DSS回顾与展望

决策支持系统的回顾与展望1.决策支持系统的发展过程2.我国决策支持系统的发展现状3.决策支持系统的展望1.决策支持系统的发展过程决策支持系统（DSS）从20世纪80年代初的兴起，到现在已经经历了30来年的发展，可以概括为五个阶段：（1）以模型库系统为核心的决策支持系统；（2）智能决策支持系统（IDSS）；（3）基于数据仓库（DW）的决策支持系统；（4）综合决策支持系统（S-DSS）（5）网络环境的综合决策支持系统（NS-DSS）。(1)以模型库系统为核心的决策支持系统DSS是利用模型资源（模型库）和数据资源（数据库）支持决策。人机交互及问题综合系统（综合部件）模型库管理系统数据库管理系统模型库数据库用户(2)智能决策支持系统（IDSS）IDSS利用知识资源（知识库）和模型资源（模型库）结合支持决策。问题综合与交互系统模型库管理系统数据库管理系统知识库管理系统推理机用户模型库知识库数据库(3)基于数据仓库（DW）的决策支持系统基于DW的DSS是利用数据资源（数据仓库）支持决策。(4)综合决策支持系统（SDSS）(5)网络环境的综合决策支持系统我国是在80年代中期引入决策支持系统概念的。当时的研究集中在对决策支持系统原理和结构的研究：提出了决策支持系统的多库结构形式，即决策支持系统包括数据库、模型库、方法库、知识库等多库。这些研究只仃畄在理论上，未开始实际决策支持系统的开发。2.我国决策支持系统的发展现状决策支持系统的开发困难（1）80年代市场上的计算机语言：高级语言（数值计算）有FORTRAN、PASCAL、C、ADA、BASIC等。数学模型一般采用FORTRAN、PASCAL、BASIC等语言编制。数据库用dBASE语言开发。市场上没有从高级语言到数据库语言的接口软件。国外研究的专家系统从70年代开始，到80年代已经很成熟了。80年代Bonczek等人提出的以知识系统为主体的决策支技系统(DSS)，实质上不如专家系统更明确。专家系统本身就是以定性方式辅助决策的。（2）没有模型库管理系统商品软件。（3）没有决策支持系统样板。（4）专家系统工具已经进入中国管理科学与运筹学是研究单模型辅助决策，强调根据实际问题建立数学模型模型。模型程序用高级语言如Fortran、Pascal语言编制就可以了。模型使用的数据是以文件的形式存取，它可以不涉及到数据库。决策支持系统不单纯支持单模型的辅助决策，而且可以支持多模型组合的辅助决策。模型的组合一般通过数据来完成，这种数据应该是模型的共享数据，以文件形式存储数据就不合适了。应该以数据库形式存储决策支持系统的组成中除模型库系统以外，还有数据库系统就是很自然的结构形式。如何来组合多个模型呢？我们认为，应该用一个系统控制程序来完成多模型的组合。模型组合采用哪些形式呢？只能用程序的结构形式，如顺序、选择、循环结构以及嵌套形式来组合模型。这种组合下可以完成多模型的繁杂组合结构。在这种思想指导下，80年代我们开始了决策支持系统开发研究。首先，要做模型库管理系统我们当时以dBASE语言为基础设计模型库管理语言，利用数据库语言完成模型字典库的管理，增加功能实现对模型文件库的管理（类似于操作系统对文件的管理）。模型库语言的编译参照了的Pascal语言的编译模型程序要存取数据库中的数据，当时（80年代）没有接口软件，我们利用微机debug功能对dBASE数据库的存储结构进行了解剖。得知数据库存储结构和推出数据库字段地址的计算公式，自行研制了接口程序。决策支持系统一个更困难的问题是系统总控制程序的语言设计和编译程序。系统总控程序主要是完成对模型库中模型的调用和组合。模型和模型之间可能存取数据库中数据；可能进行数值计算；也可能进行数据处理；还可能进行人机对话。总控程序的功能应该是：模型调用、数据库存取、数值计算、数据处理与人机对话的集成。高级语言可以完成模型调用、数值计算和人机对话，不能进行数据库存取和数据处理。数据库语言能进行数据库存取、数据处理和人机对话，但不能进行模型调用和复杂的数值计算。应该说，决策支持系统（DSS）语言是高级语言和数据库语言的结合。我们以PASCAL语言为基础，摘取其主要部分，舍去复杂的部分（指针链表及递归运算等），增加dBASE的数据处理的主要功能，设计了DSS语言，并完成了该DSS语言的编译程序。用该DSS语言来编写DSS系统总控程序。通过DSS系统总控程序，实现对模型库中模型的调用和组合，并能够对数据库中数据的存取。模型程序中增加对数据库的接口，完成模型对数据库中数据的存取。系统总控程序、模型库中的模型、数据库中的数据三者组成了决策支持系统。我们在国内是较早完成决策支持系统工具开发的。学术论文“GFKD—DSS决策支持系统开发工具”于1991年第4期发表于“计算机学报”上。我国开发最早，系统最大的决策支持系统是“山西省区域总体经济发展的决策支持系统”（1998年）。该系统由山西省政府主持，大连理工大学参加，同国际应用系统分析研究所（IIASA）合作完成的。在人工智能的影响下，带动了智能决策支持系统的研究。智能决策支持系统是在决策支持系统基础上，结合了专家系统、神经网络、机器学习等人工智能技术而形成的。90年代中期有代表性的成果（1）南京大学徐洁磐教授领导的课题组开发的“决策支持系统生成器NDSSG”和“智能决策支持系统生成器NCIDSSG”。（2）国防科技大学陈文伟教授领导的课题组开发的“分布式多媒体智能决策支持系统开发平台DM-IDSSP”。（3）中国科学院计算技术研究所史忠植研究员领导的课题组开发的“智能决策支持系统开发平台IDSDP”。决策支持系统在我国还是得到了很大发展。要说明的是：虽然建立了不少决策支持系统或者是智能决策支持系统，但是很多系统都回避了建立模型库管理系统或知识库管理系统的工作。应该说，这是可以理解的，也是可以接受的。90年代中期，国外兴起的数据仓库、联机分析处理和数据挖掘在我国也兴起了研究的热潮。我国最早向国内介绍“数据仓库与联机分析处理”的是1996年7月在《计算机世界》报由人民大学王珊教授领导的研究组，发表了系列文章。最早向国内介绍“数据开采(数据挖掘)”是1997年6月在《计算机世界》报由国防科技大学陈文伟教授领导研究组，发表了系列文章。国内很快形成了研究热潮。其中，有一种倾向值得指出：由于传统决策支持系统技术的困难以及发展的缓慢，出现有人想抛弃传统决策支持系统，转向新决策支持系统的倾向。为此，我们在《计算机世界》报上，发表系列文章阐述了新决策支持系统不是代替传统决策支持系统。提出了综合决策支持系统概念，即将传统决策支持系统和新决策支持系统结合的综合决策支持系统是今后的发展方向。90年代末，我们和中国科学院遥感应用技术研究所合作完成的“基于客户/服务器的决策支持系统快速开发平台CS-DSSP”在internet上开发了:客户端（综合部件网络化）/模型服务器（模型部件网络化）/数据库服务器（数据部件网络化）的网络环境的决策支持系统开发平台。这种新的网络结构形式，提高了模型资源和数据资源的共享服务和并发服务的能力。客户端的可视化系统开发工具以流程图形式表示决策支持系统控制程序，并且在客户端上可直接运行DSS系统流程，客户端控制远地模型服务器中的模型运行，而模型又可存取异地的数据库服务器中的数据。这种远程资源共享方式为DSS开发带来便利，即利用共享资源为各客户端完成各自的决策支持任务。客户端上的DSS系统流程，便利DSS方案的生成和DSS方案的修改，达到多方案的选择和取优。客户端上的DSS系统流程的易修改性便利了DSS系统的快速生成。3.决策支持系统的展望数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘(DM)结合的新决策支持系统的迅速发展为决策支持系统带来了活力。数据仓库在引入客户关系等数学模型后，使数据仓库更适应个性化服务，这是新决策支持系统和传统决策支持系统结合的例证。可见，综合决策支持系统是决策支持系统的发展方向。Internet的发展为决策支持系统结构带来了新面貌，网络环境的综合决策支持系统将数据仓库、模型部件、知识部件作为数据资源、模型资源、知识资源，以服务器形式在网络上提供服务。这种网络环境的决策支持系统提高了共享决策资源的服务效果，也为简化决策支持系统开发提供了基础。WebServices构建了一个通用的与平台无关、语言无关的技术层，各种平台上的应用依靠这个技术层来实施彼此之间的连接和集成。彻底解决以往由于开发语言差异、部署平台差异、通讯协议差异和数据表示差异所带来的高代价的系统集成问题。各个决策用户只须利用自己的客户机，针对各自的决策问题生成DSS控制程序流程；利用网络上的数据资源、模型资源和知识资源，就能很方便地组成各自的DSS系统。在Internet技术发展的今天，共享的开源软件以及WebServices技术，已经在网络上提供了大量共享的决策资源。决策支持系统的开发者现在可以把重心放在对实际问题如何来组织公用的决策资源构建解决问题的方案（即DSS总控程序）的开发。这样极大地简化了决策支持系统的开发，也使决策支持系统能更有效地发挥决策支持效果。欢迎讨论！