智能決策系統(tǒng)綜述

1、智能決策研究綜述1、序言智能決策支持系統(tǒng)是人工智能(Al,ArtificialIntelligence)和DSS相結(jié)合，應(yīng)用專家系統(tǒng)(ES,ExpertSystem)技術(shù)，使DSS能夠更充分地應(yīng)用人類的知識，如關(guān)于決策問題的描述性知識，決策過程中的過程性知識，求解問題的推理性知識，通過邏輯推理來幫助解決復(fù)雜的決策問題的輔助決策系統(tǒng)。IDSS的概念最早由美國學(xué)者波恩切克(Bonczek)等人于80年代提出，它的功能是，既能處理定量問題，又能處理定性問題。IDSS的核心思想是將AI與其它相關(guān)科學(xué)成果相結(jié)合，使DSS具有人工智能。智能決策理論和方法建立在信息科學(xué)、管理科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、行為科學(xué)、數(shù)學(xué)、

2、人工智能以及社會學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域科學(xué)的基礎(chǔ)上,在政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、科技、文化等方面具有廣泛的指導(dǎo)意義和應(yīng)用價(jià)值。從單人決策到群體決策1、從單目標(biāo)決策到多目標(biāo)決策2、從靜態(tài)決策到動態(tài)決策3，智能決策理論和方法已經(jīng)發(fā)生了巨大的變化.隨著決策者獲取的決策信息的特征不斷變化,決策環(huán)境已經(jīng)由確定型向不確定型轉(zhuǎn)變,決策過程正在由結(jié)構(gòu)化向非結(jié)構(gòu)化過渡,而相應(yīng)的決策支持系統(tǒng)也從集中式向分布式發(fā)展4。日益復(fù)雜且不斷變化的決策環(huán)境正在不斷地影響著決策問題的描述。決策過程的求解以及決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建等多個(gè)方面。云計(jì)算(Cloudycomputing)環(huán)境是近年來在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上建立的一種新型信息服務(wù)環(huán)境.目前

3、,關(guān)于云計(jì)算并沒有統(tǒng)一的定義,但總的說來,云計(jì)算是一種通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)將虛擬化的數(shù)據(jù)中心和智能的用戶終端有機(jī)地聯(lián)系起來,提供便捷服務(wù)的信息服務(wù)環(huán)境5.云計(jì)算提供了方便按需的網(wǎng)絡(luò)接入模式和多種可配置的服務(wù)資源共享池,能夠通過較少地管理工作或者較少地與服務(wù)者的交互實(shí)現(xiàn)對資源的快速定制與釋放.然而,需要指出的是,云計(jì)算并不是憑空出現(xiàn)的,也不是名詞的炒作,它是在現(xiàn)有虛擬化技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及信息終端技術(shù)等多類信息技術(shù)以及決策科學(xué)、服務(wù)科學(xué)、管理科學(xué)等多門學(xué)科的基礎(chǔ)上發(fā)展而形成的,所以云計(jì)算有著其自身的理論和技術(shù)基礎(chǔ).但是,另一方面,云計(jì)算又不是上述理論和技術(shù)的簡單組合,而是提供了一種新型的計(jì)算服務(wù)環(huán)境和商

4、業(yè)服務(wù)環(huán)境,所以云計(jì)算又與以往的服務(wù)環(huán)境、決策環(huán)境等存在著本質(zhì)的區(qū)別.云計(jì)算環(huán)境下的智能決策就是針對云計(jì)算環(huán)境下決策問題的新特點(diǎn)和新要求,綜合運(yùn)用系統(tǒng)理論、信息技術(shù)、運(yùn)籌方法等多種理論、技術(shù)和方法,研究智能決策中的決策過程、準(zhǔn)則、類型以及方法.決策環(huán)境的開放性、決策資源的虛擬化、決策問題的非結(jié)構(gòu)化以及問題求解的協(xié)作性使得云計(jì)算環(huán)境下的智能決策呈現(xiàn)出了與傳統(tǒng)智能決策以及分布式智能決策所不同的特征.云計(jì)算環(huán)境不僅能夠通過云端為決策過程提供了大量的原始信息,而且能夠通過云計(jì)算中心為存儲和管理決策過程中的這些信息提供了龐大的存儲空間和強(qiáng)大的計(jì)算能力.同時(shí),云計(jì)算環(huán)境下海量的信息服務(wù)和決策資源還能夠?yàn)橹?/p>

5、能決策過程提供有效的支持,根據(jù)決策者的需求與偏好選擇合適的資源進(jìn)行服務(wù).因此,云計(jì)算環(huán)境不僅改變了復(fù)雜決策問題的求解方式和過程,而且改變了相應(yīng)的智能決策支持系統(tǒng)的體系與結(jié)構(gòu),云計(jì)算環(huán)境下的智能決策研究已經(jīng)成為當(dāng)前智能決策理論與方法中的重要科學(xué)問題之一。2、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較完整與典型的DSS結(jié)構(gòu)是在傳統(tǒng)三庫DSS的基礎(chǔ)上增設(shè)知識庫與推理機(jī)，在人機(jī)對話子系統(tǒng)加入自然語言處理系統(tǒng)(LS)，與四庫之間插人問題處理系統(tǒng)(PSS)而構(gòu)成的四庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。智能人機(jī)接口四庫系統(tǒng)的智能人機(jī)接口接受用自然語言或接近自然語言的方式表達(dá)的決策問題及決策目標(biāo)，這較大程度地改變了人機(jī)界面的性能。問題處理系統(tǒng)問題處理系統(tǒng)處于DSS

6、的中心位置，是聯(lián)系人與機(jī)器及所存儲的求解資源的橋梁，主要由問題分析器與問題求解器兩部分組成。1）自然語言處理系統(tǒng)：轉(zhuǎn)換產(chǎn)生的問題描述由問題分析器判斷問題的結(jié)構(gòu)化程度，對結(jié)構(gòu)化問題選擇或構(gòu)造模型，采用傳統(tǒng)的模型計(jì)算求解；對半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化問題則由規(guī)則模型與推理機(jī)制來求解。2）問題處理系統(tǒng)：是IDSS中最活躍的部件，它既要識別與分析問題，設(shè)計(jì)求解方案，還要為問題求解調(diào)用四庫中的數(shù)據(jù)、模型、方法及知識等資源，對半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化問題還要觸發(fā)推理機(jī)作推理或新知識的推求。3、知識庫子系統(tǒng)和推理機(jī)知識庫子系統(tǒng)的組成可分為三部分：知識庫管理系統(tǒng)、知識庫及推理機(jī)。1）知識庫管理系統(tǒng)。功能主要有兩個(gè)：一是回答

7、對知識庫知識增、刪、改等知識維護(hù)的請求;二是回答決策過程中間題分析與判斷所需知識的請求。2）知識庫。知識庫是知識庫子系統(tǒng)的核心。知識庫中存儲的：是那些既不能用數(shù)據(jù)表示，也不能用模型方法描述的專家知識和經(jīng)驗(yàn)，也即是決策專家的決策知識和經(jīng)驗(yàn)知識，同時(shí)也包括一些特定問題領(lǐng)域的專門知識。知識庫中的知識表示：是為描述世界所作的一組約定，是知識的符號化過程。對于同一知識，可有不同的知識表示形式，知識的表示形式直接影響推理方式，并在很大程度上決定著一個(gè)系統(tǒng)的能力和通用性，是知識庫系統(tǒng)研究的一個(gè)重要課題。知識庫包含事實(shí)庫和規(guī)則庫兩部分。例如：事實(shí)庫中存放了“任務(wù)A是緊急訂貨”、“任務(wù)B是出口任務(wù)”那樣的事實(shí)。

8、規(guī)則庫中存放著“IF任務(wù)i是緊急訂貨，and任務(wù)i是出口任務(wù)，THEN任務(wù)i按最優(yōu)先安排計(jì)劃”、“IF任務(wù)i是緊急訂貨，THEN任務(wù)i按優(yōu)先安排計(jì)劃”那樣的規(guī)則。3）推理機(jī)推理：是指從已知事實(shí)推出新事實(shí)（結(jié)論）的過程。推理機(jī)：是一組程序，它針對用戶問題去處理知識庫（規(guī)則和事實(shí)）。推理原理如下：若事實(shí)M為真，且有一規(guī)則“IFMTHENN”存在，則N為真。因此，如果事實(shí)“任務(wù)A是緊急訂貨”為真，且有一規(guī)則“IF任務(wù)i是緊急訂貨THEN任務(wù)i按優(yōu)先安排計(jì)劃”存在，則任務(wù)A就應(yīng)優(yōu)先安排計(jì)劃。4、系統(tǒng)特點(diǎn)1、基于成熟的技術(shù)，容易構(gòu)造出實(shí)用系統(tǒng)。2、充分利用了各層次的信息資源。3、基于規(guī)則的表達(dá)方式，使用

9、戶易于掌握使用。4、具有很強(qiáng)的模塊化特性，并且模塊重用性好，系統(tǒng)的開發(fā)成本低。5、系統(tǒng)的各部分組合靈活，可實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大功能，并且易于維護(hù)。6、系統(tǒng)可迅速采用先進(jìn)的支撐技術(shù)，如AI技術(shù)等。5、運(yùn)行效率由于在IDSS的運(yùn)行過程中，各模塊要反復(fù)調(diào)用上層的橋梁，比起直接采用低層調(diào)用的方式，運(yùn)行效率要低。但是考慮到IDSS只是在高層管理者作重大決策時(shí)才運(yùn)行，其運(yùn)行頻率與其他信息系統(tǒng)相比要低得多，況且每次運(yùn)行的環(huán)境條件差異很大，所以犧牲部分的運(yùn)傳效率以換取系統(tǒng)維護(hù)的效率是完全值得的。6、云計(jì)算環(huán)境對智能決策的影晌在決策環(huán)境方面,分布式的決策環(huán)境雖然比以往的決策環(huán)境更加具有不確定性,但是其不確定性是由決策信息的

10、不確定性所引起的,參與決策的主體、資源以及相應(yīng)的決策過程仍然是相對確定的.然而,云計(jì)算環(huán)境則是一個(gè)完全開放的服務(wù)環(huán)境,在進(jìn)行智能決策的過程中,不僅各種服務(wù)資源能夠自由地加入或者退出云計(jì)算環(huán)境,具有很強(qiáng)的不確定性和動態(tài)性,而且參與決策的主體規(guī)模也能夠動態(tài)地在云中伸縮,極大地影響了整個(gè)云計(jì)算環(huán)境下的決策過程.目前,針對確定性環(huán)境下的智能決策問題,已有大量的學(xué)者展開深入的研究,形成了較為系統(tǒng)的理論方法研究體系和諸多典型的實(shí)際應(yīng)用案例、6-9.但是,由于人們所處的決策環(huán)境更多的還是不確定性環(huán)境,因而如何在動態(tài)、多變以及具有多種不確定性因素的環(huán)境下做出科學(xué)合理的決策是許多研究人員致力于解決的關(guān)鍵問題.例

11、如,在不確定性環(huán)境下的智能決策過程中,由于每個(gè)專家的知識總是有限的、不完全的,并且能夠以符號邏輯表示并用來推理的知識更為有限,所以必須對這些知識進(jìn)行預(yù)處理以形成支持決策的決策信息,同時(shí)還要對決策信息的一致性、可靠性進(jìn)行分析、判斷和度量,設(shè)計(jì)合理高效的決策過程,實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確合理的決策結(jié)果。云計(jì)算環(huán)境則是一類特殊的不確定性環(huán)境,是一個(gè)完全開放的服務(wù)環(huán)境,其自身的體系結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)、系統(tǒng)平臺、軟件服務(wù)等都是開放的,而決策資源是可擴(kuò)展的,決策主體也是動態(tài)變化的.作為一種以服務(wù)為對象的技術(shù)，云計(jì)算服務(wù)通常分為三個(gè)層次:軟件即服務(wù)(Softwareasaservie,SaS)、平臺即服務(wù)(Platiformasa

12、serviee,Pas)、基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(rastructureasaserviee,Iaas).自從云計(jì)算的概念提出以后,google、Microsoft、IBM、Amazon等公司已分別建立了各自的云計(jì)算環(huán)境，其主要服務(wù)模式和服務(wù)業(yè)務(wù)如表1所示.7 云計(jì)算環(huán)境下的決策資源管理根據(jù)決策資源的管理方式不同，可以將決策資源的管理劃分為集中式?jīng)Q策資源管理和分布式?jīng)Q策資源管理.在集中式?jīng)Q策資源管理中，決策者擁有決策資源的全部信息，能夠根據(jù)環(huán)境的變化，對決策資源進(jìn)行集中式的調(diào)度與分配16，7，但在實(shí)際中的決策資源管理問題更多的是分布式?jīng)Q策資源管理9.而云計(jì)算環(huán)境是一種特殊的分布式環(huán)境，它擁有超大規(guī)模的

13、各種決策資源(數(shù)據(jù)資源、模型資源、知識資源等)，但是這些決策資源通常并不集中在一地，而是分布在各地?cái)?shù)以萬計(jì)的不同服務(wù)器上.與分布式環(huán)境下的智能決策不同的是，這些決策資源不是一成不變的，它們可以根據(jù)決策者的需求進(jìn)行組合或擴(kuò)展，具有較好地可伸縮性.此外，云計(jì)算環(huán)境下的智能決策采用虛擬化技術(shù)對決策資源進(jìn)行管理，使得決策者無需為繁瑣的求解過程煩惱，從而能夠更加專注于決策問題本身的描述和建模.可見，云計(jì)算環(huán)境下的決策資源管理就是對決策資源的計(jì)劃預(yù)測、組織、分配、協(xié)調(diào)和控制的過程，以確保決策資源的有效利用，是決策資源管理的高級形態(tài)，如圖1所示.在云計(jì)算環(huán)境下，通過對求解復(fù)雜決策問題和決策任務(wù)的多種決策資源

14、進(jìn)行組合與優(yōu)化，能夠提高決策資源的服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量例如,waheed等人20針對當(dāng)前云計(jì)算服務(wù)提供商在SL啊協(xié)議中未加入響應(yīng)時(shí)間的問題，提出了自動檢測資源響應(yīng)時(shí)間的方法，并設(shè)計(jì)了相關(guān)的原型系統(tǒng)；Li等人21采用反饋控制理論，建立了云計(jì)算的虛擬化資源適應(yīng)性管理模型,并設(shè)計(jì)了可以動態(tài)調(diào)整多個(gè)虛擬化資源的自適應(yīng)控制器,以此來提高云計(jì)算應(yīng)用服務(wù)的水平.而在決策資源分配方面,為了實(shí)現(xiàn)合理、經(jīng)濟(jì)、高效的分配效率，需要兼顧資源、用戶、環(huán)境等多方的因素,建立有效的決策資源分配機(jī)制.例如,在決策資源分配架構(gòu)方面,Fan2提出了一種面向服務(wù)的云計(jì)算資源存儲架構(gòu),旨在使云計(jì)算環(huán)境下的資源得到有效的利用和管理;在決

15、策資源定位方面,Nelson等人23采用虛擬機(jī)軟件使得云計(jì)算管理平臺能夠動態(tài)地將決策資源定位,靈活地進(jìn)行部署;在實(shí)現(xiàn)技術(shù)方面,Caron等人24提出了一種利用網(wǎng)格中間件來滿足云計(jì)算資源需求的方法，并在EUCALYPTUS開源平臺上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；Brandr等人25研究了運(yùn)用OVIS工具來對云計(jì)算環(huán)境下資源的檢測、分析和分配等問題.與此同時(shí),由于云計(jì)算環(huán)境下的各類決策資源均以服務(wù)的形式存在和管理，決策資源的定價(jià)機(jī)制也是其中一個(gè)關(guān)鍵的問題.在決策資源的管理過程中，以市場競爭為基礎(chǔ)，引入經(jīng)濟(jì)學(xué)理論、博弈理論等方法，也是該領(lǐng)域一個(gè)重要的分支，對于云計(jì)算環(huán)境下的決策資源管理也同樣具有重要的指導(dǎo)意義.例

16、如，Chen等人26提出了一種云計(jì)算環(huán)境下的基于市場模型的資源分配機(jī)制和定價(jià)機(jī)制，通過Agent建模來協(xié)商資源提供商與請求者以實(shí)現(xiàn)資源的合理分配的目標(biāo)；Abramson等人27設(shè)計(jì)了一種可以調(diào)度具有不同Qos保障且分布在世界各地的決策資源的管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以根據(jù)經(jīng)濟(jì)調(diào)度原則和用戶定義的QoS需求實(shí)現(xiàn)包括資源發(fā)現(xiàn)、資源交易和資源調(diào)度在內(nèi)的多種操作.可見，虛擬化技術(shù)使得云計(jì)算環(huán)境下的決策資源管理在決策資源組織、分配、管理模式以及管理策略等方面與現(xiàn)有分布式環(huán)境下的決策資源管理都有著顯著的不同，云計(jì)算環(huán)境下決策資源的全生命周期管理仍然是一個(gè)非常復(fù)雜的過程性問題.對于云計(jì)算環(huán)境下的虛擬決策資源，提高資

17、源的管理水平和服務(wù)效率是保證云計(jì)算環(huán)境下智能決策的一個(gè)重要前提.8 云計(jì)算環(huán)境下的決策問題協(xié)同求解在決策問題建模與求解方面，相對于其它環(huán)境下的決策問題，云環(huán)境下的決策問題從性質(zhì)上來看，由于決策資源的虛擬化，使得決策問題建模更加趨于非結(jié)構(gòu)化;從認(rèn)知程度上來看，決策問題的不確定性程度也隨著決策環(huán)境的開放程度及決策資源的變化程度而越來越大;從求解方式來看，雖然仍需通過分布式計(jì)算實(shí)現(xiàn)決策問題的求解，但是在決策問題的求解規(guī)模上已經(jīng)發(fā)生了很大變化.這些都使得云計(jì)算環(huán)境下決策問題的復(fù)雜程度越來越大.另一方面，由于云計(jì)算環(huán)境中的決策者常常面臨著復(fù)雜的決策問題，傳統(tǒng)的人工智能方法以及啟發(fā)式算法等也難以對其求解.

18、此外，由于云計(jì)算環(huán)境下的個(gè)體決策者在能力、知識等方面都具有一定的局限性，很難獨(dú)立地實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜決策問題的求解.因此，個(gè)體決策者之間、決策資源之間、決策者與決策資源之間都需要通過相互的協(xié)調(diào)與合作實(shí)現(xiàn)云計(jì)算環(huán)境下復(fù)雜決策問題的協(xié)同求解，特別是對于重大工程決策、大型企業(yè)管理決策、社會公共事件處理決策等復(fù)雜大群體決策問題，就顯得尤為困難.目前，在云計(jì)算環(huán)境下對于復(fù)雜決策問題的求解通常采用的模式，即將決策問題按照一定的機(jī)制分解為若干個(gè)子問題，然后將這些子問題的求解過程分別放在不同的云中執(zhí)行，再將求解的結(jié)果進(jìn)行集結(jié)，通過對子問題之間的協(xié)同求解實(shí)現(xiàn)復(fù)雜決策問題的求解現(xiàn)有的相關(guān)方法包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、Agent理論

19、、證據(jù)理論、粗糙集、模糊邏輯、概率推理等.對于云計(jì)算環(huán)境下復(fù)雜決策問題的分解，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是重要的方法之一，它是由Pearl教授在貝葉斯方法基礎(chǔ)上所構(gòu)建的圖模型，已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域中的不確定性推理方面取得了許多成果，其推理方法對決策問題的分解過程發(fā)揮了重要的作用.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)有向無環(huán)圖，其節(jié)點(diǎn)表示隨機(jī)變量，邊表示變量之間的關(guān)系，針對所構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模，可以分別采用精確推理和近似推理算法進(jìn)行分析，并提供決策支持.例如，胡小建等人提出將決策表系統(tǒng)的分解問題歸結(jié)為求解與決策表系統(tǒng)相應(yīng)的多模塊貝葉斯網(wǎng)及其d-分割集，證明了d-分割集與連接聯(lián)合森林之間的關(guān)系28,并針對數(shù)據(jù)搜索空間龐大的問題，利用

20、證據(jù)理論進(jìn)行綜合，去除無意義的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)29，進(jìn)而提出問題分析、模型設(shè)計(jì)與模型測試等面向復(fù)雜問題的三階段貝葉斯網(wǎng)建模流程30;Sun等人3采用啟發(fā)式算法對各種潛在的變量進(jìn)行選擇，并建立了用于預(yù)測破產(chǎn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，分析了多個(gè)變量對預(yù)測結(jié)果的影響.Agent理論也是云計(jì)算環(huán)境下決策問題協(xié)同求解的關(guān)鍵技術(shù)之一，它是一種具有自.主性、反應(yīng)性以及社會性等特點(diǎn)的智能主體，能夠通過彼此之間的相互協(xié)調(diào)與協(xié)商完成復(fù)雜的決策任務(wù).在決策的過程中，每個(gè)決策者都被視為一個(gè)Agent,根據(jù)其背景、知識、偏好等方面的不同，Agent也具有不同的決策策略、協(xié)商策略及其自身追求的目標(biāo)，通過多Agent系統(tǒng)的協(xié)調(diào)，共同實(shí)現(xiàn)群

21、體目標(biāo)，即實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜決策問題的求解.例如，Mark等人32提出基于知識的Agent組織形成方法，分別在協(xié)作層和應(yīng)用層上根據(jù)決策問題的長期目標(biāo)產(chǎn)生Agent組織的形成機(jī)制以及Agent的求解策略；而stian等人3對于多指標(biāo)決策問題中的Agent組織間交互過程進(jìn)行建模，為組織內(nèi)的Agent建立最優(yōu)的求解策略；zhn等人34將強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法引入Agent組織的協(xié)同求解過程中，并建立了監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制以及相應(yīng)的多層Agent組織模型.證據(jù)理論是由DemPster提出，經(jīng)shafe步發(fā)展起來的一種處理不確定性信息的推理方法.證據(jù)理論通過引入信任函數(shù)，把不確定與不知道區(qū)分開來，能夠在先驗(yàn)概率未知的情況下，以簡

22、單的推理形式，得到較好的結(jié)果.證據(jù)理論通過構(gòu)造識別框架形成對決策問題的所有可能方案，再利用證據(jù)理論合成規(guī)則將不同來源的決策信息進(jìn)行融合，得到反映多源信息的融合結(jié)果.但是，由于經(jīng)典的證據(jù)合成規(guī)則通常存在一票否決、擴(kuò)沖突悖論、擴(kuò)魯棒性差、等問題，因此現(xiàn)有的研究對證據(jù)合成規(guī)則的運(yùn)用較為關(guān)注.例如，Xul35等人采用證據(jù)推理方法研究不確定環(huán)境下的多屬性決策分析問題;劉業(yè)政等人36利用效用信度函數(shù)將專家意見轉(zhuǎn)換為效用信度，建立了基于證據(jù)理論的效用分析方法;楊善林等人、9針對推理過程中證據(jù)沖突分配不合理等問題，提出焦元距離和焦元相似度的概念，并建立新的合成規(guī)則。粗糙集理論是由波蘭學(xué)者Pawlak提出的一種

23、處理含糊和不精確性問題的數(shù)學(xué)理論，能夠有效處理不精確知識表達(dá)、獲取及推理，目前其有效性已經(jīng)在決策分析、預(yù)測建模、證券投資、故障診斷等領(lǐng)域得到了驗(yàn)證.由于在決策過程中，各種決策信息中往往包含著噪聲，使得信息本身就不夠精確或不夠完整，通過對數(shù)據(jù)的劃分，用知識和經(jīng)驗(yàn)來近似的描述那些信息，從而為決策過程提供支持例如，F(xiàn)an等人提出了基于粗糙集邏輯的多準(zhǔn)則決策分析方法;姜元春等人38提出了基于粗糙集與證據(jù)理論的決策規(guī)則合成方法;利用基于優(yōu)勢關(guān)系粗糙集方法研究了多準(zhǔn)則決策分析問題;shyng等人、采用基于粗糙集的正向搜索反向逆查的方法來提高數(shù)據(jù)分析能力，從而解決個(gè)人證券投資組合的決策問題.此外，模糊邏輯、

24、概率推理、賦值代數(shù)等方法也常常應(yīng)用于不確定性決策問題的推理過程中，為決策過程提供必要的支持.上述理論與方法也為云計(jì)算環(huán)境下智能決策問題的求解提供了有力的支持，但是有關(guān)云計(jì)算環(huán)境下復(fù)雜大群體決策等方面的大規(guī)模協(xié)同求解方法仍然有待進(jìn)一步的研究.5云計(jì)算環(huán)境下的智能決策支持系統(tǒng)智能決策支持系統(tǒng)利用多種智能決策方法在決策模型的支持下以人機(jī)交互的方式輔助決策者完成決策過程.目前，隨著決策環(huán)境、決策模型以及決策方法的不斷發(fā)展，支持決策問題求解的決策支持系統(tǒng)也從經(jīng)典的決策支持系統(tǒng)發(fā)展為基于互聯(lián)網(wǎng)的決策支持系統(tǒng)，并逐步向云決策支持系統(tǒng)的方向發(fā)展.自從20世紀(jì)70年代決策支持系統(tǒng)出現(xiàn)以來，經(jīng)典的決策支持系統(tǒng)研究

25、工作出現(xiàn)了資源組織與用戶運(yùn)行兩種模式.近年來互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展帶動了決策支持系統(tǒng)的研究與發(fā)展，一些研究人員針對互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的智能決策支持系統(tǒng)開展了研究，并在生產(chǎn)管理、企業(yè)運(yùn)營、金融投資等領(lǐng)域進(jìn)行了廣泛的實(shí)踐.然而，云計(jì)算并不是對現(xiàn)有的各種計(jì)算模式的顛覆，而是在并行計(jì)算、分布式計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算、效用計(jì)算等計(jì)算模式的發(fā)展和應(yīng)用過程中產(chǎn)生的一種新的資源利用模式，因此現(xiàn)有關(guān)于分布式、網(wǎng)格計(jì)算環(huán)境下的決策支持系統(tǒng)構(gòu)建方法和設(shè)計(jì)策略等研究，對于開展云計(jì)算環(huán)境下智能決策支持系統(tǒng)的研究有重要的借鑒和指導(dǎo)意義.對于傳統(tǒng)的智能決策支持系統(tǒng)，可以通過系統(tǒng)移植方法將其向云計(jì)算環(huán)境進(jìn)行移植，從而降低云計(jì)算環(huán)境下智能決策

26、支持系統(tǒng)的開發(fā)和維護(hù)代價(jià)46.例如，Davud等人147分析了云計(jì)算遷移過程中可能存在安全性和可用性等問題，并提出了一種異構(gòu)系統(tǒng)中的動態(tài)管理方法；Al等人48介紹了將智能決策支持系統(tǒng)9 結(jié)束語在智能決策理論與方法發(fā)展的過程中，決策環(huán)境、決策問題以及決策模型的不斷發(fā)展都對智能決策理論和方法起到了巨大的推動作用.從簡單的數(shù)據(jù)到海量的數(shù)據(jù)，從完整的信息到不確定的信息，從單一地分析到智能地學(xué)習(xí)，在智能決策研究的各個(gè)階段中無不體現(xiàn)著這種影響.本文在現(xiàn)有研究工作的基礎(chǔ)上從云計(jì)算環(huán)境的特點(diǎn)出發(fā)，分析了云計(jì)算環(huán)境下智能決策的特征，描述了云計(jì)算環(huán)境下決策環(huán)境對決策過程的影響，分析了確定性決策環(huán)境、不確定性決策環(huán)境、以及開放的決策環(huán)境下的決策過程；探討了決策資源管理與分配的方法，在集中式管理和分布式管理的基礎(chǔ)上，分析了云計(jì)算環(huán)境下決策資源的全生命周期管理問題；歸納了貝葉斯網(wǎng)、A