决策支持与人工智能

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1、第4章决策支持与人工智能12引导案例：橄榄球队的决策——教练指挥站决策支持软件比赛和商业决策：预测分析，发现更有前途的球员34.1引言4阶段决策模型（西蒙）（图4-1）满意度决策模型（西蒙）：从满足你需求的方案中进行选择，而选中的方案不一定是最优的哪一个。如高增长（满意度）与最大化增长（最优）目标4结构化与非结构化决策重复决策与非重复决策54.2决策支持系统决策支持系统（designsupportsystem,DSS）：结合决策者和信息技术的优势，支持非结构化问题决策674.2.1DDS的组成模型管理数据管理用户界面

2、管理（人-机接口）（图4-3）Eg.分析决策系统9人-机接口子系统（用户界面）人-机接口子系统是为用户提供与DSS直接“对话”的软件，它是DSS与用户之间的“桥梁”。功能具有处理和识别类似于会话方式的能力，如交互语言类似于自然语言的非结构化形式；具有使用多种输入设备适应用户要求的能力；具有对各种处理结果进行解释、描述和输出的能力；具有为用户“帮助使用”本系统的能力；具有与数据库管理子系统、方法库管理子系统、模型库管理子系统友好交互的能力。10数据管理部件数据管理存储维护决策相关信息，特点如下：数据来源广。DSS中的数据

3、不仅来源于企业经营活动的业务部门，而且还有来自于系统外部及系统内部其它相关方面的数据，特别是在高层次管理决策中，与外部关系非常密切。数据综合性强。在DSS的决策模型中，使用的数据往往带有综合性，因而它要求DBMS具有从广泛的数据源中抽取、分析、输入、处理数据的能力。专用数据库。在大多数成功的DSS中，建立了在逻辑上独立的DSS专用数据库，它与企业经营业务激动所用的数据库在逻辑上是分开的。其目的在于有并行地实现DSS的模型处理能力，达到提高DSS的处理效率之目的。11数据管理功能数据库子系统功能建立和管理数据模型的能力；

4、对不同的数据源具有进行抽取、分析输入和处理的能力具有灵活、迅速、方便的数据处理功能，为DSS提供各种所需要的数据；具有有效地管理DSS数据库的能力。12数据库子系统例数据：分析抽取输入外部数据源外部数据源计划.订货.库存.销售.财务数据库DBMS功能：KBMS.产生、加工更新、恢复MBMS查询ABMS经营业务数据13模型管理例模型库DBMSMBMS：产生、加工维护、更新ABMS使用等战略模型战术模型操作模型14模型管理部件模型和模型管理模型是对某个事件、事实或状态的描述在模型库中，存放有用户求解问题所需的各种模型、通用

5、模型以及在求解问题时所建立的临时模型等。这些模型通常以数学模型或逻辑规则模型的方式存在。根据求解问题的不同对象，它们又可以分为战略模型、战术模型和操作模型。这样集成的模型就构成了决策支持的共享资源。15模型管理功能模型生成》通过一组专用的模型语言来构造模型，并建立标准接口模型管理》模型管理的功能应具有对模型装入、修改、删除、更新、检索和组合的能力模型运行。》A、模型选择，根据决策问题的需要，选取一个或多个模型；》B、运行某个指定模型，显示或打印运行结果；》C、将相关子模型组合成解决问题所要求的模型，运行模型并输出结果；

6、》D、查询某一基本模型的运行方法和相关指标；》E、输出运行中的相关信息，包括出错参数。4.3地理信息系统地理信息系统（geographicinformationsystem,GIS）Eg.1992的安德鲁飓风与GISEg.房地产搜索（图4-4）Eg.家畜跟踪系统16184.4专家系统专家系统（expertsystem,ES)or基于知识的系统（knowledge-basedsystem)or专家知识系统:是一种用推理能力得出结论的人工智能系统，多适用于诊断性问题与指令性问题。ES具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用

7、人工智能技术，根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断，模拟人类专家作决策的过程来解决那些需要专家决定的复杂问题。专家系统应用领域特点：该专业领域的问题难于用精确的数学模型描述，即问题难于形式化，因此不易转化成精确的数学计算问题。该专业领域的知识（专业知识）往往具有模糊性，即一种不确定性。与决策支持系统的区别（P91）1920知识框架21前向推理机22专家系统的建立建立专家系统需要专家(提供知识和经验)，如何传递知识？知识工程师(翻译知识)，如何自动化？步骤确定特定的问题建立原型验证知识翻译及推理建

8、立完整系统，增加大量知识23专家系统存在的问题开发投入与运行投入知识的有效性知识的成功表达与使用只能解决有限问题244.5神经网络神经网络（neuralnetwork)or人工神经网络（artificialneuralnetwork,ANN):是可以发现和辨别模式的人工智能系统。大量用于图像模式和语言的分辨系统模仿生物大脑活动的硬