人工智能在决策支持系统中的应用与影响

"《人工智能-智能决策支持系统》是一篇关于如何将人工智能技术应用于决策支持系统的文章，讨论了人工智能如何为决策支持系统带来新的活力，特别是在管理决策中的应用。课程内容涵盖决策支持系统概述、模型辅助决策、数据库与人机交互、专家系统等多个方面，并强调了掌握DSS的基本概念、设计开发以及专家系统原理的重要性。" 本文主要阐述了人工智能在决策支持系统(DSS)中的应用，以及这一领域的研究内容和目的。决策支持系统是信息技术与管理决策相结合的产物，它的出现旨在帮助决策者处理非结构化和半结构化的决策问题。80年代，人工智能技术的发展为DSS提供了新的理论和方法，比如知识表示、推理机制和搜索技术，使得系统能更好地模拟人类决策过程。 在决策支持系统的研究内容中，涵盖了以下几个关键点： 1. **决策支持系统概述**：介绍DSS的起源、特点，以及与管理信息系统(MIS)的区别，强调DSS在解决复杂决策问题中的作用。 2. **模型辅助决策**：探讨如何利用数学模型和数据分析来辅助决策，提高决策的科学性和准确性。 3. **数据库与人机交互系统**：讨论数据库在存储和管理决策所需信息中的核心地位，以及设计高效的人机交互界面以提升用户友好性。 4. **专家系统**：介绍专家系统的概念，特别是产生式专家系统，它是通过模拟领域专家的知识来进行推理和决策。 5. **综合决策支持系统**：探讨集成多种工具和技术的DSS，如结合模型库和数据库，以提供更全面的决策支持。 此外，课程还强调了学习DSS的目的，包括理解DSS的基本体系结构，掌握模型库系统的设计，以及学习如何构建简单的DSS。通过课堂授课和上机实验相结合的方式，学生可以深入理解和实践DSS的相关技术。 教材推荐包括了几本关于决策支持系统和人工智能的经典著作，以便深入学习决策理论和实践方法。其中，西蒙的决策理论指出决策是一个包含多阶段的过程，涉及问题识别、方案生成、分析和选择等步骤。 人工智能技术为DSS带来了强大的推动力，使得决策支持系统不仅能处理数据，还能理解和应用知识，为管理者提供更加智能化的决策支持。随着技术的进步，新一代DSS的发展趋势将继续融合更多先进技术，如机器学习和大数据分析，以应对日益复杂的决策挑战。