決策支持系統(tǒng)的發(fā)展及其關(guān)鍵技術(shù)分析

1、收稿日期:2006-02-26作者簡(jiǎn)介:曹曉靜(1982-,女,河南鞏義人,碩士研究生,研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)與決策支持系統(tǒng);張 航,副教授,博士,研究方向?yàn)閳D像處理。決策支持系統(tǒng)的發(fā)展及其關(guān)鍵技術(shù)分析曹曉靜,張 航(中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,湖南長(zhǎng)沙410083摘 要:首先總結(jié)了決策支持系統(tǒng)發(fā)展中經(jīng)歷的幾種主要形式:面向模型的決策支持系統(tǒng)、群決策支持系統(tǒng)、分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)、智能決策支持系統(tǒng)、基于Web 的決策支持系統(tǒng),及它們各自的特點(diǎn)。決策支持系統(tǒng)由5部分組成:數(shù)據(jù)庫(kù)、人機(jī)接口、模型庫(kù)、知識(shí)庫(kù)和方法庫(kù)。四庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展促進(jìn)了DSS 的發(fā)展,數(shù)據(jù)庫(kù)是其最基本最重要的組成部分,文中重點(diǎn)描述了數(shù)據(jù)庫(kù)中

2、的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù),并通過(guò)舉例具體實(shí)現(xiàn)了OLAP 中的幾種操作。最后展望了決策支持系統(tǒng)的發(fā)展方向。關(guān)鍵詞:決策支持系統(tǒng);數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);OL AP中圖分類號(hào):TP182 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1673-629X (200611-0094-03Development of Decision Support System and Analysis ofIts Key TechnologyCAO Xiao 2jing,ZHANG Hang(Information Science and Engineering College,Central South University,Changsha 410083

3、,ChinaAbstr act:In this paper,the main forms of decision support system occurred in i ts developm ent,includi ng model oriented decisi on support system,group decision support system ,distributed decision support system,intelligent decision support system and Web based decision sup 2port system,are

4、summari zed.Deci sion support system is comprised of database,interface of men and machine,model base,knowledge base and method base.Database is one of th e most important part of decisi on support system,the data warehouse technology of it is descri bed.T hen the operation of OLAP is i mplem ented.

5、At last,prospects the future development of decision support system.Key wor ds:decision support system;data warehouse;OLAP1 DSS 的發(fā)展綜述DSS 產(chǎn)生以來(lái),其發(fā)展已從最初僅通過(guò)交互技術(shù)輔助管理者對(duì)半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題進(jìn)行管理一直到運(yùn)算學(xué)、決策學(xué)及各種AI 技術(shù)滲透到其中的各種實(shí)用DSS,其應(yīng)用涉及到多個(gè)領(lǐng)域,并成為信息系統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)的熱點(diǎn)之一。但是傳統(tǒng)DSS 投入應(yīng)用的成功實(shí)例并不多,原因一方面是因?yàn)榛趥鹘y(tǒng)DB MS 的DSS 只能提供輔助決策過(guò)程中的數(shù)據(jù)級(jí)支持,而現(xiàn)實(shí)決策所需

6、的數(shù)據(jù)卻往往是分布、異構(gòu)的;另一方面是實(shí)際中大多DSS 的應(yīng)用對(duì)決策者有較高的要求,不僅要有專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)也要有較高的DSS 構(gòu)模知識(shí),因此滿足不同社會(huì)需求的多種類型DSS 應(yīng)運(yùn)而生。首先,20世紀(jì)60年代后期,面向模型的決策支持系統(tǒng)誕生,標(biāo)志著決策支持系統(tǒng)這門學(xué)科的開(kāi)端1。其次,20世紀(jì)70年代和80年代期間,群決策支持系統(tǒng)(GDSS理論獲得了相當(dāng)?shù)陌l(fā)展1。在日益復(fù)雜和動(dòng)態(tài)多變的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)下,知識(shí)和信息的數(shù)量大大增加,一個(gè)組織面臨需要解決的問(wèn)題繁多且復(fù)雜,由于個(gè)人的認(rèn)識(shí)能力、精力等均有限,越來(lái)越復(fù)雜的組織活動(dòng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了個(gè)人獨(dú)立完成的能力。GDS S 將通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和決策理論結(jié)合在一起,促

7、進(jìn)具有不同知識(shí)結(jié)構(gòu)、不同經(jīng)驗(yàn)、共同責(zé)任的群體在決策會(huì)議中對(duì)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題求解,最大限度地減少?zèng)Q策過(guò)程中的不確定性,提高決策的質(zhì)量。許多重大問(wèn)題都需要群體決策,大至人民代表大會(huì)及其常務(wù)委員會(huì)為重大國(guó)家事務(wù)做出決策,小至企事業(yè)單位或團(tuán)體發(fā)展戰(zhàn)略的制定,都無(wú)一例外。由此足見(jiàn)GDSS 的重要性。然后,20世紀(jì)80年代初期提出分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)(DDSS1,DDSS 是對(duì)傳統(tǒng)集中式DSS 的擴(kuò)展,是分布決策、分布系統(tǒng)、分布支持三位一體的結(jié)晶,是由多個(gè)物理上分離的信息處理節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)至少含有一個(gè)決策支持系統(tǒng)或具有若干輔助決策的功能。DDSS 是近年來(lái)許多學(xué)科研究發(fā)展的趨勢(shì),

8、國(guó)內(nèi)在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式知識(shí)庫(kù)等方面也有不少研究文獻(xiàn),但對(duì)DDSS 的全面深入研究還很欠缺,一是因?yàn)镈SS 的研究在中國(guó)起步較晚,二是中國(guó)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱,形成大面積使用網(wǎng)絡(luò)尚需時(shí)日,這應(yīng)該作為人們努力的一個(gè)方向。接下來(lái),20世紀(jì)80年代中期,通過(guò)將DDS 與人工智能(AI相結(jié)合,應(yīng)用專家系統(tǒng)知識(shí)形成了智能決策支持系統(tǒng)第16卷 第11期2006年11月計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展COMPUT ER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENTVol.16 No.11Nov. 2006(IDSS2,使DSS能夠更充分地應(yīng)用人類的知識(shí),如關(guān)于決策問(wèn)題的描述性知識(shí),決策過(guò)程中的過(guò)程性知識(shí),求解問(wèn)題的推理性

9、知識(shí),通過(guò)邏輯推理來(lái)幫助解決復(fù)雜的決策問(wèn)題的輔助決策系統(tǒng)。把AI技術(shù)引人DSS,主要是通過(guò)專家系統(tǒng)與DSS相結(jié)合,在DSS系統(tǒng)中加入推理機(jī)和規(guī)則庫(kù)。由于在決策過(guò)程中,許多知識(shí)不能用數(shù)據(jù)來(lái)表示,也不能通過(guò)模型來(lái)描述,所以沒(méi)有固定方式的專門知識(shí)和歷史經(jīng)驗(yàn)。IDSS引人的規(guī)則庫(kù)可以存儲(chǔ)這些知識(shí),為決策提供重要的參考和依據(jù)。最典型的智能決策支持系統(tǒng)由語(yǔ)言系統(tǒng)(LS、問(wèn)題處理系統(tǒng)(PPS和知識(shí)系統(tǒng)(KS3個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成,它的關(guān)鍵技術(shù)是自然語(yǔ)言處理,是人工智能研究的一個(gè)主要領(lǐng)域,所以人工智能技術(shù)的發(fā)展在很大程度上促進(jìn)了智能決策支持系統(tǒng)的發(fā)展。目前,也就是20世紀(jì)末21世紀(jì)初,基于Web的決策支持系統(tǒng)(WDS

10、S成為決策支持系統(tǒng)研究領(lǐng)域新的發(fā)展。計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,使得Web系統(tǒng)逐漸能夠?qū)崿F(xiàn)以往單機(jī)版DSS中的大部分功能,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以在廣度上大大擴(kuò)充傳統(tǒng)DSS的功能。基于Web的DSS是指將DSS由原來(lái)的單機(jī)架構(gòu),轉(zhuǎn)換為基于Internet和Web 的瀏覽器/服務(wù)器(B/S架構(gòu)。用戶可以通過(guò)We b瀏覽器登錄決策系統(tǒng),而無(wú)需安裝單機(jī)軟件,從而解決了目前在軟件安裝、維護(hù)和升級(jí)中存在的問(wèn)題。2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和OLAP決策支持系統(tǒng)由5部分組成:人機(jī)接口、數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)、知識(shí)庫(kù)和方法庫(kù)。四庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展促進(jìn)了DSS的發(fā)展,其中數(shù)據(jù)庫(kù)是其最基本最重要的組成部分。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和信息社會(huì)需求的發(fā)展,快速

11、地從大量數(shù)據(jù)中提取所需的各類信息就顯得越來(lái)越重要了,這種需求既要求聯(lián)機(jī)服務(wù),又涉及大量用于決策的數(shù)據(jù),而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)由于歷史數(shù)據(jù)量多而復(fù)雜,不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)難以集成,并且訪問(wèn)大量數(shù)據(jù)的能力有限,已不能滿足市場(chǎng)需求, 20世紀(jì)90年代初期,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的出現(xiàn)解決了上述的問(wèn)題。211數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將大量用于事務(wù)處理的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、抽取和轉(zhuǎn)換,并按決策主體的需要進(jìn)行重新組織,這種高度集中的數(shù)據(jù)為各種不同決策需求提供了有用的分析基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯結(jié)構(gòu)可以分為近期基本數(shù)據(jù)層、歷史數(shù)據(jù)層和綜合數(shù)據(jù)層(其中綜合數(shù)據(jù)是為決策服務(wù)的3。其物理結(jié)構(gòu)一般采用星型結(jié)構(gòu)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),星型結(jié)構(gòu)由事實(shí)表和維

12、表組成,多個(gè)維表之間形成多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)4。星型結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)體現(xiàn)了空間的多維立方體。212OLAP隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展,聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP也得到了迅猛的發(fā)展。OLAP是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的信息分析處理過(guò)程,是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的用戶接口部分。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)側(cè)重于存儲(chǔ)和管理面向決策主題的數(shù)據(jù);而OLAP則側(cè)重于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)分析,并將其轉(zhuǎn)換成輔助決策信息。OLAP技術(shù)是跨部門、面向主題的,比較典型的應(yīng)用是對(duì)多維數(shù)據(jù)的切片和切塊、鉆取、旋轉(zhuǎn)等,便于使用者從不同角度提取有關(guān)數(shù)據(jù)5。對(duì)多維數(shù)據(jù)的分析也是OLAP的一個(gè)重要特點(diǎn),與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多維數(shù)據(jù)組織正好形成相互結(jié)合、相互補(bǔ)充的關(guān)系。下面舉例說(shuō)明數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的星型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及OLA

13、P操作的具體實(shí)現(xiàn)。例如,某個(gè)大型的連鎖超市記錄每天的商品銷售情況的數(shù)據(jù)可以組織成如圖1 所示的星型結(jié)構(gòu)。圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的星型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)銷售事實(shí)表中記錄了每種產(chǎn)品的銷售時(shí)間、產(chǎn)品號(hào)、所屬倉(cāng)庫(kù)號(hào)和銷售量。事實(shí)表中的每一元組包含一些指針,每個(gè)指針指向一張維表,這就構(gòu)成了數(shù)據(jù)庫(kù)的多維聯(lián)系。維表中除包含一維的主鍵外還有說(shuō)明該維的一些其他屬性字段。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,除了事實(shí)表和維表的數(shù)據(jù)外,還應(yīng)當(dāng)包含一些已預(yù)處理的綜合數(shù)據(jù),預(yù)處理的綜合數(shù)據(jù)可以通過(guò)創(chuàng)建一些/概括表0進(jìn)行存儲(chǔ),以提高查詢速度。例如,表1所示的是針對(duì)不同省市的兩個(gè)子種類產(chǎn)品銷售情況的/概括表0。表1概括表省食物生活用品總計(jì)湖南462004369505

14、69北京8264235627118269遼寧15368125216621總計(jì)144210412491854593OLAP操作的具體實(shí)現(xiàn)3.1鉆取鉆取操作包括下鉆和上卷,下鉆操作將得到同一維中低一層次的信息,使統(tǒng)計(jì)結(jié)果更具體。如圖2所示。相反,上卷操作是由低一層次的信息得到同一維中高#95#第11期曹曉靜等:決策支持系統(tǒng)的發(fā)展及其關(guān)鍵技術(shù)分析一層次的統(tǒng)計(jì)信息,例如從亞洲各個(gè)國(guó)家的銷售情況得到整個(gè)亞洲地區(qū)總的銷售情況。省食物生活用品種類總計(jì)湖南46200436950569下鉆城市食物生活用品種類總計(jì)長(zhǎng)沙25689120426893湘潭865910269685株洲723513548589衡陽(yáng)4617

15、7855402圖2 下鉆操作3.2 切塊和切片切塊操作是對(duì)有關(guān)的維設(shè)置一個(gè)條件,選擇它的部分屬性值,其結(jié)果仍然是一個(gè)立方,當(dāng)在某個(gè)維上制定當(dāng)前維級(jí)別的一個(gè)具體的維成員(即屬性值時(shí),就是切片,所以切片是切塊的特殊情況,如圖3所示。城市食物生活用品總計(jì)長(zhǎng)沙25689120426893湘潭865910269685株洲723513548589衡陽(yáng)46177855402切片 切塊城市食物生活用品總計(jì)衡陽(yáng)46177855402城市食物生活用品長(zhǎng)沙256891204湘潭86591026圖3 切片和切塊操作3.3 旋 轉(zhuǎn)旋轉(zhuǎn)是將某個(gè)在行上顯示的維屬性換到列上,成為列屬性,或者反之。4 決策支持系統(tǒng)的新發(fā)展傳統(tǒng)

16、的決策支持系統(tǒng)主要是以模型庫(kù)系統(tǒng)為基,通過(guò)定量分析進(jìn)行輔助決策。20世紀(jì)90年代中期,從人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)中發(fā)展起來(lái)的數(shù)據(jù)開(kāi)采,是從數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中挖掘有用的知識(shí),其知識(shí)的形式有產(chǎn)生式規(guī)則、決策樹(shù)、數(shù)據(jù)集、公式等。對(duì)知識(shí)的推理即形成智能模型,它是以定性分析輔助決策的。把數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP 、數(shù)據(jù)開(kāi)采、模型庫(kù)結(jié)合起來(lái)形成綜合決策支持系統(tǒng),是更高形式的決策支持系統(tǒng),它們相互補(bǔ)充、相互依賴,發(fā)揮各自的輔助決策優(yōu)勢(shì),其輔助決策能力將上一個(gè)新的臺(tái)階。由于這種形式的決策支持包含了眾多的關(guān)鍵技術(shù),研制過(guò)程中要克服很多困難,這也是今后努力的方向。參考文獻(xiàn):1 高洪森.決策支持系統(tǒng)(DSS理論方法案例M.北京

17、:清華大學(xué)出版社;南寧:廣西科學(xué)技術(shù)出版社,2005.2 蘭壯麗,趙 勇.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能D SS 研究J.西安科技學(xué)院學(xué)報(bào),2004,24(2:207-210.3 鮑玉斌.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究D .沈陽(yáng):東北大學(xué),200314 鄭 瑾,陳松喬.D SS 中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建技術(shù)研究J.計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化,2004,23(2:77-79.5 Fong J,Li Qing,Huang Shi -Ming.Universal data ware 2housing based o n a meta -data modeling approachJ.Interna 2tio nal journ

18、al of cooperative information systems,2003,12(3:332-361.(上接第93頁(yè)于MDA 的軟件開(kāi)發(fā)可以實(shí)現(xiàn)軟件開(kāi)發(fā)的自動(dòng)化,提高軟件開(kāi)發(fā)的效率,降低軟件開(kāi)發(fā)成本。但是MDA 還處在幼年時(shí)期,還有大量的工作需要深入研究,尤其模型變換。目前模型變換還沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化。文中提出了基于本體的PIM 到PSM 模型變換方法的框架,實(shí)現(xiàn)在語(yǔ)義層定義模型變換規(guī)則,提高了模型變換的準(zhǔn)確率。今后,將進(jìn)一步細(xì)化本方法,開(kāi)發(fā)相應(yīng)的本體建模工具和支撐工具;另一方面,定義一些通用的本體,建立具有互操作的本體庫(kù)也是研究重點(diǎn)。參考文獻(xiàn):1 OMG document,MD A G u

19、ide Version 1.0EB/OL.2003-05-01.www.o /mda/.2 劉 奎.基于模式的PIM 到PSM 模型變換方法的研究D.合肥:合肥工業(yè)大學(xué),2005.3 王洪偉,吳家春,蔣 馥.基于本體的元數(shù)據(jù)及D AML 表示J.情報(bào)學(xué)報(bào),2004(4:131-134.4 Caplat G,So urro ui lle J.Model Mapping in MD A C/Inworkshop in Software Model Engineering,Fifth International Conference on the UML.France:s.n.,2002.5 Agrawal A,Karsai G,Shi F.A UML-based Graph Transfor 2mation Approach for Implementing Do