決策問題沒有固定的規(guī)律和解決方法，復(fù)雜的決策問題甚至難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，所以單純依靠決策者的主觀判斷很難及時(shí)提出科學(xué)的決策方案。傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)（DecisionSupportsSystem，簡稱DSS）進(jìn)行了研究，在一定程度上成功的解決了部分半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化決策問題。但隨著決策問題的復(fù)雜程度和難度日漸加大，傳統(tǒng)的DSS己經(jīng)不能滿足高新技術(shù)的要求。

伴隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了飛速發(fā)展，智能化和網(wǎng)絡(luò)化成為DSS的發(fā)展趨勢。許多先進(jìn)的人工智能（ArtificialIntelligent，簡稱AI）技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)、知識表示、自然語言處理、模式識別以及分布式智能系統(tǒng)等都被融入到DSS的研究中，形成了智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecisionSupportsSystem，簡稱IDSS）。IDSS是界面友好的交互式人機(jī)系統(tǒng)、具有豐富的知識，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)信息處理能力和學(xué)習(xí)能力以及更加符合人類智能的科學(xué)決策的能力。在網(wǎng)絡(luò)化的今天，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)完善了IDSS的功能并大大擴(kuò)展了IDSS的應(yīng)用范圍。

一、智能決策支持系統(tǒng)

決策支持系統(tǒng)是以信息技術(shù)為手段，應(yīng)用決策技術(shù)及有關(guān)學(xué)科的理論和方法，針對某一類型的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的決策問題，通過提供背景材料、協(xié)助明確問題、修改完善模型、列舉可能方案、進(jìn)行比較等方式，為管理者做出正確的決策提供幫助的信息系統(tǒng)。決策過程本身是人類的一種智能活動，決策支持系統(tǒng)能夠越大程度的模擬人類智能，就能夠越科學(xué)的做出決策方案。要使系統(tǒng)具有智能，必須提供大量高性能的關(guān)于某個(gè)問題領(lǐng)域的具體知識，智能決策支持系統(tǒng)的開發(fā)和研究正是向這種基于知識的方法轉(zhuǎn)變的結(jié)果。IDSS的基本結(jié)構(gòu)有如下三種：

1、基于X庫的結(jié)構(gòu)

基于X庫的IDSS是在傳統(tǒng)DSS的“兩庫”結(jié)構(gòu)上增加知識庫、文本庫等。但是增加X庫的數(shù)目就意味著增加了系統(tǒng)中知識表示的復(fù)雜性以及各庫之間接白的處理難度，所以這種結(jié)構(gòu)的局限性很大，并非真正意義上的IDSS，在實(shí)際中很少應(yīng)用。

2、基于知識的結(jié)構(gòu)

基于知識的結(jié)構(gòu)就是LPK系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，它由語言子系統(tǒng)（LS）、知識庫子系統(tǒng)（KS）和問題處理子系統(tǒng)（PPS）組成。這種結(jié)構(gòu)突破了傳統(tǒng)DSS的模式，語言系統(tǒng)負(fù)責(zé)傳遞信息，知識庫系統(tǒng)存儲領(lǐng)域知識（模型也被看作知識），問題處理系統(tǒng)接收語言系統(tǒng)描述的問題，然后利用統(tǒng)一的知識推理機(jī)制進(jìn)行模型的智能化選擇，提供問題的解決方案。這種IDSS結(jié)構(gòu)以知識庫及其管理系統(tǒng)為核心，關(guān)鍵技術(shù)是知識的表示和處理以及自學(xué)習(xí)能力。這種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是便于知識庫的維護(hù)以及數(shù)據(jù)與信息的交換，可真正實(shí)現(xiàn)IDSS優(yōu)勢互補(bǔ)的主導(dǎo)思想。

3、基于分布式人工智能的結(jié)構(gòu)

隨著計(jì)算機(jī)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，IDSS的研究重心也由專家型IDSS逐步轉(zhuǎn)移到IDSS的模型系統(tǒng)、人機(jī)界面、知識處理單元和分布式IDSS等方面的研究。分布式IDSS在基于知識的IDSS的基礎(chǔ)上引入了分布式人工智能（DistributedArtificialIntelligence，DAI）技術(shù)，其主要思想是利用DA工中的Agent和多Agent系統(tǒng)技術(shù)，即根據(jù)IDSS中的主要功能模塊設(shè)計(jì)出扮演不同角色的Agent作為模塊的智能代理，通過自學(xué)習(xí)機(jī)制模擬人類智能完成決策任務(wù)的不同步驟，從而做出科學(xué)決策。分布式IDSS主要設(shè)計(jì)和建立大型的、復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)支持的協(xié)同工作的智能決策支持系統(tǒng)?？梢哉f是IDSS未來的發(fā)展方向。

二、互聯(lián)網(wǎng)上的智能決策支持系統(tǒng)

基于互聯(lián)網(wǎng)的智能決策支持系統(tǒng)是一個(gè)基于Internet技術(shù)的集數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、OLAP技術(shù)、數(shù)據(jù)采掘技術(shù)與專家系統(tǒng)于一體的智能決策支持體系。數(shù)據(jù)倉庫以及基于Web的數(shù)據(jù)采掘技術(shù)的引入是基于互聯(lián)網(wǎng)的IDSS區(qū)別于一般IDSS的關(guān)鍵特征之一，其目標(biāo)是在廣域網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn)決策支持。強(qiáng)大的Internet使得IDSS擺脫了地域和開發(fā)成本方面的限制，為決策支持系統(tǒng)的實(shí)施提供了更廣闊的基礎(chǔ)環(huán)境和更良好的發(fā)展平臺?；ヂ?lián)網(wǎng)上的IDSS具有如下優(yōu)越性：

1、具有龐大的信息資源庫，具備多源數(shù)據(jù)信息處理能力

在技術(shù)不斷更新的條件下，準(zhǔn)確數(shù)據(jù)信息和高效率的工具是決策者以更低的成本、更加快捷的方式做出及時(shí)的科學(xué)決策的前提與保證?；ヂ?lián)網(wǎng)是輔助決策過程的最理想的載體，信息的智能搜索與知識自動挖掘?qū)⑹箾Q策者獲得更多的可利用的信息。

2、交互的集群決策處理平臺

復(fù)雜的決策需要搜集系統(tǒng)反饋信息進(jìn)行預(yù)測，有時(shí)需要決策者之間的遠(yuǎn)程協(xié)商。強(qiáng)大的信息庫和知識庫、智能的知識挖掘使以及安全高效的實(shí)時(shí)控制與決策，使得基于互聯(lián)網(wǎng)的IDSS可以真正實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程多方協(xié)作的廣域集群決策。

3、界面友好的客戶端管理

用戶向系統(tǒng)輸入?yún)?shù)或請求信息時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)上的IDSS支持圖形用戶界面，客戶端管理更加友好，同時(shí)系統(tǒng)的響應(yīng)速度加快，維護(hù)和管理簡化，系統(tǒng)的應(yīng)用范圍得到很大拓展。

三、基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式IDSS的結(jié)構(gòu)框架

基于互聯(lián)網(wǎng)的IDSS系統(tǒng)是在多Agent理論的指導(dǎo)下建立的，其主要實(shí)現(xiàn)模塊可以分為以下幾個(gè)方面：

1、瀏覽器服務(wù)器的設(shè)計(jì)

對瀏覽器端，基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式IDSS的客戶服務(wù)主要面向具有WWW瀏覽功能的惡客戶端?？蛻羰紫壤脛討B(tài)HTML或Java編寫的Web頁面向服務(wù)器端傳送決策結(jié)果的數(shù)據(jù)更新請求。通過確認(rèn)后，系統(tǒng)自動啟動相關(guān)的任務(wù)模塊，調(diào)用數(shù)據(jù)、模型和方法等問題領(lǐng)域知識。通過瀏覽器，決策者從系統(tǒng)后端獲得信息查詢、知識獲取和再現(xiàn)分析處理等服務(wù)。客戶端使用標(biāo)準(zhǔn)化的瀏覽器界面，具有訪問局部或遠(yuǎn)程多個(gè)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫的能力。動態(tài)頁面豐富的數(shù)據(jù)信息表達(dá)能力以及它與后端服務(wù)器系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互能力是關(guān)鍵問題。

服務(wù)器端，以系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和知識庫及其管理系統(tǒng)作為決策支持的基礎(chǔ)，進(jìn)行數(shù)據(jù)抽象、知識挖掘以及信息的處理，并作為智能中介與WebServer進(jìn)行交互。

2、功能模塊的設(shè)計(jì)

系統(tǒng)有四個(gè)主要部分組成，分別為：信息處理子系統(tǒng)（IS）、知識處理子系統(tǒng)（KS）、問題處理子系統(tǒng)（PPS），以及人機(jī)接口子系統(tǒng)。其中，信息處理子系統(tǒng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信息的智能處理，知識處理子系統(tǒng)負(fù)責(zé)知識的獲取和求精，問題處理子系統(tǒng)負(fù)責(zé)分配任務(wù)和協(xié)調(diào)系統(tǒng)，人機(jī)接口負(fù)責(zé)用戶與系統(tǒng)的交互。在用戶輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)同時(shí)進(jìn)行分析處理，而且可以在用戶等待期間顯示相關(guān)信息或中間結(jié)果，這樣就大大提高了系統(tǒng)響應(yīng)速度。

3、Agent的設(shè)計(jì)

對于基于互聯(lián)網(wǎng)的IDSS而言，其實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)是多Agent技術(shù)，即利用不同角色的Agent作為完成不同功能模塊的智能代理，用戶提出高層次的復(fù)雜任務(wù)請求交由不同的Agent通過搜索和推理來實(shí)現(xiàn)。Agent允許用戶請求中的模糊、遺漏甚至錯(cuò)誤；能夠通過觀察自動建立用戶模型并按照用戶的工作模式完成任務(wù)，還可以通過輔導(dǎo)和幫助用戶進(jìn)行操作。

·任務(wù)Agent：負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)所有的Agent的工作，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的集中控制。系統(tǒng)首先形成問題求解規(guī)劃，與其他Agent交換信息后啟動任務(wù)Agent并為其他Agent指定任務(wù)，分配資源，以及協(xié)調(diào)所有Agent最優(yōu)化的共同實(shí)現(xiàn)決策目標(biāo)。這種集中控制方式較為簡單，但大量系統(tǒng)信息都要經(jīng)過任務(wù)Agent，容易形成問題求解的瓶頸。

·接口Agent：負(fù)責(zé)與用戶的交互。它可以協(xié)助用戶處理各種專門的應(yīng)用，負(fù)責(zé)接受用戶指令，傳送相關(guān)信息，建立模型后啟動任務(wù)Agent，在問題求解過程中，要求用戶提供附加的信息，必要時(shí)會請求用戶確認(rèn)。

·信息Agent：負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)信息并協(xié)調(diào)系統(tǒng)與用戶之間以及Agent之間的通信，可以訪問種類不同、位置不同的信息，具備數(shù)據(jù)挖掘功能，能夠根據(jù)用戶或其他Agent的需要自動獲取和處理相關(guān)信息。

·知識Agent：負(fù)責(zé)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)的是自學(xué)習(xí)能力。知識庫中自動存儲用戶行為和決策問題的應(yīng)用領(lǐng)域與解決方案。智能自學(xué)習(xí)Agent無需指導(dǎo)，可以通過觀察學(xué)習(xí)，自動建立和維護(hù)知識庫。知識庫存有適應(yīng)特定領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)IDSS的程序和算法，系統(tǒng)通過搜索具體路徑，按照用戶請求或者系統(tǒng)缺省的方式調(diào)用合適的路徑選擇并執(zhí)行模型。

以上提及的四種Agent為基于互聯(lián)網(wǎng)的IDSS中所必需的Agent，對于特定的需求和應(yīng)用環(huán)境，系統(tǒng)的構(gòu)建還需要因時(shí)制宜、隨需而變。

將決策支持系統(tǒng)與人工智能技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，大大提高了傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性。結(jié)合數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)、知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)、模糊處理技術(shù)和超文本遠(yuǎn)程通信技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)手段，互聯(lián)網(wǎng)上的IDSS成為了學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力較強(qiáng)的交互式人機(jī)系統(tǒng)，這也成為當(dāng)前決策支持系統(tǒng)的主流發(fā)展模式。

來源：AMT