計算機是當代發(fā)展最為迅速的科學技術之一，其應用幾乎已深入到人類活動和生活的一切領域，大大提高了社會生產力，引起了經濟結構、社會結構和生活方式的深刻變化和變革。計算機科學技術具有極大的綜合性質，與眾多科學技術相交叉而反過來又滲入更多的科學技術，促進它們的發(fā)展。計算機科學與其他學科相交叉產生了許多新學科，推動著科學技術向更廣闊的領域發(fā)展。
智能決策支持系統(tǒng)（Intelligent Decision Support Systems，簡稱IDSS）是決策支持系統(tǒng)（Decision Support Systems，簡稱DSS）與人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）相結合的產物，它將人工智能中的知識表示與處理的思想引入到DSS，其獨特的研究方法和廣泛的發(fā)展前途使之一出現就成為決策支持技術研究的熱點。
智能決策支持系統(tǒng)是以信息技術為手段，應用管理科學、計算機科學及有關學科的理論和方法，針對半結構化和非結構化的決策問題，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、進行分析比較等方式，為管理者做出正確決策提供幫助的智能型人機交互信息系統(tǒng)。
實踐表明，只有當決策支持系統(tǒng)具有較豐富的知識和較強的知識處理能力時，才能向決策者提供更為有效的決策支持。
考慮到IDSS是在傳統(tǒng)DSS基礎上發(fā)展起來的，所以這里先介紹有關決策、決策科學和決策支持技術的基本概念。

一、DSS的產生與發(fā)展

1.1       DSS的產生背景
電子數據處理EDP（Electronic Data Processing）：提高了工作效率，把人們從繁瑣的事務處理中解脫出來。缺點：僅局限于具體信息處理，不共享，不考慮整體或部門情況。
管理信息系統(tǒng)MIS（Management Information Systems）：整體分析，系統(tǒng)設計，信息共享，部門協(xié)調。缺點：難于適應多變的內、外部管理環(huán)境，對管理人員的決策幫助十分有限。
決策支持系統(tǒng)DSS（Decision Support Systems）：70年代中期Keen和Scott Morton在《管理決策系統(tǒng)》（1971）一書中提出。目標：對管理者做決策提供技術支持。
背景：運籌學模型發(fā)展已經比較完善，多目標決策分析突破了單一效用理論的框架，計算機軟、硬件及網絡技術的迅猛發(fā)展，人工智能特別是知識處理技術的發(fā)展，數據庫技術、圖形顯示技術、各類工具軟件的發(fā)展與完善，構成了DSS形成與發(fā)展的技術基礎。

1.2       DSS的發(fā)展
70年代，Scott Morton在《管理決策系統(tǒng)》（1971）一書中首次提出DSS。
Peter G. W. Keen等人編寫了一套叢書，闡明DSS的主要觀點，初步構造出DSS的基本框架。
1978至1988年，DSS得到迅速發(fā)展，許多實用系統(tǒng)被開發(fā)出來，投入實際應用，產生明顯效益。
1988至現在，DSS技術持續(xù)發(fā)展，目前已基本成熟。新一代DSS研究仍然十分活躍。

1.3       DSS的理論基礎
（1）       信息論
信息是現代科學技術中普遍使用的一個重要概念。
信息論是運用信息的觀點，把系統(tǒng)看作是借助于信息的獲取、傳送、加工處理、輸出而實現其有目的性行為的研究方法。
（2）       計算機技術
計算機軟件技術、硬件技術、網絡技術、圖形處理技術、知識處理技術等。
（3）       管理科學與運籌學
管理科學MS（Management Science）：面向管理者，研究決策問題，如決策目標、決策效能等。
運籌學OR（Operations Research）：提供一系列優(yōu)化、仿真、決策等模型。
（4）       信息經濟學
在信息時代，研究信息的產生、獲得、傳遞、加工處理、輸出等方面的價值問題。從經濟學的角度，研究信息產生和獲得的成本是多少？利潤是多少？即研究信息價值問題。
（5）       行為科學
研究決策者的決策風格、在決策過程中的決策行為等，指導DSS的設計和開發(fā)。涉及到決策者的心理學。
（6）       人工智能
將人工智能技術用于管理決策是一項開拓性工作。當前研究的IDSS就是DSS與AI技術相結合的產物，它用領域專家的知識來選擇和組合模型，完成問題的推理和運行，為用戶提供智能的交互式接口。
人工智能技術作為計算機應用研究的前沿，近十年取得了驚人的進展，呈現了光明的前景。專家系統(tǒng)、智能機器人和模式識別是人工智能中最活躍、最富有成果的三個研究領域。其中專家系統(tǒng)ES（Expert Systems）研究，取得了許多實用化的成果。當今世界上已經有上千個專家系統(tǒng)，應用于醫(yī)療、診斷、探礦、軍事、調度、質譜分析、計算機配置、輔助教育等各種領域，并已開始涉足財務分析、計劃管理、工程評估、法律咨詢等管理決策領域。
DSS和ES：處于不同的學科范疇，有著不同的解決問題的方法。DSS主要運用數據和模型，ES主要運用知識和推理。在管理科學領域，一個是方興未艾，一個是后起之秀，各有特色。但是它們的互相結合和互相滲透，將會把計算機用于決策支持技術推向一個新的高度。
決策的正確性關系到經營效果和事業(yè)成敗，決策理論、決策方法和決策工具的科學化和現代化是正確性的重要保證。人工智能將為DSS提供有效的理論和方法。例如，知識的表示和建模，推理、演繹和問題求解及各種搜索技術，再加上功能很強的人工智能語言，都為DSS的發(fā)展走向更加實用的階段提供強有力的理論和方法的支持。

1.4       DSS與相關技術的關系
（1）       決策與預測的關系
決策：創(chuàng)造未來，基于預測，實現將來一個目標。
預測：預言未來，基于分析、研究、仿真、實驗。
例如：災害預測與防災決策、日常預測與決策、經營預測與決策、宏觀預測與決策、貫序預測與決策、為重大決策作預備性研究等。
（2）       DSS與MS/OR的關系
MS：處理結構化問題，運用分析的觀點。
OR：處理結構化問題，研究對象主要集中在數學規(guī)劃、決策論、對策論等理論和方法上。
DSS：處理戰(zhàn)略、規(guī)劃等半結構化和非結構化一類的決策問題。
（3）       DSS與MIS的關系
MIS：收集、傳遞、存儲、加工處理各種信息，監(jiān)測運營數據，利用歷史數據預測未來，用指定的數學方法分析數據，提供全面數據和分析報告。面向管理人員，提供低層次的決策支持。
DSS：面向決策者，提供適當的決策支持，是MIS的高級階段。
（4）       DSS與ES的關系
IDSS = DSS + ES
ES：利用知識和推理機，處理半結構化和非結構化問題。
DSS：使用數據和模型，處理結構化問題，與ES結合后，可處理半結構化和非結構化問題。

二、DSS的基本概念

2.1       決策過程
決策過程：如圖1所示。
設計方案
確定目標
評價方案
實施方案
環(huán) 境

圖1  決策過程

決策科學主要研究：確定目標、設計方案、評價方案三個基本階段。這三個基本階段又分別稱為理解、設計、選擇活動。

2.2       決策問題的類型
決策問題的類型（按結構化程度分為）：結構化、半結構化、非結構化三種。
結構化程度：對某一過程的環(huán)境和規(guī)律，能否用明確的語言（數學的或邏輯學的，形式的或非形式的，定量的或推理的）給予清晰的描述。
結構化問題：能夠描述清楚的問題。三個階段都能使用確定的算法或決策規(guī)則。
非結構化問題：不能夠描述清楚，而只能憑直覺或經驗作出判斷的問題。三個階段都不能使用確定的算法或決策規(guī)則。
半結構化問題：介于兩者之間的問題。一個或二個階段能使用確定的算法或決策規(guī)則。

2.3       決策問題的性質和層次
決策問題的層次：辦事員（作業(yè)調度）、部門負責人（運籌管理）、頂層負責人（戰(zhàn)略規(guī)劃）。
按照決策問題的層次和類型，決策問題可分為9類，如表1所示。

表1   決策問題的類型
作業(yè)調度運籌管理戰(zhàn)略規(guī)劃支持需求
結構化庫存報表、零件定貨線性規(guī)劃、生產調度新廠位置選擇EDP  MS/OR
半結構化股票管理、貿易開發(fā)市場、經費預算資本獲利分析DSS
非結構化為雜志選擇封面聘用管理人員研究、開發(fā)分析經驗和直覺



2.4  決策風格
按獲取數據的方式分：感知型（S）、直覺型（N）。感知型——喜歡與特定問題有關的硬數據。直覺型——喜歡描寫可能性的整體信息。
按處理數據的方式分：思考型（T）、感覺型（F）。思考型——喜歡用邏輯或其他規(guī)范化的手段去推理。感覺型——喜歡用個人的術語來考慮問題。
組合起來，共有四種類型的決策風格：系統(tǒng)型（ST）、思辯型（NT）、司法型（SF）、直觀推斷型（NF）。
系統(tǒng)型（ST）：喜歡運用量化信息，喜歡運用成本效益分析和評價的研究作為輔助決策的工具。
思辯型（NT）：善于思索未來的可能性，喜歡運用帶有靈敏度分析的決策樹作為決策的幫助。
司法型（SF）：注意力集中于當前的環(huán)境，喜歡運用決策小組進行決策。
直觀推斷型（NF）：十分重視現實的可能性，喜歡運用雙向調整的方法來達到決策的目的。

三、     DSS的構造與系統(tǒng)結構

DSS的構造研究主要解決DSS的組成問題，即組成DSS的部件。
現在，經典提法是：DSS = 四庫系統(tǒng) + 對話系統(tǒng)（人機界面）
四庫系統(tǒng)：數據庫系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、方法庫系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)。
當前，也有人講5庫系統(tǒng)（+文本庫）、6庫系統(tǒng)（+圖形庫）、7庫系統(tǒng)（+語音庫）、8庫系統(tǒng)（工具庫）等。
DSS的系統(tǒng)結構主要研究DSS各主要部件的連接關系。

3．1         人機界面技術
主要研究內容集中在：
l         可視化圖形界面技術
l         基于多媒體技術的界面技術
l         自然語言界面技術

3．2          數據庫系統(tǒng)
數據庫系統(tǒng)包括數據庫及其管理系統(tǒng)，其基本技術與一般數據庫及其管理系統(tǒng)基本相同。但有自己的特點。
共同點：
l         數據的獨立性
l         最小冗余度
l         最大的共享性
l         統(tǒng)一管理與控制
l         適當的反映時間
l         整體性（完整性）
l         可修改性和可擴充性
l         安全和保密
l         簡明性
DSS數據庫系統(tǒng)的特點：
l         面向決策支持過程組織和管理數據
l         面向模型、面向模型生成來使用數據
l         數據描述方式要面向不同的決策者

3．3          模型庫系統(tǒng)
模型——是以某種形式對一個系統(tǒng)的本質屬性的描述，揭示系統(tǒng)的功能、行為及其變化規(guī)律。
模型庫系統(tǒng)——以庫的形式對模型進行組織和管理，包括模型庫及模型庫管理系統(tǒng)。模型庫（Model Base）提供模型的存儲和表示模式，模型庫管理系統(tǒng)提供模型的提取、訪問、更新和合成等操作。

人們認識客觀世界一般有三種方法：
l         邏輯推理法
l         實驗法
l         模型法
模型法是我們認識客觀世界的最得力、最方便、最有效的方法。
注意，并非所有模型都是數學模型，并非所有模型都是定量的。例如， 門捷列夫元素周期表。
3.3.1 模型群
解決軟科學所涉及的問題時，可利用的模型已達100多個，根據他們的功能和用途可分為若干模型群。
（1）       預測模型群  
l         定性模型：特爾斐法、主觀概率預測法、交叉影響巨陣法等
l         定量模型：回歸預測、平滑預測、馬爾柯夫鏈預測等
Ø         回歸預測：一元回歸、多元線性回歸、非線性回歸等；
Ø         平滑預測：平均預測法、指數預測法等
（2）       系統(tǒng)結構模型群  
主要用來分析社會經濟系統(tǒng)以及其他系統(tǒng)的結構，反映系統(tǒng)各要素之間的主要聯(lián)系和關聯(lián)作用，從宏觀上和結構上來揭示系統(tǒng)的運行規(guī)律。
系統(tǒng)結構模型、層次分析模型、投入產出模型、系統(tǒng)動力學模型等。
（3）       數量經濟模型群：計量經濟模型、經濟控制論模型等。
（4）       優(yōu)化模型群：線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、目標規(guī)劃和最優(yōu)控制等
（5）       不確定模型群：模糊數學模型、灰色模型、隨機模型等
（6）       決策模型群：單目標風險性決策、多目標決策，以及一些不確定性決策方法等
（7）       系統(tǒng)綜合模型群：即大系統(tǒng)理論。

3.3.2          模型體系
解決某一特定系統(tǒng)工程問題的一系列模型。（從概念上）
3.3.3          模型庫
模型庫提供模型的存儲和表示模式。
模型的表示形式：
l         模型的程序表示：基于程序的表示方法。
l         模型的數據表示：基于數據的表示方法。
l         模型的邏輯表示：基于知識的表示方法。
3.3.4  當前研究課題
l         模型的自動生成技術
l         模型管理的人工智能方法
l         模型管理與數據管理的結合

3．4          方法庫系統(tǒng)
方法庫系統(tǒng)（MBS）綜合了數據庫和程序庫。
方法庫——類似于程序庫，包含面向多種應用的程序包或功能程序。
方法庫管理系統(tǒng)——對程序方法提供多種功能操作。
l         具有擴充的程序組件
l         可與多種數據庫系統(tǒng)相連接
l         可隨時加入新的程序組件

3．5          知識庫系統(tǒng)
3.5. 1  基本概念
數據——客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系等的抽象表示。
信息——數據所表示的含義（語義），因而說“數據是信息的載體”。
知識——信息之間的結構化關聯(lián)關系。
3.5.2          知識分類
事實——指人類對客觀事物屬性的值或狀態(tài)的描述。（不包含任何變量）
規(guī)則——表示因果關系的知識，分為前提（條件）和結論兩部分。
規(guī)律——帶有變量的規(guī)則。所以，規(guī)則是規(guī)律的例化。
3.5.3 知識的屬性
l         真實性
l         相對性
l         不完全性
l         模糊性
l         可表示性
3.5.4          推理方法
l         演繹推理：P → Q，由前提到結論
l         歸納推理：由個別到一般，“主觀不充分置信推理”
l         聯(lián)想與類比
l         綜合與分析
l         預測
l         假設與驗證
從不同的角度還可分為
l         演繹推理、歸納推理、缺省推理
l         確定性推理、不確定性推理
l         單調推理、非單調推理
l         啟發(fā)式推理、非啟發(fā)式推理
l         基于知識的推理、統(tǒng)計推理、直覺推理
l         正向推理、逆向推理、混合推理、雙向推理  ——  推理控制策略
3.5.5          知識庫系統(tǒng)
知識庫——提供知識的表示和存儲。
知識庫管理系統(tǒng)——提供對知識（規(guī)則）的存儲、檢索、修改、檢查等操作。
推理機——利用知識庫中的知識進行推理，對給定問題進行求解，得到結論。
3.5.6          知識的表示方法
l         一階謂詞邏輯表示
l         語義網絡表示
l         產生式規(guī)則
l         知識的框架表示
l         腳本表示
l         過程表示
l         Petri網表示
l         面向對象表示

四、    新一代DSS的研究與發(fā)展

（1）群決策支持系統(tǒng)（GDSS）
支持多人或集體共同決策：利用通信技術（網絡、電話會議、電子信息交換）、計算機技術（多用戶系統(tǒng)、4GL、數據庫、數據分析OLAP、數據存儲、數據倉庫、數據挖掘）和決策支持技術（議程設置、AI與推理技術、決策模型方法——如決策樹、風險分析、預測方法等，結構化群決策方法——如德爾菲法等）相結合。
（2）分布式決策支持系統(tǒng)（DDSS）
研究DSS在分布式環(huán)境中、與分布式技術相結合相關的技術問題。
（3）智能決策支持技術（IDSS）
AI與DSS技術相結合，形成了高級別的、具有知識處理能力的DSS。
組成：四庫系統(tǒng)+接口。知識庫、數據庫、模型庫、方法庫及人機接口，還有問題求解模塊。
（4）決策支持中心（DSC）
1985年歐文提出來的。
功能：提供辦公決策支持，具有定性定量相結合的綜合集成功能。
組成：以決策支持小組為核心，為決策的全過程提供技術支持。
（5）戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)（SDSS）
支持戰(zhàn)略級或高層管理者的決策過程。
組成：數據庫系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、方法庫系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)、案例分析系統(tǒng)、輸入輸出系統(tǒng)、控制與通信系統(tǒng)等。
（6）I3DSS
智能的、交互式的、集成化的（Intelligent, Interactive and Integrated DSS）DSS。
特點：面向問題，有機集成。
綜合采用系統(tǒng)分析、運籌學方法、計算機技術、知識工程、專家系統(tǒng)等技術，使之有機結合，而不是單一的以信息為基礎的系統(tǒng)，或單一的以數學模型為基礎的系統(tǒng)，或單一的以知識為基礎的系統(tǒng)。在面向問題的前提下，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，特別是發(fā)揮它們在聯(lián)合運用時的優(yōu)勢，即集成化（Integrated）。
當DSS進入到高層次的決策活動領域時，由于處理的問題多半是半結構化或非結構化的，為了幫助決策者進一步明確問題、認定目標和環(huán)境約束，產生決策方案和對決策方案進行綜合評價，系統(tǒng)應具有更強的人機交互能力，稱為交互式（Interactive）系統(tǒng)。
在處理難以定量分析的問題時，需要使用知識工程、專家系統(tǒng)方法與工具，已經涉及到人工智能領域。而重要的問題在于如何使用知識工程的思想方法，組織各個有關模塊，實現決策支持過程的集成化。這種應用方式就是決策支持系統(tǒng)的智能化（Intelligent）。
I3DSS的提出和實際應用，是DSS進入一個新的歷史階段。