第八章　企業(yè)投資決策戰(zhàn)略績效協(xié)商評價決策支持系統(tǒng)

一、企業(yè)投資決策戰(zhàn)略績效協(xié)商評價與決策支持系統(tǒng)

企業(yè)投資決策績效評價系統(tǒng)是個復(fù)雜的系統(tǒng)，績效評價涉及的指標多、數(shù)據(jù)多，指標的篩選、評價方法和模型的選擇，是隨著企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的改變和經(jīng)營戰(zhàn)略的實施而不斷發(fā)生著變化，運用計算機輔助有利于提高企業(yè)投資決策績效評價的水平和效率。決策支持系統(tǒng)概念最早出現(xiàn)在20世紀70年代［150］，決策支持系統(tǒng)DSS ( Decision Support System)，是以特定形式實現(xiàn)輔助決策的一種科學(xué)工具。它通過人機對話等方式為決策者提供了一個將知識性、主動性、創(chuàng)造性和信息處理能力相結(jié)合、定性與定量相結(jié)合的工作平臺，協(xié)助決策者分析問題、探索決策方法，進行評價、預(yù)測和優(yōu)化。DSS是信息系統(tǒng)研究的最新發(fā)展階段。決策支持系統(tǒng)為企業(yè)投資決策績效評價提供了重要的決策支持，新一代DSS主要向以下幾個方向發(fā)展:群決策支持系統(tǒng)( GDSS)、分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)( DDSS)、智能決策支持系統(tǒng)( IDSS)、決策支持中心( DSC)、綜合決策支持系統(tǒng)( SDSS)等。盡管DSS在形態(tài)上各種各樣，但它們在結(jié)構(gòu)上具有一個基本特征:集成性。對不同形態(tài)的DSS進行分解時，可以得到DSS主要由人機接口、數(shù)據(jù)庫、模型庫、知識庫和方法庫五個部件組成的結(jié)論。每個庫又帶有各自的管理系統(tǒng)，即對話管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、模型庫管理系統(tǒng)、知識庫管理系統(tǒng)、方法庫管理系統(tǒng)。因此，大部分DSS都可以認為是這十個基本部件的不同的集成和組合，這十個部件可以組成實現(xiàn)支持任何層次和級別的DSS系統(tǒng)。DSS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖8－1所示。

圖8－1　DSS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

從20世紀80年代開始，隨著計算機集成制造系統(tǒng)( CIMS)概念的出現(xiàn)，人們對DSS結(jié)構(gòu)的認識發(fā)生了一些改變。有人提出，DSS是由語言系統(tǒng)LS、問題處理系統(tǒng)PPS和知識系統(tǒng)KS三部分組成，如圖8－2所示。

圖8－2　DSS的基本結(jié)構(gòu)

這三種系統(tǒng)實際上是由上面提到的基本部件發(fā)展而來的。LS系統(tǒng)實際上就是一個人機接口，它特別強調(diào)語言，尤其是自然語言在接口中的重要作用。由于突出了自然語言的重要性，因此，在DSS中建立了相應(yīng)的自然語言處理系統(tǒng)( PPS)。根據(jù)知識工程研究成果，一些人傾向于把數(shù)據(jù)庫、模型庫和知識庫統(tǒng)一為知識系統(tǒng)(模型庫與方法庫一般放在一起)。

二、企業(yè)投資決策戰(zhàn)略績效集成協(xié)商評價計算機實現(xiàn)

(一)系統(tǒng)功能需求分析

企業(yè)投資決策績效集成化綜合評價系統(tǒng)主要通過衡量投資決策的績效情況，為企業(yè)的相關(guān)利益者提供決策參考和借鑒。作為決策支持工具，它支持企業(yè)相關(guān)利益者通過對企業(yè)投資決策績效的獨立評價，橫向、縱向?qū)Ρ仍u價進而達到對企業(yè)投資決策績效綜合評價和把握的目的。該系統(tǒng)為實現(xiàn)這一評價目標，提供所需的交互式評價機制、多目標綜合評價模型的動態(tài)管理，從而支持得出企業(yè)投資決策績效綜合評價的全過程，并以簡捷、直觀的方式向決策者提供企業(yè)投資決策績效的具體情況。

根據(jù)實現(xiàn)系統(tǒng)基本功能的要求，結(jié)合企業(yè)投資決策績效評價的具體情況，對實現(xiàn)企業(yè)投資決策績效集成化綜合評價系統(tǒng)的需求分析如下:

1.實現(xiàn)系統(tǒng)能夠建立多套多級評價的指標體系

實現(xiàn)系統(tǒng)能夠建立多套多級評價的指標體系，以便于不同的評價目的。對于各個評價體系的創(chuàng)建，系統(tǒng)設(shè)計成目標層次清晰的智能化向?qū)綄υ捒蛐问?，由用戶依?jù)向?qū)л斎敫鲗哟沃笜诵畔?，系統(tǒng)自動生成用于保存新建評價體系的各層指標及其信息的表，并對每一套評價體系能夠獨立地實現(xiàn)其對目標評價的功能。

2.可以方便地修改評價系統(tǒng)的指標體系

對于建立企業(yè)投資決策績效綜合評價系統(tǒng)的指標體系，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對具體各級評價指標的增加、刪除、修改等功能。

3.具備方便、靈活、多樣的數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計功能

企業(yè)投資決策績效綜合評價的指標體系確定后，能夠?qū)崿F(xiàn)對評價對象的具體指標數(shù)據(jù)、權(quán)系數(shù)數(shù)據(jù)、平均值數(shù)據(jù)的錄入、刪除、修改、查詢、統(tǒng)計等功能?？梢砸造`活多樣的方式對單個條件或復(fù)合條件進行查詢，可以以多種形式(柱狀圖、餅狀圖、條狀圖、曲線圖、區(qū)域圖等3D或2D形式)顯示統(tǒng)計結(jié)果。

4.實現(xiàn)權(quán)系數(shù)確定方式的多樣性

對于企業(yè)投資決策績效綜合評價指標體系的權(quán)系數(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)采用各種不同的方法(如直接給出點估計值法、環(huán)比評分法、比較矩陣法、層次分析法、目標重要性排序法、Fuzzy子集法等)確定結(jié)果。

5.能夠?qū)崿F(xiàn)參與評價指標選取的科學(xué)性和柔性

系統(tǒng)能夠先通過主成分分析、隸屬度分析、相關(guān)分析等確定指標體系的指標，再根據(jù)專家意見，對選出的指標體系進行調(diào)整，實現(xiàn)能夠根據(jù)評價對象的特點選取最能反映評價對象績效狀況的指標體系，最大限度地達到對不同評價對象的評價目的。

6.能夠根據(jù)不同的評價方式選擇實現(xiàn)不同的評價目的

系統(tǒng)能夠選擇不同的評價方法(如模糊綜合評價、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評價)、不同的評價方式(如:企業(yè)投資決策績效的橫向?qū)Ρ?、縱向?qū)Ρ?、與平均值比較等)以及不同的權(quán)系數(shù)賦值方法，進而實現(xiàn)相應(yīng)的評價目的。

(二)系統(tǒng)的總體功能設(shè)計

根據(jù)集成綜合評價的基本原理以及對系統(tǒng)功能的需求分析，系統(tǒng)總體功能框架的設(shè)計，如圖8－3所示。

圖8－3　系統(tǒng)總體功能設(shè)計框架圖

(三)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能設(shè)計

企業(yè)投資決策績效集成化綜合評價系統(tǒng)，將開發(fā)成一個人機交互界面友好性強、操作簡便、便于維護和擴展的開放式自主發(fā)展的集成系統(tǒng)，適應(yīng)于大部分現(xiàn)有工作人員的一般知識和技能水平。系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)采用功能強大的PowerBuilder 8. 0作為開發(fā)工具，以PB自有的Adaptive Server Anywhere 7. 0創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)了功能集成化、技術(shù)集成化和人機集成化，形成了支持集成運行的體系結(jié)構(gòu)，如圖8－4所示。

圖8－4　系統(tǒng)集成結(jié)構(gòu)與層次

系統(tǒng)由智能人機接口、系統(tǒng)總控模塊、評價指標體系生成與管理子系統(tǒng)、集成式綜合評價子系統(tǒng)、系統(tǒng)自學(xué)習(xí)模塊、評價結(jié)果輸出模塊組成，如圖8－5所示。

系統(tǒng)各組成部分具有下述功能:

1.智能人機接口

它是系統(tǒng)與用戶交互的界面，具有菜單選擇、問題詢問、圖形顯示、打印輸出等功能。在整個系統(tǒng)的推理和運行過程中，允許決策者直接干預(yù)、給出提示、接受決策者的主觀判斷和經(jīng)驗信息。

2.系統(tǒng)總控模塊

它用于輔助人機接口對給定問題進行目標分析和問題分解，協(xié)調(diào)組織系統(tǒng)內(nèi)各模塊。

3.評價指標體系生成與管理子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)可以生成具體評價對象的評價指標體系，并對已有

指標體系、原始指標數(shù)據(jù)、生成指標數(shù)據(jù)等綜合信息進行統(tǒng)一管理和維護。其中，指標體系構(gòu)造模塊( ISCM)應(yīng)用主成分分析和模糊聚類分析方法生成評價對象的評價指標體系，并可以方便地修改評價指標體系的結(jié)構(gòu);評價指標提取模塊( EIDM)用于提取或生成指定評價對象與指定評價目標對應(yīng)的指標屬性值(形成屬性值矩陣)，綜合信息查詢模塊( CIQM)負責(zé)對指定評價對象的各方面或某些方面進行查詢;數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)( DBMS)具有定義數(shù)據(jù)庫( DB)結(jié)構(gòu)、操作DB、控制數(shù)據(jù)的安全保密性和完整性、維護和恢復(fù)DB等功能;中心數(shù)據(jù)庫( CDB)中用于存放與不同評價對象相關(guān)的原始指標屬性值;標準數(shù)據(jù)庫( SDB)中存放已形成指標體系評價對象結(jié)構(gòu)化的指標屬性值，并按規(guī)定結(jié)構(gòu)進行組織;數(shù)據(jù)庫字典( DBD)主要存放DB的結(jié)構(gòu)信息。

圖8－5　系統(tǒng)模塊結(jié)構(gòu)

4.集成式綜合評價子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)綜合運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型和模糊綜合評價模型，完成了對指定評價對象的綜合評價。其中，評價問題求解模塊( EPSM)綜合運用已有的模型、方法，對評價問題進行求解;評價結(jié)果分析模塊( ERAM)用于引導(dǎo)決策者以多種形式分析評價結(jié)果;綜合調(diào)度管理模塊( CSMM)可為EPSM和ERAM調(diào)用所需的模型和方法程序，對評價結(jié)果和分析結(jié)果進行存貯，并為系統(tǒng)自學(xué)習(xí)提供相應(yīng)的樣本模式和模擬模型;知識庫管理系統(tǒng)( KBMS)負責(zé)知識獲取，并對系統(tǒng)運行時所需的各種知識進行維護與管理;模型方法管理系統(tǒng)( MAMS)負責(zé)對系統(tǒng)中的模型和方法進行操作、維護與管理，實現(xiàn)知識引導(dǎo)下模型與方法的調(diào)用與鏈接;推理機根據(jù)評價的具體目標對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識庫( NNKB)和系統(tǒng)知識庫( SKB)推理，并給出問題求解的途徑;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識庫( NNKB)中用于存放不同評價原則(評價的側(cè)重點)下評價目標，同已有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評價模型之間匹配知識，據(jù)此可以實現(xiàn)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評價模型的調(diào)度;系統(tǒng)知識庫( SKB)中存放系統(tǒng)運行過程的控制知識，問題求解與目標分析知識，模型與方法知識，評價原則、評價模型、多目標權(quán)系數(shù)賦值方法、指標量化隸屬函數(shù)等的描述和選擇知識;模型庫( MB)中用于存放各種模型(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評價模型、模糊綜合評價模型、評價結(jié)果分析模型、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)自學(xué)習(xí)模型等) ;方法庫( AB)中用于存放一些標準方法程序，如評價指標量化的隸屬函數(shù)程序、多目標權(quán)系數(shù)賦值的各種方法程序等，以供綜合評價和分析模塊調(diào)用;樣本管理系統(tǒng)( SMS)則負責(zé)提取訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的樣本模式，并對其進行維護與管理;樣本庫( SB)中用于存放各種樣本模式;評價分析結(jié)果數(shù)據(jù)庫( EADB)則用于存放系統(tǒng)運行時生成的評價結(jié)果、分析結(jié)果的數(shù)據(jù)和文件。

5.系統(tǒng)學(xué)習(xí)模塊

該模塊應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不斷從樣本模式中學(xué)習(xí)評價專家用于綜合評價的、定性的和經(jīng)驗性的知識，使系統(tǒng)具有知識獲取和知識完善能力。

6.評價結(jié)果輸出模塊

該模塊可把用戶所需要的信息按其要求方式生成表格、曲線圖、直方圖、扇形圖等輸出到屏幕/打印機。

該系統(tǒng)具有通用性、交互性、規(guī)范性、智能性、集成性和開放性等特點，有機地將專家群體的判斷與知識、數(shù)據(jù)及信息、相關(guān)技術(shù)和模型與方法、計算機綜合集成于一體，實現(xiàn)從定性到定量的綜合評價，從而為企業(yè)管理決策者提供強有力的支持工具，推進管理現(xiàn)代化、決策科學(xué)化進程。

三、群決策支持系統(tǒng)與企業(yè)投資決策戰(zhàn)略績效協(xié)商評價

群決策支持系統(tǒng)的概念與組成結(jié)構(gòu):

企業(yè)投資決策績效協(xié)商評價涉及股東、經(jīng)營管理者、員工和客戶等等，企業(yè)投資決策績效協(xié)商評價實際上是一個群決策GDSS ( Group Decision Support System)問題，群決策的概念出現(xiàn)于20世紀80年代早期，群決策支持系統(tǒng)是決策支持系統(tǒng)理論的重要發(fā)展與擴充［151］。在當今現(xiàn)實社會中人們所面臨問題的難度越來越大，越來越復(fù)雜，已遠遠超出了個人決策的能力范圍，如同企業(yè)戰(zhàn)略績效評價，各種決策方案的制訂，往往需要由組織中的一個決策群體通過協(xié)調(diào)合作完成。GDSS正是為適應(yīng)這一形勢下的迫切需要而提出的。有關(guān)GDSS的研究始于20世紀80年代初期，并在80年代中期得到快速發(fā)展，現(xiàn)在已成為DSS研究的重要前沿。系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用領(lǐng)域的研究已取得了顯著成果，其理論體系正在逐步建立并完善，在我們的社會生活中扮演一個重要的角色，在企業(yè)績效的評價中無疑也起到了重要推動作用。GDSS體系結(jié)構(gòu)圖如圖8－6所示。

圖8－6　GDSS體系結(jié)構(gòu)圖

GDSS將決策科學(xué)、計算機與通信技術(shù)融為一體，為組織中的群決策行為提供技術(shù)支持。一般來說，這些技術(shù)工作可以分為三類:第一類主要是利用計算機來消除組織中的通信障礙，加強成員間的交流活動，增強信息流通與共享，提升組織的合作能力，這類系統(tǒng)通常稱為CSCW ( Computer- supp port Cooperative Work) ;第二類支持工作主要通過各種定量、定性的決策方法與手段，輔助決策群體進行決策形勢判斷、合作問題求解、發(fā)現(xiàn)可行方案并對其進行評價，完成這類工作的系統(tǒng)也就是從DSS引申來的;第三類支持工作是輔助群體通過談判與協(xié)商達成彼此都能接受的一致結(jié)論，通常稱之為談判支持系統(tǒng)NSS ( Negotiation Support System)。

以上的支持工作均與組織的決策行為有關(guān)，將其統(tǒng)稱為GDSS。GDSS實際上是一個支持群體決策過程的信息系統(tǒng)，決策群體可以是集中或分散的，決策行為可以是同時或異步的。系統(tǒng)物質(zhì)結(jié)構(gòu)一般由計算機及其外圍設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、通信設(shè)備組成，邏輯結(jié)構(gòu)一般由數(shù)據(jù)庫、模型庫、知識庫、方法庫、規(guī)程庫以及各庫的管理模塊，加上系統(tǒng)總控、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、通信管理與人機界面等工具構(gòu)成。系統(tǒng)的職能為輔助決策群體完成通信、規(guī)劃、方案生成、問題求解、專題討論、協(xié)商談判、沖突解決、系統(tǒng)分析等任務(wù)。與傳統(tǒng)的DSS相比，GDSS強調(diào)了組織行為與通信技術(shù)的職能。

影響GDSS組成結(jié)構(gòu)的因素較多，其中最主要的有三個，即群體大小、成員接近程度與任務(wù)類型，后兩個因素決定了GDSS的四種基本結(jié)構(gòu):①決策室;②局部決策網(wǎng)絡(luò);③會議室會議;④遠程電話會議。

GDSS對企業(yè)的投資決策績效評價群體提供的最基本的支持，就是在很大程度上減少或排除通信障礙，增進群體成員間的信息交流，增強成員的參與，使群體決策更民主，議題更集中并趨于一致，從而提高群體績效協(xié)商評價的有效性與效率。依照GDSS對投資決策績效評價群體的支持程度，可將其劃分為三個等級:第一等級只提供較低層次的決策支持，只為投資決策績效評價群體消除通信障礙，以提高信息交互效率。如提供公共顯示設(shè)備，對表決進行簡單管理與統(tǒng)計，協(xié)調(diào)成員間的通信等。第二級在第一級的基礎(chǔ)上，為投資決策績效評價主體提供了強有力的定量與定性分析手段及各種群決策技術(shù)，以支持半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問題求解。這一級GDSS是DSS與群體組織行為相結(jié)合的產(chǎn)物。第三級GDSS的典型特征在于智能型，例如在機器誘導(dǎo)下完成各種模式的選擇以及進程度自動管理等，整個會議是在自動組織下進行的。

四、企業(yè)投資決策戰(zhàn)略績效協(xié)商評價分布式智能決策支持系統(tǒng)

(一)傳統(tǒng)智能決策系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其局限性

智能決策支持系統(tǒng)是在普通決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，集成人工智能研究領(lǐng)域內(nèi)的專家系統(tǒng)而形成的一種新型決策支持系統(tǒng)，其中的專家系統(tǒng)主要由知識庫、推理機和知識庫管理系統(tǒng)組成。智能決策支持系統(tǒng)既充分發(fā)揮了專家系統(tǒng)以知識推理形式實現(xiàn)定性分析問題的特點，又充分發(fā)揮了決策支持系統(tǒng)以模型計算為核心的解決定量分析問題的優(yōu)勢，從而做到了定性分析與定量分析的有機結(jié)合，使計算機系統(tǒng)解決問題的能力和范圍得到了很大的提高。盡管智能決策支持系統(tǒng)比普通決策支持系統(tǒng)有了很大的改進，但是它還存在著許多不盡如人意的地方，主要表現(xiàn)在以下幾個方面:

( 1)傳統(tǒng)的智能決策支持系統(tǒng)是非嵌入式的，不能與環(huán)境發(fā)生直接的交互，它們自制性不好，不是從傳感器而是從用戶那里獲得信息，不能依靠自身的能力完成任務(wù)。

( 2)傳統(tǒng)的智能決策支持系統(tǒng)一般不提供實時操作的功能，在時間緊迫的環(huán)境下，它不能夠做出及時反應(yīng)來輔助人們進行決策，從而失去它的功效。

( 3)傳統(tǒng)的智能決策支持系統(tǒng)在設(shè)計時無法預(yù)測所有情況和環(huán)境的變化，在運行時不能獲取更多的有關(guān)環(huán)境和問題求解的信息，從而不能調(diào)整行為實現(xiàn)更高效地解決問題。

( 4)傳統(tǒng)的智能決策支持系統(tǒng)一般采用的是直接操縱式界面，隨著任務(wù)復(fù)雜性的增加，用戶的操縱過程將越來越煩瑣，使系統(tǒng)的預(yù)期效果難以實現(xiàn)。

(二)分布式企業(yè)投資決策績效評價智能支持系統(tǒng)( PEIDIDSS)

分布式企業(yè)投資決策績效評價智能決策支持系統(tǒng)的進一步發(fā)展，將要在以下幾個方面獲得突破:

( 1)大規(guī)模復(fù)雜的不良結(jié)構(gòu)決策問題，它的求解需要眾多領(lǐng)域的專業(yè)知識，因而PEIIDSS必須擁有一個龐大的知識系統(tǒng)。然而一個包括眾多專業(yè)知識、集中式的知識系統(tǒng)，不僅在知識的表達、管理、維護上存在諸多困難，而且會降低推理的效率，延長系統(tǒng)響應(yīng)時間，不能及時產(chǎn)生問題的答案。

( 2)各個相關(guān)領(lǐng)域緊密聯(lián)系，解決復(fù)雜決策問題的方式和過程取決于各領(lǐng)域相關(guān)聯(lián)系。IDSS若采用集中式知識處理模式將不能有效地支持這種跨領(lǐng)域問題求解。

( 3)認知科學(xué)的研究表明，人類的智力活動是在互相聯(lián)系的腦細胞之間并行進行的。如果模擬人類智力活動的智能系統(tǒng)僅僅包含孤立的智能單元，將不易達到高級的智能水平。PEIIDSS要具有較高級的智能，其內(nèi)部也應(yīng)當具有與人腦相似的結(jié)構(gòu)，即應(yīng)當包含相互聯(lián)系的若干智能單元，通過單元之間的協(xié)作求解復(fù)雜問題。

為解決上述問題，PEIIDSS應(yīng)在如下幾個方面取得進展:

( 1)充分使用AI技術(shù)和知識工程技術(shù)，提升PEIDSS的智能化程度，增加它提供主動形式支持的能力。

( 2)基于分布式計算機系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，未來PEIIDSS的構(gòu)建將采用物理分布結(jié)構(gòu)，內(nèi)部子系統(tǒng)擁有自主權(quán)或半自主權(quán)。

( 3)基于DAI、特別是分布式問題求解技術(shù)，通過PEIIDSS內(nèi)部若干智能子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)合作，為企業(yè)大型復(fù)雜問題提供支持。

以上三個方面的要求不僅是PEIIDSS，而且也是專家系統(tǒng)( ES)及其他類型的智能系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢，即向分布式方向發(fā)展。

PEIDIDSS除了具有一般分布式系統(tǒng)的優(yōu)點，如更高的可靠性與安全性外，還具有如下優(yōu)點:

( 1)啟動模塊化設(shè)計。整個系統(tǒng)劃分為若干較小的子系統(tǒng)，這些子系統(tǒng)作為相對自含的模塊，容易開發(fā)、調(diào)試與維護。啟動系統(tǒng)的模塊化還有利于依據(jù)具體需要靈活地增減某些子系統(tǒng)，增加新的功能，很方便地重新構(gòu)建整個系統(tǒng)。

( 2)化解復(fù)雜性。隨知識系統(tǒng)規(guī)模的增加，問題處理系統(tǒng)的復(fù)雜性快速增長。將PEIDIDSS劃分為具有不同領(lǐng)域知識的N個子系統(tǒng)，將使問題處理系統(tǒng)的復(fù)雜性以因子1/ ( 2N－1)降低。

( 3)提升問題求解能力和速度。一般原理認為，系統(tǒng)的專門性越強，問題求解能力越高。子系統(tǒng)具有較強的、不同領(lǐng)域的專門性。具有不同專門性子系統(tǒng)的合作配合使系統(tǒng)整體問題求解能力將會大于各個子系統(tǒng)問題求解能力的簡單相加，產(chǎn)生1 +1＞2的協(xié)同效應(yīng)。而且，系統(tǒng)內(nèi)處理與控制功能的分布以及各子系統(tǒng)具有相對獨立性，因此，可以將某個復(fù)雜問題分解為較小的子問題分配到各個子系統(tǒng)進行處理，這樣就大大加快了問題求解速度。

(三)企業(yè)投資決策戰(zhàn)略績效協(xié)商評價群決策求解系統(tǒng)支持

利用多Agent［152］的協(xié)調(diào)方法，基于協(xié)商的問題分配求解實現(xiàn)投資決策績效協(xié)商評價體系的決策支持功能。問題的分配分為兩個步驟:

1.實施問題的劃分

全部的決策Agent依次參與問題的劃分，直到某一可行方案的出現(xiàn)，其中沒有全局協(xié)調(diào)者的參與，是分布式的劃分。

2.進行問題的分配

這個過程是問題的招聘和問題應(yīng)聘的過程，整個過程中也沒有全局協(xié)調(diào)者的直接參與。問題的招聘，指將所有子問題對所有決策Agent進行發(fā)布，來招聘其他決策Agent進行問題合作求解。問題的應(yīng)聘，指在決策Agent接到另一Agent所發(fā)布的子問題后，充分利用知識庫的知識計算出子問題的能力向量，顯示具備了成為問題求解聯(lián)盟小組成員的資格。

在某一決策Agent被觸發(fā)之時，這個決策Agent將會對某問題P運行求解工作。對于P，存在兩種情況:①P是不可再分解的問題或子問題，這時可直接運行求解工作，同時，若此決策Agent是P的承包者，則還要將此問題進行發(fā)布，進行招聘工作。②P可以進一步分解為不同的子問題，將分解后的所有子問題向其他的決策Agent進行發(fā)布，進行問題的招聘工作?，F(xiàn)在將兩者歸一化:問題P可分解為子問題集合P，集合內(nèi)容為{ P1，P2，…，Pi，…，Pm} ( n≥1)。所有子問題都將實行對外招聘。全局協(xié)調(diào)Agent將根據(jù)能力矩陣生成所有的解決方案S1，S2，…，Si( i＜nm)，m為影響問題求解因素的個數(shù)，當生成的解決方案數(shù)為0時，表示問題的劃分方案不可行( P可分為子問題)或是此問題不可解( P為不可劃分為子問題)。當解決方案數(shù)大于0時，根據(jù)利益最大化原則，全局協(xié)調(diào)Agent將從方案集合S中選擇能力向量最大的方案作為解決方案，由協(xié)調(diào)模塊將解決方案寫入任務(wù)表，這些決策Agent形成臨時聯(lián)盟小組，對問題進行求解，協(xié)調(diào)模塊通過任務(wù)表完成求解的流程控制及決策Agent的協(xié)調(diào)工作。當P為可分解問題且能力矩陣不能夠生成可解決方案時，則此決策Agent所提供的問題劃分方案不可行，這時，此決策Agent將問題P轉(zhuǎn)交給下一個未提供過解決方案的決策Agent。由下一個決策Agent利用其知識庫的知識，產(chǎn)生問題P的新劃分方案，并進行新招聘工作。如此不斷地重復(fù)此工作，直至提出問題的可行方案。

如果所有決策Agent所提出的問題劃分方案，都不能生成可行的解決方案。則將問題P交與全局協(xié)調(diào)Agent，協(xié)調(diào)模塊將這些問題重新進行劃分，然后再進行招聘，如未能招聘到求解此問題的決策Agent，說明這個GDSS系統(tǒng)不具備問題P求解的能力，將問題P放棄，返回給用戶。這個方案的一個前提:因為問題劃分的依據(jù)是知識庫的知識，每個決策Agent的知識庫的知識是不同的。因此，每個決策Agent產(chǎn)生的問題劃分方案也不同，績效評價體系提出的問題分配方案才能順利進行。

(四)企業(yè)投資決策戰(zhàn)略績效評價分布式智能決策支持系統(tǒng)框架

1.企業(yè)投資決策績效評價分布式智能決策支持功能

一個智能決策支持系統(tǒng)首要的任務(wù)應(yīng)是為決策者提供必要的信息和協(xié)助其對這些信息進行分析，而把決策留給決策者自己去做。其功能應(yīng)具備如下幾點:

( 1)信息咨詢功能。系統(tǒng)可向決策者提供決策所需的基礎(chǔ)資料、數(shù)據(jù)信息，同時也可對基礎(chǔ)信息進行統(tǒng)計或綜合來提供綜合性或推論性的信息。

( 2)比較分析功能。比較分析通常應(yīng)包括兩個方面:①對某些信息進行直接的或綜合比較，實現(xiàn)認識現(xiàn)狀、發(fā)現(xiàn)問題。②對決策者提出多個決策方案從不同角度、用不同準則進行比較分析，實現(xiàn)決策參考功能。

( 3)方便且友好的人機接口功能。系統(tǒng)不僅要使人機交互簡單而直觀，且要使整個運行過程靈活地適應(yīng)決策者的決策思路。

( 4)系統(tǒng)對決策者是透明的。系統(tǒng)應(yīng)使決策者不僅可掌握系統(tǒng)中重要信息的來源和依據(jù)，而且可掌握系統(tǒng)對信息的處理方法，提升決策者對系統(tǒng)的信任度。因此，績效評價的分布式智能決策應(yīng)包含以上三種決策形式，最大程度地為評價主體提供決策信息，并為企業(yè)管理者的決策進行評估，來提高管理者的管理水平。

績效評價智能決策支持系統(tǒng)應(yīng)具有以下機制:自調(diào)整機制(自適應(yīng)機制)，系統(tǒng)關(guān)鍵在于識別環(huán)境的變化，實施正確的決策，使系統(tǒng)在環(huán)境變化時能夠與其適應(yīng)。自組織機制，當指揮環(huán)境變化時，系統(tǒng)根據(jù)環(huán)境的變化而自動完善和改變自身結(jié)構(gòu)。自學(xué)習(xí)機制，當有典型的專家進行訓(xùn)練時，系統(tǒng)應(yīng)能進行有目的的學(xué)習(xí)，并且增加或修改知識庫。因此一個智能化績效評價決策支持系統(tǒng)功能有:

( 1)實現(xiàn)自動化基層功能:系統(tǒng)根據(jù)行業(yè)競爭態(tài)勢、企業(yè)自身資源能力模仿戰(zhàn)略規(guī)劃者選定標桿企業(yè)、模仿績效評價小組指標數(shù)理篩選方法選定和評價方法選定。

( 2)實現(xiàn)結(jié)果論證。根據(jù)指標篩選合綜合評價的原則、理論、管理專家知識、模型的運行結(jié)果，對結(jié)果加以評估和論證。

( 3)提供動態(tài)顯示全程。根據(jù)給定初始態(tài)勢系統(tǒng)應(yīng)用各種知識、模型的推理、運算進行指標篩選、標桿企業(yè)選定和評價模型的選擇實時顯示最終結(jié)果。

( 4)提供人工干預(yù)。根據(jù)用戶的需要改變決策方案，比較幾個方案時可實施干預(yù)。

( 5)提供解釋。系統(tǒng)對一些結(jié)論、模型運行給出解釋。

( 6)提供綜合評判。對于多種指標篩選方案和評價方法選定方案進行的優(yōu)劣評估，主要是對多個評價體系對于企業(yè)戰(zhàn)略執(zhí)行進行評估。

2.企業(yè)投資決策績效評價分布式智能決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

分布式智能決策系統(tǒng)應(yīng)包含:問題綜合與交互系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)(由模型庫管理系統(tǒng)和模型庫)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(由數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫)、知識庫系統(tǒng)(由知識庫管理系統(tǒng)和知識庫)、推理機、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)(由數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫)、數(shù)據(jù)開采和信息融合系統(tǒng)、決策信息系統(tǒng)等。系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖8－7所示。

圖8－7　智能決策系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)圖

五、本章小結(jié)

企業(yè)投資決策績效評價系統(tǒng)是個復(fù)雜的系統(tǒng)，績效評價涉及的指標多、數(shù)據(jù)多。指標的篩選、評價方法和模型的選擇是隨著企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的改變與經(jīng)營戰(zhàn)略的實施而不斷發(fā)生著變化，運用計算機輔助有利于提高企業(yè)投資決策績效協(xié)商評價的水平和效率。決策支持系統(tǒng)為企業(yè)投資決策績效協(xié)商評價的實施提供了重要的支持。協(xié)商評價其實就是群決策的一種，因此，群決策支持系統(tǒng)為企業(yè)投資決策績效協(xié)商評價決策支持系統(tǒng)的設(shè)計提供了重要的支撐。分布式智能決策支持系統(tǒng)是決策支持系統(tǒng)重要的發(fā)展方向。本章研究的主要內(nèi)容如下:

( 1)企業(yè)投資決策績效協(xié)商評價與決策支持系統(tǒng)的關(guān)系。

( 2)企業(yè)投資決策集成評價計算機系統(tǒng)的開發(fā)。

( 3)企業(yè)投資決策評價分布式智能決策支持系統(tǒng)的設(shè)計。