智能决策支持系统中的人机对话集成与作用

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该资源是关于“对话”部件在智能决策支持系统中的综合集成作用,主要探讨了决策支持系统(DSS)的相关理论和实践,包括人机交互、模型辅助决策、专家系统等内容,并介绍了决策过程及DSS的发展趋势。 在智能决策支持系统中,“对话”部件扮演着至关重要的角色。它不仅用于在模型运行期间的人机交互,显示和传递辅助决策信息,还负责接收和处理必要的数据输入以及控制信息。这一部件的一个核心任务是实现DSS的三个主要组成部分——模型、数据库和用户接口的综合集成。通过识别和分解问题,对话部件能提升决策支持的效能,帮助用户做出更为明智的决策。 决策支持系统(DSS)是一种专门用来协助管理层进行半结构化和非结构化决策的计算机应用系统。与传统的管理信息系统(MIS)不同,DSS更侧重于解决复杂和不确定性的决策问题。在设计和应用DSS时,需要掌握其基本体系结构,包括模型库系统、数据库和人机交互机制。模型库系统存储和管理各种决策模型,便于用户根据需要选择和应用。 在学习DSS时,理解决策过程至关重要。这通常涉及明确决策目标、识别可能的备选方案、分析每个方案的优劣、评估风险和不确定性,以及最终选择最佳方案。此外,课程还包括对专家系统的介绍,专家系统是DSS的一种形式,利用人工智能技术模拟人类专家的决策过程。 随着技术的发展,新一代DSS正朝着更加智能化和自适应的方向发展,结合大数据、机器学习和人工智能等先进技术,进一步提升了决策支持的效率和精度。通过理论学习和上机实验,学生可以掌握设计和开发具有模型库和数据库的简单DSS,以及理解和运用产生式专家系统的基本原理。 参考书籍包括《决策支持系统及其开发》、《决策支持系统教程》、《决策支持系统》、《决策支持系统(DSS)—理论·方法·案例》和《人工智能基础》,这些书籍提供了深入的理论基础和实践经验,有助于读者全面了解和掌握决策支持系统的概念、原理和应用。
2023-02-27 上传
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