人工智能与专家系统-1

智能决策支持系统IntelligenceDecisionSupportSystem2智能决策支持系统(IntelligentDecisionsupportSystem，简称IDSS)是决策支持系统(DecisionsupportSystems，简称DSS)与人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)技术相结合的产物，它将人工智能中的知识表示与知识处理的思想引入到DSS，其独特的研究方法和广泛的发展前途使之一经出现就成为决策支持系统研究的热点和主要发展方向，引起了国内外学术界和企业界的极大重视。320世纪80年代中期以后，涉及智能决策支持系统的文献大量涌现。它们的一个共同特点就是将人工智能技术融于传统的决策支持系统中，弥补DSS单纯依靠模型技术与数据处理技术，以及用户高度卷入而可能出现意向性偏差的缺陷。4课程目的智能决策支持系统是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种新型信息系统。研究和利用智能决策支持系统对于增强知识开发和利用能力、改善决策的智能化水平、提高系统的应用效果具有重要理论意义和实际价值。希望通过本课程学习，了解和初步掌握与IDSS有关的各种新技术，洞察解决问题的途径。5参考书目1、黄梯云《智能决策支持系统》电子工业出版社2、尹朝庆、尹皓《人工智能与专家系统》中国水利水电出版社3、杨善林、倪志伟《机器学习与智能决策支持系统》科学出版社6一、决策支持系统（DSS）概述1.1决策的基本内容1.2决策的基本原理1.3决策支持系统的发展概况1.4决策支持系统的基本概念7自从有了人，就有了人的决策活动：（1）田忌赛马的故事（2）三分天下的故事（3）皇宫重建的故事8虽然，历史上国内外许多决策活动是很有效的，其决策思想，从现代科学来分析也是很科学的。但是，这些决策在很大程度上依靠决策者的智慧与经验，取决于他们的个人知识与才能。因此，一般认为这样的决策称为经验决策。920世纪50年代，由于世界政治、军事、经济和科学技术发生了很大的变化，现代化社会化大生产和现代科学技术的飞速发展。对“决策”提出了更高要求，迫切要求经验决策向科学化的方向发展，迫切要求发展一种以决策活动为研究内容，以科学为基础的科学决策理论和方法，进而决策从经验决策发展为科学决策。101.1决策的基本内容宏观决策微观决策（例：企业决策）市场需求进行预测。市场营销进行决策。产品生产进行决策。物料采购进行决策。决策方案全面预算。111.2决策的基本原理决策，广义上说，是一个发现问题、分析问题、解决问题的全过程，是为了达到一个或若干个目标而从众多可供选择的行动方案中进行选择并付诸实施的过程。121.2.1决策程序1）确定决策目标决策目标是整个决策过程的出发点，是科学决策的重要一步。所谓决策目标，是指在一定的条件下决策者期望达到的理想状态。决策目标的确定，应当做到技术上的先进性、经济上的合理性和客观条件的可能性相结合。如果确定的目标只有一个，则称为单目标决策；如果要确定的目标有多个，则称为多目标决策。132)拟定备选方案拟定备选方案就是针对已确定的决策目标，制订出多套可能的方案，以供选择。这些方案都务必使现有的人力、物力和财力资源得到最合理、最充分的利用。3）计算方案效益汇集出各备选方案下的相关成本和收入，就可确定出相应的经济效益和社会效益。然后，通过对比，排出各方案的优劣次序，以供决策者进行选择。144）确定最优方案最优方案的确定，即是决策者的行动。151.2.2决策分类按决策的重要性通常将决策分为战略（规划）、战役（管理）和战术（业务）决策。按决策的结构将决策分为程序决策和非程序决策。按决策的性质将决策分为定量决策和定性决策。按决策的环境将决策问题分为确定型决策、风险型决策和非确定型决策。按决策连续性将决策问题分为单项决策和序贯决策。161.2.3决策准则决策时，为了评价不同备选方案效果的好坏，就要拟定出相应的评价标准——决策准则。对于不同类型的决策问题，应采用不同的决策准则。171.2.4确定型决策确定型决策主要用于解决决策的状态空间是唯一确定的，不包含有随机因素影响和作用的决策问题。18例1－1、某种原材料在Ａ市近段时间比较畅销，如果能够及时购买并进行加工出售的话，就能够赚得相关好的利润。于是Ａ市某企业考虑从1800公里以外的Ｂ地采购一批原材料进行加工出售，计划采购400吨。每吨的收购价格为1200元。从Ｂ地运往Ａ市的运输方案有两个。19方案一：采用铁路普通车运输，平均每吨每公里运费为0.4元，损坏率为10%，售出价格为每吨2200元；方案二：采用高速公路运输，平均每吨每公里运费为0.6元，损坏率为2%，售出价格也为每吨2200元；20考虑到还有加工等费用的存在，企业决定只有当销售收入扣除原材料的采购成本和运输成本后的总收益超过20000元时才可以采购。在销售不成问题的情况下，该企业是否应采购这批原材料？若采购，应采用哪种运输方式？21解：方案一的收益：方案二的收益：根据企业的收益规定和收益比较，可以确定企业应采购这批原材料，并应取运输方案一为最佳的运输方式。2400040018004.04001200%)101(40022001v2400040018004.04001200%)101(40022001v4960040018006.04001200%)21(40022002v22例1—2、某公司生产I型、II型和III型等三种产品，计划期预计销量及成本、单价数据资料如表1-1所示：表1-1、三种产品计划期的预计销量、成本及单价I型II型III型预计销量1000件1500件2000件单位售价35元10元25元单位变动成本28元6元16元固定成本总额15500元23试对各产品的保本产量进行决策。解：在这一问题中可以采用加权平均边际贡献率的方法来进行保本点的确定。依据表1-1的数据经过计算即可得到三种产品的边际贡献率，如表1-2所示。24表1-2、三种产品的边际贡献率根据表1-2，计算加权平均边际贡献率和综合保本销售额。单位边际贡献边际贡献率100000单位：元I型II型III型合计749—20%40%36%—销售额350001500050000销售比重35%15%50%100%25加权平均边际贡献率=综合保本销售额=固定成本总额÷加权平均边际贡献率=15500÷31%=50000（元）。综合保本销售额确定后，可按各种产品的销售比重和单位售价计算各产品的保本点：某种产品保本销售额=各产品综合保本销售额×该种产品销售比重；%31%10010000092000415007100026某种产品保本销售量=某种产品的保本销售额÷某种产品单位售价。因此，本例中三种产品的保本点分别为：I型产品保本销售额=50000×35%=17500元，I型产品保本销售量=17500÷35=500件；27II型产品保本销售额=50000×15%=7500元，保本销售量=7500÷10=750件；III型产品保本销售额=50000×50%=25000元，保本销售量=25000÷25=1000件。281.2.5风险型决策风险型决策，也称随机型决策，或又称统计型决策。风险型决策主要用于解决决策的状态有两种或两种以上的可能情况出现，每种状态出现的可能性带有一定的不确定性或随机性，但决策者能够通过统计计算或统计推断估算出各种状态出现的概率大小的决策问题。29最大可能性准则一个事件的概率越大，则该事件发生的可能性就越大。因此，可以在风险型决策问题中选择一个概率最大的状态进行决策，而不考虑其它状态。最大收益期望值准则（EMV准则）所谓最大收益期望值准则，就是先计算出每个可供选择方案的期望收益值，然后比较选优。30采用该准则进行决策时，先计算每个方案的收益（或损失）期望值：其中是采取方案时在状态下的收益函数或收益值（或损失函数，损失值）；是状态出现的先验概率。isjjjiisPsARAEMV)(),()(),(jisAR)(jsPiAiAisis31然后比较的期望值。对于最大收益决策问题，有对于最小损失决策问题，有})(),({max)}({max)(*jjjiAAiAAsPsARAEMVAEMVii})(),({min)}({min)(*jjjiAAiAAsPsARAEMVAEMViiiA32例1－3、某企业在确定下一个计划期内的产品生产批量时，根据以往经验及市场调查的结果，得到了产品销路好、销路一般和销路差三种状态下的概率分别为0.3，0.5和0.2；现有大、中、小批量生产的三种可供选择的行动方案，并且已知三种方案下的投资金额及三种状态下的收益值（负数表示损失值），均列于表1-3中。试问应取何种行动方案？33表1-3三种方案下的投资金额及三种状态下的收益值产品销路s1（好)102014－1281812－851610－6状态收益（损失）值投资额行动方案单位：万元A1（大批量）A2（中批量）A3（小批量）P(s1)=0.3P(s2)=0.5s2（一般）s3（差）P(s3)=0.234解:按最大收益期望值计算：再分别减去各方案的投资金额，得到故应选择方案（小批量生产）为最优方案。6.82.0)6(5.0103.016)(8.92.0)8(5.0123.018)(6.102.0)12(5.0143.020)(321AEMVAEMVAEMV6.356.88.188.96.0106.10321AAA3A35决策树（DecisionTree）法决策树是决策分析中最常用的方法之一，它提供了对问题的决策选择和随机事件的图形表示，使用起来直观方便，而且可以有效地解决比较复杂的决策问题。36决策节点用方块“”表示，代表在这一点上需要进行决策；机会节点用圆圈“”表示，代表在这一点上会发生随机事件；树枝用线段“━”表示，代表一个决策的方案分枝；树梢用三角形“”表示，代表最后的结果。37利用决策树法进行决策，具体步骤是：画出决策树。按照从左到右的顺序画决策树，画决策树的过程本身就是一个对决策问题进一步进行探索的过程；按从右到左的顺序，计算各方案的损益期望值，并将结果标注在相应的机会节点上；选择收益期望值最大的（或损失期望值最小的）作为最优方案，并将其期望值标注在决策节点处，同时将不考虑的方案分枝剪掉。38例1－4、某供应商要参加一次采购的竞标，准备标书及相关工作需要花费5,000元，如果竞标成功的话，可以获得价值95,000元的合同。根据该供应商以往的投标经验和公司对利润的要求，可能采取的方案，各方案的损益值和竞标成功的概率如表1－4所示。39表1-4各方案的损益值和竞标成功的概率试问该供应商是否应该参加竞标？如参加，则应取何种竞标方案？竞标方案竞标成功概率不投标000出价115,00015,000-5,00086%出价120,00020,000-5,00058%出价125,00025,000-5,00037%状态损益值竞标成功竞标失败40解：用决策树表示该供应商决定是否竞标的决策过程如图1-1所示。41构建了决策树并添加了数据后，现在就可以对问题进行分析了。从决策树的右边开始，首先计算最右边的机会节点的损益期望值，在本例中为节点b、c和d。对于节点b，损益期望值=；对于节点c，损益期望值=；对于节点d，损益期望值=。12200)5000(%1415000%869500)5000(%4220000%586100)5000(%6325000%3742然后，将这些数值写在节点的上方，如图1-2示。图1-2决策树的最终计算结果431.2.6非确定型决策1）最大最小决策准则（瓦尔德准则：WaldDecisionCriterion）这种决策准则是从各方案的最小收益值中选择最大的对应方案作为最优方案，所以也称为“小中取大”法。其数学表达形式为其中是在不同环境状