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决策支持系统主讲:刘钢lglhm@msn.com2第八章智能决策支持系统8.1常规计算与人工智能计算8.2专家系统8.3智能决策支持系统概念与结构8.4智能决策支持系统实现技术38.1常规计算与人工智能计算人工智能(AI:ArtificialIntelligence)是一门研究如何利用机器来模拟人的大脑,从事推理、解题、识别、设计和学习等思维活动的学科。AI中的ES和人工神经元网络（ANN：ArtificialNeutralNetwork）已经成为两个最热门的研究领域。8.1.1常规计算8.1.2人工智能计算48.1.1常规计算算法：是清楚定义的、一步一步求解问题的过程。算法可以转变为计算机程序，精确的告诉计算机应该进行什么操作。58.1.2人工智能计算AI是用软件来实现的。AI软件是基于符号表示和符号处理的。符号是用于表示目标、过程及其关系的字符、数组和数字。描述事实、概念及其关系的符号构成知识库，然后用各种符号处理方法产生所求解问题的建议解。AI求解问题的基本技术是搜索和模式匹配，在搜索和匹配过程中也要用到算法。因此，AI仍然是一个基于计算机的信息系统68.2专家系统8.2.1专家系统的定义与特点8.2.2专家系统的结构原理8.2.3专家系统与决策支持系统78.2.1专家系统的定义与特点ES：利用大量专家知识，运用知识推理的方法解决各个特定领域中的实际问题。使计算机系统达到人类专家解决问题的水平。是一类程序。从功能上，ES是具有大量专门知识，并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机系统。从结构上，ES是由一个专门领域的知识库，以及一个能获取和运用知识的机构构成的解题程序系统。88.2.1专家系统的定义与特点一个ES的优劣取决于它所具有的“专家知识”的多少和“专家水平”的高低。ES是计算机应用的高级阶段：•数值计算（算法）——数据处理（数据库）——知识处理（推理）•数值计算、数据处理是知识处理的特定情况，知识处理是它们的发展。•知识处理的特点：知识包括事实和规则适合于符号处理推理过程是不固定形式的能得出未知的事实9专家系统核心8.2.2专家系统的结构原理ES结构：知识库+推理机，如图知识获取知识库推理机人机接口专家用户建议咨询108.2.2专家系统的结构原理知识获取：把专家知识按一定的表示形式存储到知识库中。此过程由知识工程师完成。人机接口：将用户的咨询和专家系统给出的建议进行人机间的翻译和转换。知识库：存储专家（经验）知识：•知识的表示形式：常用的有产生式规则形式、谓词逻辑、模糊逻辑、框架、语义网络、过程性知识、剧本等。•知识的精确度：精确知识-原理性的公式等；不精确知识-经验性的可信度、概率等。118.2.2专家系统的结构原理推理机：协调控制整个系统，采用一定的策略，利用知识库中的合适知识解决疑难问题不同的知识表示形式对应不同的推理策略：•产生式规则：搜索+假言推理（边搜索边匹配）•谓词逻辑：合一算法和归结原理•模糊逻辑：模糊合成运算•框架：语义推理•语义网络：继承和语义推理•过程性知识：算法•剧本：对情节的解释128.2.3专家系统与决策支持系统二者结合：用领域专家知识来选择和组合模型，完成问题的推理和运行，并为用户提供智能的交互式接口。二者不同：•二者处于不同的学科范畴•DSS运用数据和模型•ES运用知识和推理•二者相互结合相互渗透发展：人工智能将使IDSS功能更强，为IDSS的实现提供理论和方法支持。138.3智能决策支持系统概念与结构20世纪30年代是AI的早期阶段20世纪50年代正式提出AI概念。通过编写程序模拟人的智能行为，用逻辑推理实现通用问题的求解。结果不理想。人工智能研究重点的转移是一个思想上的突破：要使一个程序具有智能，必须将大量的、高性能的、具体的、关于某个问题领域的知识提供给这个程序。IDSS的开发和研究正是向着基于知识的方法转变的结果。148.3智能决策支持系统概念与结构IDSS的定义：将AI技术与其他相关学科技术相结合，使DSS具有人工智能的行为，通过逻辑推理和创造性思维描述和解决复杂的决策问题。•核心是AI技术与其他相关学科技术的结合应用•IDSS研究重点：智能化的人机界面、系统集成的结构模式、多类知识的表达方式、系统的生成能力。158.3智能决策支持系统概念与结构IDSS的三种框架：智能前端数据库模型库用户用户接口智能DB模型库用户用户接口数据库智能MB用户168.3智能决策支持系统概念与结构IDSS的三种类型：•1：DSS+知识库+文本库：存储领域知识和与问题有关的原始资料。•2：DSS+问题求解单元+知识库问题求解单元的作用：•根据决策提出的问题信息，构造面向此问题的求解步骤；•总控对各个库的调用。178.3智能决策支持系统概念与结构IDSS的三种类型：•3：3S系统结构L：语言系统（LS）：用户通过LS陈述要解决的问题；P：问题处理系统（PPS）：接受LS表达的问题，利用KS中的知识求解问题。K：知识系统（KS）：存放领域知识（表层的、深层的知识，描述性知识、表示模型的过程性知识）•该类型以KS为中心，而如何构造一个具有广义知识表示和处理能力的KS是它的技术关键。188.3智能决策支持系统概念与结构IDSS的三种类型：•3：3S系统结构的特点：便于知识库本身的维护便于信息交换当把模型看成是一种知识时，可以用统一的知识推理机制进行模型的智能化选择，可在IDSS中真正实现AI技术与模型技术的结合。198.3智能决策支持系统概念与结构IDSS的三种类型之间的关系：•1、2型结构带有明显的传统DSS的痕迹，它们的DB、MB、KB是相互独立的，它们各自的内部逻辑结构不同，在系统中是组合关系，信息交换困难，难于以紧耦合方式工作。•3型结构从概念上更接近IDSS的目标。三库以紧耦合方式工作。KS中的知识表示方式还需研究。•3型结构代表了IDSS的主流趋势，但是其中的一些关键技术仍需不断完善。208.4智能决策支持系统实现技术8.4.1智能决策支持相关技术8.4.2智能决策支持系统的开发8.4.3基于统一语言的IDSS开发环境218.4.1智能决策支持相关技术1、决策树2、集成技术3、DW与DM相结合的决策支持221、决策树决策问题的要素：•行动集：A={a1,a2,…,an}，ai是所有可能的行动，决策者必须从中选择一个行动，也只能选择一个。•状态集：H={θ1,θ2,…,θm},θi是所有可能出现的重要的自然或环境状态。•后果集：C={c11,c12,…,c1n,c21,c22,…,c2n,…,cm1,cm2,…,cmn},•观察集：X={x1,x2,…,xn}传统的决策树决策树模型的改进232、集成技术IDSS的多样性、多变性和柔性要求，使IDSS的集成困难。•语义集成：如数据库的一致性、知识库的一致性，要求同名应同义等。•机制集成：系统应该以某种软件内在机制上的一致性达成集成，内存机制和外存形式上的集成。面向对象技术可提供这种集成。242、集成技术接口集成：各子系统之间制定某种协议，建立接口，最高层的集成。•优点：不用考虑子系统的内部特点，可以集成差异很大的软件系统。•缺点：集成效率不高。•传统的软件集成都属于这种集成。252、集成技术传统的软件集成主要有三种集成方式：•1）基于数据共享的方式，用一个公共数据库实现。优点：可对所有数据进行集中式的控制和操作，各子系统之间可共享一种表示形式一致的数据格式缺点：开销大，复杂度高•2）控制集成方式软件开发环境被看成是由一组服务组成的，这些服务由不同子系统提供，子系统通过控制信号与其他子系统通信。需建立合适的通信机制和协议常用消息服务器实现262、集成技术传统的软件集成主要有三种集成方式：•3）用统一语言直接集成尽管前两种方式可以实现集成，但是整个系统仍缺乏灵活性。尤其是二次开发困难。用统一的方式表示各部分：提供一种一致支持知识、模型、数据等的广谱语言，统一地表示IDSS的各部分，为IDSS的集成提供一种彻底的解决方案。必须解决：•是否可以为知识、模型和数据找到一种统一的内在机理。•知识和模型的运行方式的统一。•知识处理和模型调度的动态性•知识、模型和数据的持久性已有集成技术：OO，COM，ActiveX，CORBA等278.4.2智能决策支持系统的开发1、智能决策支持系统的柔性2、智能决策支持系统的开发环境3、环境的基本设计281、智能决策支持系统的柔性柔性是IDSS的突出特点：•由于IDSS强调支持而不是代替决策，要求系统能多层次地向决策者开放，决策者不仅能与系统交互，还能控制和改变其运行流程或运行逻辑•IDSS是面向决策管理的，而管理决策领域是个多变的领域，外部条件在变，内部组织在变，管理方式在变，要求IDSS能相应的改变•由于管理决策是一个特别需要广泛联系的领域，IDSS需要与多种不同的系统交流信息。291、智能决策支持系统的柔性柔性的外部表现：•易修改性•适应性•求解灵活性：用户可干预求解过程•可扩充性•这些特点都是相互关联的。301、智能决策支持系统的柔性IDSS的柔性特征：•运行柔性•结构柔性：数据的多样性、运行方式的多样性•界面柔性：交互的灵活性，用户可随意组合界面•开放性：用户能根据需要与其他软件嵌接312、智能决策支持系统的开发环境开发环境即软件系统集成的软件环境，如VC，DELPHI323、环境的基本设计确定基本目标•开放性和可扩充性•效率和灵活性•高效集成性•用户友好性•持久性•可移植性基于目标，确定设计思想和技术线路•环境外部形式•环境的面向对象特性•环境的开放性和可扩展性设计•效率和灵活性设计•持久性设计338.4.3基于统一语言的IDSS开发环境多种环境语言给集成造成困难、降低程序可靠性。面向对象的统一规范：Knonit，广义知识元，一种知识、模型、数据和超媒体的统一的广义表示语言，具有：•统一的语法形式•统一的内部结构•统一的编译方法•统一的运行机制341、广义知识元的概念源于对知识表示的分析，知识表示的要求：•表示能力：应能充公表示问题处理所需的各种知识•推理效率：具有实用性的较高的推理速度•结构性：具有良好的模块化结构以便维护知识表示就是要表示知识的静态结构关系和动相关关系。模型、数据的表示也如此。因此可以用统一的观点来看待他们。351、广义知识元的概念定义：广义知识元是由元名和一组属元构成。•其中，属元也是广义知识元，属元组可为空，这样的广义知识元叫原子元，不能再分的元。•不是原子元的广义知识元叫构造元。•框架、规则和知识库都可以表示为元，模型是元，整数、记录也可表达为元，过程也可是元，•元的概念其实是一种对象的概念。362、广义知识元之间的关系元之间组成一个多层次、多关联的复杂网络，称为元网，元既能反映静态结构，也能反映动态关系。元之间有三种基本关系：•构成关系：某元是由另一些元构成的•派生关系：某元是由另一元派生的，继承其特性•触发关系：某元被激活，导致它按某种方式去激活相应的元。372、广义知识元之间的关系元的最基本构成成分是原子元，两类原子元：•多反应原子元，随着激发条件的不同或原子内部状态的不同，反应不同，一般为过程。•恒一反应原子元，不管怎样，都给出相同的反应，一般为常数元的主动性：不是被动地等待被激活，而是主动感受元网上的各种刺激，改变自己，激活其它元。从广义知识元和元网观点看，IDSS是一个广义知识元构成的网，系统的运行都是网的激发和修改，甚至用户也可以作为网上的一特殊“广义知识元”。383、广义知识元的基本语法语言非常小，其强有力的功能依赖于多种“型”和大量的预定义元。有父元和子元。不同于面向对象语言，它没有类的概念样板元：可以派生子元的元实例元：不可派生子元的元394、广义知识元中的型型：反映了根本性的结构组织方式和广义推理方式。预定义型有：整数元、字符元，。。。加入型：