摘要：文章闡述決策支持系統(tǒng)的產(chǎn)生、概念體系、系統(tǒng)分析和設(shè)計方法、應(yīng)用等方面，總結(jié)決策支持系統(tǒng)的演化進(jìn)程與主要特征。針對傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)在面臨日趨復(fù)雜的決策環(huán)境和決策者逐漸增強(qiáng)的參與意識時面臨的問題與挑戰(zhàn)，進(jìn)一步探討了決策支持系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：決策支持系統(tǒng)；人件；人件服務(wù)；軟件服務(wù)

一、 引言

隨著決策理論與方法研究的推進(jìn)，計算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)的飛速發(fā)展，為滿足決策者決策需求內(nèi)涵的豐富與提升，一種重要的決策支持工具——決策支持系統(tǒng)（Decision Support System，DSS）應(yīng)運而生。1971年，Scott Morton和Gorry首次提出DSS的概念以支持半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化決策。DSS是在MIS和基于模型的信息系統(tǒng)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的可形式化、可模型化的、層次較高的信息系統(tǒng)，追求的目標(biāo)是有效性。自從DSS的概念被提出以來，研究者和實踐家們一直在努力構(gòu)建更合理、更完善的系統(tǒng)體系。

二、 決策支持系統(tǒng)

1. DSS概念體系。

（1）理論基礎(chǔ)與實現(xiàn)依據(jù)。DSS的理論研究及實踐開發(fā)和很多學(xué)科（領(lǐng)域）的知識有關(guān)，其理論框架涉及到計算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、管理科學(xué)、決策科學(xué)、行為科學(xué)等領(lǐng)域。它不斷吸收其他學(xué)科的知識并遵循其自身結(jié)構(gòu)與功能特征的發(fā)展規(guī)律以完善其理論體系。

DSS支持全部決策過程，不同的研究者對決策過程模型有不同的認(rèn)知和表述。DSS的研究者在很大程度上受到Simon決策過程模型的影響。它不僅用來解釋決策過程，還是DSS實現(xiàn)的理論依據(jù)，且被很多研究者作為區(qū)分DSS和其他信息系統(tǒng)（如MIS、ES等）的標(biāo)志。

（2）定義。自DSS的概念提出后，很多專家與學(xué)者（如Keen，Little，Alter，Moore，Bonczek Tuban）等對DSS的定義進(jìn)行了不斷擴(kuò)充與完善。

在軍事指揮決策領(lǐng)域，DSS往往被稱為輔助決策系統(tǒng)，但“決策支持輔助系統(tǒng)”和“輔助決策支持系統(tǒng)”都是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拿Q，因“支持”和“輔助”內(nèi)涵相近。DSS的術(shù)語是內(nèi)容自由的表述，不同時期、不同領(lǐng)域、采用不同技術(shù)的人對其有不同的理解。DSS廣義的理解是指用來描述任何支持決策過程的人機(jī)系統(tǒng)，狹義的理解是指一種特定的技術(shù)。隨著相關(guān)理論和技術(shù)的發(fā)展，DSS的概念內(nèi)涵和外延都在不斷豐富與發(fā)展之中，但理解DSS的實質(zhì)需根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其所決定的系統(tǒng)關(guān)鍵特征和功能。

因此，沒有一個廣為人們接受的統(tǒng)一的DSS定義，這也為該領(lǐng)域的發(fā)展留有待擴(kuò)充空間，但不能忽視DSS的目的是支持和改進(jìn)決策過程。

（3）基本結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)DSS基本結(jié)構(gòu)總的來說分為兩大類：一類是以Sprague兩庫結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的“三部件”結(jié)構(gòu)，它由數(shù)據(jù)部件、模型部件和對話部件組成，如圖1所示；另一類是Bonczek（1981）提出的基于知識的“三系統(tǒng)”體系結(jié)構(gòu)，它由語言子系統(tǒng)、問題處理子系統(tǒng)和知識子系統(tǒng)組成，如圖2所示。它們分別從不同的角度揭示了DSS的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和功能模塊特征，都對后來DSS的結(jié)構(gòu)擴(kuò)充產(chǎn)生了很大的影響。

（4）關(guān)鍵特征和功能。因DSS沒有統(tǒng)一的、廣為接受的定義，故DSS的標(biāo)準(zhǔn)特征和功能也沒有統(tǒng)一的描述。但理想中的DSS的關(guān)鍵特征和功能如圖3所示。

（5）分類。在DSS的演化進(jìn)程中，不同時期的不同研究者從不同視角、不同層次對DSS作了不同的分類。比較有代表性的是：Donovan，Madnick（1977）按能否支持重復(fù)決策，把DSS分為慣例DSS和臨時性DSS；Arnott，Pervan（2005）按DSS的應(yīng)用范圍和技術(shù)特點，分為個人DSS，GDSS，談判DSS，IDSS，基于知識管理的DSS，BI和DB。

在學(xué)術(shù)界廣為接受的是Power（2007）按驅(qū)動方式將DSS分為模型驅(qū)動型DSS、數(shù)據(jù)驅(qū)動型DSS、通信驅(qū)動型DSS、文本驅(qū)動型DSS、知識驅(qū)動型DSS和基于Web的DSS等類型。近年來，基于數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse，DW）、聯(lián)機(jī)在線分析（On-Line Analytical Process，OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）的商業(yè)智能技術(shù)得到了迅速發(fā)展，再加上Microsoft、Oracle、IBM等數(shù)據(jù)庫廠商的大力開發(fā)與支持，使得數(shù)據(jù)驅(qū)動的DSS相對于模型驅(qū)動的DSS具有更高的標(biāo)準(zhǔn)化程度和產(chǎn)品成熟度。

2. 系統(tǒng)分析和設(shè)計方法。DSS的系統(tǒng)分析和EDPS、MIS等不同，主要應(yīng)符合決策者對決策過程的認(rèn)知、滿足DSS的設(shè)計規(guī)范和提升DSS的系統(tǒng)效能等方面。對DSS的系統(tǒng)分析通常采用一種稱之為ROMC的方法，即表述（Representation）、操作（Operation）、記憶輔助（Memory aid）和控制機(jī)構(gòu)（Control Mechanism）等，其主要特征是過程獨立、依賴表達(dá)式但方法本身并沒有提供實現(xiàn)DSS結(jié)構(gòu)的具體技術(shù)。

DSS的設(shè)計可采用結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)開發(fā)方法、層次模型法、面向?qū)ο蠓ǖ?。每種方法的著眼點不同，選擇系統(tǒng)設(shè)計方法時，需綜合考慮開發(fā)人員的知識結(jié)構(gòu)、決策問題的結(jié)構(gòu)與特征、系統(tǒng)的可維護(hù)性等因素。

3. 應(yīng)用。在已投入使用的信息系統(tǒng)中均有DSS成功應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、管理、軍事等領(lǐng)域的實例，這大大提高了決策的科學(xué)性。目前，許多全球著名的軟件供應(yīng)商，如CA、IBM、Oracle、NCR、Informix、SAS等都提供支持DSS研發(fā)的各種工具。

在國內(nèi)，從事DSS研究的單位主要有中科院、南京大學(xué)、國防科大、中南大學(xué)等，它們已取得了很多理論研究與實踐應(yīng)用成果。目前，國內(nèi)DSS的應(yīng)用主要體現(xiàn)在大型互聯(lián)電網(wǎng)、高等教育評估、軍隊指揮自動化、應(yīng)急管理、物流管理等領(lǐng)域，其應(yīng)用范疇仍在不斷擴(kuò)展之中。

三、 演化進(jìn)程

自DSS概念提出以來，在人工智能、數(shù)據(jù)庫、模型庫、知識管理、聯(lián)機(jī)分析、語義Web服務(wù)等新技術(shù)的不斷推動以及對決策理論與方法的深入研究，DSS呈現(xiàn)出了以不同技術(shù)為主要表征的多種形態(tài)并已經(jīng)取得了一系列重要的進(jìn)展，如：對DSS定義和基本框架的拓展和改進(jìn)、面向組織和團(tuán)隊的群體決策支持系統(tǒng)（Group Decision Support System，GDSS）、商業(yè)智能（Business Intelligence，BI）技術(shù)、決策支持中心（Decision Support Center，DSC）、綜合性決策支持系統(tǒng)（Intelligent，Interactive and Integrated DSS，I3DSS）、智能決策支持系統(tǒng)（Intelligent Decision Support System，IDSS）以及基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)而發(fā)展的分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)（Distributed Decision Support System，DDSS）等，目前DSS的研究主要集中在應(yīng)用層面，其演化進(jìn)程總結(jié)如下。

20世紀(jì)60年代：DSS的研究主要體現(xiàn)在Scott Morto的管理決策支持，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）的組織決策理論研究，麻省理工學(xué)院（MIT）的有關(guān)交互式在線分析處理系統(tǒng)的技術(shù)研究，決策支持理論發(fā)展等方面。系統(tǒng)的主要特征是將交互式技術(shù)應(yīng)用于管理任務(wù)。

20世紀(jì)70年代：Scott Morton和Gorry（1971）提出DSS的概念；1971年~1976年，研究主要集中在交互式的計算機(jī)系統(tǒng)，后把模型融入DSS；Keen和Scott Morton（1978）把DSS的應(yīng)用范圍限定在對半結(jié)構(gòu)化管理決策的支持；這階段具有代表性的是BrandAid，Alter，Holsapple等的研究。70年代中后期，系統(tǒng)主要注重有效性，而不是效率。

20世紀(jì)80年代：Sprague（1980）提出DSS的“三部件”結(jié)構(gòu)，后又增加了知識庫和方法庫；Bonczek（1980）等提出DSS的“三系統(tǒng)”結(jié)構(gòu)；1981年首屆DSS國際會議在亞特蘭大舉辦；1980年出現(xiàn)了GDSS的概念；Owen（1985）等人提出了DSC的概念；Kersten（1985）年開發(fā)支持談判的決策支持系統(tǒng)NEGO；1989年出現(xiàn)的群件Lotus Notes；Kraemer和King（1989）提出的協(xié)同決策系統(tǒng)CDSS。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的研究與應(yīng)用為知識的學(xué)習(xí)與獲取提供了新途徑，如專家系統(tǒng)和DSS結(jié)合形成IDSS。這階段有代表性的是：DSS書籍；群決策支持系統(tǒng)原型；基于計算機(jī)的專家系統(tǒng)等。20世紀(jì)80年代中后期，注重系統(tǒng)的柔性及應(yīng)用性。1990年以前，DSS大多是模型驅(qū)動的。

20世紀(jì)90年代：1990年后，Bill Inmon和Ralph Kimball積極推崇使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的DSS；1994年，開始把OLAP功能集成到數(shù)據(jù)庫中；1995年，數(shù)據(jù)倉庫和World Wide Web開始影響決策支持技術(shù)的發(fā)展，基于Web的DSS變得切實可行；Gartner Group（1996），提出BI的概念。隨著網(wǎng)絡(luò)、新一代數(shù)據(jù)庫、多媒體、仿真和虛擬現(xiàn)實等技術(shù)的發(fā)展，DSS的研究主要集中在商業(yè)智能/聯(lián)機(jī)在線分析、數(shù)據(jù)倉庫、基于Web服務(wù)的系統(tǒng)/門戶網(wǎng)站、數(shù)據(jù)挖掘等方面。系統(tǒng)的主要特征是網(wǎng)絡(luò)化、應(yīng)用性、數(shù)據(jù)驅(qū)動。

21世紀(jì)至今：系統(tǒng)研究注重應(yīng)用、注重集成及融入人的高級思維，出現(xiàn)了面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)（Service-Oriented Architecture，SOA）的一體化系統(tǒng)形態(tài)。重視計算機(jī)與人的知識的相互融合及有效管理，強(qiáng)調(diào)DSS與人的交互。特別是近幾年來，開始關(guān)注觸控界面技術(shù)。系統(tǒng)的主要特征是友好交互、個性化、智能化、集成化。

DSS名稱的擴(kuò)展反映了決策支持技術(shù)的進(jìn)步和決策者需求內(nèi)涵的提升，幾種主要的DSS形態(tài)的特征對比如表1所示。

每一種系統(tǒng)形態(tài)都有其獨特的運用范圍，即所求解的決策問題都有一定的邊界。當(dāng)然，無論是哪種形態(tài)的DSS，都需經(jīng)過系統(tǒng)調(diào)查、可行性論證、系統(tǒng)規(guī)劃、系統(tǒng)分析、系統(tǒng)設(shè)計、系統(tǒng)實施和系統(tǒng)評價等各階段。

四、 面臨的問題

目前，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、網(wǎng)絡(luò)超算、無線傳感、語義Web等新技術(shù)的出現(xiàn)和現(xiàn)有決策支持技術(shù)的發(fā)展，對個人、組織和社會的影響與日俱增?，F(xiàn)有的DSS體系架構(gòu)面臨復(fù)雜決策環(huán)境下決策者逐漸增強(qiáng)的參與意識時屢屢陷入困境，這引起了我們的反思，DSS的決策支持效能為什么多年來沒能提上去？

傳統(tǒng)DSS是進(jìn)行決策任務(wù)求解的重要支持工具，主要具備基于邏輯和符號推理的理性決策能力。在實踐中常面臨以下問題：

（1）知識提取困難。信息是決策的基礎(chǔ)，海量（多維）信息、不完備信息，并有信息孤島的存在，如何從這些信息中提取所需知識成為嚴(yán)重影響DSS系統(tǒng)效能的因素。

（2）處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化決策問題的能力較弱。目前，已經(jīng)應(yīng)用于實踐的DSS大部分是模型或數(shù)據(jù)驅(qū)動的，面對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的問題缺乏有效的解決途徑。

（3）忽視了人的參與作用。傳統(tǒng)DSS的發(fā)展重心在技術(shù)，主要依靠數(shù)據(jù)和模型從決策技術(shù)層面支持人的決策，忽略了不能完全模型化（定量化）的非技術(shù)因素（人的認(rèn)知），人只是系統(tǒng)的“看客”，而單純考慮技術(shù)因素往往讓決策者認(rèn)為技術(shù)不符合決策需求，作為非技術(shù)因素的人又是決策系統(tǒng)的一個重要組件，其參與作用如何才能被刻畫出來且無縫融入系統(tǒng)并獲得決策者的認(rèn)可。

這些存在的問題嚴(yán)重影響了DSS的使用價值和用戶的使用熱情，以致DSS的進(jìn)展不大，但這也是一種挑戰(zhàn)和推動力。因此，如何突破現(xiàn)有DSS的體系架構(gòu)以提供快速決策和滿足決策者真實需求的復(fù)雜的、個性化的決策服務(wù)也就成為了研究焦點。

五、 發(fā)展趨勢

進(jìn)入20世紀(jì)90年代以來，人工智能（包括遺傳算法、模糊邏輯和智能代理等），數(shù)據(jù)庫技術(shù)，Web Service，特別是一些專用技術(shù)如網(wǎng)格計算、人機(jī)交互、移動計算和代理啟發(fā)式搜索的算法等技術(shù)的發(fā)展，為DSS的發(fā)展提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐，擴(kuò)展了系統(tǒng)輔助決策的深度與廣度。其發(fā)展趨勢主要有：

1. 注重基于認(rèn)知特征的人機(jī)交互技術(shù)。系統(tǒng)通過人機(jī)交互技術(shù)支持決策過程，為決策過程中超越其認(rèn)知極限的問題處理提供適用技術(shù)手段。近年來，基于知識的人機(jī)交互技術(shù)是目前DSS研究的主要方向。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人機(jī)交互技術(shù)的研究也從簡單的菜單驅(qū)動和多媒體界面發(fā)展到智能化、多模態(tài)（通道）界面，除了傳統(tǒng)的鍵盤輸入、觸摸屏等接觸式操控模式外，還允許語言、手勢、視覺（眼動儀）等多種非接觸式操控模式。

2. 注重人的高級思維的參與，從技術(shù)和非技術(shù)角度重建系統(tǒng)架構(gòu)。目前，人類對信息處理規(guī)律的研究與探索已經(jīng)滲透到認(rèn)知領(lǐng)域，但人的認(rèn)知特征并沒有體現(xiàn)在傳統(tǒng)DSS系統(tǒng)設(shè)計與操作過程中。我們認(rèn)為，需從技術(shù)與非技術(shù)的角度考慮DSS的體系結(jié)構(gòu)。將人的高級思維嵌入到非結(jié)構(gòu)化決策問題求解之中以實現(xiàn)人機(jī)智能的協(xié)同與融合，以期系統(tǒng)在可信度、可行性、適應(yīng)性、敏捷性等方面都會有所提高。當(dāng)然，這勢必會引起新型決策系統(tǒng)架構(gòu)的改變，也會帶來一系列需要解決的關(guān)鍵技術(shù)。譬如，如何將人件（參與決策活動的人）和軟件網(wǎng)絡(luò)賦能為人件服務(wù)和軟件服務(wù)，并納入系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一管理、調(diào)度及使能驅(qū)動等。

3. 注重各種相關(guān)技術(shù)的集成應(yīng)用。未來的DSS將是綜合集成的，是一個集各種決策支持技術(shù)于一身的多功能系統(tǒng)。它把專家群體、決策者、統(tǒng)計數(shù)據(jù)和信息資料與計算機(jī)軟件系統(tǒng)等有機(jī)結(jié)合起來，構(gòu)成一個操作便利、快捷、流暢、更能反映決策者高級思維的新型決策系統(tǒng)，具有感性與理性、定性與定量的綜合功能。特別是將語義Web服務(wù)、認(rèn)知科學(xué)與未來DSS的設(shè)計與開發(fā)相結(jié)合，已引起國內(nèi)一些科研院所（校）的重視，并開展了一些基礎(chǔ)性研究工作，但仍有很多理論問題和技術(shù)實現(xiàn)難點有待深入研究。

4. 注重系統(tǒng)的智能化。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)在DSS中的應(yīng)用己經(jīng)相當(dāng)廣泛。大體可分為兩類：一類是用人工智能技術(shù)去實現(xiàn)DSS的模型管理、模型選擇等；另一類則是利用人工智能的知識表達(dá)和推理能力直接為決策問題提供支持。如使用專家系統(tǒng)可提升DSS的模型和數(shù)據(jù)管理；神經(jīng)計算系統(tǒng)或GSS能夠支持專家系統(tǒng)的知識獲取過程；智能代理技術(shù)能實現(xiàn)不同任務(wù)的自動化，最終代替人執(zhí)行許多日常事務(wù)等。

六、 總結(jié)

闡述了DSS的產(chǎn)生背景、概念體系、系統(tǒng)分析和設(shè)計方法、應(yīng)用等方面，總結(jié)了DSS的演化發(fā)展歷程。針對現(xiàn)有的DSS體系架構(gòu)面臨復(fù)雜決策環(huán)境下決策者逐漸增強(qiáng)的參與意識時屢屢陷入“困境”，反思了為何多年來DSS的系統(tǒng)效能提不上去的原因，并分析了DSS進(jìn)一步的發(fā)展趨勢。

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基金項目：國家自然科學(xué)基金（項目號：71171107）；總裝重點預(yù)研基金（項目號：9140A06040510BQ***）；江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃（項目號：CXZZ11_0054）。

作者簡介：周獻(xiàn)中，南京大學(xué)控制與系統(tǒng)工程系教授、博士生導(dǎo)師；黃孝鵬，南京大學(xué)控制與系統(tǒng)工程系博士生；楊潔，南京大學(xué)控制與系統(tǒng)工程系博士生；盛寅，南京大學(xué)控制與系統(tǒng)工程系博士生。

收稿日期：2012-02-15。