智能决策支持系统.doc

一、智能决策支持系统的定义 决策支持系统（Decision Support System，简称DSS），是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为基础，以计算机技 术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能 作用的人机系统。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息和背景资料，帮助明确决 策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案 进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确的决策提供必要的 支持。它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各种可靠方案，检验决策 者的要求和设想，从而达到支持决策的目的。 决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库 管理系统组成。在某些具体的决策支持系统中，也可以没有单独的知识库及其管理系统 ，但模型库和方法库通常则是必须的。由于应用领域和研究方法不同，导致决策支持系 统的结构有多种形式。 传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析和处理中发挥了巨大作用, 它也对半结构化和非结构化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅是决策过程中结构化和具有明确过程性 的部分. 随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见 的定性问题、模糊问题和不确定性问题缺乏相应的支持手段。[1] DSS应具备以下特征[2]： 系统的主要功能是为管理人员提供决策支持,其目的是帮助管理人员进行决策而不是 代替他们,是为了提高决策的效能而不是组织的管理效率； 传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合； 系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。 智能决策支持系统（IDSS）是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],他包括 决 策支持系统所拥有的组件，包括数据库系统、模型库系统和人机交互系统，同时集成了 最新发展的人工智能技术，如专家系统、多代理以及神经网络和遗传算法等。它是以信 息技术为手段,应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法,针对半结构化和非 结构化的决策问题,通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、 进行分析比较等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互式信息系统。智 能决策支持系统的广义结构如下图所示。 二、智能决策支持系统与能量管理的区别 可以从以下几个方面来说明智能决策支持系统与能量管理系统的区别[4]： （1）数据源：决策支持系统的数据源包括稳态信息和故障信息，而能量管理的数据源只 包含稳态信息。 （2）对故障信息的利用：决策支持系统利用故障信息进行故障诊断，而能量管理系统则 没有。 （3）对系统运行的综合分析：决策支持系统提供考虑安全性和经济性的综合评估报告， 而能量管理系统未提供。 （4）分析工具：决策支持系统提供稳态信息和故障信息的分析工具，而能量管理系统只 提供稳态信息的分析工具。 三、智能决策支持系统的几种结构 （1）基于多代理的智能决策支持系统 以下是应用于智能电网的多代理决策支持系统[5]，电网决策支持系统主要由SCADA 及故障信息管理层、网络分析分析层和指挥系统协调层3部分组层，器结构如下图所 示 SCADA及故障信息数据管理层：实时收集电力系统的数据，监控系统的运行状态。 网络分析层：由实时稳态分析、智能电网调度操作票、电网故障诊断、电网故障恢复、 电网故障操作票组成。 指挥系统协调层：主要由指挥系统构成，主要功能是协调各种网络分析层软件的调用逻 辑及执行顺序，以及在有复杂的电网状态变化时，协调调用不同的应用软件，使其以合 作的方式完成复杂的任务。 一般来说，智能调度决策支持系统包括如下能够独立完成一定功能的智能体单元： 运行状态评估智能体：实时的监视系统的运行状况，对目前以及未来的系统状况进行安 全评估，依据预测的可能系统状况，协调智能层的其他智能体进行预防性策略跟踪，使 系统保持在正常经济、安全的状态。 经济运行决策智能体：在正常状况下，根据系统约束条件，在运行规则的指导下，运用 相应的算法、模型和知识，综合运用全局系统信息，进行不同优化算法、不同优化模型 、不同优化目标之间的优化协调，使得优化决策具有全局可行性，避免优化孤岛的出现 。 故障诊断决策智能体：在紧急状况下，自动依据系统运行状况，诊断故障地点和类型等 ，制定紧急控制，并告知或帮助调度人员进行紧急控制策略。 故障恢复决策智能体：在故障状况下，依据系统状况，结合先验知识，采用不同的模型 和算法进行系统恢复决策。 人机交互智能体：在任何情况下，调度人员或电力专家均可以通过它 智能决策支持系统（IDSS）是信息技术与管理科学、计算机科学和人工智能的融合，旨在解决半结构化和非结构化决策问题。与传统的决策支持系统（DSS）相比，IDSS更加灵活、智能，能够应对复杂的决策环境。DSS主要依赖定量模型，适合处理结构化问题，但在面对非结构化问题时显得力不从心。IDSS通过集成如专家系统、多代理系统、神经网络和遗传算法等AI技术，能够更好地处理不确定性和模糊性问题，提供更全面的决策支持。 IDSS通常由数据库系统、模型库系统、人机交互系统以及知识库管理系统等核心组件构成，有时也会结合特定的人工智能技术。它与决策者之间的人机交互过程是关键，能够帮助决策者明确目标、识别问题、修改模型，并生成和评估多种备选方案。IDSS的目标不是替代决策者，而是提升决策的效率和效果。 智能决策支持系统与能量管理系统的主要区别在于数据源、故障信息的利用、系统运行的综合分析和分析工具的差异。IDSS不仅处理稳态信息，还利用故障信息进行故障诊断和综合分析，提供安全性和经济性的评估报告。而能量管理系统则主要关注稳态信息，缺少对故障信息的处理和全面的系统分析工具。 在结构上，一个具体的例子是基于多代理的智能决策支持系统，如应用于智能电网的系统，它由SCADA及故障信息管理层、网络分析层和指挥系统协调层构成。每个层级都有特定的功能，如实时数据监控、故障诊断、恢复策略制定等，通过多智能体协同工作，实现对复杂电力系统的高效管理。 智能决策支持系统是现代管理决策的重要工具，它通过智能化手段提升了决策的科学性和有效性，尤其在处理复杂、非结构化问题时，表现出了强大的优势。随着技术的不断进步，IDSS将在更多领域发挥关键作用，为决策者提供更加精准和全面的支持。