決策支持系統(tǒng)及其發(fā)展.ppt

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第十一章 決策支持系統(tǒng)及其發(fā)展,2019/11/27,2,第一節(jié) DSS的產生與發(fā)展,2019/11/27,3,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人機交互信息系統(tǒng)。,2019/11/27,4,1.1 DSS的產生背景 電子數據處理——EDP（Electronic Data Processing） 管理信息系統(tǒng)——MIS（Management Information Systems） 決策支持系統(tǒng)——DSS（Decision Support Systems）,2019/11/27,5,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。,2019/11/27,6,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。,2019/11/27,7,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。,2019/11/27,8,技術背景： 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。,2019/11/27,9,1.2 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。,2019/11/27,10,1.3 DSS的理論基礎 信息論 計算機技術 管理科學與運籌學 信息經濟學 行為科學 人工智能,2019/11/27,11,(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。,2019/11/27,12,(2) 計算機技術 計算機軟件技術 計算機硬件技術 計算機網絡技術 計算機圖形處理技術 計算機知識處理技術等。,2019/11/27,13,(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。,2019/11/27,14,(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。,2019/11/27,15,(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。,2019/11/27,16,(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。,2019/11/27,17,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。,2019/11/27,18,其中專家系統(tǒng)（Expert Systems , 即ES ） 研究，取得了許多實用化的成果。當今世界上已經有上萬個專家系統(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。,2019/11/27,19,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。,2019/11/27,20,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。,2019/11/27,21,1.4 DSS與相關技術的關系 決策與預測的關系 DSS與MS/OR的關系 DSS與MIS的關系 DSS與ES的關系,2019/11/27,22,(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。,2019/11/27,23,(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。,2019/11/27,24,(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。,2019/11/27,25,(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。,2019/11/27,26,第二節(jié) DSS的基本概念,2019/11/27,27,2.1 決策過程,2019/11/27,28,2.2 決策問題的類型 決策問題的類型（按結構化程度分為）： 結構化決策問題 半結構化決策問題 非結構化決策問題,2019/11/27,29,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）給予清晰的描述（定量的或推理的）。,2019/11/27,30,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。,2019/11/27,31,2.3 決策問題的性質和層次,2019/11/27,32,2.4 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。,2019/11/27,33,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。,2019/11/27,34,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）,2019/11/27,35,第三節(jié) DSS的構造與系統(tǒng)結構,2019/11/27,36,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)。,2019/11/27,37,近年來，有的學者提出增加DSS的組成部件，從而形成5庫、6庫、7庫、8庫等群庫結構。即： DSS = 群庫系統(tǒng) + 對話系統(tǒng) （人機界面） 群庫系統(tǒng)： 數據庫、模型庫、方法庫、知識庫、 文本庫、圖形庫、語音庫、工具庫、 地理信息庫………………,2019/11/27,38,DSS的系統(tǒng)結構主要研究DSS各主要部件的連接關系。,2019/11/27,39,3.1 人機界面技術 主要研究內容集中在： 可視化圖形界面技術 基于多媒體技術的界面技術 自然語言界面技術,2019/11/27,40,3.2 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。但也有自己的特點。,2019/11/27,41,共同點： 數據的獨立性 最小冗余度 最大的共享性 統(tǒng)一管理與控制 適當的反映時間 整體性（完整性） 可修改性和可擴充性 安全和保密 簡明性,2019/11/27,42,DSS數據庫系統(tǒng)的特點： 面向決策支持過程組織和管理數據 面向模型、面向模型生成來使用數據 數據描述方式要面向不同的決策者,2019/11/27,43,3.3 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)。,2019/11/27,44,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。,2019/11/27,45,人們認識客觀世界一般有三種方法： 邏輯推理法 實驗法 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。,2019/11/27,46,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。,2019/11/27,47,3.3.1 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。,2019/11/27,48,（1）預測模型群 定性模型：特爾斐法、主觀概率預測法、交叉影響巨陣法等 定量模型：回歸預測、平滑預測、馬爾柯夫鏈預測等 回歸預測：一元回歸、多元線性回歸、非線性回歸等； 平滑預測：平均預測法、指數預測法等,2019/11/27,49,（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系和關聯作用，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。,2019/11/27,50,（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。,2019/11/27,51,3.3.2 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）,2019/11/27,52,3.3.3 模型庫 模型庫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。 模型的表示形式： 模型的程序表示：基于程序的表示方法。 模型的數據表示：基于數據的表示方法。 模型的邏輯表示：基于知識的表示方法。,2019/11/27,53,3.3.4 當前研究課題 模型的自動生成技術 模型管理的人工智能方法 模型管理與數據管理的結合,2019/11/27,54,3.4 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。,2019/11/27,55,方法庫管理系統(tǒng)——對程序方法提供多種功能操作。 具有擴充的程序組件 可與多種數據庫系統(tǒng)相連接 可隨時加入新的程序組件,2019/11/27,56,3.5 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——信息之間結構化的關聯關系。,2019/11/27,57,3.5.2 知識的分類 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。,2019/11/27,58,3.5.3 知識的屬性 真實性 相對性 不完全性 模糊性 可表示性,2019/11/27,59,3.5.4 推理方法 演繹推理：P → Q，由前提到結論 歸納推理：由個別到一般，“主觀不充分置信推理” 聯想與類比 綜合與分析 預測 假設與驗證,2019/11/27,60,從另外的角度還可分為 演繹推理、歸納推理、缺省推理 確定性推理、不確定性推理 單調推理、非單調推理 啟發(fā)式推理、非啟發(fā)式推理 基于知識的推理、統(tǒng)計推理、直覺推理 正向推理、逆向推理、混合推理、雙向推理 —— 推理控制策略,2019/11/27,61,3.5.5 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。,2019/11/27,62,3.5.6 知識的表示方法 一階謂詞邏輯表示 語義網絡表示 產生式規(guī)則 知識的框架表示 腳本表示 過程表示 Petri網表示 面向對象表示,2019/11/27,63,第四節(jié) 新一代DSS的研究與發(fā)展,2019/11/27,64,群決策支持系統(tǒng)（GDSS） 分布式決策支持系統(tǒng)（DDSS） 智能決策支持系統(tǒng)（IDSS） 決策支持中心（DSC） 戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)（SDSS） 智能交互綜合 I3DSS,2019/11/27,65,（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。,2019/11/27,66,（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。,2019/11/27,67,（3）智能決策支持系統(tǒng)（IDSS） 智能決策支持系統(tǒng)IDSS（Intelligent Decision Support Systems）是決策支持系統(tǒng)DSS 與人工智能AI （Artificial Intelligence）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。,2019/11/27,68,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)。,2019/11/27,69,IDSS是一個新的正在發(fā)展的研究領域，涉及IDSS的文獻大量涌現。有文獻將IDSS稱為基于知識的DSS。盡管這些研究側重點不盡相同，但它們的一個共同特點就是人工智能技術融于傳統(tǒng)的DSS之中，彌補傳統(tǒng)DSS單純依靠模型技術與數據處理技術，以及用戶高度卷入而可能出現意向性偏差的缺陷。,2019/11/27,70,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。,2019/11/27,71,DSS,專家知識優(yōu)勢,結合專家知識和 DSS 模型分析的優(yōu)點形成智能 DSS （IDSS） 提高支持非結構化決策能力,智能DSS的基本概念,2019/11/27,72,專家系統(tǒng)是一種知識系統(tǒng) 利用專家知識及知識推理等來理解與求解問題 將 ES 和傳統(tǒng) DSS 結合而形成的 IDSS： 增設了知識庫、推理機與問題處理系統(tǒng) 人機對話部分還加入了自然語言處理功能 IDSS 在用戶決策問題的輸入、決策問題的描述、 決策過程的推理，問題解的求取與輸出等方面 都有了顯著的改進,2019/11/27,73,人工神經元網絡采用物理器件或計算機 模擬生物體中神經網絡的某些結構與功能 ANN 屬于基于案例學習的模型 吸取了生物神經網絡的部分優(yōu)點 ANN 由許多簡單處理單元互連而成 局部神經元損壞后不影響全局的活動 ANN 具有良好的自組織、自學習和自適應能力 特別適用于處理復雜問題或開放系統(tǒng) 能彌補專家系統(tǒng)的不足,2019/11/27,74,典型的結構為四庫結構,智能DSS的結構,2019/11/27,75,IDSS 具有人工智能的行為 向人類靠攏了一大步 使不熟悉機器的人也能方便地使用 DSS,IDSS： 更好地理解人 能積累已有知識 能獲得新知識 提高分析和求解能力,增設： 自然語言處理系統(tǒng) 知識庫 推理機 問題處理系統(tǒng),2019/11/27,76,語法、語義 結構分析,智能DSS的結構----智能人機接口,2019/11/27,77,問題處理系統(tǒng) 工作流程,,智能DSS的結構---問題處理系統(tǒng),2019/11/27,78,智能DSS的結構---知識庫子系統(tǒng),知識庫子系統(tǒng)： 獲取、解釋、表示、推理及管理與維護知識 知識：有關規(guī)則、因果關系及經驗等,2019/11/27,79,存儲知識首先要表示知識 知識的表示是知識的符號化過程 常見的知識表示形式有： 邏輯表示法 語義網絡表示法 產生式規(guī)則表示法 框架表示法 過程表示法,2019/11/27,80,推理是指從已知事實推出新事實的過程 推理一般由三部分組成： 大前提、小前提、結論 例：大前提 － 拖債達3級及以上的客戶信用低 小前提 － 該客戶拖債達4級 結論 － 該客戶信用低 例：大前提 － 與信用低的客戶做交易要謹慎 小前提 － 該客戶信用低 結論 － 與該客戶做交易要謹慎,智能DSS的結構---推理機,2019/11/27,81,根據推理方向的不同，可以分出三種推理： 正向推理、反向推理、正反向混合推理 例：從某城市到一個無直達航班的城市 為確定坐哪些航班轉達，即是簡單的推理問題 例：若事實M為真，且有規(guī)則IF M THEN N，則N為真 因此，若事實任務A是緊急訂貨為真，且有規(guī)則 IF任務I是緊急訂貨THEN任務I按優(yōu)先安排計劃 則任務A就應優(yōu)先安排計劃,2019/11/27,82,,ANN在分析與決策中的應用,人工神經元網絡基本原理,2019/11/27,83,什么是人工神經網絡？ T.Koholen的定義：“人工神經網絡是由 具有適應性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網絡，它的組織能夠模擬生物神經系統(tǒng)對真實世界物體所作出的交互反應。”,2019/11/27,84,腦神經信息活動的特征,(1)巨量并行性。 (2)信息處理和存儲單元結合在一起。 (3)自組織自學習功能。,2019/11/27,85,ANN研究的目的和意義,(1)通過揭示物理平面與認知平面之間的映射，了解它們相互聯系和相互作用的機理，從而揭示思維的本質，探索智能的本源。 (2)爭取構造出盡可能與人腦具有相似功能的計算機，即ANN計算機。 (3)研究仿照腦神經系統(tǒng)的人工神經網絡，將在模式識別、組合優(yōu)化和決策判斷等方面取得傳統(tǒng)計算機所難以達到的效果。,2019/11/27,86,神經網絡研究的發(fā)展,(1)第一次熱潮(40-60年代未) 1943年,美國心理學家W.McCulloch和數學家W.Pitts在提出了一個簡單的神經元模型，即MP模型。1958年，F.Rosenblatt等研制出了感知機(Perceptron）。 (2)低潮(70-80年代初): (3)第二次熱潮 1982年，美國物理學家J.J.Hopfield提出Hopfield模型，它是一個互聯的非線性動力學網絡他解決問題的方法是一種反復運算的動態(tài)過程,這是符號邏輯處理方法所不具備的性質. 1987年首屆國際ANN大會在圣地亞哥召開，國際ANN聯合會成立，創(chuàng)辦了多種ANN國際刊物。1990年12月，北京召開首屆學術會議。,2019/11/27,87,生物神經元網絡基本模型,2019/11/27,88,ANN類型與功能,2019/11/27,89,人工神經網絡研究的局限性,（1）ANN研究受到腦科學研究成果的限制。 （2）ANN缺少一個完整、成熟的理論體系。 （3）ANN研究帶有濃厚的策略和經驗色彩。 （4）ANN與傳統(tǒng)技術的接口不成熟。,2019/11/27,90,一般而言, ANN與經典計算方法相比并非優(yōu)越, 只有當常規(guī)方法解決不了或效果不佳時ANN方法才能顯示出其優(yōu)越性。尤其對問題的機理不甚了解或不能用數學模型表示的系統(tǒng),如故障診斷、特征提取和預測等問題,ANN往往是最有利的工具。另一方面, ANN對處理大量原始數據而不能用規(guī)則或公式描述的問題, 表現出極大的靈活性和自適應性。,2019/11/27,91,ANN 可看作黑箱 通過案例學習 能具備求解同類問題的本領 尤其是那些機理模糊或處理頻繁的問題 例如：圖像、語音和文字的識別 事物的分析、評估和預測 半結構化和非結構化問題的方案搜索和選擇,2019/11/27,92,在產品評價和選擇方面： 利用學習了股票漲落走勢因果對應關系的 ANN 能得到該證券今后走勢的評價輸出 在一批股票中，用 ANN 做掃描式的分析和評價 發(fā)現有看好跡象和走壞征兆的股票 在客戶關系管理和交易服務方面： 根據客戶基本信息和交易信息，能： 得出客戶優(yōu)質度、劃分客戶、找出優(yōu)質客戶 識別風險和客戶流失征兆 為風險防范措施的確定提供依據,2019/11/27,93,（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。,2019/11/27,94,（5）戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)（SDSS） 功能：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。,2019/11/27,95,（6） I3DSS 含義：智能的、交互式的、集成化的（Intelligent,Interactive and Integrated）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)揮它們在聯合運用時的優(yōu)勢，即集成化（Integrated）。 .,2019/11/27,96,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，這種應用方式就是決策支持系統(tǒng)的交互性（Interactive）。,2019/11/27,97,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）。,2019/11/27,98,I3DSS的提出和實際應用，是DSS進入一個新的歷史階段。,