信息系統(tǒng)和管理課件第3章-決策支持系統(tǒng)概論

*第3章決策支持系統(tǒng)第一節(jié)決策支持系統(tǒng)定義及體系結(jié)構(gòu)本節(jié)內(nèi)容：一、決策支持系統(tǒng)的定義二、DSS與MIS的關(guān)系三、DSS的體系結(jié)構(gòu)

一、DSS的定義

1.決策支持系統(tǒng)（DecisionSupportingSystem,DSS），是以管理科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、控制論和行為科學(xué)為基礎(chǔ)，以計(jì)算機(jī)技術(shù)、仿真技術(shù)和信息技術(shù)為手段，針對(duì)半結(jié)構(gòu)化的決策問(wèn)題，支持決策活動(dòng)的具有智能作用的人機(jī)系統(tǒng)。2.DSS是利用大量數(shù)據(jù)，有機(jī)組合各類模型，在計(jì)算機(jī)上建立多個(gè)方案，通過(guò)人機(jī)交互，輔助各級(jí)決策者實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策的系統(tǒng)。一、DSS的定義

決策支持系統(tǒng)具有如下功能：(1)解決高層管理者常碰到的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題。(2)把模型或分析技術(shù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索功能結(jié)合起來(lái)。(3)以對(duì)話方式使用決策支持系統(tǒng)。(4)能適應(yīng)環(huán)境和用戶要求的變化。二、DSS與MIS的關(guān)系

DSS是從MIS的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，都是以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，也都能在不同程度上為用戶提供輔助決策信息。DSS與MIS的區(qū)別主要體現(xiàn)在以下六個(gè)方面:（l）MIS是面向中層管理人員，為管理服務(wù)的系統(tǒng)。DSS是面向高層人員，為輔助決策服務(wù)的系統(tǒng)。（2）MIS是按事務(wù)功能（生產(chǎn)、銷售、人事）綜合多個(gè)事務(wù)處理的EDP。DSS是通過(guò)多個(gè)模型的組合計(jì)算輔助決策。二、DSS與MIS的關(guān)系

（3）MIS是以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)為基礎(chǔ)、以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)。DSS是以模型庫(kù)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的、以模型驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)。（4）MIS分析著重于系統(tǒng)的總體信息的需求，輸出報(bào)表模式是固定的。DSS分析著重于決策者的需求，輸出數(shù)據(jù)的模式是復(fù)雜的。（5）MIS系統(tǒng)追求的是效率，即快速查詢和產(chǎn)生報(bào)表。DSS追求的是有效性，即決策的正確性。（6）MIS支持的是結(jié)構(gòu)化決策。這類決策是已知的、可預(yù)見的，而且是經(jīng)常的、重復(fù)發(fā)生的。DSS支持的是半結(jié)構(gòu)化決策。這類決策是既復(fù)雜又無(wú)法準(zhǔn)確描述處理原則，又涉及大量計(jì)算，既要應(yīng)用計(jì)算機(jī)又要用戶干預(yù)，才能取得滿意結(jié)果的決策。三、DSS的體系結(jié)構(gòu)三、DSS的體系結(jié)構(gòu)第二節(jié)決策與決策支持本節(jié)內(nèi)容

一、決策和決策過(guò)程二、決策的科學(xué)化三、決策問(wèn)題的類型一、決策和決策過(guò)程

·

決策是人們?yōu)檫_(dá)到一定目的而進(jìn)行的有意 識(shí)、有選擇的活動(dòng)。

·決策過(guò)程分為四個(gè)階段情報(bào)活動(dòng)階段設(shè)計(jì)活動(dòng)階段選擇活動(dòng)階段實(shí)施活動(dòng)階段1情報(bào)階段識(shí)別問(wèn)題2設(shè)計(jì)階段開發(fā)替代方案3選擇階段挑選一個(gè)替代方案4執(zhí)行階段實(shí)施方案一、決策和決策過(guò)程

·

舉例：改善加工質(zhì)量的決策1情報(bào)階段：收集廢品率、加工特征數(shù)據(jù)等2設(shè)計(jì)階段：制定改進(jìn)過(guò)程質(zhì)量的多個(gè)方案，如更換刀具、調(diào)整公差、機(jī)床大修等3選擇階段：從成本、風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)角度比較并進(jìn)行方案選擇4執(zhí)行階段：執(zhí)行選擇的方案，觀察效果二、決策的科學(xué)化發(fā)展方向·用信息系統(tǒng)支持和輔助決策二、決策的科學(xué)化發(fā)展方向·單目標(biāo)決策向多目標(biāo)綜合決策發(fā)展找工作：?jiǎn)文繕?biāo)：收入高---簡(jiǎn)單多目標(biāo)： ----糾結(jié)

收入高

離家近

福利好

。。。二、決策的科學(xué)化發(fā)展方向·定性決策向定量與定性相結(jié)合的決策發(fā)展定性定量例子：甲胎蛋白為陰性vs甲胎蛋白為45決策例子：

如何提高市場(chǎng)占有率？

定性：會(huì)議-》策略-》提高產(chǎn)量，加大廣告

定量：確定產(chǎn)量的廣告的數(shù)量二、決策的科學(xué)化發(fā)展方向·戰(zhàn)略決策向更遠(yuǎn)的未來(lái)決策發(fā)展三、決策問(wèn)題的類型結(jié)構(gòu)化決策 簡(jiǎn)單、直接、有固定的規(guī)律可循

例：小明今天要去廣州，要買一個(gè)最便宜的航班三、決策問(wèn)題的類型非結(jié)構(gòu)化決策 復(fù)雜、沒(méi)有固定規(guī)律可循。

例：小明如何進(jìn)行投資？三、決策問(wèn)題的類型半結(jié)構(gòu)化決策介于上述兩類之間。

例：去開車去車站接人，路上可能有擁堵，想確定幾點(diǎn)從家里出發(fā)才能接到人但不要等太久？提前3小時(shí)，接不到人就麻煩啦提前1小時(shí)，早去浪費(fèi)時(shí)間！第三節(jié)人工智能與DSS本節(jié)內(nèi)容

一、人工智能簡(jiǎn)介二、人工智能的主要技術(shù)三、基于人工智能技術(shù)的DSS四、智能DSS案例一、人工智能簡(jiǎn)介定義1:人工智能之父JohnMcCarthy說(shuō)：人工智能（知識(shí)）就是制造智能的機(jī)器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人類的思考方式使計(jì)算機(jī)能智能的思考問(wèn)題，人工智能通過(guò)研究人類大腦的思考、學(xué)習(xí)和工作方式，然后將研究知識(shí)的表示方法、知識(shí)的運(yùn)用和知識(shí)獲取作為開發(fā)智能軟件和系統(tǒng)的基礎(chǔ)。定義2:人工智能（學(xué)科）是一門基于計(jì)算機(jī)科學(xué)，生物學(xué)，心理學(xué)，神經(jīng)科學(xué)，數(shù)學(xué)和哲學(xué)等學(xué)科的科學(xué)和技術(shù)。人工智能的一個(gè)主要推動(dòng)力要開發(fā)與人類智能相關(guān)的計(jì)算機(jī)功能，例如推理，學(xué)習(xí)和解決問(wèn)題的能力。定義3:人工智能（能力）是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，如推理、證明、識(shí)別、感知、理解、思考、學(xué)習(xí)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng)。一、人工智能簡(jiǎn)介1940年-1950年：一幫來(lái)自數(shù)學(xué)，心理學(xué)，工程學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)和政治學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)家在一起討論人工智能的可能性，當(dāng)時(shí)已經(jīng)研究出了人腦的工作原理是神經(jīng)元電脈沖工作。1950年-1956年：倫?圖靈（AlanTuring）發(fā)表了一篇具有里程碑意義的論文，其中他預(yù)見了創(chuàng)造思考機(jī)器的可能性。重要事件：曼徹斯特大學(xué)的ChristopherStrachey使用FerrantiMark1機(jī)器寫了一個(gè)跳棋程序，DietrichPrinz寫了一個(gè)國(guó)際象棋程序。1956年：達(dá)特茅斯會(huì)議，人工智能誕生。約翰麥卡錫創(chuàng)造了人工智能一詞并且演示了卡內(nèi)基梅隆大學(xué)首個(gè)人工智能程序。1956年-1974年：推理研究，主要使用推理算法，應(yīng)用在棋類等游戲中。自然語(yǔ)言研究，目的是讓計(jì)算機(jī)能夠理解人的語(yǔ)言。日本早稻田大學(xué)于1967年啟動(dòng)WABOT項(xiàng)目，并于1972年完成世界上第一個(gè)全尺寸智能人形機(jī)器人WABOT1。一、人工智能簡(jiǎn)介1974年-1980年：由于當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)技術(shù)限制，很多研究遲遲不能得到預(yù)期的成就，這時(shí)候AI處于研究低潮。1980年-1987年：在20世紀(jì)80年代，世界各地的企業(yè)采用了一種稱為“專家系統(tǒng)”的人工智能程序，知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)成為主流人工智能研究的焦點(diǎn)。在同一年，日本政府通過(guò)其第五代計(jì)算機(jī)項(xiàng)目積極資助人工智能。1982年，物理學(xué)家JohnHopfield發(fā)明了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以以全新的方式學(xué)習(xí)和處理信息。1987年-1993年：第二次AI研究低潮。1993年-2011年：出現(xiàn)智能代理，它是感知周圍環(huán)境，并采取最大限度提高成功的機(jī)會(huì)的系統(tǒng)。這個(gè)時(shí)期自然語(yǔ)言理解和翻譯，數(shù)據(jù)挖掘，Web爬蟲出現(xiàn)了較大的發(fā)展。里程碑的事件：1997年深藍(lán)擊敗了當(dāng)時(shí)的世界象棋冠軍GarryKasparov。2005年，斯坦福大學(xué)的機(jī)器人在一條沒(méi)有走過(guò)的沙漠小路上自動(dòng)駕駛131英里。2011年至今：在深度學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)和強(qiáng)人工智能的發(fā)展迅速。二、人工智能的主要技術(shù)1專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一類具有專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)人類專家的問(wèn)題求解能力的建模，采用人工智能中的知識(shí)表示和知識(shí)推理技術(shù)來(lái)模擬通常由專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題，達(dá)到具有與專家同等解決問(wèn)題能力的水平。這種基于知識(shí)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法是以知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)為中心而展開的，即專家系統(tǒng)=知識(shí)庫(kù)+推理機(jī)二、人工智能的主要技術(shù)2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從信息處理角度對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，建立某種簡(jiǎn)單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。二、人工智能的主要技術(shù)3.遺傳算法遺傳算法(GeneticAlgorithm，GA)是模擬生物進(jìn)化的自然選擇和遺傳機(jī)制的一種尋優(yōu)算法。它模擬了生物的繁殖、交配和變異現(xiàn)象，從任意一初始種群出發(fā)，產(chǎn)生一群新的更適應(yīng)環(huán)境的后代。這樣一代一代不斷繁殖、進(jìn)化，最后收斂到一個(gè)最適應(yīng)環(huán)境的個(gè)體上。二、人工智能的主要技術(shù)4.機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是研究怎樣使用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動(dòng)的科學(xué)，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究領(lǐng)域之一。機(jī)器學(xué)習(xí)不僅在基于知識(shí)的系統(tǒng)中得到應(yīng)用，而且在自然語(yǔ)言理解、非單調(diào)推理、機(jī)器視覺(jué)、模式識(shí)別等許多領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。一個(gè)系統(tǒng)是否具有學(xué)習(xí)能力已成為是否具有“智能”的一個(gè)標(biāo)志。二、人工智能的主要技術(shù)4.機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究主要分為兩類研究方向：第一類是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，該類研究主要是研究學(xué)習(xí)機(jī)制，注重探索模擬人的學(xué)習(xí)機(jī)制；傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)研究方向主要包括決策樹、隨機(jī)森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯學(xué)習(xí)等方面研究。第二類是大數(shù)據(jù)環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，該類研究主要是研究如何有效利用信息，注重從巨量數(shù)據(jù)中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識(shí)。以深度學(xué)習(xí)為代表借鑒人腦的多分層結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的連接交互信息的逐層分析處理機(jī)制，自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的強(qiáng)大并行信息處理能力，在很多方面收獲了突破性進(jìn)展，其中最有代表性的是圖像識(shí)別領(lǐng)域。二、人工智能的主要技術(shù)4.機(jī)器學(xué)習(xí)三、基于人工智能技術(shù)的DSS智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecisionSupportSystem,IDSS）是決策支持系統(tǒng)與人工智能技術(shù)相結(jié)合的系統(tǒng)，其中既包括決策支持系統(tǒng)所擁有的組件，例如數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、模型庫(kù)系統(tǒng)和人機(jī)交互系統(tǒng)，同時(shí)集成最新發(fā)展的人工智能技術(shù)，如專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等。三、基于人工智能技術(shù)的DSS專家系統(tǒng)（ES）與決策支持系統(tǒng)（DSS）結(jié)合的智能決策支持系統(tǒng)充分發(fā)揮了專家系統(tǒng)以知識(shí)推理形式解決定性分析問(wèn)題的特點(diǎn)，又發(fā)揮了決策支持系統(tǒng)以模型計(jì)算為核心解決定量分析問(wèn)題的特點(diǎn)，充分做到定性分析和定量分析的有機(jī)結(jié)合。四、智能決策支持系統(tǒng)案例—廈門航空航班智能恢復(fù)系統(tǒng)航班恢復(fù)是困擾民航發(fā)展的世界性難題。長(zhǎng)期以來(lái)，航班智能恢復(fù)技術(shù)被少數(shù)歐美公司掌握，但國(guó)內(nèi)外運(yùn)行條件差異較大，這些國(guó)外的航班智能恢復(fù)技術(shù)在國(guó)內(nèi)遭遇“水土不服”，無(wú)法有效滿足國(guó)內(nèi)民航發(fā)展的需要。2019年，廈門航空聯(lián)合阿里云、同濟(jì)大學(xué)共同研發(fā)的航班智能恢復(fù)系統(tǒng)正式投產(chǎn)，經(jīng)過(guò)不斷優(yōu)化完善算法，進(jìn)行工程化應(yīng)用，建成國(guó)內(nèi)首個(gè)航班智能恢復(fù)系統(tǒng)，并于2019年1月在廈航正式上線試運(yùn)行2019年6月正式運(yùn)行。航班智能恢復(fù)系統(tǒng)創(chuàng)造性地運(yùn)用回旋時(shí)空網(wǎng)絡(luò)模型、列生成等人工智能技術(shù)，從航空運(yùn)行實(shí)際出發(fā)，引入旅客、機(jī)場(chǎng)、維修計(jì)劃、運(yùn)行限制等更多的復(fù)雜變量，可在30分鐘內(nèi)實(shí)現(xiàn)2000班航班的大規(guī)?；謴?fù)問(wèn)題，在實(shí)際運(yùn)行中取得了良好效果。航班智能恢復(fù)系統(tǒng)的上線運(yùn)行標(biāo)志著國(guó)內(nèi)民航業(yè)運(yùn)用運(yùn)籌規(guī)劃和人工智能解決大面積航班調(diào)整問(wèn)題從零到一的突破，打破該技術(shù)被歐美少數(shù)國(guó)家壟斷的局面，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵核心技術(shù)的中國(guó)自主可控，為減少航班延誤、保障旅客出行貢獻(xiàn)了中國(guó)智慧。四、智能決策支持系統(tǒng)案例項(xiàng)目背景2016年9月15日，“莫蘭蒂”臺(tái)風(fēng)襲擊廈門，廈航取消了168個(gè)航班，調(diào)整406個(gè)航班，數(shù)萬(wàn)名旅客行程受到影響。航班延誤極大地浪費(fèi)航空公司的資源和旅客的時(shí)間，據(jù)統(tǒng)計(jì)，全國(guó)每年有約20%的航班發(fā)生延誤，由此帶來(lái)的損失高達(dá)數(shù)十億元。如何在航班延誤后快速的恢復(fù)航班，并盡可能減少航班變化對(duì)旅客出行的影響，是一個(gè)長(zhǎng)期困擾航空運(yùn)行的難題?；謴?fù)航班需要同時(shí)考慮飛機(jī)、航線、機(jī)組、旅客等諸多因素限制，決策難度大、效率低、耗時(shí)長(zhǎng)，如果調(diào)整決策不當(dāng)或不及時(shí)，會(huì)直接給旅客的出行帶來(lái)諸多不便，也影響到公司運(yùn)行的安全、正常、服務(wù)與效益。長(zhǎng)期以來(lái)恢復(fù)航班技術(shù)被少數(shù)歐美公司壟斷，由于國(guó)內(nèi)外運(yùn)行條件差異較大，這些國(guó)外的航班智能恢復(fù)技術(shù)無(wú)法直接應(yīng)用于國(guó)內(nèi)民航業(yè)，且他們?cè)趯?duì)中國(guó)進(jìn)行產(chǎn)品輸出時(shí)，一般不會(huì)開放核心技術(shù)，也較難按照中國(guó)民航運(yùn)行特點(diǎn)進(jìn)行個(gè)性化定制與持續(xù)升級(jí)，因此單純依靠引入國(guó)外產(chǎn)品解決問(wèn)題的方案不可行。廈門航空一直致力于建設(shè)一套符合中國(guó)民航自身特點(diǎn)并能夠根據(jù)國(guó)內(nèi)運(yùn)行變化不斷升級(jí)的航班恢復(fù)系統(tǒng)，提升中國(guó)民航運(yùn)行效率，降低航班延誤造成的影響。四、智能決策支持系統(tǒng)案例航班智能恢復(fù)系統(tǒng)應(yīng)用運(yùn)籌優(yōu)化、人工智能和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)惡劣天氣如臺(tái)風(fēng)、霧霾、大雪、飛機(jī)故障、機(jī)場(chǎng)關(guān)閉、流量控制等條件下的不正常航班快速恢復(fù)與旅客恢復(fù)。航班智能恢復(fù)系統(tǒng)能夠突破人工方案僅考慮少數(shù)因素的局限性，在綜合考慮旅客、航班、飛機(jī)等多項(xiàng)復(fù)雜因素后做出更優(yōu)決策，大大提高航班調(diào)整決策效率，并讓旅客在最短的時(shí)間知曉未來(lái)航班動(dòng)態(tài)、調(diào)整行程計(jì)劃、減少延誤等待時(shí)間，盡可能減少航班變化對(duì)旅客出行的影響，提升旅客服務(wù)體驗(yàn)。四、智能決策支持系統(tǒng)案例四、智能決策支持系統(tǒng)案例項(xiàng)目應(yīng)用2019年8月，超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”與“白鹿”來(lái)襲，廈航對(duì)臺(tái)風(fēng)密切跟蹤，分段決策，用航班智能恢復(fù)最優(yōu)方案替代人工方案，臺(tái)風(fēng)場(chǎng)景的調(diào)整時(shí)