决策支持系统发展现状与趋势分析25234.docx

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1、决策支持系系统发展现现状与趋势势分析 本研究受“西部之光”项目“甘肃省科技文献信息共享平台建设研究与示范”资助。吴新年 作者简介：吴新年，男，1968年11月出生，在职博士，研究员，硕士研究生导师。迄今公开发表论文60多篇，合作出版著作3部。主要研究方向：信息资源管理；情报研究与决策咨询。wuxn 陈永平，男，1969年出生，1991年毕业于兰州大学图书情报学系，副研究馆员，现任北方民族大学图书馆副馆长，公开发表论文10余篇。主要研究方向：信息组织与服务。cyp1120 （中国科学学院国家科科学图书馆馆兰州分馆馆 兰州州7300000）陈永平（北方民族族大学图书书馆 银银川7500021）摘

2、要：在简要回回顾决策支支持系统发发展历史的的基础上，系系统归纳了了决策支持持系统的主主要类型，分分析总结了了阻碍决策策支持系统统发展的关关键技术问问题和决策策支持系统统未来的发发展取向。关键词：决决策支持系系统；现状状；趋势；关键技术术1 决策策支持系统统的兴起与与发展决策是人类类社会发展展中时时处处存存在的一种种社会现象象。任何行行动都是相相关决策的的一种结果果。正是这这种需求的的普遍性，人人们一直致致力于要开开发一种系系统，来辅辅助或支持持人们进行行决策，以以便促进提提高决策的的效率与质质量。尤其其是随着现现代信息技技术和人工工智能技术术的发展和和普及应用用，更有力力地推动了了决策支持持系

3、统（Decission Suppport Systtem，简简称DSSS)的发展展。简要说来，DSS大致经历了这样几个发展历程：20世纪60年代后期，面向模型的DSS诞生，标志着决策支持系统这门学科的开端；20世纪70年代，DSS的理论得到长足发展，80年代前期和中期，实现了金融规划系统以及群体决策支持系统（Group DSS）；20世纪80年代中期，通过将DSS与知识系统相结合，提出发展了智能决策支持系统（IDSS）的设想1；此后，开始出现了主管信息系统( executive information system，简称EIS)主管信息系统（Executive Information Syst

4、em），指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求，而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。、联机分析处理（OLAP）等。到了20世纪90年代中期，人们开始关注和开发基于Web的DSS，随着Internet的革命性发展和深入应用，基于分布式的、支持群体网络化和远程化协同的情报分析与综合决策支持系统逐步浮出水面并开始走向应用；随着人工智能技术的不断发展，DSS的智能化程度越来越高，对人们决策的支持能力也越来越强大。2 决策策支持系统统的主要类类型自20世纪纪70年代代提出决策策支持系统统（DSS)以来，DSS已已经得到了了很大发展展。从目前前发展情况况看，主要有如如下几种

5、决决策支持系系统：（1）数据据驱动的决决策支持系系统（Daata-DDriveen DSSS）22。这种DSSS强调以以时间序列列访问和操操纵组织的内部部数据，也有时是是外部数据据。它通过查询询和检索访访问相关文件系系统，提供了最最基本的功功能。后来来发展了数数据仓库系系统，又提提供了另外一些些功能。数数据仓库系系统允许采采用应用于于特定任务务或设置的的特制的计计算工具或或者较为通通用的工具具和算子来来对数据进进行操纵。再后发展的结合了联机分析处理（OLAP）的数据驱动型DSS则提供更高级的功能和决策支持，并且此类决策支持是基于大规模历史数据分析的。主管信息系统（EIS）以及地理信息系统（GI

6、S）属于专用的数据驱动型DSS。 （2）模型型驱动的决决策支持系系统（Moodel-Drivven DDSS）2。模型驱动动的DSSS强调对于于模型的访访问和操纵纵，比如：统计模型型、金融模型型、优化模型型和/或仿仿真模型。简简单的统计计和分析工工具提供最最基本的功功能。一些些允许复杂杂的数据分分析的联机机分析处理理系统（OOLAP）可可以分类为为混合DSSS系统，并并且提供模模型和数据据的检索，以以及数据摘摘要功能。一一般来说，模模型驱动的的DSS综综合运用金金融模型、仿真模型型、优化模型型或者多规规格模型来来提供决策策支持。模模型驱动的的DSS利利用决策者者提供的数数据和参数数来辅助决决策

7、者对于于某种状况况进行分析析。模型驱驱动的DSSS通常不不是数据密密集型的，也也就是说，模模型驱动的的DSS通通常不需要要很大规模模的数据库库。模型驱驱动的DSSS的早期期版本被称称作面向计计算的DSSS3。这类系系统有时也称为为面向模型型或基于模模型的决策策支持系统统。(3)知识识驱动的决决策支持系系统（Knowwledgge-Drrivenn DSSS）。知识驱动动的DSSS可以就采采取何种行行动向管理理者提出建建议或推荐荐。这类DDSS是具具有解决问问题的专门门知识的人人机系统统。“专门门知识”包包括理解特特定领域问问题的“知知识”，以以及解决这这些问题的的“技能”。与与之相关的的一个概

8、念念是数据挖挖掘工具一一类在数据据库中搜寻寻隐藏模式式的用于分分析的应用用程序。数数据挖掘通通过对大量量数据进行行筛选，以以产生数据据内容之间间的关联。构构建知识驱驱动的DSSS的工具具有时也称称为智能决决策支持方方法4，55。（4）基于于Web的的决策支持持系统（Web-Baseed DSSS）6。基于Weeb的DSSS通过“瘦瘦客户端”WWeb浏览览器（诸如Neetscaape NNaviggatorr 或者IInterrnet Expllorerr）向管理者者或商情分分析者提供供决策支持持信息或者者决策支持持工具。运运行DSSS应用程序序的服务器器通过TCCP/IPP协议与用用户计算机机

9、建立网络络连接。基基于Webb的DSSS可以是通通讯驱动、数据驱动动、文件驱动动、知识驱动动、模型驱动动，或者混混合类型。WWeb技术术可用以实实现任何种种类和类型型的DSSS。“基于于Web”意意味着全部部的应用均均采用Weeb技术实实现。“WWeb启动动”意味着着应用程序序的关键部部分，比如如数据库，保保存在遗留留系统中，而而应用程序序可以通过过基于Weeb的组件件进行访问问，并通过过浏览器显显示。（5）基于于仿真的决决策支持系系统（Siimulaationn-Bassed DDSS）。基于仿真真的DSSS可以提供供决策支持持信息和决决策支持工工具，以帮帮助管理者者分析通过过仿真形成成的半

10、结构构化问题。这这些种类的的系统全部部称为决策策支持系统统。DSSS可以支持持行动、金融管理理，以及战战略决策。包包括优化以以及仿真等等许多种类类的模型均均可应用于于DSS。（6）基于于GIS的的决策支持持系统（GGIS-BBasedd DSSS）。基于GIIS（地理理信息系统统）的DSSS通过GGIS向管管理者或商商情分析者者提供决策策支持信息息或决策支支持工具。通通用目标GGIS工具具，如ARC/INFOO、MAPIInfo 以及 AArcViiew等是是一些有特定定功能的程程序，可以以完成许多多有用的操操作，但对对于那些不不熟悉GIIS以及地地图概念的的用户来说说，比较难难于掌握。特特殊

11、目标GGIS工具具是由GIIS程序设设计者编写写的程序，以以易用程序序包的形式式向用户组组提供特殊殊功能。以以前，特殊殊目标GIIS工具主主要采用宏宏语言编写写。这种提提供特殊目目标GISS工具的方方法要求每每个用户都都拥有一份份主程序（如ARC/INFO或者 ArcView）的拷贝用以运行宏语言应用程序。现在，GIS程序设计者拥有较从前丰富得多的工具集来进行应用程序开发。程序设计库拥有交互映射以及空间分析功能的类，从而使得采用工业标准程序设计语言来开发特殊目标GIS工具成为可能，这类程序设计语言可以独立于主程序进行编译和运行（单机）。同时，Internet开发工具已经走向成熟，能够开发出相当

12、复杂的基于GIS的程序让用户通过World Wide Web进行使用。 （7）通信信驱动的决决策支持系系统（Coommunnicattion-Drivven DDSS）。通信驱动动型DSS强强调通信、协协作以及共共享决策支支持。简单单的公告板板或者电子子邮件就是是最基本的的功能。组组件比较FFAQ （常常见问题解解答）定义义诸如“构建共享享交互式环环境的软、硬硬件”，目的是是支撑和扩扩大群体的的行为。组组件是一个个更广泛的的概念协作计算算的子集。通通信驱动型型DSS能能够使两个个或者更多多的人互相相通讯，共共享信息，以以及协调他他们的行为为。（8）基于于数据仓库库的决策支支持系统（DDataW

13、Ware-Baseed DSSS）7。数据仓库库是支持管管理决策过过程的、面面向主题的的、集成的的、动态的、持持久的数据据集合。它它可将来自自各个数据据库的信息息进行集成成,从事物的的历史和发发展的角度度来组织和和存储数据据，供用户进进行数据分分析，并辅助决决策，为决策者者提供有用用的决策支支持信息与与知识。基基于数据仓仓库理论与与技术的DDSS的主主要研究课课题包括：数据仓库库（DW）技术在DSSS系统开发中的应应用以及基基于DW的DSS的结结构框架；采用何种种数据挖掘掘技术或知知识发现方方法来增强强DSS的知知识源； DSSS中的DW的数据据组织与设设计及DWW管理系统统的设计。总总的说来

14、，基于DW的DSS的研研究重点是是如何利用用DW及相关关技术来发发现知识并并向用户解解释和表达达，为决策支支持提供更更有力的数数据支持，有效地解解决了传统统DSS数据据管理的诸诸多问题。（9）群体体决策支持持系统（GGroupp Deccisioon Suupporrtingg Sysstem，简简称GDSSS)88。群体决策策支持系统统是指在系系统环境中中,多个决策策参与者共共同进行思思想和信息息的交流以以寻找一个个令人满意意和可行的的方案，但在决策策过程中只只由某个特特定的人做做出最终决决策，并对决策策结果负责责。它能够够支持具有有共同目标标的决策群群体求解半半结构化的的决策问题题，有利于

15、决决策群体成成员思维和和能力的发发挥，也可以阻阻止消极群群体行为的的产生，限制了小小团体对群群体决策活活动的控制制，有效地避避免了个体体决策的片片面性和可可能出现的的独断专行行等弊端。群体决策策支持系统统是一种混混合型的DDSS，允许多个个用户使用用不同的软软件工具在在工作组内内协调工作作。群体支支持工具的的例子有：音频会议议、公告板和和网络会议议、文件共享享、电子邮件件、计算机支支持的面对对面会议软软件，以及及交互电视视等。GDSSS主要有四种种类型:决策室、局局域决策网网、传真会会议和远程程决策。（10）分分布式决策策支持系统统（Disstribbutinng Deecisiion SSu

16、ppoortinng Syystemm，简称DDDSS)。这类DDSS是随随着计算机机技术、网络技术以及分分布式数据据库技术的的发展与应应用而发展展起来的。从架构上上来说，DDDSS是是由地域上上分布在不不同地区或或城市的若若干个计算算机系统所所组成,其终端机与大大型主机进进行联网，利用大型型机的语言言和生成软软件，而系统中中的每台计计算机上都都有DSSS，整个系统统实行功能能分布，决策者在在个人终端端机上利用用人机交互互，通过系统统共同完成成分析、判判断，从而而得到正确确的决策。DDSS 的系统目标是把每个独立的决策者或决策组织看作一个独立的、物理上分离的信息处理节点, 为这些节点提供个体支

17、持、群体支持和组织支持。它应能保证节点之间顺畅的交流, 协调各个节点的操作, 为节点及时传递所需的信息以及其它节点的决策结果, 从而最终实现多个独立节点共同制定决策。（11）智智能决策支支持系统(Inteelliggencee Deccisioon Suppportiing SSysteem，简称IDSSS)99。智能决策策支持系统统(IDSSS)是人人工智能(Artiificiial IIntellligeence)和DSS相结结合, 应用专专家系统（Expeert Systtem）技术，使DSS能够够更充分地地应用人类类的知识或或智慧型知知识，如关于决决策问题的的描述性知知识、决策过程程中

18、的过程程性知识、求解问题题的推理性性知识等，并通过逻逻辑推理来来帮助解决决复杂的决决策问题的的辅助决策策系统。IIDSS 的系统目目标是：将人工智智能技术融融于传统的的DSS中, 弥补DSSS单纯依靠靠模型技术术与数据处处理技术, 以及用用户高度卷卷入可能出出现意向性性偏差的缺缺陷；通过人机机交互方式式支持决策策过程, 深化用户户对复杂系系统运行机机制、发展展规律乃至至趋势走向向的认识，并为决策策过程中超超越其认识识极限的问问题的处理理要求提供供适用技术术手段110。根据IDDSS智能能的实现可可将其分为为：基于EES的IDDSS；基基于机器学学习的IDDSS；基基于智能代代理技术AAgent

19、t的IDSSS111；基于于数据仓库库、联机分分析处理及及数据挖掘掘技术的IIDSS等等。（12）自自适应决策策支持系统统(Adaaptivve Deecisiion SSuppoort Systtem,简简称ADSSS)。自自适应决策策支持系统统是针对信信息时代多多变、动态态的决策环环境而产生生的，它将传统统面向静态态、线性和和渐变市场场环境的DDSS扩展展为面向动动态、非线线性和突变变的决策环环境的支持持系统，用户可根根据动态环环境的变化化按自己的的需求自动动或半自动动地调整系系统的结构构、功能或或接口。对对ADSSS研究主要要从自适应应用户接口口设计、自自适应模型型或领域知知识库的设设计

20、、在线线帮助系统统与DSSS的自适应应设计四个个方面进行行,其中问题题领域知识识库能否建建立是ADDSS成功功与否的关关键，它使整个个系统具有有了自学习习功能，可以自动动获取或提提炼决策所所需的知识识。对此，就要求问题题处理模块块必须配备一一种学习算算法或在现现有DSSS模型上再再增加一个个自学习构构件。归纳纳学习策略略是其中最最有希望的的一种学习习算法，可以通过过它从大量量实例、模模拟结果或或历史事例例中归纳得得到所需知知识。此外外，神经网络络、基于事事例的推理理等多种知知识获取方方法的采用用也将使系系统更具适适应性。3 阻碍决决策支持系系统发展的关键键技术问题题1980年年，Spraagu

21、e就就曾提出了了决策支持持系统的三部件结结构，即对对话部件、数数据部件(数据库（DData Basee）和数据据库管理系系统(DBMSS)、模型部部件(模型型库(MB)和模型库库管理系统统(MBMSS)。该结结构明确了了DSS 的组成，也也间接地反反映了DSSS的关键键技术，即即模型库管管理系统、部部件接口、系系统综合集集成122。1981年年，Boncczak等等又提出了DDSS三系系统结构，即即语言系统统(LS)、问题处处理系统(PPS)、知识系系统(KSS)133。 从这些些系统总体体架构的概概括与设计计思路看，开发一个实际的高性能DSS需要解决如下关键技术问题:(1)模型型库系统的的设

22、计和实实现：它包包括模型库库的组织结结构、模型型库管理系系统的功能能、模型库库语言等方方面的设计计和实现。(2)部件件接口：各各部件之间间的联系是是通过接口口模块完成的的，部件接接口包括：对数据部部件的数据据存取；对模型部部件的模型型调用和运运行；对知识部部件的知识识推理。(3)系统统综合集成成：根据实实际决策问问题的要求求，通过集集成语言完完成对各部部件的有机机综合，形形成一个完完整的系统统。模型库系统统虽然已经经不再是一一个新概念念、新技术术，但它不同于于数据库系系统。数据据库系统有有成熟的理理论和产品品，模型库库系统还没有形成很很成熟的产产品工具，它需需要系统开开发者自己己根据需要要自行

23、设计计和开发。这这样就不可可避免地阻阻碍了决策策支持系统统的发展。决策支持系系统需要对对数据、模模型、知识识、交互四四个部件进进行集成。目目前，专家家们公认的的事实是，计算机语言的支持能力还相当有限，数值计算语言(如FORTRAN、Pascal、C等)不支持对数据库的操作，而数据库语言(如FoxPro、Oracle、Sybase等)的数值计算能力又很薄弱。而决策支持系统既要进行数值计算又要进行数据库操作。这个问题一直是决策支持系统发展的技术障碍，成为决策支持系统发展缓慢的主要原因。另外，要提提高决策支支持系统的的智能化水水平和决策策支持能力力，还需要要在其他一一些相关技技术上有所所突破，如如建

24、模技术术、系统快快速原型开开发技术、数数据库仓库库和数据挖挖掘技术、知知识仓库技技术、知识识发现技术术、知识分分析技术、知识描述技术、公式发现技术、智能代理技术、神经网络技术、可视化技术等等。4 决策支持系系统的未来来发展从目前决策策支持系统统的发展及及未来需求求趋势来看看，大致反反映出了这这样一些明明显的发展展动向：（1）不断断强化知识识管理的功功能，提升升系统的知知识管理与与知识综合合应用能力力。例如具有知知识学习能能力的IDDSS的智智能主要体体现在系统统能利用专专家知识辅辅助决策，并能够随随着决策环境境的变化改改变自己的的行为，要求其知知识处理系系统能随环环境变化学学习新知识识、更新知

25、识识库。知识管理理与应用则涉涉及到推理理知识、描述知识识和过程知知识，从而支持持问题求解解过程。另外，将知识管管理理论与与方法应用用于DSSS 的实现中，可以实现专家经验（隐性性知识）的的分享，提高系统统的决策支支持水平与与能力。（2）日益益强调多种种数据、知知识的综合合、集成运运用。在技术不断断更新的条条件下，准准确数据信信息和高效效率的工具具是决策者者以更低的的成本、更更加快捷的的方式做出出及时的科科学决策的的前提与保保证144。因此，在DDSS的设设计与开发发中充分考考虑对众多多数值数据据资源、事事实数据资资源、先验验知识、推推理知识等等的综合、集集成运用，构构建有丰富富的数据仓仓库、机

26、构构知识仓储储等，并配配置和开发发众多的数数据挖掘和和知识发现现及分析工工具。丰富富的资源基基础保证了了系统支持持决策的效效率与水平平。（3）在支支持一般决决策的基础础上，引进进和集成电电子商务平平台的功能能，形成与与电子商务务的集成、融融合发展的态势。电子商务是是信息时代代和网络环环境下越来来越流行的的一种商业业运作模式式，是商务电子子化和信息息化的结果果。电子商务务的发展不不仅强烈冲冲击着传统统的管理模模式和商务务运作模式式，同时也产产生了许多多新的管理理决策问题题。所以DSSS的设计与开发发越来越多多地考虑电电子商务这这一重要应应用背景，向决策者者提供多种种分析模型型和多种分分析角度，在

27、市场-客户-产品等多多种条件下下进行多维维度分析。例如目前前开发的基基于Webb的DSSS和基于GGIS的DDSS都面面向这类应应用提供支支持。（4）不断断谋求技术术及应用上的突突破，关注和重重视对决策过程程中的不确确定信息的的组织和处处理。尽管现代科科学的认识识是“世界是物物质的，物物质是运动动的，运动动是有规律律的”，但是，在在现实世界界中还是普遍遍存在许多多的不确定定性。为了了有效地解解决这类问问题，专家家们发展了了“软计算方方法”。所谓软计算算主要包括括模糊逻辑辑、神经计算算、概率推理理、遗传算法法、混沌系统统、信任网络络及其它学学习理论。现有的人人工智能技技术主要致致力于以语语言和符

28、号号来表达和和模拟人类类的智能行行为，软计算方方法则通过过与传统的的符号逻辑辑完全不同同的方式，解决那些些无法精确确定义的问问题决策、建模和控控制15。软计算方方法已在很很多领域的的决策问题题中得到应应用。如王光远远的不确定定信息及其其建模方法法16；任守榘等等提出利用用遗传算法法实现处于于混沌与湍湍流环境下下具有重构构自身的先先进制造系系统的决策策模式及其其决策支持持系统117。（5）系统统功能的日日臻完善，推推动了DSSS的应用用向更广领领域扩展。DSS将不不再仅仅是是某些特殊殊人使用或或特殊领域域使用的工工具，随着着其功能的的扩充，应应用面将越越来越广泛泛，将成为为社会发展展中任何决决策

29、者都可可以使用的的有效工具具与手段。（6）重视视界面的设计计与优化，提提供越来越越友好的客客户端管理理功能支持持。用户向系统统输入参数数或请求信信息时，IIDSS支支持图形用用户界面，客客户端管理理更加友好好，同时系系统的响应应速度加快快，维护和和管理简化化，系统的的应用范围围得到更大拓展。总之，DSSS是一个个融多种学学科知识和和技术于一一体的集成成系统，随着管理理理论、行为科学学、心理学、人人工科学等等相关学科科的不断发发展，尤其是计计算机技术术、网络技技术等现代代信息技术术的不断发发展，DSSS的应用用研究将不不断深入，逐步向着着高智能化、高集成化和综合化方向向发展，并并将深入到到社会生

30、活活的各个领领域，成为为人们决策策活动中不不可缺少的的有力助手手。参考文献1 史史忠植. 知识工程M.北京：清清华大学出出版社,19888.2 中中国科学院院计算技术术研究所智智能信息处处理重点实实验室智能能科学课题题组. 智智能决策支支持系统EB/OOL.，20066-07-18.3 BBonczzek, R., , annd, FFounddatioons oof Deecisiion SSuppoort SSysteemsMM, AAcadeemic Presss, NNew YYork, 19881.4 同同1.5 DDhar, V.，Steiin, RR. Inteelliggent

31、 Deciisionn Suppportt Metthodss: Thhe Scciencce off Knoowleddge WorkkM. Prennticee Halll, EEngleewoodd Cliiffs, Neww Jersyy, 19997.6 CChen Wei-Chouu,Honng Tzzung-Pei，JJeng Rongg. A frramewwork of ddecission suppport systtems for use on tthe WWorldd Widde WeebJ.Jouurnall of Netwwork and Compputerr Ap

32、pplicaationns，19999，222：1-17.7 于于永玲, 史瑞芬. 数据仓仓库在决策策支持系统统中的应用用J. 郑州航航空工业管管理学院学学报(社会科学学版),20001, 220 (33) : 78-80.8 汪汪永红,罗罗军宏，张张有为. 决策支持持系统的研研究现状与与发展JJ. 西安通通信学院学学报，20006，（22）：111-13（117）9 黄黄梯云. 智能决策策支持系统统M. 北京: 电子工业业出版社, 20001.10 陈氢. 几种新型型决策支持持系统的比比较研究J. 情报科学学，20005，233（1）：102-105（1110）.11 王兆红等等. 基于于多

33、Ageent 技技术的DDDSS研究J. 计算算机应用研研究，20002，(8):110-122.12 Spraague R. HH. AA Fraamewoork ffor tthe DDevellopmeent oof Deecisiion SSysteemJ. MIIS QUUARTEERLY，11980.13 Boncczak R. HH. ett,al. Fouundattion of ddecission suppport systtemMM. NNew YYork：Acaddemicc Preess，11981.14 袁磊. 互联网环环境下决策策支持系统统的发展变变迁EBB/OL.，20055-03-17，20066-08-03。15 杨善林. 智能决策策方法与智智能决策支支持系统M. 北京：科学出版版社，20005.16 张跃，王光远. 模糊随机机动力系统统理论MM. 北京：科学出版版社，19933.17 任守榘，张蕾，刘祖照. 基于自组组织的决策策模式及决决策支持系系统J. 计算算机集成制制造系统，22000，66（1）：60-666。