專家與決策支持系統(tǒng)第二章

24三月2024專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.1決策概述一、決策概念：決策：是指個人或集體為了達到或?qū)崿F(xiàn)某一目標，借助一定的科學手段和方法，從若干備選方案中選擇或綜合成一個滿意合理的方案，并付諸實施的過程。決策定義的理解：找出制定決策的根據(jù)，即收集信息，并根據(jù)手頭上的信息制定可能的行動方案。在諸行動方案中進行抉擇，即根據(jù)當時的情況和對未來發(fā)展的預(yù)測，從各個備選方案中選定一個方案。對已選擇的方案及其實施進行評價。專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.1決策概述二、決策的特征：目的性超前性創(chuàng)造性管理性專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.1決策概述三、科學決策：科學決策是決策者依據(jù)科學方法、科學程序、科學手段所進行的決策工作?？茖W決策的主要特點是：有科學的決策體系和運作機制。決策體系包括決策系統(tǒng)、參謀系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)和監(jiān)督系統(tǒng)。遵循科學的決策過程。決策過程包括：提出問題和確定目標；擬定決策方案；決策方案的評估和優(yōu)選；決策的實施和反饋。重視“智囊團”在決策中的參謀咨詢作用。運用現(xiàn)代科學技術(shù)和科學方法。專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.1決策概述四、決策原則：在決策全過程中需要遵循的原則：實事求是原則：根據(jù)實際情況確定方針?！巴饽X”原則：重視發(fā)揮參謀、智囊作用。經(jīng)濟原則：力求節(jié)約財力、人力、物力等。在確定決策目標時需遵循的原則差距原則：決策目標與現(xiàn)實之間存在一定差距。緊迫原則：解決目標與現(xiàn)實之間的差距具有緊迫性?！傲啊痹瓌t：達到目標解決差距應(yīng)該是力所能及的，是主客觀條件所允許的，有解決的現(xiàn)實可能性。專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.1決策概述四、決策原則：在制定備選方案時遵循的原則瞄準原則：備選方案必須瞄準決策目標。差異原則：各備選方案之間必須有差異。在優(yōu)選方案時遵循的原則“兩最”原則：最優(yōu)方案應(yīng)是效益最大、可靠性最大，損失最小、風險性最小的決策方案。預(yù)后原則：選定的方案應(yīng)具有應(yīng)變能力和預(yù)防措施。時機原則：決策應(yīng)在信息充分或根據(jù)充分的時機作出，不能超前或拖后。在決策實施過程中需遵循的原則跟蹤原則：決策付諸實施后要隨時檢查驗證。反饋原則：一旦發(fā)生決策與客觀情況不適應(yīng)之處，要及時采取措施，進行必要修改和調(diào)整。專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.2決策過程Ｈ.Ａ.西蒙將決策過程分為四大步驟：確定決策目標；擬定各種被選方案；從各種被選方案中進行選擇；執(zhí)行方案。設(shè)計方案評價方案確定目標實施方案環(huán)境信息的收集、加工、傳輸與利用貫穿著決策各階段的工作過程?，F(xiàn)代管理的核心是決策。決策的基礎(chǔ)是信息。專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.2決策過程確定決策目標擬定各種方案從各方案中選擇執(zhí)行方案調(diào)查研究預(yù)測技術(shù)環(huán)境分析創(chuàng)新技術(shù)模型技術(shù)可行性分析決策理論可靠性分析提出問題確定目標價值準則擬定方案分析評估選擇方案試驗驗證普遍實施追蹤決策修改決策專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.3決策體系決策體系的定義：指決策整個過程中的各個層次、各個部門在決策活動中的決策權(quán)限、組織形式、機構(gòu)設(shè)置、調(diào)節(jié)機制、監(jiān)督方法的整個體系。決策體系由決策系統(tǒng)、參謀（智囊）系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)和監(jiān)督系統(tǒng)組成的一個統(tǒng)一整體。專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.3決策體系決策體系運行過程：

參謀系統(tǒng)利用信息系統(tǒng)制定決策方案提供給決策系統(tǒng)，決策系統(tǒng)利用信息系統(tǒng)提供的信息對參謀系統(tǒng)提供的方案進行決策。決策系統(tǒng)的決策指令，在監(jiān)督系統(tǒng)的監(jiān)督下，由執(zhí)行系統(tǒng)貫徹執(zhí)行，執(zhí)行的情況和結(jié)果，又經(jīng)過智囊系統(tǒng)和信息系統(tǒng)反饋到?jīng)Q策系統(tǒng)。智囊系統(tǒng)根據(jù)新情況給決策系統(tǒng)提供補充或修改方案，決策系統(tǒng)對修改方案進行決策，作出修訂指示，再由執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行。決策體系的運行圖決策系統(tǒng)執(zhí)行系統(tǒng)監(jiān)督系統(tǒng)信息系統(tǒng)DSS參謀（智囊）系統(tǒng)專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.4模型的決策支持一、模型概念模型是對現(xiàn)實世界的事物、現(xiàn)象、過程或系統(tǒng)的簡化描述。專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.4模型的決策支持二、模型分類按模型的表現(xiàn)可分為：物理模型：也稱為實體模型實物模型類比模型數(shù)學模型：是用數(shù)學語言描述的一類模型結(jié)構(gòu)模型：是反映系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點和因果關(guān)系的模型仿真模型：通過計算機運行程序所表達的模型專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.4模型的決策支持三、數(shù)學模型的類型：原理性模型（如，牛頓力學三定律）系統(tǒng)學模型（如，系統(tǒng)動力學、灰色系統(tǒng)、最優(yōu)控制等）規(guī)劃模型（如，線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、目標規(guī)劃、運輸問題等）預(yù)測模型定性預(yù)測法有：專家調(diào)查法、情景分析法、主觀概率法等。定量預(yù)測法有：趨勢法、回歸法、平滑法等。管理決策模型（關(guān)鍵路徑法CPM、計劃評審技術(shù)PERT、風險評審技術(shù)VERT、層次分析法）仿真模型（蒙特卡羅法、微觀分析模擬等）計量經(jīng)濟模型（經(jīng)濟計量法、投入產(chǎn)出法、可行性分析、價值工程等）專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.4模型的決策支持四、建模:用模型來描述系統(tǒng)的因果關(guān)系或相互關(guān)系的過程建模的手段和方法多種多樣同一系統(tǒng)可用不同的模型來描述需要適當考慮模型簡化和結(jié)果的可靠性專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.4模型的決策支持四、建模數(shù)學模型的建模步驟:模型準備模型假設(shè)建立模型模型求解模型分析模型檢驗專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.4模型的決策支持五、模型求解:模型的解是某選定方案中決策變量的一組特定值模型求解是從已找到的行動方案集合中，搜索適當?shù)男袆臃桨?，用于解決問題專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.4模型的決策支持五、模型求解模型求解方法:分析技術(shù):用數(shù)學公式直接得出最優(yōu)解或預(yù)測結(jié)果算法：是一步一步地求得最優(yōu)解的搜索過程，產(chǎn)生解并檢驗是否有可能對其進行改進盲目搜索：盲目搜索是一種任意的、沒有向?qū)У乃阉鞣椒繕耍涸谒阉髦行枰o出期望解的描述完全窮舉：通過比較所有方案，發(fā)現(xiàn)最優(yōu)解部分搜索：一直找到足夠好的解為止啟發(fā)式搜索：在許多應(yīng)用中有可能找到指導搜索過程的規(guī)則，而減少不必要的搜索次數(shù)專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.5數(shù)學模型的決策支持一、數(shù)學模型的決策支持問題數(shù)學規(guī)劃模型的決策支持線性規(guī)劃模型多模型輔助決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.5數(shù)學模型的決策支持二、線性規(guī)劃模型線性規(guī)劃是用來處理線性目標函數(shù)和線性約束條件的一種頗有成效的最優(yōu)化方法。解決的兩類典型問題：在給出一定的人力、物力、財力條件下，如何合理利用它們完成最多的任務(wù)或得到最大的效益；在完成預(yù)定目標的過程中如何以最少的人力、物力、財力等資源去實現(xiàn)目標。專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.5數(shù)學模型的決策支持二、線性規(guī)劃模型線性規(guī)劃模型的一般形式：目標：min(或max)約束條件（s.t.）：≤bi

xj≥0

其中，z為目標函數(shù)；xj為決策變量；aij、bi和cj分別為消耗系數(shù)、需求系數(shù)和收益系數(shù)。專家與決策支持系統(tǒng)第二章

線性規(guī)劃模型的決策支持包括兩方面：

模型求解的最優(yōu)解的決策支持模型的what-if分析的決策支持2.5數(shù)學模型的決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章模型求解的最優(yōu)解的決策支持線性規(guī)劃模型→最優(yōu)解：單純形法，這是結(jié)構(gòu)化決策。實際的決策問題→線性規(guī)劃模型：人選定參數(shù)、建立目標函數(shù)和約束方程，這是非結(jié)構(gòu)化決策。實際的決策問題→最優(yōu)決策：人和計算機，這是半結(jié)構(gòu)化決策。2.5數(shù)學模型的決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章模型的what-if分析的決策支持what-if分析：（if）線性規(guī)劃模型中的參數(shù)變化→最優(yōu)解的怎樣改變（what）分析模型中參數(shù)的精確程度對最優(yōu)解的影響，有效地指導決策者作出最終的決策。2.5數(shù)學模型的決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章線性規(guī)劃模型的決策支持實例某公司研制了兩種新產(chǎn)品“玻璃門”和“鋁框窗”。工廠A每周大約有4個小時用來生產(chǎn)玻璃門；工廠B每周大約有12個小時用來生產(chǎn)鋁框窗；工廠C每周大約有18個小時用來生產(chǎn)玻璃門和鋁框窗。生產(chǎn)每扇門工廠A、C分別需要1、3個小時；生產(chǎn)每扇門工廠B、C都需要2個小時。玻璃門的單位利潤估計為=300元；玻璃窗的單位利潤估計為=500元。2.5數(shù)學模型的決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章最優(yōu)解：求在生產(chǎn)能力允許的條件下，達到最大利潤的最優(yōu)解。設(shè)每周生產(chǎn)新門的數(shù)量為x，生產(chǎn)新窗的數(shù)量為y。該問題的線性規(guī)劃模型的數(shù)學方程為：①利潤：P=300x+500y②工廠A約束x≤4工廠B約束2y≤12工廠C約束3x+2y≤18x≥0y≥02.5數(shù)學模型的決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章利用線性規(guī)劃模型的求解方法可得到最優(yōu)解是：x=2,y=6,p=3600

線性規(guī)劃模型為決策者提供了最優(yōu)決策。它是公司領(lǐng)導層是否對新產(chǎn)品生產(chǎn)的重要決策支持。

2.5數(shù)學模型的決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章what-if分析單個產(chǎn)品的單位利潤的估計值不準確時，最優(yōu)解怎樣變化？兩個產(chǎn)品的單位利潤的估計值不準確時，最優(yōu)解怎樣變化？單個工廠生產(chǎn)新產(chǎn)品時間改變后，最優(yōu)解怎樣變化？三個工廠生產(chǎn)新產(chǎn)品時間改變后，最優(yōu)解怎樣變化？2.5數(shù)學模型的決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章問題舉例：假設(shè)門的單位利潤（px）的估計不準確，最優(yōu)解怎樣變化？問題轉(zhuǎn)換：最優(yōu)解不發(fā)生改變，門的單位利潤（px）參數(shù)的最優(yōu)域（即可能的最大值與可能的最小值)是多少？求解方法：代入不同的px值，求解線性規(guī)劃模型的解，得數(shù)據(jù)如下頁數(shù)據(jù)表。2.5數(shù)學模型的決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章PxXYp02630001002632002002634003002636004002638005002640006002642007002644008004347009004351001000435500專家與決策支持系統(tǒng)第二章

從上表可見px的改變而不改變最優(yōu)解（x，y）的最小值與最大值，即最優(yōu)域為:0≤px≤700同樣方法可求出py的最優(yōu)域值為：py≥200其它what-if分析的問題在此不進行討論。2.5數(shù)學模型的決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章利用模型解決決策問題，即建立決策方案，有兩種情況：利用標準數(shù)學模型，建立決策方案。組合標準數(shù)學模型，建立決策方案。對于復(fù)雜的決策問題的方案需要考慮用多個標準數(shù)學模型的組合來完成。

多模型輔助決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章模型的組合分兩種：并行組合與串行組合。并行組合：各模型所需輸入數(shù)據(jù)是相同的，但輸出數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)（變量、數(shù)組等）相同、數(shù)值不同。串行組合：一個模型的輸出為另一個模型的輸入。串并組合：模型之間既有串行組合，也有并行組合多模型輔助決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章

在對一個實際決策問題做方案時，往往會采用對同一問題的多個不同模型進行計算，然后對這些模型的計算結(jié)果進行選擇或者進行綜合，得到一個比較合理的結(jié)果。這是一種采用多模型并行組合的決策方案。實例：某縣對糧食產(chǎn)量進行規(guī)劃，預(yù)測2010年的糧食總產(chǎn)量。為此，利用該縣從1990年到2000年各年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)，按照不同預(yù)測模型的要求，分別建立了五個不同的數(shù)學模型，并分別進行了預(yù)測計算:多模型輔助決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章

（1）灰色模糊預(yù)測模型其中x1、x2、x3、x4分別為：良種面積、汗?jié)潮Ｊ彰娣e、化肥施用量、農(nóng)藥用量。

預(yù)測2010年總產(chǎn)量為15.9億斤。（2）生長曲線預(yù)測模型

預(yù)測2010年總產(chǎn)量為15.4億斤。多模型輔助決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章

（3）時間趨勢預(yù)測模型

預(yù)測2010年總產(chǎn)量為17.5億斤。

（4）多元回歸預(yù)測模型

其中x1、x2、x3、x4、t、x6分別為：化肥、種子、水、種糧面積、時間、政策因素。

預(yù)測2010年總產(chǎn)量為16.9億斤。多模型輔助決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章

（5）三次平滑預(yù)測模型

預(yù)測2010年總產(chǎn)量17.5億斤。歸納各模型預(yù)測結(jié)果在如下范圍，即：2010年糧食總產(chǎn)量：14～17.5億公斤。多模型輔助決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章決策者分析影響糧食產(chǎn)量的主要因素（投入水平、科技水平、生產(chǎn)條件，并集體討論，共同決策該縣在2010年預(yù)測值：2010年糧食總產(chǎn)量為15億斤。多模型輔助決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章

模型串行組合方案的決策支持書上實例（略）模型串并組合多模型輔助決策支持專家與決策支持系統(tǒng)第二章2.灰色－神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型專家與決策支持系統(tǒng)第二章3.灰色預(yù)測模型灰色預(yù)測模型：傳統(tǒng)GM(1,1)模型：適合對按等比遞增規(guī)律變化的序列進行建模；無偏GM(1,1)模型：適合對指數(shù)序列進行建模；改進的GM(1,1)模型：多用在噪聲多、且精度要求較高的序列預(yù)測場合，但其計算代價要大得多。改進的GM(1,1)模型的主要改進：選用Gauss-Legendre求積公式和相鄰最近插值法求背景值；選用