决策支持与人工智能

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1、第9章决策支持与人工智能本章学习目标：定义决策支持系统，列举系统的特点及构成。定义专家系统，并描述系统的构成。定义神经网络和遗传算法，并列举它们所基于的概念以及解决的问题类型。计算机辅助决策的两种形式：决策支持：决策支持系统地理信息系统人工智能：专家系统神经网络遗传算法智能代理关于决策1、决策问题的分类确定或不确定的决策问题程序化或非程序化的决策问题依决策的准则分类：规范模式和描述性模式确定或不确定的决策问题出项认知性质说明确定对每一方案的出项，完全确知，且每一方案只有一个出项风险每一方案有多重出项，且每一出项发生的概率为已知不确定每一方案有多重出

2、项，但不知其发生的概率思考：哪些决策问题可由电脑完成？程序化与非程序化的问题程序化的决策能预先设定一组规则或决策程序，反映在组织中人工作业程序之中。非程序化的决策没有预先设定的决策规则与作业程序，它可能是一次性的决策或决策问题太复杂以致规则无法形成。未来机遇工资非结构化结构化介于两者之间选择哪种工作图9-1结构化与非结构化决策的连续统一体依决策的准则分类规范式：告诉决策者应该如何做决策。规范模式中选择方案的准则为寻取最大或最佳的效用或期望值。它假设决策者完全是理性的，会选取最佳方案。描述式：描述决策者实际上如何做决策。描述模式提出“有限的理性”一说

3、，其决策准则为“满意”，而非最佳。2、决策活动的进行过程搜集资料方案设计方案选择方案实施返回选择返回设计返回情报图9-2决策过程的四个阶段发现或识别问题、需求或机会，寻找、处理并检视有关资料依解题目标，找出变数间关系，通过关系解释环境，形成可行性方案。对方案利弊加以评价，评估每个方案的实施结果，并选择“最优”方案实施过程中要经常对其进行调整。9.1决策支持系统计算机的应用信息支持决策的研究1971年Keen:提出“管理决策系统”（MDS）1978年Keen和ScottMorton提出“决策支持系统”（DSS）形成DSS新学科9.1.1决策支持系统的

4、产生与发展70年代，产生了许多较有代表性的DSS，例如：支持投资者对顾客证券管理日常决策的ProfolioManagementSystem用于产品推销、定价和广告决策的Brandaid用以支持企业短期规划的Projector适用于大型卡车生产企业生产计划决策的CapacityInformationSystem，等等两库系统三库系统四库系统集群系统数据库、模型库、方法库、知识库数据库、模型库、方法库数据库、模型库群体、分布、综合DSS结构的发展：DSS功能的发展：DSS专家系统＋智能决策支持系统IDSSDSS网络技术＋群体决策支持系统GDSS分布式决

5、策支持系统DDSS各地的决策资源应用领域：军事、灾害预防、医疗等危机事件，高度分散、不断更新、需要来自不同数据源，不同领域的知识和专家在各种不同组织环境中配合工作。1、功能获取、组织、管理并及时提供与决策问题有关的组织内外部信息。收集并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。能存储和管理与决策问题有关的各种解模型。上述数据、模型与方法的修改、添加与连接等。能灵活地选择、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。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。9.1.2决策支持系统的功能与定义实例说明

6、：营销分析的DSS亨氏公司的冷冻食品部门的决策支持系统支持三种工作：（1）撷取资料，帮助决策者回答“发生什么事”的问题。（2）市场分析，帮助使用者回答“为什么发生某事”的问题。由数个资料来源调取资料并作综合分析，找出其间关系。（如市场定价与市场占有率之间的关系）（3）模式，帮助决策者回答“若……就会发生……”之类的问题。实例说明：新员工福利计划分析某一服务业大公司，采用DSS分析员工认股计划。此DSS回答下列问题：为支持员工认股计划，未来10年、20年、30年各需要多少股数。为了达成所需股数，需要有多少的成长率。副总裁将此想法告诉信息经理，信息经理

7、就编写了一个40行的程序，预测员工认股计划未来30年的影响。他用计算机验证无误后，将此资料向董事会提交，通过了此认股计划。其他公司的董事对此很感兴趣，最后由财务长负责该系统，并陆续退出了数个类似的DSS。对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题。模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相结合。易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用。强调对环境及用户决策方法改变的灵活性适应性。支持但不是代替高层决策者制定决策。2、DSS的特征DSS是一种以计算机为工具，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决策问题的

8、信息系统。3、决策支持系统的定义降低成本减少问题的复杂性提高灵活性知识处理能力加快速度判断信息增进理解直觉速度提高生产率经