决策支持系统发展现状与趋势分析信息092王岩090612271引言决策是人类社会发展中人们在为实现某一目的而决定策略或办法时，时时存在的一种社会现象。任何行动都是相关决策的一种结果。正是这种需求的普遍性，决策支持系统应运而生。20多年来，DSS已在理论研究、系统开发和实际应用诸方面取得了令人瞩目的进步，并呈现出积极的多元化的发展态势。随着人工智能技术、网络技术、通信技术和信息处理技术的发展和多学科的交叉结合发展，决策支持系统呈现多元化结构发展态势。决策支持系统，简称DSS(DecisionSupportSystem)，是以特定形式辅助决策的一种科学工具。它通过人机对话等方式为决策者提供了一个将知识性、主动性、创造性和信息处理能力相结合、定性与定量相结合的工作环境，协助决策者分析问题、探索决策方法，进行评价、预测和选优。近几年来，从关于决策支持系统基本定义和决策支持系统基本结构出发，演化产生了一系列新的概念、观点和结构。为此，本文从对决策支持系统的发展现状加以概括论述，同时总结了决策支持系统发展的趋势和前景。决策支持系统的兴起于发展决策支持系统的大致经历了这样几个发展过程：20世纪60年代后期，面向模型的决策支持系统诞生，标志着决策系统的这门学科的开端，20世纪70年代，决策支持系统的理论得到了长足的发展，80年代的前期和中期，实现了金融规划系统以及群体决策支持系统；20世纪80年代中期，通过将决策支持系统和知识系统相结合，提出了发展智能决策支持系统的设想；此后，开始出现主管信息系统，联机分析处理等。到了20世纪90年代中期，人们开始关注和开发基于Web的决策支持系统，随着Internet的革命性和深入应用，基于分布式的、基于群体网络化和远程化的协同的情报分析与综合决策支持系统逐步浮出水面并开始走向应用；随着人工智能的不断发展，决策支持系统的智能化程度越来越高，对人们的决策的支持能力也越来越大。DSS的系统结构尽管DSS在形态上各色各样，但它们在结构上有一个基本特征——集成性，对不同形态的DSS进行分解时，又会发现DSS主要由五个部件组成：人机接口、数据库、模型库、知识库、方法库。每个库又带有各自的管理系统，即对话管理系统、数据库管理系统、模型库管理系统、知识库管理系统、方法库管理系统。因此一般地说，大部分DSS都可以认为是这十个基本部件的不同的集成和组合，即这十个部件可以组成实现支持任何层次和级别的DSS系统。阻碍决策支持系统发展的关键技术问题1980年，Sprague就曾提出了决策支持系统的三部件结构，即对话部件、数据部件（数据库DataBase和数据库管理系统DBMS）、模型部件（模型库MB和模型库管理系统MBMS）。该结构明确了DSS的组成，也间接地反映了DSS的关键技术，即模型库管理系统、部件接口、系统综合集成。1981年，Bonczak等又提出了DSS三系统结构，即语言系统(LS)、问题处理系统(PPS)、知识系统(KS)[13]。从这些系统总体架构的概括与设计思路看，开发一个实际的高性能DSS需要解决如下关键技术问题：(1)模型库系统的设计和实现：它包括模型库的组织结构、模型库管理系统的功能、模型库语言等方面的设计和实现。(2)部件接口：各部件之间的联系是通过接口模块完成的，部件接口包括：①对数据部件的数据存取；②对模型部件的模型调用和运行；③对知识部件的知识推理。(3)系统综合集成：根据实际决策问题的要求，通过集成语言完成对各部件的有机综合，形成一个完整的系统。模型库系统虽然已经不再是一个新概念、新技术，但它不同于数据库系统。数据库系统有成熟的理论和产品，模型库系统还没有形成很成熟的产品工具，它需要系统开发者自己根据需要自行设计和开发。这样就不可避免地阻碍了决策支持系统的发展。决策支持系·统需要对数据、模型、知识、交互四个部件进行集成。目前，专家们公认的事实是，计算机语言的支持能力还相当有限，数值计算语言（如FORTRAN、Pascal、C等）不支持对数据库的操作，而数据库语言（如FoxPro、Oracle、Sybase等）的数值计算能力又很薄弱。而决策支持系统既要进行数值计算又要进行数据库操作。这个问题一直是决策支持系统发展的技术障碍，成为决策支持系统发展缓慢的主要原因。决策支持系统的未来发展从目前决策支持系统的发展及未来需求趋势来看，大致反映出了这样一些明显的发展动向：(1)不断强化知识管理的功能，提升系统的知识管理与知识综合应用能力。例如具有知识学习能力的IDSS的智能主要体现在系统能利用专家知识辅助决策，并能够随着决策环境的变化改变自己的行为，要求其知识处理系统能随环境变化学习新知识、更新知识库。知识管理与应用则涉及到推理知识、描述知识和过程知识，从而支持问题求解过程。另外，将知识管理理论