·206- 智能系统学报 第3卷 既可作为决策者享受系统提供的决策支持服务，又 ate)5步，与H A.Smon关于管理决策形成的解 可以是能力开发者，向系统提供各种资源.无论充当 释：决策过程可分为相关信息收集、备选方案产生、 哪种角色，人类在数字世界的活动必须通过人机 决策方案选择与决策方案执行及效果反馈，有异曲 界面实现.因此，图形人一机界面(GU)是DSS最 同工之妙，都强调超越人脑认知水平的能力来自电 重要的组件，它包括对话管理模块，问题处理模块和 脑的计算能力.结合决策支持现有水平，在概念框架 信息知识可视化模块.准确及时而有效的对话是解 中，决策者都是以人机交互系统出现的，且具有图 决问题的第一步，其次通过问题处理模块组件（以 6示意的智力分工 下简称PPC)协调决策者DMs知识管理系统 问题表述 BMS、数据管理系统DBMS及M&S管理系统，它处 横向思维 创造性模版 理DM从对话模块提出的问题.并有针对性地提供 形象思维 非逻辑思维 人脑 电脑 直觉思维 概念模型FBS 数据、信息、知识、模型与仿真资源，再用trouble~ 逻辑思维 随机激励法 shooter那样的技术保证决策过程正常进行.最后， 数据/信息/知识 不同方式分别按结构化、非结构化、半结构化问题规 人的智力资源 模型/仿其 现在极大丰富 划解题路径，找到相应的求解器(Solver),乃至获得 启发式获取 的计算资源 满意解.所以，问题处理模块或组件PP℃亦称为 图6创新思维形成过程中人脑与电脑智力分工 DSS的驱动器(Driver). 和交互 上述整个过程可见，GUI体现出人机智力互 Fig 6 Mental load and interaction in innovation r 补、分工合作的执行中介和桥梁的重要角色.高明的 mulation GU还可嵌入按解题需要主动采集信息、处理资料、 主动提示和解释因果关系等功能.如在网络环境中， 25不确定性处理 它可按资源传输媒介和计算能力的源头组织，分别 本文只论及与人类认知活动有关的一类不确定 处理各种流程.另外，智能界面具备学习和运用知识 性.根据不确定性原因和处理类型可选择相应的适 的能力，有助于在决策过程中增强决策者对问题的 用方法.不确定性的原因有以下4类：1)信息缺乏 认识.至于设计GUL过去强调技术视图、数据和模 (知识)lack of infomation(knowledge);2)信息过多 型，而现在组织和个人视图的加入表明人的因素受 (复杂性)abundance of inf(comp lexity);3)证据矛 到关注.图5给出SBA-DSS的GUI设计中用户的 盾（怀疑）conflicting evidence(doubt);4)信念be 智力模型 lief信息处理类型有3类：1)算法型A lgorithm ic,2) 基于知识型Knowledge Based,3)启发型Heuristic 视图开发 问题认识 而处理模型有很多，如①概率型；②证据理论型；③ 视图综合 智力模型DM 技为组织个人 与提示 可能性理论型；④模糊集理论型；⑤定性型；⑥灰色 0 P 集理论型；⑦粗糙集理论型，⑧区间算法型：⑨凸建 模型.其中②④、⑤狜计较有用 结果和判断 所涉动作 当专家群决策中出现意见相左，矛盾很大时，可 以用证据理论方法处理如何集成的问题.在BA决 策过程中，需要对专家群体对某些证据或结论进行 图5GU设计中人的智力模型 Fig 5 Mental model for GI design 综合，特别要对相互矛盾或冲突的决策依据结论进 行合取时，就要用到证据理论的方法.该方法目前是 24人脑电脑智力分工 种务实的就事论事的启发式方法.组合证据的过 通过人一机智力分工提升决策者认知水平的决 程也就是处理冲突的过程，根据组合规则处理冲突 策支持系统技术结构体系具有支持创新思维的功 的原理，可以将其分为：1)完全丢弃冲突信息(Ds 能，与创新策略有关针对具体目标的认知心理学上 card);2)从冲突信息中发现新事物(Discover);3) DEAL模型将问题求解过程分为问题确定(identi- 分析和消解冲突信息(Disassemble)三大类2).最 fy)、问题定义和表征(define and represent)、策略形 后由人脑作出随机应变的取舍决策.在系统公共设 成(exp lore possible solution strategies)、策略行动(act 施中，将专设不确定性处理方法工具集以备用， on the strategies)和回顾与评定(bok back&evalu~ 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net既可作为决策者享受系统提供的决策支持服务 ,又 可以是能力开发者 ,向系统提供各种资源. 无论充当 哪种角色 ,人类在数字世界的活动必须通过人 —机 界面实现. 因此 ,图形人 —机界面 ( GU I)是 IDSS最 重要的组件 ,它包括对话管理模块 ,问题处理模块和 信息 /知识可视化模块. 准确及时而有效的对话是解 决问题的第一步 ,其次通过问题处理模块 /组件 (以 下简 称 PPC ) 协 调 决 策 者 DM s、知 识 管 理 系 统 KBMS、数据管理系统 DBMS及 M&S管理系统 ,它处 理 DM从对话模块提出的问题. 并有针对性地提供 数据、信息、知识、模型与仿真资源 ,再用 trouble2 shooter那样的技术保证决策过程正常进行. 最后 , 不同方式分别按结构化、非结构化、半结构化问题规 划解题路径 ,找到相应的求解器 (Solver) ,乃至获得 满意解. 所以 ,问题处理模块或组件 PPC 亦称为 IDSS的驱动器 (D river). 上述整个过程可见 , GU I体现出人 —机智力互 补、分工合作的执行中介和桥梁的重要角色. 高明的 GU I还可嵌入按解题需要主动采集信息、处理资料、 主动提示和解释因果关系等功能. 如在网络环境中 , 它可按资源传输媒介和计算能力的源头组织 ,分别 处理各种流程. 另外 ,智能界面具备学习和运用知识 的能力 ,有助于在决策过程中增强决策者对问题的 认识. 至于设计 GU I,过去强调技术视图、数据和模 型 ,而现在组织和个人视图的加入表明人的因素受 到关注. 图 5给出 SBA2IDSS的 GU I设计中用户的 智力模型. 图 5 GU I设计中人的智力模型 Fig. 5 Mental model for GU I design 2. 4 人脑 —电脑智力分工 通过人 —机智力分工提升决策者认知水平的决 策支持系统技术 /结构体系具有支持创新思维的功 能 ,与创新策略有关. 针对具体目标的认知心理学 I2 DEAL模型将问题求解过程分为问题确定 ( identi2 fy)、问题定义和表征 ( define and rep resent)、策略形 成 ( exp lore possible solution strategies)、策略行动 ( act on the strategies)和回顾与评定 ( look back & evalu2 ate) 5步 ,与 H. A. Simon关于管理决策形成的解 释 :决策过程可分为相关信息收集、备选方案产生、 决策方案选择与决策方案执行及效果反馈 ,有异曲 同工之妙 ,都强调超越人脑认知水平的能力来自电 脑的计算能力. 结合决策支持现有水平 ,在概念框架 中 ,决策者都是以人 —机交互系统出现的 ,且具有图 6示意的智力分工. 图 6 创新思维形成过程中人脑与电脑智力分工 和交互 Fig. 6 Mental load and interaction in innovation for2 mulation 2. 5 不确定性处理 本文只论及与人类认知活动有关的一类不确定 性. 根据不确定性原因和处理类型可选择相应的适 用方法. 不确定性的原因有以下 4类 : 1)信息缺乏 (知识 ) lack of information ( knowledge) ; 2)信息过多 (复杂性 ) abundance of inf. ( comp lexity) ; 3)证据矛 盾 (怀疑 ) conflicting evidence ( doubt) ; 4 )信念 be2 lief. 信息处理类型有 3类 : 1)算法型 A lgorithm ic; 2) 基于知识型 Knowledge Based; 3)启发型 Heuristic. 而处理模型有很多 ,如 ①概率型 ; ②证据理论型 ; ③ 可能性理论型 ; ④模糊集理论型 ; ⑤定性型 ; ⑥灰色 集理论型 ; ⑦粗糙集理论型 ; ⑧区间算法型 ; ⑨凸建 模型. 其中 ②、④、⑤估计较有用. 当专家群决策中出现意见相左 ,矛盾很大时 ,可 以用证据理论方法处理如何集成的问题. 在 SBA决 策过程中 ,需要对专家群体对某些证据或结论进行 综合 ,特别要对相互矛盾或冲突的决策依据 /结论进 行合取时 ,就要用到证据理论的方法. 该方法目前是 一种务实的就事论事的启发式方法. 组合证据的过 程也就是处理冲突的过程 ,根据组合规则处理冲突 的原理 ,可以将其分为 : 1)完全丢弃冲突信息 (D is2 card) ; 2)从冲突信息中发现新事物 (D iscover) ; 3) 分析和消解冲突信息 (D isassemble) 三大类 [ 23 ] . 最 后由人脑作出随机应变的取舍决策. 在系统公共设 施中 ,将专设不确定性处理方法工具集以备用. ·206· 智 能 系 统 学 报 第 3卷