军港勤务保障智能决策支持系统.pdf
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1、第3 1 卷第8 期四川兵工学报2 0 1 0 年8 月-II I-II 一【自动化技术】军港勤务保障智能决策支持系统孙宇翔,邢建春(解放军理工大学工程兵工程学院,南京2 1 0 0 0 7)摘要:针对当今军港勤务保障的特点和面临的问题以及新时代军港建设的需求,提出了将决策支持系统(D S S)应用于军港勤务保障当中,并根据其特点采用人工智能、数据挖掘等技术,构建军港勤务保障智能决策支持系统(I D S S)这一体系统结构,并论述rD S S 的相关研究和相关技术的特点,继而针对勤务保障特点设计了一套I D S S结构建设方案,并对结构各部分功能和技术给出设计方案。关键词:军港;决策支持系统;
2、数据挖掘中图分类号:T P 3 1 9文献标识码:A文章编号:1 0 0 6 一0 7 C r 7(2 0 1 0)0 8 0 0 8 5 0 3军港是连接陆地和海洋的枢纽,是舰艇驻泊、获得战斗力保障和后勤保障的重要军事设施2“。未来海上局部战争具有突发性强、升级迅速、作战节奏快的特点,参战的海军兵力必须具备快速反映、紧密协同、有力应对的能力,作战指挥与后勤保障的信息流量大、交互频繁。高强度、多舰种、大批量、多波次的海上作战,对军港的后勤保障能力提出了非常高的要求;而后勤保障空间大、工作多、难度高,后勤装备和技术复杂,使得传统的军港手工作业方式已经难以进行高效舰艇后勤保障r,这迫切要求加强军港
3、后勤信息化建设,促进军港保障能力的全面提升。通常情况下,军港的高层管理者凭借自己的判断力、直觉和经验对军港勤务保障问题做出重大决策,协调勤务保障各部分工作正常进行。然而,保障装设备繁杂,保障专业多技术水平要求高,保障物资器材类别多数量大,各种专业的协调配合准确快速反应成为当前军港勤务保障的主要特点,并且这种复杂性日益增加,这些都对现代军港的管理者带来了更大的挑战。此时,仪凭决策者的天赋和才能,保证各专业间协调配合、各部门工作准确快速完成,决策难免会出现失误或效率低等问题,也严莛影响了军港勤务保障乃至海军训练和作战的速度和效率。2 0 世纪7 0 年代诞生的决策支持系统(D S S),经过4 0
4、年的发展,已经在理论探讨、系统开发等方面取得了令人瞩目的进步,并且在许多行业都有了较为成功的实际应用针对当前军港勤务保障的特点和需求,D S S 技术的使用可以为军港管理者做出决策提供必要的帮助,并且可以对潜在的问题及时发现、报告及处理,对当今军港勤务保障非常有必要。1 决策支持系统决策支持系统(D S S)的概念是初由美国麻省理工学院的S c o f tM o r o n l 2。教授在2 0 世纪7 0 年代首次提出,定义为“一种交互式的基于计算机的系统,该系统能帮助决策者使用数据和模犁解决非结构化的同题”。经过4 0 年的发展,D S S 无论在理论研究还是实际应用上都有了显著的进步,如
5、今,D S S 主要应用于企业的市场营销,电子商务以及民用机场、港口或其他部门的管理和经营等方面。我国决策支持系统的研究始于2 0 世纪8 0 年代中期,不少单位在智能决策支持系统的研制中取得了显著成绩,如以中科院计算技术研究所史忠植研究员为首的课题组研制并完成的“智能决策系统开发平台I D S D P”。在实际应用方面,我困深圳市市委的决策支持系统,为深圳市领导提供决策支持服务,并在S A R S 肆虐期间,帮助政府快速反应、高速决策,降低了S A I L S 在深圳的影响;另外,位于杭州湾长江口外崎岖列岛的洋山港在港口的生产调度、吞吐量预测、网络规划以及综合竞争力等方面采用计算机决策支持系
6、统建模研究,为港口调度人员提供帮助,有利于港口的建设规划及资源的优化配置。在军事领域,国外在设备维护、作战调度以及军港、机场等营设施的管理和后勤保障都有了一定程度的研究,在我国,D S S 的研究起步较晚,尤其是在军事力面的研究得很少,这也是迫切需要进行军港勤务保障决策支持系统研究的一个原因。如今D S S 呈现出多元化的发展趋势,出现了群体决策支持系统、智能决策支持系统等新一代决策支持系统,根据军港勤务保障任务繁杂、各专业需要协调配合的特点,因此选用智能决策支持系统(I D S S)。收稿日期:2 0 1 0 一0 5 3 l作者简介:孙宇翔(1 9 8 6 一),硕士,主要从事计算机测控技
7、术研究。万方数据8 6四川兵工学报2 智能决策支持系统2 1智能决策支持系统智能决策支持系统(I D S S)的概念最早由B o n c z e k 等人于2 0 世纪8 0 年代提出,在决策支持系统的基础上集成人工智能的专家系统,就使决策支持系统进化为I D S S。I D S S既能处理定量问题,又能处理定性问题,其核心思想是将A I 与其他相关科学成果相结合,使决策支持系统(D S S)具有人工智能。把A I 技术引入D S S,主要是通过专家系统与D S S 相结合,其基本结构就是在决策支持系统(D S S)基础上增加知识库子系统,如图1 所示。图1I D S S 的基本结构其中知识库
8、子系统包括知识库和推理机。由于在决策过程中,许多知识不能用数据来表示,也不能通过模型来描述,所以没有固定方式的专门知识和历史经验。I D S S引入的知识库可以存储这些知识,为决策提供重要的参考和依据。知识库子系统能支持其他子系统或作为独立的部件应用,它提供智能和定性分析功能,以增强决策人的能力。依照系统层次的观点,I D S S 从技术上可以划分为3 个层次:1)应用层。直接面向I D S S 的使用者。在该层,决策者可以根据自己的需要,确定I D S S 的状态和约束。决策者通过用户接口进j,统对话,输入相关信息,D S S 则通过信息转换理解用户请求和命令,并进行系统推理运算,将结果通过
9、输出界面反映给用户。整个过程对用户是透明的。2)控制协调层。面向I D S S 的总设计师。其基本单元是系统中各种库的控制协调模块,系统工程师通过各库的标准接口来建立它们之间的联系。3)基本结构层。面向专业程序设计人员。专业程序设计人员通过该层对各库进行具体的实现,具体到定义各库的组织结构、通信方式等,以完成各库的内部管理和外部通信任务。2 2 数据挖掘技术I D S S 在D S S 的基础上增加了知识库子系统,而知识库子系统中最难解决的就是知识获取的问题,目前,知识获取通常是由知识工程师或领域专家写入的,这种方法的缺点是知识库的更新速度较慢,这时,数据挖掘技术的使用就可以解决这些问题。数据
10、挖掘又称数据库中的知识发现,是指从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识 j,它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘为将不同的数据源中的数据,通过一定的工具与方法寻找出有价值的知识的数据分析方法。其中数据包括结构化的数据、半结构化的数据和非结构化的数据,数据源既可以是数据库,也可以是文件系统或其他任何组织在一起的数据集合。源数据集成得到数据,数据经过选择得到目标数据,目标数据经过处理后得到预处理后数据。后数据经过挖掘得到各种模式的数据,各种模式的数据经过解释就是知识。在智能决策支持通过数据挖掘用以发现数据之间的复杂联
11、系以及这种联系对决策的影响。在数据仓库基础上挖掘的知识通常以图表、可视化、类自然语言等形式表示出来,但所挖掘的知识并不都是有意义的,必须进行评价、筛选和验证,把有意义的知识放到知识库中,随着时间的推移将积累更多的知识。知识库根据挖掘的知识类型包括总结性知识、关联性知识、分类模型知识、聚类模型知识,这些知识可以通过相应的挖掘算法得到。3 军港勤务保障智能决策支持系统设计方案根据当今军港勤务保障以及军港信息化发展的总体功能需求,军港勤务保障智能决策支持系统的总体架构,应当紧密地依托于整个信息化军港的网络平台,构建I D S S的建设规划是构建一个智能决策支持系统平台、一个决策指挥控制中心和一个数据
12、处理中心,其结构如图2 所示。星唑曝三签港审:勤叫数中心理卜务书保4障子I 决策指挥l系叫控制中心卜统猡图2 军港勤务保障I D s s 结构3 1智能决策支持系统平台如图2 所示,智能决策支持系统平台是I D S S 进行决策以及人机交互的平台,该平台由服务器、数据库、模型库、知识库和若干个客户端组成,根据系统需要可以在此基础万方数据孙宇翔,等:军港勤务保障智能决策支持系统8 7_ _ _ _-m mi m m _mml _-上增加方法库、文本库、图形库等。客户端属于I D S S 的接口部分,是军港管理者与I D S S人机进行交互的窗口,界面部分的好坏直接关系到I D S S 的质量。通
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