具与环境分哪几类？1、程序语言设计；2、知识工程语言；3、辅助型工具；4、支持工具；5、专家系统开发环境 知识工程语言分类：1、骨架型工程语言；2、通用型工程语言 第 5 章 基于模型的决策支持技术 模型：客观事物的抽象和概括 人们认识和研究客观世界的方法：逻辑推理、实验、模型 模型特点：1、模型是现实世界的抽象；2、使用简单；3、节约时间；4、降低费用；5、便于灵敏度分析；6、有助于学习和练习。模型在决策中的作用：描述决策对象的变化规律，对未来状态进展预测，辅助对方案的设计、仿真、评价、优化、选择 辅助决策模型：为辅助决策而研制的模型 辅助决策模型分类：1、规划；2、推理；3、分析；4、预测；5、模拟实验；6、优化；7、评判；8、综合运筹 模型辅助决策的形式：1、单模型辅助决策：利用现有的决策模型资源，建立单个针对决策问题的辅助决策模型，在计算机上利用该模型的运算辅助决策。2、多模型辅助决策：将多个模型进展组织、存储、管理、组合、集成，以利于辅助决策。模型管理的两种形式：1、模型程序包 2、模型库 投入产出模型的分类：1、按时间分静态模型；动态模型2、按计量单位分价值型；实物型3、按编制范围分世界模型、全国模型、地区模型、地区间模型、部门内部模型、企业内部模型 模型表示的作用：将模型的参数及模型的逻辑，表示为计算机识别的形式，并尽可能方便模型管理。模型表示分为：数学表示、程序表示、数据表示、知识表示、面向对象表示、面向智能体表示 模型的程序表示分为：1、子程序表示法：由主程序调用子程序，子程序如此是一个具有输入、输出和执行顺序的完整程序。2、语句表示法：用某种语言把模型写成语句集。模型的数据表示：将模型当作数据来处理，并用一组类似数据管理功能的软件来管理模型。数据表示分为：1、数据表示法：按照数据存储的方法把模型的元素、方程式和求解过程存储到一定的数据结构中 2、关系表示法：将模型表示为输入属性和输出属性组成的关系 模型的知识表示分为：一阶谓词逻辑、框架、语义网络等 模型的面向对象表示：把模型看成是对象的集合，用对象来描述问题，用对象间的消息传递表达用户的功能需求 把模型按使用范围和特点分为：根底模型库包含各类问题求解的共性的、根底的模型、专用模型库包含某类问题求解的专用的、领域的模型 模型库的组成：字典库、文件库 模型字典库的作用：1、作为文件的索引，方便查询 2、便于分类 模型字典库的组织结构：1、菜单形式用层次式的菜单表示2、文本形式用文本形式表示3、数据库形式按关系数据库的形式表示 模型字典库的主要内容：1、语用信息描述模型的分类、作用和版本2、语义信息描述模型的原理、研制、审核、接口参数3、语法信息描述模型载体的类型、定位、输入输出参数 模型文件库的存储方式及优缺点：1、直接在计算机操作系统下存储简单省事位置杂乱2、建立子目录存储结构清晰3、在数据库管理系统中存储管理简单快捷模型量大时效劳效率低 模型的维护：增加、插入、删除、修改 模型的运行管理包括：1、对数据的存取利用接口存取数据库的数据，从而使模型库和数据库形成统一整体2、运行控制先到字典库中找到目标模型记录，再按存取路径找到模型目标程序文件，最后独立运行目标程序或在 DSS 中运行 模型库管理系统语言体系：1、模型管理语言 MML完成对模型的存储、管理、查询和维护2、模型运行语言 MRL完成对单模型的调用运行，支持多模型的组合运行 模型组合：将多个模型按一定逻辑关系组合起来 模型组合与模型辅助决策的关系：模型本身是辅助决策的根本单元，对模型的组合能完成多模型的组合决策或综合决策，从而到达对复杂问题辅助决策的作用 模型组合的根本程序结构：1、顺序结构 2、循环结构 3、选择结构 模型组合的根本过程：第 6 章 群决策支持技术 群体决策：指多个人在共同的决策环境中，彼此之间进展通信和协作，依赖一定的决策方法，产生和评估决策方案，并最终形成决策的过程。群体决策表示为五元组系统：GDS=M,O,W,S,C GDS群体决策系统 M成员要素，即群体决策的主体 O对象要素，即决策的环境、要解决的问题和要到达的目标 W方法要素，即群体决策理论、采用的方法和手段 S 方案要素，包括决策过程中产生的所有可能的决策方案 C 协同规如此要素，决策过程中的控制方法和协作机制 群体决策的过程：1、发现共同问题；2、确定群体目标；3 设计决策方案；4、方案评选；5、执行、反响 群决策方法一：NGT 法 将讨论的问题发给每个成员，各成员独立产生对问题的看法和解决意见；各成员提交自己的意见，收集完毕后进展集中公布；群成员有顺序地发表讨论意见，并相互提问和沟通，以便弄清每个意见，并做出评价；每个群体成员独立思考，并认真地排列出各种意见的优先顺序，提交结果给群体；群体成员讨论优先顺序；群体成员根据讨论意见再次重新排序；重复 5、6，直到形成最终结果。优缺点：适合复杂情况下的群体决策，能比拟公正地反映全体与会者的意见。效率较低不能解决群体决策过程中的某些不良行为 群决策方法二：德尔菲法 确定一个专家群，群体内成员无时机交换意见；组织者根据问题形成问卷，并发放给每位成员；各成员匿名、独立完成第一组问卷，并提出解决方案和论述；组织者对问卷反响进展集中，形成专家统计结果；组织者将统计结果和第一组问卷副本发放给每个成员，让每个成员认识了解自己对每个问题的答复距离整体的偏差，并在此根底上进展修改形成第二轮方案；根据需要，不断重复上述过程，使意见进展收敛，直到取得大体一致的意见。优缺点：资源利用充分性最终结论可靠性最终结论统一性寻找一个理想的专家群往往比拟困难专家要有相关知识，还要有认真填写问卷的动机对于某些难以取得共识的问题，采用该方法很难到达预期效果。群体决策的特点：1、有多个用户或决策者；2、群体共有一个可行的决策方案集；3、每个决策者有自己的反映优先价值和理想水平的目标；4、决策者可以在不同时间、不同空间，通过分布式计算机网络进展联系；5、决策者以合作的方式在相互依赖的环境中相互作用；6、决策者既可以一起严密工作，形成同类小组，采用个体决策支持系统，也可以先独立工作，再一起对问题进展评估；7、当意见未统一时，如果可以找到磋商的方案，如此提供应群成员，以便从新的角度进一步分析 GDSS 是一种基于计算机的交互式系统，它通过辅助一群决策者的群决策过程，来解决特定领域的半结构化或非结构化问题。GDSS 功能 1、成员管理 2、任务管理 3、信息支持 4、交互支持 5、统计计算 6、模型支持 7、方案管理 8、决策控制 GDSS 的特点 群体性、支持性、集成性、开放性、交互性、智能性 GDSS 的组成：硬件平台，软件系统，群决策规程，参与者 GDSS 的根本组成结构：图 GDSS 的类型：1、决策室同步-集中式，各决策者共处一室，没有或根本没有使用网络通信机制，通信是通过口头形式或简单的报文形式完成的，是最初的群决策形式，不能有效屏蔽各决策者之间的相互影响2、局域决策网异步-集中式，建立在 LAN 的根底上，每个决策者作为网上的一个节点，拥有自己的工作站和私有资源，并在决策中通过网络通信了解其他节点和全局的状态，强调各节点的独立性3、会议同步-分布式，每个网络节点都是一个决策室型 GDSS，网络将各节点联系起来，形成全系统范围内更广泛的群决策4、远程决策异步-分布式，利用远距离通信设备将各决策辅助工具连接在一起，使地理上分散的群体成员通过远程“决策站之间的持续通信，参与持续时间不定的问题求解和决策活动 Agent 的定义 Agent 是处于某个环境中的基于硬件或软件的计算机系统，该系统有能力在这个环境中自主行动以实现其设计目标。Agent 分为 弱 AgentWA：基于硬件或软件的计算机系统。强 AgentSA：被概念化或实现为人性化的计算机系统，具备一些人类才有的特性。Agent 的结构分类 慎思型：将 Agent 看成一种特殊的知识系统，在目标的指导下通过符号 AI 的方法自主实现表示和推理。反响型：通过一组简单的规如此，对外部刺激产生实时反响。混合型：指在一个 Agent 内部集成了多个不同类型的实现型体系结构，组合了多个层次的行为决策部件，不同结构之间单独运作或者相互作用，以共同对环境输入做出多种响应，从而表现出多种形式的特征。BDI 模型结构 反响型 Agent 结构 混合型 Agent 结构 多 Agent 系统MAS：是指由多个分布和并行工作的 Agent 通过协作完成某些任务或到达某些目标的分布式问题处理的计算机系统。MAS 除了个体 Agent 所具有的根本特征外，还具有特性为：1、社会性；2、分布性；3、并行性；4、自治性；5、鲁棒性；6、易扩展性；7、协作性；8、不可预测和不确定性。MAS 体系结构 用于定义 MAS 体系结构的元素、元素之间的相互关系以及对元素的约束的一套规如此。多 Agent 系统结构 1、集中式：将系统按自上而下分成多个组，每个组采取集中式管理。2、分布式：各 Agent 组之间和组内各 Agent 之间均为分布式结构，无主次之分，处于平等地位。3、混合式：集中式与分布式相结合的结构 多 Agent 协调 是 Agent 之间通过对资源、目标进展合理的安排，调整各自的行为，最大程度地实现各自的目标或系统的目标。多 Agent 采取的协调策略 1、任务协调：是将多 Agent 大系统的总任务“分解为子任务，进展面向目标的任务协调，合理地分配给各单 Agent子系统，从而组织分工合作、协调解题，共同完成多Agent 大系统的总任务。2、资源协调：利用各个 Agent 状态、目标、功能、知识等信息资源，通过基于信息的资源协调，进展方案任务调度，组织分工合作，协同解题，多 Agent 共同完成大系统的总任务。Agent 之间的合作求解主要采取的方式 1、任务共担：将复杂问题分解成几个子问题，每个子问题分别由一个Agent 解决，并由管理 Agent 负责管理每个子任务的执行及结果处理。2、结果共享：每个独立的 Agent 合作解决一个复杂问题，各Agent 彼此共享结果，并由协调 Agent 对结果进展集成，形成完整答案。基于多 Agent 的群决策支持系统共分 4 个层次：1、对话层：由多个交互界面 Agent 组成，是用户与计算机的交互接口 2、任务规约层：由决策任务 Agent 组成，将大的决策任务形成的复杂问题分解为各个 Agent 能求解的子问题 3、控制层：由协调 Agent 和决策管理 Agent 组成 4、问题求解层：针对决策任务形成的问题进展求解。基于 MAS 的群决策支持系统中主要的 Agent 类型及功能是：1、界面 Agent：从用户获取信息，并向用户提供结论及解释机制 2、决策任务 Agent：决策支持和决策分析 3、决策管理 Agent：包括一个黑板存放信息的全局数据库和一个控制模块用于管理黑板中的信息，完成多用户之间的信息的冲突消解和信息集成 4、多库协同控制器：按照一定的调度规划，调度、协调各资源 Agent，实现信息的调度融合。5、资源 Agent：包括知识库 Agent，数据库 Agent，模型库Agent，方法库 Agent，图形库 Agent 等，用于完成多库协调器的对各种资源的调用任务。第七章 决策支持系统的设计与开发 DSS 系统开发的主要过程：1、系统分析 2、系统初步设计 3、系统详细设计 4、各部件编制程序 5、系统集成 6、系统实施 7、系统修正 DSS 开发过程示意图：看书上图 内容总结 （1）决策支持系统概述 数据：记载下来的事实，客观属性的值 信息：构成一定含义的一组数据 系统：由假如干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体（2）元数据：关于数据的数据 元数据的分类：技术元数据关于数据仓库系统技术细节的数据 业务元数据从业务角度描述数据仓库的数据 元数据的系统管理功能：1、描述哪些数据在数据仓库中