决策支持系统理论综述

决策支持系统理论综述

摘要：本文首先介绍了决策、决策系统及决策支持相关的概念，进而对决策支持系统的概念和一般结构作了介绍。结合各决策支持系统的具体内容，阐述了各决策支持系统的思想和特点。最后，总结了决策支持系统今后的研究方向和工作建议。

关键词:决策;决策支持系统;复杂问题

1.引言

决策是一个为了解决问题而寻求最优的解决方案的过程。决策支持系统的出现，为决策者提供了辅助决策的科学有效的工具。决策支持的主要任务在于帮助决策者将人的主观性，创造性，知识性与计算机设备等硬件的强大信息处理能力相结合，在问题分析，方法探索，结果评价等方面提供有效支持。自提出以来，决策支持系统的研究取得了很多进展[1]。目前决策支持系统的发展方向主有要群决策系统（GDSS）、决策支持中心（DSC）、智能决策支持系统（IDSS）、综合决策支持系统（SDSS）等。2.决策支持相关概念

决策是指决策者为了达到一定的行为目的，根据决策环境做出的一些决定[2]。决策不是一个静态过程，而是一个动态变化的过程。随着决策环境的变化和预期目标的变动，决策行为需要作出相应合理的调整，驱使决策系统不断重复问题识别、问题求解和作出决策的过程。因此，决策系统本身也是动态的，它们在决策者的主观意愿和客观条件影响下，确定决策问题，在相应问题的驱动下，决策者作出决策方法，在对应的环境下实施决策方案，得到决策实施的结果。

决策支持的概念独立于具体的实施过程，它存在于决策者和决策支持系统之

间，表现为在有关的决策环境中为决策者作出决策提供帮助，即识别和解决决策问题。因此决策支持被定义为支持决策问题的识别和支持决策问题的求解的集合。决策支持同样是动态的过程，它是问题识别和问题求解的有机结合，决策问题求解是决策问题求解的前提[2]，如果问题识别有误，则问题的求解就失去了意义。但目前很多研究都注重于决策问题的求解，没有充分的把决策问题识别和决策问题求解放到统一的框架中进行分析。

3.决策支持系统

3.1.DSS概念

P.W.Kenn等人于1978年首次给出DSS的定义：“决策支持系统是一个计算机系统，该系统对决策有其影响。其中，计算机及分析辅助工具是有作用的，但管理者的判断仍是决策制定的基础。”[3]此时对DSS的定义并不完善，主要指出了DSS的作用，即辅助作出决策的作用。

1980年，Bonczek提出：“DSS是一个基于计算机的系统，该系统由三个部分组成：语言系统、问题处理系统和知识系统”。该定义从系统构成上定义了DSS[4]。1981年，Ginzberg提出：“DSS是一个基于计算机的信息系统，用于支持不可能或不期望有一个自动的系统实现整个决策制定过程情况下的决策制定活动。”这是Ginzberg在总结有关DSS概念的基础上提出的定义，他第一次强调了DSS的核心问题——支持半结构化情况下的决策制定过程。

在数年之内，DSS成为计算机应用中引人关注的领域。当DSS的概念进入我国后，立即引起了国内学者的关注，并对DSS概念作出了解释和定义。

1990年，席酉民指出：“决策支持系统是以计算机为基础的完成信息收集、信息整理、信息处理、信息提供的人机交互系统，它利用计算机运算速度快、存储容量大等特点，应用决策理论方法、心理学、行为科学、人工智能、计算机网络、数据库等技术，根据决策者的决策思维方式，

从系统分析角度为决策者或决策分析人员创建一种决策分析环境，以支持决策者解决半结构化和非结构化决策问题。在此分析环境下，DSS首先提供了多种有效的分析工具如模型等，帮助决策者进行知识的积累，以获得自求信息和非自求信息[2]；其次，通过采用各种有效技术，并应用专家知识，DSS在与决策者交互对话的过程中能够对其产生一定的启发和诱导，帮助其产生联想，获得非自求信息，从而有利于其创造性思维；第三，依靠此分析环境，决策群体能够完成协商决策。总之，通过系统和决策者的双向互动，DSS应能激发决策者的思维创造力，支持决策者个体或群体作出有效的决策。”[5]这个理解主要讨论了DSS面向的问题、涉及的技术领域和作用，丰富了DSS的概念，并且强调了决策者的决策风格、决策思维方式对DSS设计的影响。

3.2.DSS结构

从国内外的发展现状来看，DSS一般分为二库、三库、四库、五库系统。

二库系统主要包括对话部件、数据库和模型库。其主要功能是在信息和模型计算方面实行决策支持。三库系统主要增加了知识库，即知识化决策支持系统。它主要把人工智能技术引入DSS,使得系统智能化更高。

四库系统相比三库系统加入了方法库的概念，它将模型与方法分别进行存储，使得模型生成和修改更加便利。

五库系统则是加入了文字库，对决策者以自然语言或过程式语言输入的信息进行处理，将文字信息转化为决策过程中所需信息，实现数据查询、模型计算、知识推理等功能。[6]

随着人工智能技术引入到DSS系统，对DSS的结构有了不同的理解，[7]认为辅助决策的系统有两种类型，一种是以DSS为主体，专家系统为模块；一种是以专家系统为主体，DSS为模块。另外，还出现了专家支持系统（ESS）的概念。3.3.DSS研究现状

a）群决策支持系统（GDSS）

群体决策是指不同于个人单独作出决策，而是召集足够的人进行探讨研究，提出若干解决问题的可能方案，通过对方案的讨论研究作出最后的决策。GDSS是在多个DSS和多个决策者的基础上进行集成、优化的结果，它以计算机及其网络为基础，用于支持群体决策者共同解决半结构化、非结构化的决策问题。

GDSS是一种用来提高群体决策活动的有效DSS，是DSS中新兴的、备受重视的一个发展领域。GDSS有利于群体决策成员思维和能力的发挥，也可以阻止小群体对群体决策控制。目前的GDSS主要有三种类型，它们是由各决策者的集中和分散程度以及利用计算机网络形式的不同而形成的。

（1）决策室（Decision Office）：决策室采用的决策者面对面集中于一室，在同一时间进行群体决策的形式。每个决策者有一台计算机或终端，在同一个会议室内，每个人可以利用各自的DSS系统进行决策。CDSS的组织者协调和综合各决策者的决策意见，使GDSS优选出群体决策理论。这种方式使决策者能面对面地交互讨论，迅速得出GDSS结论。其缺点是在决策中容易受权威人士的影响，从而影响结论的准确性。

（2）局域决策网（Local Decision Network）：局域决策网是建立在计算机局域网的基础上的，用于多位决策者在近距离的不同房间定时或不定时做群体决策的系统。GDSS管理者组织个决策者通过局域网进行通讯，传输各自需要输入、输出的信息，交流彼此的意见。GDSS管理者根据各方意见最终得出结论。其优点是各决策者可以避免受到其他决策者的影响，完全根据自己的经验和看法作出对应的决策，最终的决策结果比较客观公正。

（3）远程会议（Tele Conferencing）：远程会议是指将散布于多个地点的会议中心通过可视通讯设备连接在一起，使用ISDN、INTERNET、卫星通讯、电子白板等技术组织会议，进行决策，这种方式不受地域限制，参加决

策的人数增多，听取的意见更为广泛。

b）决策支持中心（DSC）

决策支持中心是结合了以前各种决策支持系统的经验和现代网络技术以及专家经验，实行了从定性到定量综合集成分析的决策支持系统。DSC由先进的信息技术和决策信息专家构成，他们能随时对DSC做开发和修改工作，以支持高层领导作出紧急和重要的决策。在DSC系统中，决策者将要解决的问题发送到决策专家小组，通过网络、多媒体设备和其它现代化的设备，召开电视会议，也可通过电子公告牌、电子白板发布各自的意见和信息，每位专家把自己的处理意见通过网络发送给小组成员，在此方法中，专家不面对面的交流，也不公布职务和姓名，以免彼此受到影响。此外专家之间还可以采用其它研讨方式对问题进行定性分析，讨论问题，交流思想。专家小组在讨论中首先发表自己的意见，根据特尔斐的原则把各种意见综合集成起来，然后再讨论，再集成，最后得出问题的定性描述模型，然后再用同样的工作方式生成定量的模型。此时将定量模型和系统的其它信息发送给计算机决策支持系统，最后得到定量分析结果，通过网络把定量分析结果发送给专家决策小组，进行又一轮的分析、集成、处理，经过多次循环，直到得到满意的决策意见，将意见交给决策者，为决策提供依据，从而实现了从定性到定量，再到定性的螺旋式上升的决策过程。

c）智能决策支持系统（IDSS）

IDSS是DSS与人工智能理论结合产物，它具有人工智能的行为，以专家的思维方法为模型，并存储了专家的有关知识和经验。ISDD是DSS中很具发展前景的一个分支，也是决策支持系统的发展方向之一。人工智能技术在一定程度上可以避免专家系统的很多缺点。人工智能通过一些建议来帮助和补充人类问题求解过程。这些建议无需精确定义。只要用户能清晰提炼即可，再由用户将建议配入问题求解。一个好的建议往往能比一个正确的解答更有效，因为前者包括了更多的协作和

灵活的内容。基于神经网络、遗传算法、自然处理语言等技术的IDSS在目前发展阶段同样无法实现复杂问题的有效决策支持[7]。目前的研究倾向于提高系统的柔性，从而提高系统的易修改性、适应性和问题求解的灵活性，在一定程度上增强系统处理复杂问题的能力。

4.总结

决策支持系统是一个高度灵活、交互式的计算信息系统，它强调“支持”而不是“代替”，主要解决半结构化问题的决策问题。在DSS的发展过程中，它不断与新兴技术相结合，提高决策支持能力。随着其他学科的发展，尤其是计算机技术和信息技术的巨大进步，DSS作为交叉学科将会随之得到长足发展。

参考文献

[1]柳少军,韩崇昭,万百五. 决策支持系统的问题识别与描述方法研究[J]. 系统工程学报. 1995(02)

[2]柳少军. 决策支持理论与方法研究[J]. 北方交通大学学报,1996,06:11-16. [3]陈曦,王执铨. 决策支持系统理论与方法研究综述[J]. 控制与决策,2006,09:961-968.

[4]康荣生. 一种面向DSS设计的人机子系统. 系统工程理论与实践第5期1990.9. [5]席酉民,汪应洛,冯耕中. 试谈决策支持系统的研究和开发战略[A]. 科学决策与系统工程——中国系统工程学会第六次年会论文集[C]. 1990

[6] 张钟俊,杨剑波. 决策支持系统的理论和应用[J]. 系统工程. 1987(06)

[7] Holsapple C W, Jaco b V S, Zaver i J S. Learning by Problem Processo rs: Adaptive Decision Support Systems [ J] . Decision Support Systems, 1993, 12( 1) :79-91.