决策支持系统的组成

1. 决策支持系统的结构

具有不同功能特色的DSS，其系统结构也不相同。 DSS的两种基本结构形式是两库结构和基于知识的结构，实际中的DSS由这两种基本结构通过分解或增加某些部件演变而来。

两库结构由数据库子系统、 模型库子系统和对话子系统形成三角形分布的结构，如图5－2所示。

图5－2 DSS的两库结构

对话子系统是DSS的人机接口界面，决策者或协助人员为DSS的用户。 该子系统提出信息查询的或决策支持的请求，对话子系统对接收到的请求做检验，形成命令，对信息查询请求进行数据库操作，提取信息并传送给用户 对决策支持的请求经过问题识别、 从模型库中选取模型或构件模型，从数据库读取数据，运行模型并将运行结果通过对话子系统传送给用户或暂存数据库待用。 两库的三角式系统结构以人机对话系统为中介，它与数据库、 模型库之间都有相互通信的接口与直接的联系。

基于知识的DSS结构是一种以自然语言、 问题处理、 知识库等子系统为基本部件构成的系统结构如图5－3所示。

图5－3 基于知识DSS的结构

决策者的表述由自然语言子系统的处理功能通过语法、 语义结构分析等方法转换成系统能理解的形式，反之，系统则以决策者能清晰理解的或指定的方式输出求解进程与结果。 问题处理系统的任务是识别、 分析与求解问题，根据决策问题的结构化程度采用相应的求解方法，选择或构造模型或利用推理机制进行求解。

DSS的决策支持过程是一个人机交互的启发式过程。 该过程往往要分解成若干阶段，一个阶段完成后，用户获得阶段的结果及某些启示，然后进入下一阶段的人机会话，如此反复，直至用户形成决策意见，最终确定问题的解。

DSS部件之间不同的关系构成了各异的系统结构，但对话子系统的位置及其与用户之间的关系总体上是一致的。 两种基本结构演变出的DSS都表现为多库结构，如在两库结构基础上加入方法库就可构成三库结构，如图5－4所示 再引入基于知识管理的功能，就构成了四库结构的智能决策支持系统。

图5－4 DSS的三库结构

2. 人机对话子系统

人机对话子系统是DSS的用户和计算机的接口，在操作者、 模型库、 数据库和方法库之间起着传送 (包括转换) 命令和数据的重要作用，其核心是人机界面。

在实际工作中，由于系统经常是由那些从系统输出中得到益处，且又对系统内部了解甚少的人直接使用，所以用户接口设计得好坏对系统的成败有举足轻重的影响。 如果系统需要使用的人懂得很多的计算机技术，或者花费大量时间去编程序，那么这种系统实际上将无人使用。 即使对DSS的维护人员来说，如果数据库模式的任何一点变动都要自己动手去做工作也是十分繁重的。 因此，对使用人员来说，需要有一个良好的对话接口，对维护人员需要有一个方便的软件工作环境，可以说，人机对话子系统是DSS的一个窗口，它的好坏标志着DSS的实用水平。

按人机对话接口的设计目标，对人机对话子系统剔除的基本要求是:

①能使用户了解系统可以提供的数据、 模型及方法，如模型种类、 数量、 用途及运行要求等。

②通过 “如果……则……” 方式提问。

③对请求输入有足够的检验与容错能力，给用户某些必需的提示与帮助。

④通过运行模型使用户取得或选择某种分析结果或预测结果。

⑤在决策过程结束之后，能把反馈结果存入系统，对现有模型提出评价及修正意见。

⑥可以按使用者要求的方式，方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、 结论及依据等。

面对维护人员，系统的设计目标应从检验评价和允许修改两方面，去考虑在检验评价方面，系统提供的接口应能帮助维护人员了解系统运行的次数、 过程、 结果和使用者的评价及改进意见，通过模拟运行和统计来分析与发现存在的问题，找出改进的方法等。

在修改系统方面，需要的是良好的软件工具和软件环境，以保证迅速而可靠地完成修改任务。 如通过对话方式接受和修改模型或调整数据结构，提醒维护人员纠正不一致的问题补充遗漏细节，对可能出现的问题提出警告。

3. 数据库子系统

数据库子系统由数据库、 数据析取模块、 数据字典、 数据库管理系统、 数据查询模块等部件组成。

DSS数据库应该有内置数据库和外部数据源数据库两部分，前者主要存放能直接供决策使用的信息，包括由系统分析功能得出的分析结果，后者是逻辑上连接的MIS等信息系统中的数据库，可以通过数据析取模块加工处理而获得。 数据析取模块负责从源数据库提取能用于决策支持的数据。 析取过程也是将源数据加工成信息的过程，是选择与转换数据的过程。 由于源数据量大、 渠道多、 变化频繁，格式与口径也不一致，数据的析取既复杂又费时，一般应将其作为一项日常工作来处理，并尽可能采用程序化的析取工具。

数据库系统的数据字典用于描述与维护各数据项的属性、 来龙去脉及相互关系。 数据库管理系统是一组管理数据的软件，也是与DSS其他子系统交互的接口。 数据库系统的数据查询模块用来解释来自人机对话及模型库等子系统的数据请求，通过查阅数据字典确定如何满足这些请求，并详细阐述向数据库管理系统的数据请求，最后将结果返回对话子系统或直接用于模型的构建与计算。

在DSS数据库系统方面，近年来引入了数据仓库 (Data Warehouse) 技术，特别是用于一些大型的分析类DSS。 数据仓库是以面向主题的多维数据结构对组织的数据进行集成管理的技术，它从各种运行中的信息系统析取、 净化、 转换和装载数据，按主题维、 时间维、 属性维等多维结构对分散的源数据做关联组织，集成于数据仓库中，提供以分析或决策问题为主线索的数据查取、 在线分析处理 (OLAP) 等功能。 数据仓库的数据组织、 查取和利用方式都是围绕某一具体问题来进行的，因此它能对企业的管理分析与决策提供有力的支持。

4. 模型库子系统

模型是以某种形式反映客观事物本质属性，揭示其运动规律的描述。 为了把握客观事物的变化规律，人们需要一种能普遍适用于表示和认识事物内在联系及与外部关系的手段，而模型就是能较好地满足这一需要的重要手段之一。 决策或问题的求解首先要表达问题，掌握事物的特征与变化规律。 DSS设立模型库子系统就是为了通过模型来实现对问题的动态描述，探索令人满意的问题解。

模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统，它是DSS中最复杂、 最难实现的部分。 DSS用户依靠模型库中的模型进行决策，因此认为DSS是由 “模型驱动” 的。

模型库子系统主要由模型库、 模型库管理系统、 模型字典等部分组成。

(1) 模型库和模型字典

模型库是模型库子系统的核心部件，用于存储决策模型。 客观世界中的问题对象是千差万别、 数不胜数的，不可能为每一个问题创建一个对应的模型，因此实际上模型库中主要存储能让各种决策问题共享或专门用于某特定决策问题的模型基本模块或单元模型，以及它们之间的关系。 使用DSS解决具体问题时生成的模型，如有再用价值，也可存放到模型库中。

如果将模型库比作一个成品库，则存放的是 “成品的零部件和框架” 而模型字典即是这些 “零部件和框架” 的描述，说明它们的功能、 用途、 使用事项等。

用单元模型构造的模型可分为模拟方法类、 规划方法类、 计量经济方法类、 投入产出方法类等，其中每一类又可分为若干子类，如规划方法类又可分为线性规划或非线性规划、 单目标规划或多目标规划等。

模型按照经济内容可分类为以下几类。

预测类模型: 如产量预测模型、 消费预测模型等 综合平衡模型: 如生产计划模型、 投入产出模型等 结构优化模型: 如能源结构优化模型、 工业结构优化模型等 经济控制类模型: 如财政税收、 信贷、 物价、 汇率等对国家经济的综合控制模型等。

模型基本单元在模型库中的存储方式主要有子程序、 语句、 数据及逻辑关系四种方式。

逻辑方式主要用于智能决策支持系统。

以子程序方式存储，是常用的原始存储方式，它将模型的输入/输出格式及算法用完整的程序表示。 其缺点是不利于修改，也会造成各模型相同部分的存储冗余。

以语句方式存储，是指用一套建模语言以语句的形式存储对应于模型各部分的语句集合。 该方式与子程序方式有类似性，但更加面向用户。

以数据方式存储，其特点是把模型看成一组用数据集表示的关系。 这种存储方式便于利用数据库管理系统来操作模型库，使模型库和数据库能用统一的方法进行管理。

(2) 模型库管理系统

模型库管理系统的主要功能是模型的利用与维护。 模型的利用包括决策问题的定义和概念模型化，从模型库中选择恰当的模型或单元模型构造具体问题的决策支持模型以及运行模型 模型的维护包括模型的联结、 修改与增删等。 模型库子系统是在与DSS其他部件的交互过程中发挥作用的。 与数据库子系统的交互可获得各种模型所需的数据，实现模型输入、输出和中间结果存取的自动化 与方法库子系统的交互可实行目标搜索、 灵敏度分析和仿真运行的自动化等。 更主要的交互是与人机对话子系统之间的交互。 模型的使用与维护实质上是用户通过人机对话子系统加以控制和操作的。

5. 方法库子系统

方法库子系统是存储、 管理、 调用及维护DSS各部件要用到的通用算法、 标准函数等方法的部件，方法库中的方法一般用程序方式存储。 它通过描述外部接口的程序向DSS提供合适的环境，使计算过程实行交互式的数据存取，从数据库选择数据，从方法库中选择算法，然后将数据和算法结合起来进行计算，并以直观清晰的呈现方式输出结果，供决策者使用。 方法库子系统由方法库与方法库管理系统组成。 方法库内存储的方法程序一般有: 排序算法、 分类算法、 最小生成树算法、 最短路径算法、 计划评审技术、 线性规划、 整数规划、动态规划、 各种统计算法、 组合算法等。