智能決策支持系統
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智能決策支持系統（Intelligence Decision Supporting System，IDSS）
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智能決策支持系統是人工智慧（AI，Artificial Intelligence）和DSS相結合，應用專家系統（ES，Expert System）技術，使DSS能夠更充分地應用人類的知識，如關於決策問題的描述性知識，決策過程中的過程性知識，求解問題的推理性知識，通過邏輯推理來幫助解決複雜的決策問題的輔助決策系統。
IDSS的概念最早由美國學者波恩切克（Bonczek）等人於80年代提出，它的功能是，既能處理定量問題，又能處理定性問題。 IDSS的核心思想是將AI與其它相關科學成果相結合，使DSS具有人工智慧。
較完整與典型的DSS結構是在傳統三庫DSS的基礎上增設知識庫與推理機，在人機對話子系統加入自然語言處理系統 (LS)，與四庫之間插人問題處理系統(PSS)而構成的四庫系統結構。見下圖：
1、智能人機介面
四庫系統的智能人機介面接受用自然語言或接近自然語言的方式表達的決策問題及決策目標，這較大程度地改變了人機界面的性能。
2、問題處理系統
問題處理系統處於DSS的中心位置，是聯繫人與機器及所存儲的求解資源的橋梁，主要由問題分析器與問題求解器兩部分組成。其工作流程如下圖所示：
1）自然語言處理系統：轉換產生的問題描述由問題分析器判斷問題的結構化程度，對結構化問題選擇或構造模型，採用傳統的模型計算求解；對半結構化或非結構化問題則由規則模型與推理機制來求解。
2）問題處理系統：是IDSS中最活躍的部件，它既要識別與分析問題，設計求解方案，還要為問題求解調用四庫中的數據、模型、方法及知識等資源，對半結構化或非結構化問題還要觸發推理機作推理或新知識的推求。
3、知識庫子系統和推理機
知識庫子系統的組成可分為三部分：知識庫管理系統、知識庫及推理機。
1）知識庫管理系統。功能主要有兩個：一是回答對知識庫知識增、刪、改等知識維護的請求；二是回答決策過程中間題分析與判斷所需知識的請求。
2）知識庫。知識庫是知識庫子系統的核心。
- 知識庫中存儲的：是那些既不能用數據表示，也不能用模型方法描述的專家知識和經驗，也即是決策專家的決策知識和經驗知識，同時也包括一些特定問題領域的專門知識。
- 知識庫中的知識表示：是為描述世界所作的一組約定，是知識的符號化過程。對於同一知識，可有不同的知識表示形式，知識的表示形式直接影響推理方式，併在很大程度上決定著一個系統的能力和通用性，是知識庫系統研究的一個重要課題。
- 知識庫包含事實庫和規則庫兩部分。例如：事實庫中存放了“任務A是緊急訂貨”、“任務B是出口任務”那樣的事實。規則庫中存放著“IF任務i是緊急訂貨，and任務i是出口任務，THEN任務i按最優先安排計劃”、“IF任務i是緊急訂貨，THEN任務i按優先安排計劃”那樣的規則。
3）推理機
- 推理：是指從已知事實推出新事實 (結論)的過程。
- 推理機：是一組程式，它針對用戶問題去處理知識庫 (規則和事實)。
推理原理如下：
若事實M為真，且有一規則“TF M THEN N”存在，則N為真。
因此，如果事實“任務A是緊急訂貨”為真，且有一規則“IF任務i是緊急訂貨THEN任務i按優先安排計劃”存在，則任務A就應優先安排計劃。
1、基於成熟的技術，容易構造出實用系統。
2、充分利用了各層次的信息資源。
3、基於規則的表達方式，使用戶易於掌握使用。
4、具有很強的模塊化特性，並且模塊重用性好，系統的開發成本低。
5、系統的各部分組合靈活，可實現強大功能，並且易於維護。
6、系統可迅速採用先進的支撐技術，如AI技術等。
由於在IDSS的運行過程中，各模塊要反覆調用上層的橋梁，比起直接採用低層調用的方式，運行效率要低。但是考慮到IDSS只是在高層管理者作重大決策時才運行，其運行頻率與其他信息系統相比要低得多，況且每次運行的環境條件差異很大，所以犧牲部分的運傳效率以換取系統維護的效率是完全值得的。
