第十章决策支持系统（DSS）110.1决策和问题的解答1、情报活动阶段：环境调查，并定义要决策的事件和条件，研究可行解的约束和问题的环境。例如：研究从海南向某北方城市运送热带水果的可能性，水果的腐烂和某北方城市市民愿意支付的最高价格是约束条件，另外还要考虑国家对食品运输的规定。2、设计活动阶段：实现目标的方案不止一个，而是两个或多个可供选择的方案，为了探索可行的方案，一般要研究与实现目标有关的限制性因素（对完成目标有妨碍的因素）。例如：空运、火车运输、转运等方案。3、选择活动阶段：从可能的备选方案中，针对决策目标，选出最合理的方案。一般包括方案论证和决策形成两个阶段。例如：选择空运。4、实施活动阶段：选定方案，予以实施。例如：选择航空公司、机型，从农场到机场的运输等。5、监控活动阶段：执行过程中，决策者评估问题解答方案实施的效果以确定是否达到预期的结果，用这些信息改进这一过程。例如：发现运输机的中途停留检修及搭载，时间过长，导致水果腐烂。二、决策问题的类型2、非结构化决策：非结构化决策问题是指那些决策过程复杂、其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，决策者的主观行为（学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人决策风格等）对各阶段的决策效果有相当的影响。3、结构化决策：半结构化决策介于上诉两者之间，其决策过程和决策方法有一定的规律可以遵循，但又不能完全确定，有所了解，但不全面，有分析但不确定。三、程序化的决策和非程序化的决策四、最优化、满意性和启发式方法10.2专家系统（ExpertSystem，ES）一、ES的特点2、ES的限制性特点①未经广泛使用和测试过；②局限于较窄问题的解答；③不易处理“混合的”知识；④存在出错的可能性；⑤对于专家意见不一致的问题难以处理；⑥难以维护，规则变化较大。二、ES是如何工作的解释工具③知识库中模糊逻辑（fuzzylogic）的运用：计算机一般处理数字确定性，某个确定的输入总是能得出相同的输出，但现实世界并非如此。模糊逻辑是计算机科学中的一个专业研究领域，可允许有“灰度”，与“黑白”、“是否”、“真假”等不同，模糊逻辑允许有介于其间的“灰度”。最早应用模糊逻辑的国家是日本，目前全球的大企业集团在产品中都或多或少地使用了模糊逻辑，但它们常常被“类人推理”/“基于知识的系统”等说法所掩盖④规则的应用：规则（rule）是联结给定条件与应采取的行动或结果之间的一种条件表述。规则一般是用“if-then”语句来构造的。⑤案例的使用：ES在求解某些问题时会用到案例，知识库中存储一些有关方面的成功案例/典型案例。3、人类知识的表达形式：规则、语义网络和框架。⑴规则：标准形式是“if-then”结构。①一系列的这种规则就组成了一个知识库。②ES中的IF-THEN规则的条数及内联和嵌套的复杂程度远大于普通程序中if语句的条数及嵌套的复杂程度。③例子。④规则库是在AI系统中以IF-THEN规则表示的知识集合，一般ES系统的规则数在9000条以下，因为ES并非百科全书，它集中于有限的领域。⑵语义网络：是ES中比规则更为有效的知识表达方式。当知识涉及有互联特性的对象或群组时，用语义网络更为有效。用形如IS-A语句联结对象。类似与类的继承。⑶框架：ES中另一种表达成族类知识的表达方式，它由用户确定的。基于人类思考问题的方法，总是应用框架或概念去感知前景。4、推理引擎（inferenceengine）：是ES的一个部件，能从知识库中搜索信息及其关系并提供答案、预测和建议。必须以人类专家处理复杂问题的思考方式，从存储于知识库中的信息中找出逻辑含义。具体方法包括：回溯链法和前溯链法。①回溯链法：一种从结论出发，向前追溯至支持结论的事实的推理引擎过程。②前溯链法：一种从事实出发，向后推进直至找出结论的推理引擎过程。5、解释工具（explanationfacility）：是ES的重要部件之一它可以让用户理解专家系统是如何得出某个结论的。尤其是医疗专家系统对病情诊断解释。6、知识获取工具：是ES的部件之一，为获取及存储知识库中所有组成元素提供一种方便且有效的方法。创建及更新知识库的过程是开发任何ES时最困难的任务。有专门的软件支持知识库的更新。7、用户界面：方便用户及决策者使用ES。ES的重点在于直接的用户活动，所以面向内容的用户界面（利用菜单、屏幕、脚本等），可能比DSS中的图形界面更适用。三、ES的开发2、开发所涉及的人员：⑴开发队伍：①领域专家：他们对某个知识范围精通，了解知识库的指令②知识工程师：负责将专家的知识转化为所需的形式。⑵开发工具/工具外壳：是指ES的开发环境。①一般是人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的开发