决策支持系统是管理科学的一个分支，原本与人工智能属于不同的学科范畴，但自20世纪80年代以来，由于专家系统在许多方面取得了成功，于是人们开始考虑把人工智能技术用于计算机管理中来。在用计算机所进行的各种管理中，如管理信息系统（MIS）、事务处理系统（TPS）、办公自动化系统（OAS）、决策支持系统（DSS）等，与人类智能关系最密切的莫过于决策支持系统，因而人们首先在这方面开展了研究工作，做了许多开拓性的研究，取得了一定的进展，逐渐形成了智能决策支持系统（IDSS）这一新兴的研究领域。

一、决策与决策过程

        决策是针对某一问题，根据确定的目标及当时的实际情况制订多个候选方案，然后按一定标准从中选出最佳方案的思维过程。

        分析人们做决策的过程就会发现，当要对某一问题进行决策时，首先是把问题的要求搞清楚，确定要达到的目标，然后运用已掌握的各种数据、解题方法、知识等建立多个候选方案，最后通过对各候选方案的评判、分析、修正确定出可行的最佳方案并进行实施，在实施过程中如果发现了某些原来未考虑到的情况，或者原先的情况发生了变化，可再重新确定目标，重复上述过程。当然，在许多情况下一旦作出了决策就不再可挽回。因此，对一些重要问题的决策应是十分慎重的。以上决策过程可用图1描述出来。

        决策是人类面对复杂问题时通过逻辑分析、推理判断和量化计算选择最优行动方案的认知过程。完整的决策过程遵循“目标确定→方案生成→方案评判→实施反馈”的闭环，融合了定性分析与定量建模，是智能决策支持系统（IDSS）的核心研究对象。

（一）确定目标（Goal Determination）

1. 基本思想与定义

        基本思想：通过明确决策问题的期望状态，建立多维度、多层次的目标体系，为后续方案生成与评判提供准则。

        定义：设决策问题的论域为 Ω，决策目标集合为，每个目标g_i对应一个映射，表示方案在该目标上的效用值。目标体系满足：

（1）一致性：, g_i 与g_j无逻辑冲突

（2）完备性：覆盖决策问题的所有关键维度

2. 表示形式与实现过程

表示形式：

（1）单目标：标量函数 g(x)，如利润最大化

（2）多目标：向量函数，满足帕累托最优准则。

实现过程（基于SMART原则）：

（1）目标分解：将总目标逐层分解为可量化的子目标（如企业战略目标→财务目标→利润率、资产周转率）

（2）权重分配：采用层次分析法（AHP）确定各目标权重

（3）约束定义：明确目标实现的边界条件，如资源限制

3. 算法描述：层次分析法（AHP）确定目标权重

步骤：

（1）构建层次结构：目标层、准则层、方案层（如选购手机：目标层-“最佳手机”，准则层-“价格、性能、续航等”）

（2）构造判断矩阵：

其中为萨蒂标度

（3）权重计算：求判断矩阵最大特征值 λ_max 及对应特征向量w，归一化w 得到权重向量。

（4）一致性检验：若 CR < 0.1，判断矩阵通过一致性检验

4. 具体示例：企业投资决策目标确定

背景：某公司计划投资新生产线，需确定决策目标

过程：

（1）总目标：最大化投资回报率（ROI），兼顾风险控制与市场份额提升

（2）子目标分解：

g_1: 净现值（NPV）≥500 万元

g_2: 投资回收期（PP）≤3 年

g_3: 市场份额增长率≥15%

（3）权重分配：通过AHP得到 w_1=0.5, w_2=0.3, w_3=0.2

（4）约束条件：总投资预算≤2000万元，技术团队人力≤50人

（二）形成候选方案（Candidate Generation）

1. 基本思想

        在对问题进行识别之后，就可着手进行形成候选方案的工作。但是，在形成候选方案时需要运用有关数据、解题方法、计算方法以及有关的知识等，这就要求在形成候选方案之前，先建立起与问题有关的模型、知识库、数据库等，然后运用模型及有关知识得出候选方案。

        通过结构化方法或启发式算法生成满足目标约束的可行方案，确保方案集的多样性与完备性。

2. 技术手段

（1）数学规划：如线性规划（LP）、整数规划（IP）

（2）启发式方法：遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）

（3）知识驱动：基于规则的方案生成（如IF 成本 < 100 万元 THEN 方案A）

3. 示例：生产计划方案生成

问题：某工厂生产两种产品，资源约束为工时 ≤ 400小时，原材料 ≤ 300公斤

模型：

 方案生成：

（1）求解 LP 得到最优解 (x_1, x_2) = (20, 120)

（2）考虑设备维护等软约束，生成次优方案 (30, 110) 和 (40, 100)

（三）评判（Evaluation）

这是对得出的候选方案按事先确定的评判标准进行评价，并从中选出最佳方案的过程。在评判时，先按评判标准得出评价指标，然后再按这些评价指标进行综合评判。如果有多个候选方案的综合评判都满足事先确定的评判标准，则从中选出最优者作为决策方案；如果没有一个候选方案能满足评判标准，则需要重新形成候选方案。

1. 多属性决策（MADM）框架

设方案集，属性集，决策矩阵，其中 d_ij为方案 s_i 在属性 c_j 上的取值。

2. TOPSIS评判算法

步骤：

（1）标准化：（效益型属性）或（成本型属性）

（2）加权矩阵：

（3）正负理想解：

（4）距离计算：

（5）综合得分：

3. 示例：供应商选择评判

属性：价格（成本型）、质量（效益型）、交货期（成本型）

决策矩阵：

权重：w = [0.3, 0.5, 0.2]

计算过程：

（1）标准化后加权矩阵：

（2）正负理想解：

（3）综合得分：，选择供应商 3

（四）实施与反馈（Implementation & Feedback）

1. 实施过程

（1）资源分配：根据最优方案调配人力、资金、物资

（2）监控机制：设定关键绩效指标（KPI），如

（3）调整策略：当时触发方案修正

2. 反馈闭环

（五）决策环境（Decision Environment）

1. 环境分类

（1）确定性：所有参数已知且确定（如库存管理中的固定需求）

（2）不确定性：参数服从概率分布（如市场需求）

（3）模糊性：参数具有模糊边界（如“高需求”对应隶属度函数）

2. 环境建模

采用随机规划或模糊规划处理不确定性： 

其中ξ为随机变量。

二、决策支持系统

        决策支持系统（Decision Support System，简记为DSS）是在管理信息系统（Management Information System，简记为MIS）基础上发展起来的一种计算机管理系统。

        1954年，美国商业界首先把计算机运用到管理领域，进行工资管理、数据统计、帐目计算、报表登记等数据处理和事务信息服务工作，称之为电子数据处理（Electronic Data Processing，简记为EDP）及事务处理系统（Transaction Processing Sysem，简记为TPS）。电子数据处理及事务处理系统把人们从繁琐的事务处理中解脱了出来，大大地提高了工作效率。但是，任何一项数据处理都不是孤立的，它需要与其它工作进行信息交换及资源共享，在此情况下，管理信息系统与办公自动化系统（Office Automation System，简记为OAS）就应运而生。管理信息系统是一个由人及计算机等组成的、能进行管理信息收集、传递、存储、加工、维护和使用的系统，主要面向企业的经营管理。例如，生产调度、计划优化、财务管理、人事管理、物质管理、设备管理、能源管理、销售管理、市场管理等。它应用运筹学方法（如规划论、库存论、排队论等）和数据库技术等对企业进行综合性、全面的计算机辅助管理，以帮助企业实现其规划目标。办公自动化系统主要面向办公事物的处理及信息服务，以提高办公效率，改善办公环境。

        管理信息系统能把孤立的、零碎的信息变为一个比较完整、有组织的信息系统，不仅解决了信息的“冗余”问题，而且提高了信息的效能。但是，管理信息系统只能帮助管理者对信息作表面上的组织与管理，如统计、查询等，而不能把信息的内在规律更深刻地挖掘出来为决策提供高层次的服务。在此情况下，于20世纪70年代初，美国麻省理工学院的莫顿（S.S.Morton）和肯（G.W.Keen）等人提出了决策支持系统的概念，并为之做了许多开拓性的工作，使之成为计算机在管理方面的一个新的应用领域。

        决策支持系统与多种学科都有密切的联系，如计算机科学及工程、管理科学、人工智能等，人们从不同角度进行解释，给出了多种定义。概括起来可以认为，决策支持系统是一个具有如下特征的计算机管理系统：

（1）能对诸如计划、管理、方案选优之类需要进行决策的问题进行辅助决策。

（2）只能辅助和支持决策者进行决策，而不能代替决策者，即它所提供的功能是支持性

的，而不是代替性的。

（3）它所解决的问题一般是半结构化的。

（4）它是通过数据和决策模型来实现决策支持的。

（5）着重于改善决策的效益，而不是决策的效率。

（6）以交互方式进行工作。

在以上特征中，应该特别强调的是“决策支持”，它表示决策支持系统只是支持决策者进行决策，提高决策的有效性，而不是代替决策者，决策的主体是人而不是决策支持系统。

三、决策支持系统的支持类型

        决策支持系统（DSS）的“支持”按智能化程度分为四类，体现了从数据呈现到主动决策的演进。

（一）被动支持（Passive Support）

        决策支持系统只是向决策者提供一个进行仿真的工具，决策者可利用该工具对自己的假设或决策方案进行仿真，以便在实施之前发现可能存在的问题，避免造成损失。

1. 核心特征

（1）提供基础数据检索与报表生成，不参与决策过程

（2）技术手段：数据库（DB）、电子表格（Excel）

（3）典型应用：企业ERP系统的数据查询模块

2. 示例：销售数据查询

        用户输入时间范围和产品类别，系统返回销量报表，不提供分析建议

（二）传统支持（Conventional Support）

        这是指由决策支持系统向决策者提供尽可能多的候选方案，然后由决策者进行选择。从提出方案这一点来看，它比管理信息系统有了很大进步，但它没有注意到候选方案的质量。寻求多种方案对于决策是必不可少的，但关键是如何作出选择。如果希望作出比较好的决策，那么就没有必要去寻求很多质量不高的方案，由此可以看出传统的决策支持系统对于如何改善决策的过程存在着不足。

1. 核心特征

（1）集成模型库与数据库，支持定量分析

（2）技术架构：“数据库 + 模型库 + 用户接口”三部件结构

（3）模型类型：统计模型（回归分析）、运筹学模型（线性规划）

2. 示例：生产调度 DSS

（1）数据库存储设备产能、订单需求等数据

（2）模型库调用排程算法（如关键路径法CPM）

（3）输出最优生产计划甘特图

（三）规范支持（Normative Support）

        这是一种理想化的支持，决策者只需提供数据和要求，它就可以对决策过程进行控制。事实上这是不现实的，因为决策所面临的问题大都是半结构化甚至非结构化的，在许多情况下不能进行形式化描述及通过算法来解决，需要通过与人的交互才能继续工作，这就从客观上决定了决策支持系统的工作方式不能是全自动的。

1. 核心特征

（1）引入规则引擎与专家知识，提供规范性决策建议

（2）技术融合：专家系统（ES）+ 传统DSS

（3）推理机制：正向推理（数据驱动）、反向推理（目标驱动）

推理机制说明：

（1）正向链（数据驱动）：从事实出发，匹配规则直至得出结论，适合预测、监控（如“给定传感器数据，推导设备状态”）；

（2）反向链（目标驱动）：从假设目标出发，反向验证条件，适合诊断、调试（如“假设设备故障，验证是否存在电压异常”）；

有关“专家系统”的内容，可以看我的文章：专家系统的基本概念解析——基于《人工智能原理与方法》的深度拓展_专家系统的本质-CSDN博客 

2. 示例：医疗诊断支持系统

（1）知识库存储医学规则：IF 体温 > 38℃ ∧ 咳嗽 = 是 THEN 怀疑肺炎

（2）用户输入症状数据，系统通过规则推理输出诊断建议

（四）扩展支持（Extended Support）

        这种支持方式不仅向决策者提供候选方案，而且能对决策者进行诱导，在尊重决策者判断的同时，提供一种开放环境，激发决策者的创造性，使之产生高质量的决策。显然，这是一种值得推崇的支持方式。

1. 核心特征

（1）融合机器学习、大数据分析，支持动态自适应决策

（2）技术前沿：预测分析（如 LSTM 时间序列预测）、强化学习（RL）

（3）能力突破：从“支持决策”到“辅助决策自动化”

2. 示例：金融风控决策系统

（1）训练随机森林模型识别欺诈交易模式

（2）实时数据流输入，模型自动计算欺诈概率 P(欺诈|x)

（3）当 P > 0.95 时触发自动拦截

四、智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System, IDSS）

        决策支持系统主要是以数据和模型来支持决策的，这种基于两库（数据库、模型库）的结构对决策支持系统的结构有很大的影响，其后的研究大都是以它为基础进行的。尽管决策支持系统已经获得了较大的发展，但由于它的两库结构及数值分析方法，使其应用范围受到了限制，特别是对于那些带有不确定性的问题以及难以获得精确数值解的问题难以进行处理。另外，由于系统中缺少与决策有关的知识及相应的推理机制，使得系统不具有思维能力，不能对高层次的决策提供有力的支持。专家系统的成功使决策支持系统的研究受到启迪，人们开始考虑把人工智能的有关技术用于决策支持系统中，这就出现了智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，简记为IDSS）。

        IDSS在传统DSS基础上引入人工智能技术，构建“数据 - 模型 - 知识 - 智能”的四层架构，实现对非结构化问题、不确定性环境的高效处理。

（一）体系结构与核心组件

1. 五元组模型

IDSS = (DB, MB, KB, RB, IU)

（1）数据库（DB）：存储结构化数据（如SQL表）与非结构化数据（如文本、图像）

（2）模型库（MB）：包含统计模型（如Logistic回归）、优化模型（如GA）、AI模型（如神经网络）

（3）知识库（KB）：存储领域知识（如产生式规则、本体）

（4）推理机（RB）：实现逻辑推理（如归结原理）与机器学习推理（如模型预测）

（5）用户接口（IU）：支持自然语言交互（如ChatGPT式对话界面）

2. 智能组件技术

知识表示：

（1）产生式规则：IF 条件  THEN  结论  [置信度]

（2）本体模型：通过OWL语言定义概念层级（如“疾病”→“传染病”→“流感”）

推理机制：

（1）确定性推理：假言推理（Modus Ponens） (P → Q, P) ⇒ Q

（2）不确定性推理：证据理论（D-S 理论）计算命题信任度

有关“经典逻辑推理（含假言推理）”可以看我文章：

经典逻辑推理的基本概念——基于王永庆著《人工智能原理与方法》的深度解析_什么是基于默认信息的推理?解释在人工智能系统中如何应用默认推理来处理不完-CSDN博客

有关“证据理论（D-S 理论）”可以看我文章：不确定与非单调推理的证据理论——D-S理论与应用模型-CSDN博客 

（二）与传统 DSS 的关键区别

特征	传统 DSS	IDSS
问题类型	结构化 / 半结构化	非结构化（如自然语言）
支持方式	模型驱动	数据驱动 + 知识驱动
学习能力	无	支持机器学习（如迁移学习）
交互模式	命令式	自然语言 / 可视化交互

（三）应用示例：智能供应链决策系统

1. 决策问题

动态调整库存水平，平衡缺货成本与库存持有成本

2. IDSS 架构实现

（1）数据层：

实时采集销售数据、供应商交货期、运输延误概率

存储于分布式数据库（如 HBase）

（2）模型层：

基础模型：经济订货批量（EOQ）模型

智能模型：构建LSTM网络预测未来销量

（3）知识层：

规则库：IF 运输延误率> 20%  THEN  安全库存增加30%

本体库：定义“库存”“供应商”“运输”等概念及其关系

（4）推理层：

基于预测销量调整EOQ模型参数

结合运输延误规则动态修正安全库存

（5）交互层：

可视化界面显示库存预警（如红色警示缺货风险）

自然语言查询：“下周北京地区库存是否充足？”

（四）理论拓展：决策智能的数学基础

1. 效用理论（Utility Theory）

设方案 s_i 的效用值为 u(s_i)，满足：

（1）完备性：

（2）传递性： 

多目标效用函数可表示为加性模型：

2. 贝叶斯决策理论

在不确定性环境下，最优决策使期望效用最大化：

 

其中 θ_k 为环境状态，D 为观测数据

3. 强化学习决策

智能体通过与环境交互学习最优策略 pi^*：

 

其中 γ为折扣因子，r_t 为即时奖励

有关“强化学习”的内容，可以看我文章：模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系_sft和rl区别-CSDN博客 

（五）挑战与未来方向

1. 核心挑战

（1）跨模态融合：如何有效整合结构化数据（如表格）与非结构化数据（如文本、图像）

（2）可解释性：深度学习模型的“黑箱”问题，需发展可解释 AI（XAI）技术

（3）实时性：处理高频数据流（如高频交易）时的低延迟决策需求

2. 前沿方向

（1）认知决策支持：模拟人类认知过程，构建“直觉 - 分析”双系统 IDSS

（2）群体决策智能：融合多决策者偏好，解决分布式决策冲突（如区块链共识机制）

（3）自适应决策：结合元学习（Meta-Learning）实现快速场景迁移

五、总结

        智能决策支持系统通过“数据驱动建模 + 知识驱动推理”的协同机制，将决策过程从经验主导提升为科学量化与智能优化，成为复杂系统管理的核心工具。从被动的数据呈现到主动的智能决策，其发展路径紧密依赖人工智能、运筹学、统计学的交叉创新。未来研究需聚焦于不确定性处理的鲁棒性、多智能体决策的协同性，以及人机交互的自然化，推动IDSS 在智慧医疗、智能交通、金融风控等领域的深度应用，实现“决策支持”向“决策智能”的范式跨越。