智能决策支持系统一、智能决策支持系统的定义决策支持系统（Decision Support System ，简称 DSS），是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为基础， 以计算机技术、 仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断， 为正确的决策提供必要的支持。 它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各种可靠方案，检验决策者的要求和设想，从而达到支持决策的目的。决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。 在某些具体的决策支持系统中，也可以没有单独的知识库及其管理系统，但模型库和方法库通常则是必须的。由于应用领域和研究方法不同，导致决策支持系统的结构有多种形式。传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析和处理中发挥了巨大作用, 它也对半结构化和非结构化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅是决策过程中结构化和具有明确过程性的部分. 随着决策环境日趋复杂,DSS 的局限性也日趋突出, 具体表现在 :系统在决策支持中的作用是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题和不确定性问题缺乏相应的支持手段。[1]DSS 应具备以下特征[2]：系统的主要功能是为管理人员提供决策支持,其目的是帮助管理人员进行决策而不是代替他们 ,是为了提高决策的效能而不是组织的管理效率；传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合；系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。智能决策支持系统（IDSS）是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3], 他包括决策支持系统所拥有的组件，包括数据库系统、模型库系统和人机交互系统，同时集成了最新发展的人工智能技术，如专家系统、 多代理以及神经网络和遗传算法等。它是以信息技术为手段 , 应用管理科学、 计算机科学及有关学科的理论和方法, 针对半结构化和非结构化的决策问题 , 通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式 , 为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互式...
