第9章群体决策支持系统和人工智能

管理信息系统（ManagementInformationSystem）同济大学经济与管理学院《管理信息系统》精品课程课程组网站：《管理信息系统》精品课程（MIS）第2页2019年8月30日3时53分第2页第9章群体决策支持系统和人工智能《管理信息系统》精品课程（MIS）第3页2019年8月30日3时53分第3页学习目的理解群体决策支持系统和群件的概念及其应用理解知识、智能的关系了解人工智能的应用领域了解专家系统及其组成结构了解智能决策支持系统和智能代理《管理信息系统》精品课程（MIS）第4页2019年8月30日3时53分第4页9.1群体决策支持系统与群件9.2人工智能9.3专家系统9.4智能决策支持系统与智能代理本讲内容《管理信息系统》精品课程（MIS）第5页2019年8月30日3时53分第5页9.1群体决策支持系统与群件在许多情况下，企业或组织的决策并不是由某个决策者单独作出，而是团队或决策机构的成员经过讨论后通过某种机制来决定。一般的DSS方法和技术不适用于这一群体决策环境。群体决策支持系统（GroupDecisionSupportSystem,GDSS）应运而生。这是一种基于计算机系统决策者的共同工作来解决半结构化问题的交互式计算机系统。群体决策支持系统由于综合运用了群件、DSS功能和远程通信，使得团队决策更加方便。《管理信息系统》精品课程（MIS）第6页2019年8月30日3时53分第6页9.1群体决策支持系统与群件9.1.1群体决策支持系统环境设置GDSS由DSS的大部分组成元素，加上能支持在群体环境下进行决策的相应部件组成。会议通常是协同工作的群体进行决策的一种重要形式。在每一个环境中，群体的成员可能同时会面或不同时会面。可以将会议分为两种主要类型：同一时间召开的会议和不同时间召开的会议。《管理信息系统》精品课程（MIS）第7页2019年8月30日3时53分第7页9.1群体决策支持系统与群件9.1.1群体决策支持系统环境设置1.同一时间召开的会议决策室（DecisionRoom）是让小群体召开面对面会议的。决策室内的局域网将与会者连接起来，一起讨论问题并解决问题和进行决策。局域网还与组织的数据库相连，与会者们可以随时访问组织中的信息。这时的决策室象一个传统的会议室，只是增加了许多设备，包括计算机工作站、搜集声音的话筒、摄像机和大屏幕。《管理信息系统》精品课程（MIS）第8页2019年8月30日3时53分第8页9.1群体决策支持系统与群件9.1.1群体决策支持系统环境设置1.同一时间召开的会议局域决策网络则允许分布在同一座办公大楼，或是同一城市的小组成员在各自的办公室内参加会议，而不必集中在决策室内做群体决策。更远距离的群体会议则发生在团队成员分散在不同城市，甚至不同国家，只能通过电子手段联络的情况下。这时，全球会议可以采用以下类型的信息技术：•一是通过远程通信技术和群件实现；•二是采用电视会议系统。《管理信息系统》精品课程（MIS）第9页2019年8月30日3时53分第9页9.1群体决策支持系统与群件9.1.1群体决策支持系统环境设置2.不同时间召开的会议有时约定召开同时会议可能带来工作的不便，尤其是当成员分布在全球各地时，要求同时召开会议则更加困难。于是不同时间的会议应运而生。不同时间的会议的与会者们可以将自己的意见和建议发送到电子公告板上，或者通过电子邮件发送给其他与会者。最后，就会议提出的问题达成协议。在会议期间，会议组织者的任务比同时召开的会议组织任务更为严峻。《管理信息系统》精品课程（MIS）第10页2019年8月30日3时53分第10页9.1群体决策支持系统与群件9.1.2常用群体决策支持系统软件工具一般，群体的决策要经过以下几个过程：（1）集体讨论•团队成员提出各种想法和建议。（2）问题的分类与分析•对团队成员提供的意见和建议进行分类，然后再进一步讨论这些建议。此外，还要澄清模糊的问题，并对每一个建议进行评估。（3）合作与表决•讨论分析每一个建议后，团队成员为每一个建议赋予权重，排列优先顺序，再通过表决或其他方式确定最后的顺序。《管理信息系统》精品课程（MIS）第11页2019年8月30日3时53分第11页9.1群体决策支持系统与群件9.1.2常用群体决策支持系统软件工具《管理信息系统》精品课程（MIS）第12页2019年8月30日3时53分第12页9.1群体决策支持系统与群件9.1.3群件群件（GroupWare），就是帮助群组协同工作的软件。群件可以协助一个组织中不同的人员安排进度、进行交流和管理从而更有效率地工作。按照IBM/Lotus的定义，群件从功能上必须满足所谓“3C”要求，即通讯（Communication）、合作（Collaboration）及协调（Coordination）的要求。群件主要包括电子邮件、文档管理与工作流应用几大部分，无论IBM/Lotus公司的Domino/Notes、Novell公司的GroupWise还是微软的Exchange，都由这几种具体形式组成。《管理信息系统》精品课程（MIS）第13页2019年8月30日3时53分第13页9.1群体决策支持系统与群件9.1.3群件Lotus公司的Domino/Notes软件包是90年代中期出现的一个典型的群件产品。这个软件产品允许用户设立电子公告牌、安排群体会议，以及在群体环境下使用电子邮件。Domino/Notes是在一个网络环境中运行的软件包。为了保证群体的协调工作，要求有一个局域网环境。在系统结构上，Notes采用的也是客户/服务器模式：Domino服务器作为数据存储，而Notes客户端则提供各种应用。LotusNotes提供内部电子邮箱功能，它在硬件上需要在服务器一方有Domino服务器软件来完成邮局收发任务，而在客户机上的Notes软件作为邮箱。《管理信息系统》精品课程（MIS）第14页2019年8月30日3时53分第14页9.1群体决策支持系统与群件Lotus/Notes的一些常见的群件功能：1.内部电子邮件•内置日历和日程安排功能的邮件系统使得个人以及工作组可以容易地传递和共享信息。2.电子公告牌和讨论•群体成员可以在各个论坛各抒己见，交流观点和意见。3.复制•Domino利用双向复制技术在跨地域的分布式站点中分发并同步信息及应用。4.工作流•根据应用中定义的处理流程，工作流引擎自动地分发、传递和跟踪文档。5.代理：•应用开发者可以自动处理经常性的任务。可用时间或事件来启动代理。《管理信息系统》精品课程（MIS）第15页2019年8月30日3时53分第15页9.1群体决策支持系统与群件9.1.3群件-工作流举例《管理信息系统》精品课程（MIS）第16页2019年8月30日3时53分第16页9.1群体决策支持系统与群件9.2人工智能9.3专家系统9.4智能决策支持系统与智能代理本讲内容《管理信息系统》精品课程（MIS）第17页2019年8月30日3时53分第17页9.2人工智能1956年，JohnMcCarthy在Dartmouth大学召开的一次会议上提议采用“人工智能”（ArtificialIntelligence）来描述具有模仿或复制人脑功能能力的计算机。同年，卡耐基理工学院（现在的卡耐基梅隆大学）的一个开发基于计算机的推理系统的研究小组开发了一套GPS（GeneralProblemSolver，通用问题求解程序）系统，它使用一般推理方法技术，能解决多种问题，如基本逻辑问题、国际象棋问题甚至是中学代数问题。《管理信息系统》精品课程（MIS）第18页2019年8月30日3时53分第18页9.2人工智能9.2.1人工智能概论人工智能创始的早期，研究重点放在开发具有智能行为的机器上。一般来说，智能行为（intelligencebehavior）的一些具体特点应包括完成下列事件的能力：•汲取经验并应用从中获取的知识的能力•处理多变且复杂情形的能力•在没有重要信息时解决问题的能力等等人工智能是运用计算机以各种方式模仿人类的思考与行为的技术和软件。人工智能意味着通过编程来让机器执行一些由人们来做则需要智能的活动。《管理信息系统》精品课程（MIS）第19页2019年8月30日3时53分第19页9.2人工智能9.2.2人工智能的领域人工智能目前以基于知识的信息系统的形式被应用于商业，其中一种最常见的是专家系统。人工智能领域还包括机器人、机器视觉和自然语言处理及神经网络等领域这些领域有一部分是相互重叠，或是相互关联的，这意味着某个领域的方法可以被其他领域借鉴，某个领域的进展会引起其他领域的进展。《管理信息系统》精品课程（MIS）第20页2019年8月30日3时53分第20页9.2人工智能9.2.2人工智能的领域1.专家系统•专家系统是基于知识的信息系统，由类似于人类专家的能贮存知识及进行推理的硬件和软件组成。•专家系统的开发是人工智能对商业领域极有影响的一项应用。用专家系统就可获取和保存企业的知识，并提供给那些非专业的人。2.机器人学•通过编程让机器人执行一些特殊的任务，这些任务通常是高精密的，或者对于人类而言过于繁重和危险。•机器人使用人类感觉模拟系统模拟触觉、视觉和听觉。机器人智能的基础是它的程序。《管理信息系统》精品课程（MIS）第21页2019年8月30日3时53分第21页9.2人工智能9.2.2人工智能的领域3.机器视觉•机器视觉能让计算机获取、存储及操纵可视化图像和图片。4.自然语言处理•自然语言处理可以让计算机理解以人类自然语言下达的命令并做出相应的反应。《管理信息系统》精品课程（MIS）第22页2019年8月30日3时53分第22页9.2人工智能9.2.2人工智能的领域5.神经网络•这个概念最初是在20世纪40年代由芝加哥大学首次提出的，作为一种模拟人脑认知学习过程的尝试。•神经网络主要致力于用计算机机制模拟人脑的学习过程。神经网络是人类神经系统高度简单化的模型，能够显示出学习、归纳和抽象的能力。•一个人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）就是人类大脑的一个数学模型，它模拟神经细胞相互作用，处理数据并从中进行学习。《管理信息系统》精品课程（MIS）第23页2019年8月30日3时53分第23页9.2.2人工智能的领域5.神经网络（1）生物学上的比较–树突呈树形结构，是细胞的输入部件，用于接收电化学信号。–轴突将输出传送到神经网络其他部分–轴突的末端分裂成树状的结构，末端都有的小球，即突触。–细胞体是神经细胞的处理部件。9.2人工智能–接受到的信息可能起到两方面的作用之一：要么“激活”细胞，要么“抑制”细胞。《管理信息系统》精品课程（MIS）第24页2019年8月30日3时53分第24页9.2.2人工智能的领域5.神经网络（2）人工神经网络结构•根据对生物概念的模拟，人们在计算机的存储器中建立了ANN，它包括一套节点互联的系统，这些节点称为神经节点，它们之间通过有权重的连接相互联系，就像人类神经的突触一样。9.2人工智能输出层数据输入处理猜测隐含层输入层《管理信息系统》精品课程（MIS）第25页2019年8月30日3时53分第25页9.2人工智能9.2.2人工智能的领域6.遗传算法•遗传算法依据达尔文的自然选择和优胜劣汰的进化理论。针对具体问题，给出大量解决办法，并从中选择最佳的解决方法。•利用它们创造更多更好的解决方法，从而创造出效率更高的解决办法。•它运用了三种进化概念：选择，或称适者生存，其关键在于更重视较好的结果；交叉，因希望产生一个更好的结果而将几个好的结果合并；变异，通过随机组合并评估其结果的成败。•遗传算法适用于解决有多种可行方案的决策问题，因为它们可用选择、交叉和变异得出许多不同方案并进行评价。《管理信息系统》精品课程（MIS）第26页2019年8月30