浅谈智能决策支持系统在管理决策中的应用前景

蒋慧贤

摘要:文章从智能决策支持系统的概念、性能出发,探讨了该系统应用于管理决策的优势,并大胆描述了智能决策支持系统将对企业管理决策带来的巨大变化。

关键词:智能决策支持系统;AI;ES

中图分类号:TP315 文献标识码:A文章编号:1006-8937(2009)10-0146-01

1智能决策支持系统的概念

智能决策支持系统(IDSS,Intelligence Decision Supporting System),是人工智能(AI,Artifieial Intelligence)和DSS相结合而成的决策支持系统,它应用专家系统(ES, Expert System)技术,通过逻辑推理的手段充分应用人类知识处理复杂的决策问题。

2智能决策支持系统的特点和功能

智能决策支持系统,我们又称为高阶决策支持系统,它将决策支持系统的人机交互系统、模型库系统、数据库系统和专家系统的知识库、推理机及动态数据库相结合,因此能拥有优于传统决策支持系统的特性和功能:

①由于智能DSS具有推理机构,能模拟决策者的思维过程,所以能根据决策者的需求,通过提问会话、分析问题、应用有关规则引导决策者选择合适的模型。②智能DSS的推理机能跟踪问题的求解过程,从而可以证明模型的正确性,增加了决策者对决策方案的可信度。③决策者使用DSS解决半结构化或非结构化的问题时,有时对问题的本身或问题的边界条件不是很明确,智能DSS却可以通过询问决策者来辅助诊断问题的边界条件和环境④智能DSS能跟踪和模拟决策者的思维方式,所以它不仅能回答“what……if……”,而且还能够回答“why”,“when”之类的解释性原因,从而能使决策者不仅知道结论,而且知道为什么会产生这样的结论。

IDSS充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点,又发挥了初级决策支持系统模型计算为核心解决定量分析问题的特点,充分做到定性分析和定量分析的有机结合,使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面:①DSS和ES的总体结合。由人机交互系统把DSS和ES一体化。②KB和MB的结合。模型库中的数学模型作为知识的一种形式即过程性知识,加入到知识推理过程中去。③DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是相对静态的数据库,它为ES中的动态数据库提供初始数据。ES推理结束后,动态DB中的结果再送回到DSS中的DB中去。

3管理决策中智能决策支持系统的应用

DSS与ES相结合,意味着智能化决策支持系统不仅能提供许多传统的决策支持功能,还可以提供知识编辑、推理、学习等更接近于人类决策方式的功能。同时,系统还可能在一定程度上接受自然语言所提出的问题,让系统使用起来更加友好。人工智能技术引入DSS中可以有几种途径。首先,Simon提出有限合理性模型是和人工智能技术紧密结合的,有限合理要求建立一个紧密跟踪人的行为的系统,而专家系统正是这样的一种系统。其次,人工智能因为可以处理定性的、近似的知识而引入DSS中,这方面正是专家系统的优势所在。最后,DSS的一个共同特征是交互性强,这就要求高阶的决策支持系统使用起来更方便,并且在接口水平和在进行的推理上更为透明。人工智能在接口水平,尤其在对话功能上对此可以做出有益的贡献。

正因为智能决策支持系统具有优于一般决策支持系统的特性,使其有可能在企业日常管理中发挥重要作用,甚至影响企业组织的方方面面。

目前,企业中决策支持系统的运用已经是一件很普遍的事情,但是在企业日常决策中应用IDSS还不是很常见,然而由于IDSS能够进行知识编辑、推理、学习且更为友好,在企业决策中的应用也日渐增多。IDSS能向企业各类管理人员提供越来越多的企业内外部信息和各种经营分析与管理决策功能,丰富的决策信息与灵活的决策功能使企业的管理决策工作不再局限于少数专门人员或高层人员。外部环境的要求,IDSS提供的可能,已使企业中许多不同职能、不同技能的各类管理与技术人员参与决策工作,许多决策问题也不必再有上层或专人解决。这种趋势必将使企业组织结构更为扁平化。

虽然IDSS目前在理论上还有较大的难度,还有许多问题尚待研究,特别是当前的计算机系统在自然语言、推理机、学习性能等方面还不够完善,而要彻底实现它的应用,其难度是相当大的,但由于IDSS在应用上具有重大的现实意义,它成为众多国内外的研究人员的重要课题。

参考文献:

[1] 王红,刘建辉.人工智能在决策支持系统中的应用与研究[J].人工智能,2005,(3).

[2] 赵宇.浅谈人工智能在决策支持系统中的应用与发展[J].物流工程与管理,2009,(1).