第四章 决策支持与人工智能

1第四章决策支持与人工智能DecisionSupportandArtificialIntelligence2学习要点决策及决策过程智能IT及其决策支持3决策及其过程管理即决策。决策：针对某一问题，根据分析推断，制定出多个解决方案，并从中选择一个最佳方案的过程。决策过程1.情报收集信息，识别并尽可能确切地表述需要作出决策的问题,即分析问题。经过分析得到明确的决策陈述：目标、约束、决策准则。2.设计运用获得的信息、计算方法或模型，设计出多个替代解决方案。4决策及其过程3.选择根据决策准则从替代方案中选择最佳方案。4.实施实施所选方案。5决策的类型根据决策问题的结构化程度决策可分为：结构化决策决策问题能准确、清晰描述，有严格决策规则、标准、算法的决策。非结构化决策决策问题不能准确、清晰描述，没有规则和标准的决策。半结构化决策决策问题不能完全确切描述，可以用相对确切的决策规则、方法来解决，同时需要决策者的知识、经验、直觉和判断能力。6根据决策问题的周期性决策可分为：重复决策重复发生,通常有周期性.非重复决策不经常发生,或许只发生一次.决策的类型7商业智能IT类型决策支持系统(DecisionSupportSystems,DSS）群决策支持系统(GroupDecisionSupportSystems,GDSS)地理信息系统(GeographicInformationSystems,GIS)人工智能系统(ArtificialIntelligenceSystems，AI)–专家系统（ExpertSystems）–神经网络（NeuralNetworks）–遗传算法（GeneticAlgorithms）–智能代理（IntelligentAgents）9决策支持系统DECISIONSUPPORTSYSTEM(DSS)决策支持系统的特征：DSS是一种高度柔性和交互式IT系统。主要支持半结构化和结构化问题的决策。只能辅助决策者决策,而非代替决策者决策。通过提供模型、分析技术、信息等支持决策。DSS的支持作用主要是改善决策，提高决策效率。10决策者的优势DSS的贡献IT的优势经验直觉判断知识提高效率增进理解提高灵活性减少成本、减少问题的复杂性速度信息处理能力决策者与决策支持系统的结合11决策支持系统DECISIONSUPPORTSYSTEM(DSS)Keen把DSS分为四类：被动支持型DSS用于模拟或验证决策方案，发现决策方案中可能存在的问题。DSS是一个仿真工具。规范支持型决策者提供决策数据和要求，DSS完成决策过程。扩展支持型DSS用于向决策者提供决策方案，并通过人机交互，尊重决策者的判断，启发诱导决策者，获得高质量决策。12明年广告费花在什么地方?了解了电视、报纸广告对销售的影响,知道在那里做广告了用户界面管理模型管理数据管理信息需求选择模型模型结果问题答案DSS组成部分13用户界面模型管理系统数据管理系统What…if模型最优化模型统计模型目标搜索模型组织信息外部信息个人信息DSS组成元素简便灵活、一致性、适应性好，符合用户习惯帮助决策者方便的选择、建立和运行模型存储、访问DSS所需信息14DSS组成部分数据管理由数据库和数据库管理系统组成，其作用是保存和访问数据。DSS与MIS的数据管理不同：–对数据的要求不同。DSS经常需要的是经过处理的综合性的数据。–对数据的管理要求不同。DSS更强调对数据的预处理和分析。15DSS组成部分模型管理由模型库和模型管理系统组成，是DSS区别于其他类型系统的特色部件，其作用是保存和访问模型。模型：各种统计模型，预测模型，财务分析模型，运筹学模型，模拟模型，等等。模型形式：–程序：模型表示的传统方法。模块化、程序化的数学计算模型或算法。–知识逻辑：基于知识的表示方法。如谓词逻辑、产生式、语义网络。16DSS组成部分模型库：模型集合。模型库管理系统–生成模型和管理模型的软件系统。–创建模型：通过交互式集成环境，通过问题抽象（问题定义、定性定量因素定义、模型元定义）提供模型、算法等生成问题模型。–模型管理：模型的组织（运用一个或多个模型的组合试探，完成决策）、检验（样例测试）、维护（删除、修改）–运行模型，控制模型的运行状态，控制模型访问权、选择、模型的数据访问。17DSS组成部分用户界面管理–为决策者提供一个方便友好的交互环境，便于对信息与模型的操作。–向用户提供系统运行状态、运行结果、推理结论。向用户提供所需的输出形式。–交互方式：18DSS组成部分Q/A方式：系统提问/给出选择答案，由用户回答（Y/N）或选择。菜单方式/命令方式：由用户选择命令菜单/或输入命令。表格填充方式：用户将输入填充在系统显示的表格中。批量数据的输入。窗口：多窗口操作，不同窗口进行不同操作。多媒体方式：语音交互。虚拟现实方式：通过临境设备，如头盔、手套与系统交互。21群决策支持系统GROUPDECISIONSUPPORTSYSTEM(GDSS)GDSS：具有支持群体决策活动所需处理功能的决策支持系统。这些功能包括：通信、文件共享、构造群体决策模型、集合个人观点为群体观点以及涉及群体交互活动的其他功能。GDSS的作用支持群体决策：综合不同人员的专业知识；将复杂问题分解成不同专业领域的小问题，并行解决，提高决策效率。克服群体会议的缺点，决策者的决策行为不受干扰。实现跨时空的群体决策。GDSS帮助小组产生思想,找到优势和不足,选择方案,达成一致意见。22群决策支持系统GROUPDECISIONSUPPORTSYSTEM(GDSS)提供对意见的组织、评价工具。改善文档管理，保存决策及其过程信息。目前可用于的群决策支持的系统电子会议系统工作流系统电子邮件系统23决策过程群件DSS功能通信团队群体决策支持系统GDSS24情报阶段头脑风暴•产生潜在问题描述问题分类与分析•归纳小组问题描述•确保每个团队成员理解问题排序表决•共同确定什么是真正的问题•确定现状或子问题设计阶段头脑风暴•产生所有可能的解决方案问题分类与分析•归纳所有可能的解决方案•确保每个人都了解每个可选方案排序表决•根据实际情况对可能的解决方案进行选择选择阶段头脑风暴•排出各种方案的顺序问题分类与分析•归纳各种可能的顺序•确保每个人都明确这个顺序排序表决•集体选出最好的解决方案群体决策中情报、设计和选择的步骤25会议同一时间会议不同一时间会议会议室会议在会议室开会同城市会议在不同地点全球会议在世界各地同城市会议在不同地点全球会议在世界各地•群件•文件管理•DSS功能•通信•LAN•群件•文件管理•电子邮件•视频会议•DSS功能•通信•LAN、MAN/Internet•群件•文件管理•电子邮件•视频会议•翻译软件•DSS功能•通信•WAN/Internet•群件•电子公告牌•电子邮件•视频会议•DSS功能•通信•LAN、MAN/Internet•群件•电子公告牌•电子邮件•视频会议•翻译软件•DSS功能•通信•WAN/•InternetGDSS团队会议类型26地理信息系统GEOGRAPHICINFORMATIONSYSTEM(GIS)GIS：处理空间或与空间相关信息的信息系统。GIS特点以分层2D/3D图形、表格形式表达信息。通常顶层表达概要信息，底层表达最细节的信息。GIS应用−客户群分布−组织机构的布局−促销和广告的定位−物流−城市规划布局−市政公用设施管理27案例：某旅游景区GIS图层划分行政区划图层–境界交通图层–上山公路、景区景点，县道和乡道、城区道路、城市街道、公交线路，车站、汽车服务服务图层–商业网点、会展场所、其他场馆会所、医疗卫生、居民小区其他图层–景区景点、绿地、水系、森林2829GIS应用30案例：国家粮库信息管理及决策系统全国现有各种粮库地理分布及类型、仓容。根据新建任务，合理确定新建（扩建）库点具体位置，类型和容量，提出优化方案，。确定库点间或城市、地区间的最佳（经济、快速）调粮运输线路和方式。对全国粮食流通作出粮流分析31调粮路径选择全国粮库布局32人工智能及其的商业应用ARTIFICIALINTELLIGENCE(AI)ANDITSBUSINESSAPPLICATIONS人工智能：用人工方法在机器（计算机）上模拟人的思维和行为的学科专家系统（EXPERTSYSTEMS）神经网络（NEURALNETWORKS）遗传算法（GENETICALGORITHMS）智能代理（INTELLIGENTAGENTS）33专家系统EXPERTSYSTEM，ESES：在相关领域具有专家水平解题能力的智能系统。它运用领域专家积累的专门知识与经验，模拟人的思维过程，通过推理或与人的交互，解决复杂问题。ES特征具有专门领域的系统的知识。能有效地推理：精确推理、不完全推理、试探推理。具有知识获取能力：通常由知识工程师通过知识编辑器把领域知识传授给系统。有的系统具有初步的学习能力。具有交互性和解释能力。34专业知识事实和“为什么”信息来自ES的结果“为什么”信息解释“为什么”信息事实专业知识的内部表达形式专业知识规则知识获取知识库用户界面推理机解释模块用户知识工程师专家系统组成35知识获取由一组程序实现，负责把知识输入到知识库中，并管理知识库中的知识，保证其一致性及完整性。知识获取方式：–知识工程师向领域专家获取知识，然后用知识编辑软件将知识输入知识库。–系统通过与专家交互，获取知识。–系统从推理过程与结论中归纳析取知识。专家的组成36知识表示专家系统用符号串表示知识知识表示方法举例–谓词逻辑表达事实、规则。如：Morethan(OrderQuantity,Level)OldCustomer(CustomerName)Return(Rate)OldCustomer(CustomerName)→Return(Rate)–产生式表达有因果关系的知识：如：IFMorethan(X,L)ANDOldCustomer(C)THENReturn(r)–其它表示方法37知识表示知识框架：用结构化形式表达知识。如：38推理方法前向推理：以事实为出发点的推理。如：39用户界面–实现系统与用户、知识工程师、专家交互的接口（主要指软件）实现人机对话。–输入更新知识–输入求解的问题、已知的事实、向系统提问、回答系统的提问–输出推理结果、回答用户提问、向用户索取进一步的事实或提问–转换内外部信息。将输入的信息转换为内部表现形式。将输出的信息表达成人们容易理解的形式。专家系统的组成40绿灯亮了吗？（是/否）：否红灯亮了吗？（是/否）：否红灯快要亮了吗？为什么？只有黄灯亮时才有这种情况，然后你有两种选择。红灯快要亮了吗？否结论：通过路口用户界面的人机对话41规则1：IF绿灯亮THEN通过Why绿灯亮时是安全的，否则需要更多信息规则2：IF红灯亮THEN参照规则4或3Why应停车，或可不停车知识规则42–对话形式菜单方式命令方式自然语言方式多媒体方式（语音）虚拟现实方式解释模块解释模块是系统的一组程序。对系统的推理行为或结论进行解释，回答用户提出的“为什么?”或“是怎样?”的问题，提高系统和结论的可信度，同时，根据解释，用户可发现推理机及知识库中存在的错误。专家系统的组成43专家系统中的IT技术知识库知识库是知识存储机构，存储领域专门知识，包括原理性的知识、专家经验及相关的事实。推理机推理机是一组推理程序，专家系统的核心部分。根据当前已知的问题事实、知识库中的领域专门知识，按照一定的推理方法和控制策略进行推理，求得问题的答案或证明某个假设的正确性。数据库存储用户提供的初始事实、问题描述以及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果、运行信息（如推出结果的知识链）44专家系统的建造建造方式–购买一个专家系统产品–购买一个专家系统外壳–开发一个专家系统建造原则–恰当的划定求解问题的领域–领域的宽度决定了系统知识库的大小和质量及求解问题的能力与效