智能决策支持系统方案Word文件下载.docx

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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与决策支持系统进行友好、协调的交互，以便于完成特定的任务或进行系统的维护管理等。

日常管理智能体：

除了完成调度人员进行的监视、维护、处理异常等日常工作外，还需要进行编写调度日志、操作票、事故报告等一系列工作。

模拟培训智能体：

进行决策支持系统的培训、模拟、决策跟踪等。

系统智能体结构如下图所示

以下是应用于沥青混凝土路面施工机群的基于多代理的智能决策支持系统[6],最高层（顶层）为中央智能决策调度支持系统,它负责整个系统的调度决策,实时处理下级决策调度能Agent汇报的信息,并作出决策。

中间层为功能决策智能Agent层,包括拌和智能决策调度支持系统、运输智能决策调度支持系统、摊铺智能决策调度支持系统、压路智能决策调度支持系统等,它们负责各自下层的功能Agent,功能Agent层指在路面施工中完成某种施工任务的施工机械或设备,它们的任务是负责调度其下层的功能Agent,来完成系统设定的任务,维持生产节拍、保证质量参数、接受中央的指令并把涉及到改变整个系统状态的决策结果通知中央智能决策调度支持系统。

下图是系统的结构图

下图为决策调度系统原理图。

可以看出,IDSS中五个系统（知识库系统、模型库系统、数据库系统、图形库系统及总控系统）间的联系。

总控系统控制着其它四个系统的连接与调用,同时负责与外界（信息收发系统、人机接口部分）的信息交换。

知识库系统从数据库中获得事实进行推理,从而决定从模型库中调用何种模型进行计算并确定模型中的一些参数,选定的模型从数据库中获得初始数据进行运算,并将运算结果送回数据库。

图形库系统可以从数据库中取得需要的数据绘制各种直观的图形。

在总控系统之前是人机接口部分、信息收发系统,人机接口部分是用户与系统的桥梁,用来做信息传输、人工决策干预、信息查询和结果输出。

信息收发系统负责接收各子系统上传的信息和发布调度决策系统的调度指令。

（2）基于专家系统的智能决策支持系统[3]

专家系统（ES）与决策支持系统（DSS）结合的智能决策支持系统充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心解决定量分析问题的特点，充分做到定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和围得到一个大的发展。

专家系统与决策支持系统的具体集成结构如下图所示。

IDSS与ES结合主要体现在以下3个方面：

（1）DSS与ES的总体结合。

由集成系统把DSS与ES有机结合起来。

（2）知识库和模型库的结合。

模型库中的数学模型和数据处理模型作为知识的一种形式，即过程性知识，加入到知识推理中。

也可以把知识库和推理机作为智能模型加入到模型库中。

（3）静态数据库和动态数据库的结合。

静态数据库为动态数据库提供初始数据，ES推理结束后，动态数据库中的结果再送回到DSS中的静态数据库中。

四、决策支持系统的结构组成[7]

决策支持系统是智能决策支持系统的基础，智能决策支持系统是在决策支持系统的框架上加入智能技术如多代理技术和专家系统等形成的，IDSS包含了DSS的所有组件，因此了解DSS的组成结构是很有必要的。

1、模型库系统

模型库系统包括模型库和模型库管理系统。

模型库中的模型有两类，一类是标准模型，它们是按照某些常用的程序设计语言编程，存于模型库中；

另一类是由用户应用建模语言建立的模型。

决策支持系统需要通过人机结合和模型库系统实现模型与决策者之间的交流，使模型能随环境变化和用户需求得到及时更新，不仅能够解决结构化问题，而且具有对半结构化和非结构化问题的解释能力。

模型库系统包括三个层次：

应用级、生成级和工具级。

应用级是决策者专用的或共享的模型子系统。

生成级由模型库管理系统、用户接口系统和数据库管理系统、基础库等部分组成，它由DSS的设计人员操作。

设计人员通过利用DSS的各种工具来建立和维护各个应用子系统，满足用户需求。

工具级是一些专用或通用的软件，如构造模型的软件、图形工具、文字处理工具和模型化语言等。

通常说的模型库，一般是介于应用级和生成级之间的系统。

DSS模型库系统由以下部件组成,如下图所示

1.1、模型

模型是对于现实世界的事物、现象、过程或系统的本质属性进行抽象和简化的描述，即模型反应了客观事物最本质的特征和量的规律，描述了现实世界中有显著影响的因素和相互关系。

从现状来看，模型的表示技术主要有实体关系表示、结构化模型表示、框架表示、一阶谓词逻辑、面向对象表示和XML表示等。

模型的调度技术主要有类比推理、一阶谓词逻辑、遗传算法、遗传算法、机器学习、基于图形的模型合成、模型描述语言、Agent技术等。

其中模型的面向对象表示和XML表示技术以及模型的Agent调度技术具有较大的发展前景。

模型的表示形式：

1）模型的程序表示

模型的程序表示方法适用于描述结构化的计算模型。

传统的模型程序表示是指模型以包括输入、输出格式和算法在的完整程序形式表示。

这种表示形式将解程序和模型联系在一起，使模型难以修改。

但是在模型库意义下的程序表示方法是将模型和解程序相分离，并将程序表示的模型分成基本模块，不同模型中的共同部分可以调用相同的模块，以减少冗余。

另一种程序表示方法是以语句的形式表示，用通用的高级语言设计出一套建模语言，即模型定义语言。

模型中的不同方程、约束条件和目标函数都对应于MDL中相应的语句。

2）模型的数据表示

模型的数据表示是把模型看作是从输入集到输出集的映射，通过模型的参数集合确定这种映射关系。

模型可描述为由一组参数集合和表示模型结构特征集合的框架。

输入数据集在关系框架下进行若干关系运算，得出输出数据集。

3）模型的逻辑表示

模型表示了它的输入输出之间的运算关系和数据关系，同时还确定了输入输出之间的逻辑关系。

逻辑关系可以描述定量模型的输入输出关系，也可以描述更广泛的模型的对应关系。

4）基于面向对象的模型表示方法

有学者在1993年提出了面向对象的模型表示法，将由SML定义的模型与方法封装成模型类，通过操作的多态性实现模型与数据集的集成。

Lenard类比了结构建模与面向对象的程序设计的共同之处，使用Smalltalk列举了结构建模中的对象类，定义了这些类之间的关系，实现了面向对象的模型集成。

1.2、模型库

模型库是按照一定的组织结构将众多的模型存储起来，并利用模型库管理系统对模型进行有效的管理和调用的计算机系统。

它是决策支持系统的核心部分，实际上用来存储模型的代码，由源代码库、目标代码库两部分组成。

模型库的组织与储存

（1）模型字典

模型字典是模型库的索引，DSS通过查询字典获得对模型的引用。

模型字典的组织结构有文本形式、菜单形式和数据形式。

其中数据库形式是最常用的一种。

数据库形式的模型字典一般分为3个层次，包括模型基本信息表、模型描述信息表和模型的数据抽象。

基本信息表简单的记录者模型的序号、名称、简要说明、使用权限、类型等基本信息。

模型的描述信息包括模型结构、约束条件、参数、变量等。

模型的数据抽象指明了模型数据的物理路径，与模型库相连。

（2）模型库的组织与储存

一个基本模型需要四个文件存储，其中包括：

一个描述输入、输出数据的数据说明文件；

一个源程序文件和一个目标程序文件；

一个用来对模型进行说明的文件，主要包括模型的方程形式以及算法的自然语言描述等。

1.3、模型库管理系统

模型库管理系统（MBMS）是为操纵和管理模型库的计算机软件系统。

它可以生成、调用、维护模型，通过对模型库的管理和控制，保证模型库的安全性和完整性。

用户可以通过模型库管理系统的灵活的访问、更新、生成和运行模型。

模型库管理系统应该提供给用户的功能包括：

（1）基本操作，包括模型存取和查询，模型初始化，模型选择，模型综合以及合适的模型输出，模型维护，模型表示，模型抽象，物理和逻辑模型的存储等操作，

（2）灵活性，包括为用户提供一些控制功能，用户能根据自己的意愿通过系统提供的自动选择功能或是手动选择模型，还可以引入用户的主观信息。

（3）反馈，指系统能够提供足够的反馈信息，使用户能够随时了解问题求解的状态。

（4）接口，指系统和人机交互界面的接口，方便用户使用模型。

（5）减少冗余，指不同的用户之间可以共享相同的模型，减少冗余存储。

（6）增强一致性，指多个决策人可以使用相同的模型，并减少由于使用不同的数据和不同版本的模型所引起的不一致性。

（7）安全性

（8）可扩展性

（9）一些辅助功能。

1、模型库管理系统的功能

1）建模管理

（1）模型生成：

用户可在文本编辑状态下建立一个模型，或利用矩阵生成器，则只要给出一些数据，系统自动生成线性规划模型。

（2）模型连接：

进行子类中具体模型的连接，类似于批处理语句。

（3）模型重构：

当模型的基本结构发生变化后，对模型重新定义

2）模型的运行管理

模型的运行管理包括模型程序的输入和编译、模型的运行控制、模型对数据的存取。

模型程序的输入和编译过程就是所谓的建模过程，需要利用计算机语言进行程序的编写和设计，通过编译系统将源程序编译成目标程序。

运行控制是模型程序的调用过程。

3）模型的维护管理

模型的维护管理主要是指对模型进行查询、添加、删除、修改等工作。

4）模型的组合管理

2、模型管理系统的语言体系

（1）模型管理语言

（2）模型运行语言

1.4、模型库的设计

1、建立模型的准则

1）模型的近似性

2）模型的简易性

3）模型的动态性

4）模型的可操作性

5）模型的用户友好性

2、建立模型的步骤

1）建模准备阶段

了解问题的实际背景，要弄清解决的问题，明确建立模型的问题。

2）建立阶段

根据决策的目的对问题进行必要的简化，对收集的信息进行筛选，确定系统的参数，提出适当的假设条件，确定模型的描述方式。

3）模型的求解与分析阶段

根据模型的类型，利用经验、知识、数学方程、定理证明、逻辑运算、计算机求解、推理、仿真等方法对模型进行求解，并对结果进行分析，给出预测。

4）模型检验与修改阶段

对模型的求解进行分析、检验和评价。

5）模型应用阶段

1.5、建模技术

1）建模

（1）建模语言:

建模语言是一种类似于程序设计语言的具有完整逻辑的人工建模语言

（2）数据表示：

将模型看作黑箱，通过模型的输入输出描述模型，而将实际的模型隐藏在这些输入输出的背后。

（3）程序表示：

建模者通过编写模型的程序算法程序，并且添加输入、输出要求就构成了基本的程序式模型，

（4）图形化建模：

模型以图形的方式表现出来

2）模型库与数据库的结合

模型库与数据库的关系是：

决策支持系统是以多模型组合形式辅助决策，模型的运行总是需要调用数据，而且多模型的组合将涉及大量的数据，模型与数据库的结合的有效途径就是解决好模型库中模型存取数据库中数据的接口。

3）人机对话系统与模型库的交互

2、数据库系统

3、方法库系统

方法是能完成预定功能的程序单位。

方法完成的功能不仅有数值算法，而且也包括控制、组织数据处理以及报告、图形生成等非数学功能。

方法库系统主要是一个软件系统，它综合了数据库和程序库。

一个完整的方法库系统应该由两部分组成，方法库和方法库管理系统。

方法要被检索、被执行，执行方法时要提供方法所加载的数据，管理方法就是要管理数据。

方法库要为模型库提供支持，因此方法库要设立不同的用户结构。

3.1、方法库的结构

1）方法库的逻辑分层

方法库系统在逻辑上可以分为三个层次：

基础级、应用级、匹配级。

基础级为系统提供最基本的方法程序，并称其为元算法。

元算法构成了方法库的基本集。

系统管理员负责建立基础的、公用的模块，维护方法库管理系统软件。

在应用级上，方法库为终端用户提供应用问题的数学模型，在应用级上要求方法库管理系统根据用户具体要求提供一个或几个模型的组合来为用户的问题进行计算并把结果通过人机交互的方式提供给用户，以便用户进行决策。

匹配级位于基础级和应用级之间，它能够对方法实现组合，把基本的方法经过一定规则和合成，成为专门的新算法，并使数据和加工过的新算法相衔接，向程序员提供裁剪应用软件的工具，使方法库适应不同的应用领域。

对于方法库以上三个逻辑层次上的不同用户需要，方法库应提供三方面的方法库语言。

（1）方法库的描述语言

描述语言主要面向方法库的系统管理员。

系统管理员可以使用方法库描述语言建立方法库的概念模式，决定方法库的存储结构和存储方式，定义方法的完整性和有效性以及对方法的修改、删除和分类。

为了允许不同语言编写方法程序，并送入同一方法库去，在设计和建立方法库时应当考虑一个统一的接口，用来解决各种语言接口之间的差异，以便于方法库的扩充和方法的合成。

（2）方法库的操纵语言

操作语言主要是面向程序员。

与数据库系统相比，由于方法库的操作对象是方法而不是数据，因而方法库的操作运算与数据库不同。

在方法库中，方法的运算主要是方法的，通过运算将几个方法起来而成为一个新的方法。

在方法的运算中，主要问题是方法与方法之间的参数转换及参数传递。

（3）方法库的使用语言

使用语言主要面向一般用户。

要求系统提供一种对话环境，用户只需输入一些非过程化的命令形式或提供一些必要的参数，方法库系统即可根据这些参数自动地调用方法及数据进行运算，向用户提供所需的数据或决策信息。

2）系统的结构

方法库系统应包含一个具有通用模块的基本子系统和一个具有面向具体应用模块的用户子系统。

基本子系统是一个具有扩展性的子系统，方法库系统起初建立时，会包括一个具有一定方法程序和模块的基本集，在这个基础上增加具有特定应用的功能模块。

基本子系统和用户子系统都可以再具体划分为两个层次，因此整个方法库系统分为4个层次，分层的主要依据是面向应用程序。

0层是核心，而其余3层则具有应用的性质。

（1）0层

0层具有方法库最基本的功能，主要部分有：

（1）对各种解释器提供公共服务的中心控制器。

（2）对非方法库系统的接口，如文件系统、数据管理系统等。

（3）与操作系统功能的接口。

（4）方法库系统文件、方法程序的管理。

（2）1层

1层包括与应用无关的部分，需要时装配进来，这些模块包括：

（1）实现运用广泛的数据类型和类型产生器的模块。

（2）方法库系统自身文件的定义说明和处理功能。

这些文件包括的信息有：

中间结果、目录、数据字典等。

（3）常驻的数据结构管理。

（3）2层

此层应具有程序库提供的功能。

（1）基本程序。

（2）为实现更为复杂的用户要求特别编制的一些程序。

（3）相应于一些新命令的用户过程，由用户在已有的命令基础上定义。

（4）3层

此层对应于交互式的用户接口，包括进行语法、语义分析的解释器，并通过中心控制调用2层相应的功能。

3）方法字典

方法字典用来对方法库中的程序进行登录和索引。

3.2、方法库管理系统

方法库管理系统是对方法库进行管理维护的系统，它首要功能是对方法库中的方法进行管理，包括建立、更新、检索和删除。

此外，由于方法库与模型库和数据库有着密切的联系，方法需要通过模型来调用，三者之间要协调运行统一。

一个完备的方法库管理系统，应包括方法基本管理程序子系统、语言解释器、方法库运行控制子系统、数据库接口和模型库接口。

4、人机交互系统

人机交互系统是提供决策者与计算机进行通信和交互的硬件和软件的总称，是连接决策者与计算机系统的中间纽带。

人机交互系统是人与计算机之间传递数据、信息、知识的接口。

在DSS的使用过程中，决策者要对DSS的各个子系统进行操作和控制。

在DSS中，人机交互系统的作用是把用户与DSS的各个子系统和各种输入、输出设备联系在一起。

一方面决策者向用户提出任务要求、输出信息；

另一方面系统向决策者输出决策方案和各种辅助决策信息，并在必要时向决策者索取为完成任务所需要的补充信息。

5决策分析方法

决策即选择最佳的行动方案，是对未来的行动方向、目标、方案、原则和方法所做的决定，是论证、分析、抉择的全过程。

决策分析就是对各种所需决策的问题提出一套在进行决策时所必要的推理方法、逻辑步骤和科学手段，并根据所能取得的信息对各种替代方案在各种不同的客观状态下，进行科学的分析和定量的计算，以此供决策人员在决策过程中对要采用的替代方案做出合理的抉择。

决策分析的步骤如下图所示

3.1、层次分析法

层次分析法是一种定性和定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法。

层次分析法的基本步骤

（1）建立层次结构模型

该模型一般分为三层，最上层为目标层，最下层为方案层，中间是准则层或指标层。

下图为机场选址决策层次结构模型。

2、构造判断矩阵

设某层有n个因素，要比较他们对上一层某一准则的影响程度，确定在该层中相对于某一准则所占的比重（即把n个因素对上层某一目标的影响程度排序）。

上述比较是两两因素之间进行比较，比较时取1-9标度，如图

建立判断矩阵，可以使得判断思维数学化，从而简化了问题分析，对问题进行定量分析成为可能。

3、层次单排序及一致性检验

由于客观事物的复杂性和认识的多样性，建立的判断矩阵往往会出现不一致性。

为了保证应用分析法得到结论合理，还需要对构造的判断矩阵进行一致性检验。

4、确定某层所有因素对于总目标相对重要性的排序权值过程，称为层次总排序，从最高层到最低层逐层进行。

3.2、模糊综合评价

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。

该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。

它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。

一般步骤：

1、模糊综合评价指标的构建

模糊综合评价指标体系是进行综合评价的基础，评价指标的选取是否适宜，将直接影响综合评价的准确性。

进行评价指标的构建应广泛涉猎与该评价指标系统行业资料或者相关的法律法规。

2、采用构建好权重向量

通过专家经验法或者AHP层次分析法构建好权重向量。

3、构建评价矩阵

建立适合的隶属函数从而构建好评价矩阵。

4、评价矩阵和权重的合成

采用适合的合成因子对其进行合成，并对结果向量进行解释。

3.3、粗糙集

粗糙集理论，是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具。

作为一种较新的软计算方法，粗糙集近年来越来越受到重视，其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实，是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一。

在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定性因素，采集到的数据常常包含着噪声，不精确甚至不完整。

3.4主成分分析法

主成分分析法是一种数学变换的方法,它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。

在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分。

依次类推，I个变量就有I个主成分。

其中Li为p维正交化向量（Li*Li=1），Zi