王 晶，武 昌

（1 陸軍步兵學(xué)院石家莊校區(qū) 河北 石家莊 050000）

（2 火箭軍試驗訓(xùn)練基地96891 部隊 山西 忻州 034000）

1 DSS

隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，科學(xué)技術(shù)深入到生活各個方面。決策過程也經(jīng)歷了巨大的變化。其中，決策支持系統(tǒng)（DSS）促進(jìn)決策過程取得最有效的結(jié)果，DSS 側(cè)重于支持和改進(jìn)管理決策，在知識獲取、知識表示和知識處理方面有巨大的優(yōu)勢。一個有效的DSS 可以協(xié)助決策者做決策，并確保重要的細(xì)節(jié)不被忽視。

一個有效的DSS 應(yīng)該包括：（1）協(xié)助決策者獲得新的、經(jīng)核實的有關(guān)數(shù)據(jù)；（2）提供使用知識儲存庫的機會；（3）為新知識的解釋和分類提供基礎(chǔ)設(shè)施；（4）能夠區(qū)分已核實和未核實的數(shù)據(jù)。

2 決策定義

決策的定義如下：為了實現(xiàn)目標(biāo)（目標(biāo)可能一個或多個），在可供選擇的方案中選擇。這個過程主要有四步：

（1）收集：發(fā)現(xiàn)事實、發(fā)現(xiàn)問題和機會、收集數(shù)據(jù)、分析和探索。

（2）設(shè)計：建立模型，設(shè)定選擇標(biāo)準(zhǔn)，尋找替代方案，建模和仿真。

（3）選擇：通過對方案的分析和評價，確定最優(yōu)方案，并建立相應(yīng)的計劃。

（4）實現(xiàn)：所選方案的最終實現(xiàn)。

3 IDSS及其應(yīng)用

智能技術(shù)的顯著進(jìn)步對包括決策支持技術(shù)在內(nèi)的大多數(shù)技術(shù)都產(chǎn)生了巨大的影響。常規(guī)的決策支持系統(tǒng)幫助決策者操縱數(shù)據(jù)和模型，但不會扮演智能助手的角色。近年來，DSS 領(lǐng)域出現(xiàn)了許多改進(jìn)，包括人工智能技術(shù)和方法，如：知識庫、模糊邏輯、多智能體系統(tǒng)、自然語言、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。于是，產(chǎn)生了一個新的領(lǐng)域：智能決策支持系統(tǒng)——IDSS[1]。

IDSS 是基于計算機的交互式系統(tǒng)，使用數(shù)據(jù)、專家知識和模型來支持決策者，通過結(jié)合人工智能技術(shù)來解決復(fù)雜、不精確和結(jié)構(gòu)不良的問題。

在DSS 中包含人工智能（AI）技術(shù)旨在開發(fā)基于計算機的系統(tǒng)，模仿人類的如近似、推理、直覺和普通常識的行為，使決策者更好地履行其職責(zé)并協(xié)同工作。通過人工智能研究產(chǎn)生的許多模型、算法和基于知識的推理能力對IDSS 做出了重要貢獻(xiàn)。

4 IDSS：一個框架

IDSS 有三個基本組成部分：

●數(shù)據(jù)庫管理子系統(tǒng)：它包括數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS），數(shù)據(jù)庫中包含與DSS 所設(shè)計的問題相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)可以與組織的數(shù)據(jù)倉庫和/或數(shù)據(jù)集市相互連接，DBMS 將用戶與數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)分離開來[2]。

●模型管理子系統(tǒng)（MBMS）：本系統(tǒng)類似于DBMS，它包括一個模型庫。MBMS 的目的是通過對數(shù)據(jù)應(yīng)用模型的處理，將DBMS 中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息。

●專家子系統(tǒng)：它涵蓋了用戶與DSS 的不同組件之間通信的所有方面，需要提供人機友好界面，幫助模型構(gòu)建和交互。

除上述組件外，IDSS 還設(shè)有知識管理子系統(tǒng)。

●知識管理子系統(tǒng)：信息一經(jīng)識別、收集和管理，就必須轉(zhuǎn)化為知識。在知識管理過程的這一階段，轉(zhuǎn)換和過濾信息/知識的各種工具和技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、OLAP、機器學(xué)習(xí)等。

見圖1 所示，不同的信息來源大致可以分為內(nèi)部和外部。內(nèi)部來源包括操作數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和組織中的人員。外部來源包括客戶、政府機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)等[3]。

圖1 IDSS 框架

5 相關(guān)技術(shù)

Internet：為了利用Internet 的潛在機會，發(fā)現(xiàn)Internet 信息需要使用Web 挖掘，可以分為：Web 使用挖掘、Web 內(nèi)容挖掘和Web 結(jié)構(gòu)挖掘[4]。

數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)庫是信息的主要來源。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）是管理數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的軟件。

數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫的功能是查詢分析數(shù)據(jù)，這里的數(shù)據(jù)指事務(wù)數(shù)據(jù)，適用于信息分析和決策支持領(lǐng)域。其中的數(shù)據(jù)具有集成性、時變性和非易失性。

數(shù)據(jù)集市：這些是小型的本地化數(shù)據(jù)倉庫，由不同的部門創(chuàng)建，以提供他們自己的決策支持活動[5]。

人工智能（AI）：在知識工程、隱性知識向顯性知識轉(zhuǎn)移、知識識別、理解和傳播等領(lǐng)域進(jìn)行了大量工作。人工智能技術(shù)包含很多方面，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、數(shù)據(jù)挖掘、專家系統(tǒng)、基于案例的推理、模糊邏輯和智能代理等。

數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KDD）：可以將KDD 定義為從數(shù)據(jù)庫中提取隱含的、以前未知的、可能有用的信息。融合了多個學(xué)科的知識，如統(tǒng)計、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、并行計算等。

多維數(shù)據(jù)分析：即在線分析處理（OLAP），可以創(chuàng)建各種視圖，使用戶從不同維度提取和查看數(shù)據(jù)。

知識存儲庫：創(chuàng)建的知識必須存儲起來，以便在組織中將來使用和共享。它們是內(nèi)部和外部知識的集合，并尋求捕獲隱性和顯性知識。

6 結(jié)語

IDSS 除了能提高決策過程的有效性外，還可以用來提供真實可靠的決策。IDSS 使用了許多方法和技術(shù)，將人類知識與建模工具相結(jié)合，幫助決策者的決策。