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& 空间决策类型
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本帖最后由 vcitym 于
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决策是一个决策者为达到某种目标或目标集合，根据一定的约束条件下在多种侯选方案里进行选择的复杂过程。
空间决策与一般决策问题同样有确定性决策、不确定性决策和风险决策。确定性决策实际上是一个最优化问题，象土地适宜性评价的多准则决策和线性规划均属此类决策问题，它们可以和地理信息系统的空间分析功能完全集成。而大量的空间决策问题往往涉及到结构、非结构化知识，人的评价和判断等不同形式的知识，决策的不确定性和风险性的成分很大。以设施配置为例，领域专家已经有一组有关位置适宜性的判别规则，这些规则属于描述性方式表达的知识，设施位置的选择是建立在有关社会经济、地质条件、环境质量等因素分析的基础上的在判别规则启发下的推理过程；另外领域专家还有有关社会经济、地质条件和环境质量的评价模拟模型，这些知识都属于程式式知识，设施位置的选择是建立在定量模型计算分析的基础上估算过程。
随信息技术的快速发展，为决策者提供了越来越多的空间和非空间的信息，包括地图、航片、表格、遥感和数字测量信号等。决策者需要通过知识和经验来有效的处理和理解这些海量的信息。而人类的知识可分为结构化和非结构化两种知识。结构化的知识有着高度结构化的形式和结构化的求解程序，包括数学模型，统计方法，计算机算法等都属此类型的知识，它们在表现和分析方面遵循固定的框架，大多数情况下只能被专家理解，又称为程式式知识（Procedural Knowledge）。然而大量的知识都是非结构化的，象人类的体验、直觉、价值观，专家经验，本质上是定性的，不能用固定的程序进行表达，又称为描述性知识（Declarative Knowledge）。
决策者使用信息和知识，在解决结构化、非结构化和半结构化问题上的复杂程度大不相同。以设施配置为例，在某些特定约束条件下配置最少数量的设施是一个结构化问题，可以通过最优化方法进行求解；寻找最优设施配置的所有可能的位置则是一个半结构化问题，涉及多种准则评价和价值评判；为设施配置确定总体目标和总体方针政策则属非结构化问题，涉及灵活的定性问题，不能用固定的程式式知识来解决。
总之，空间决策是一个涉及多目标和多约束条件的复杂过程，通常不能简单地通过描述性知识或程式式知识进行解决，往往要求综合地使用信息，领域专家知识和有效地交流手段。
附1：决策类型: (1)结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规则，能用确定的模型或语言描述，以适当的算法产生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策。 结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律可以遵循，能用明确的语言和模型加以描述，并可依据一定的通用模型和决策规则实现其决策过程的基本自动化。早期的多数管理信息系统，能够求解这类问题，例如，应用解析方法，运筹学方法等求解资源优化问题。
(2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓最优解的决策。其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响，往往是决策者根据掌握的情况和数据临时作出决定。
(3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策，这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决策方案中得到较优的解。其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但又不全面，有所分析但又不确切，有所估计但又不确定。这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。　
　　非结构化和半结构化决策一般用于一个组织的中、高管理层，其决策者一方面需要根据经验进行分析判断，另一方面也需要借助计算机为决策提供各种辅助信息，及时做出正确有效的决策。
附2：空间信息、时空数据模型
& & 空间信息的内容分为9类:空间位置、空间分布、空间形态、空间关系、空间统计、空间关联、空间对比、空间趋势、空间运动。
& & 时空数据模型：面向对象模型、快照模型、底图叠加模型(也称基态修正模型)、时空复合体模型、生命周期模型、基于图论的模型、时态版本模型、离散时空模型、连续时空模型、变时间粒度分段模型、时序模型、事件模型、全信息对象关系模型、对象进化数据模型、时空推理模型、异构时空数据集成模型等
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从空间的角度来划分呢？有什么样的空间决策？
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如果从空间角度划分，是否应是均质区决策、非均质区决策和半均质区决策？
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能不能划分成两种基本类型：（1）空间划分型决策，例如通过叠置分析寻找适宜的位置；（2）距离参数决策，即把距离作为目标函数或约束条件中的某种参数（很多FLP属于这种）。
还可以有其它分类。
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针对空间对象类型，还可以划分为空间点决策、空间线决策和空间面决策。
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还有一种分类方法，空间移动对象决策和空间非移动对象决策。
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静态空间决策；动态空间决策。……
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2016在信息化条件下行政决策辅助系统的实现
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摘要：行政决策辅助系统可以辅助各级政府部门领导进行科学决策，有利于提高政府决策效率和决策结果的合理性、时效性和适应性。文章从系统科学的角度分析了行政决策辅助系统的体系结构，并对系统构建的思路、方法及使用的关键技术进行了阐述。 关键词：信息化；数据仓库；行政决策；辅助决策 　　长久以来信息的不完备是影响管理者进行理性判断和决策的直接原因之一，而现有的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询和部分统计等功能，但是无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。因此，杭州市西湖区院为了在检察业务信息、队伍建设情况和综合行政事务方面辅助领导决策，建设应用行政决策辅助系统，将各科室以往分散的数据资源进行整合，并充分发挥电子政务平台的优势，通过系统提供的多种分析功能进行多角度、多层次的分析，将各类数据转化为院领导决策所需要的信息。它的实施使得行政决策者可以在广泛了解决策所需信息的前提下进行决策，避免了靠经验决策和决策信息不完备导致的决策的盲目性现象，从而提高了行政决策的科学性和合理性，支持与强化行政决策过程。 　　一、系统架构及技术分析 　　系统架构主要由数据仓库系统、模型库系统、知识库系统及可视化接口4部分构成。采用的关键技术是数据仓库技术（DW）、数据挖掘技术（DM）、在线分析处理技术（OLAP）。 　　（一）数据仓库的作用 　　电子政务的决策过程是一个从非结构化数据中抽取结构化信息，再提供非结构化决策分析结果的过程。因此，为了营造良好的电子政务决策数据环境，获得高质量的数据分析结果，建立适合政府决策的数据仓库系统是电子政务决策支持系统的关键环节，以确保政务系统中的数据能够更好地发挥分析、决策的作用。这种数据仓库系统的功能要能向两个不同方向拓展，一是广度计算，二是深度计算。广度计算是使数据仓库系统的应用范围尽量扩大，能基本涵盖市级政府决策、服务的领域；深度计算使数据仓库系统克服了以往数据库简单数据操作处理（即事务处理）的缺点，对数据处理提出了更高的要求，使其能更多地参与政府对数据分析和决策的制定等工作。 　　（二）模型库系统的功能 　　模型库系统包括模型库及其管理系统，模型库是一个包含有财务、统计、运筹和其他定量模型的软件包，存放解决行政管理问题的经验模型，是为决策提供分析能力的部件，给予决策者通过推理、比较、选择来分析、预测和解答整个问题的能力。因此，研究一些决策支持模型，建立一个政府决策的模型库系统是完成系统的关键环节之一。这种模型库系统应具有以下两个特点，一是能实现多目标决策；二是能实现多领域、多部门、多用途的决策，即按经济内容来看应具有预测类模型、综合平衡模型、结构优化模型、经济控制类模型等，按决策活动来看应有规划模型、推理模型、分析模型、预测模型、评估模型等。 　　（三）知识库系统的功能 　　知识库系统包括知识库及知识库管理系统，其功能是对知识进行系统化组织与管理，存储、增加、删除、修改和查询知识，以及对知识进行一致性和完整性校验。知识库与数据库既有区别又有联系，从知识的逻辑表示观点来看，关系数据库是一种简单的知识库，数据库中的每一个关系是一个原子公式，即一个谓词，关系中的元组即是知识中的事实，因此利用关系数据库来建造知识库，就可以充分利用关系数据库管理系统的功能，便于知识库管理系统的设计与实现。 　　（四）可视化接口 　　可视化接口包括预测、分析、查询和维护等4个子系统。通过数据分析和预测工具对数据仓库中的数据进行多维分析、汇总，结果可以用二维表、饼图、折线图和直方图表示。 　　二、数据挖掘的技术工具和基本过程 　　数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘常用的技术有神经网络、决策树、遗传算法、近邻算法和规则推导等。数据挖掘常用的工具有： 　　第一，基于神经网络的工具。由于对非线性数据具有快速建模能力，神经网络很适合非线性数据和含噪声数据，所以在政府数据库的分析和建模方面可以应用。 　　第二，基于关联规则和决策树的工具。大部分数据挖掘工具采用规则发现或决策树分类技术来发现数据模式和规则，其核心是某种归纳算法。 　　第三，基于模糊逻辑的工具。其发现方法是应用模糊逻辑进行数据查询、排序等。 　　第四，综合多方法工具。不少数据挖掘工具采用了多种开采方法，这类工具一般规模较大，适用于大型数据库或者并行数据库。数据挖掘的基本过程包括数据准备、模型搜索、结果分析和生成报告。转贴于 看准网
　数据准备：收集和净化来自数据源的信息并加以存储，将其放入数据仓库中。　　模型搜索：利用数据挖掘工具在数据中查找模型，搜索过程可以由系统自动执行，也可以由用户参与执行。对于一个主题的搜索，可用神经网络、专家系统、统计方法等。　　结果分析：一般地说，数据挖掘的搜索过程需要反复多次，因为当分析人员评价输出结果后，他们可能会发现一些偏差或一些新的问题，要求对某一方面做更精细的查询。　　生成报告：根据分析结果，进行整理，形成分析报告。　　三、应用效果　　西湖区院通过对各科室需求的深入了解，将信息化工作模式与各科室的实际情况相结合，并根据使用者的意见着重实现了系统在各部门的通用性和后台的完全可自定义性以及数据的动态显示，从而提升了系统的应用价值。　　系统包括以下三个应用模块：（1）可自定义投票及评分模块。该模块着重对机关内各类选择类和打分类的投票、调查、评比等活动实现网上的无纸化操作和结果的自动统计；（2）综合报表处理模块。该模块着重实现对机关内的各类填报类的报表、台帐及绩效考核等活动进行网上填报和自动汇总及根据需要生成相应的统计结果；（3）决策参考模块，该模块着重实现对所需信息的自定义动态统计。如行装科可根据车辆名称与使用情况设置一种全院车辆信息统计表，填报人员每月只需填写本车的加油费、行使公里数、维修费、出车次数等使用情况，管理者便可根据需要按照月、季度、年等时间跨度对每辆车上述信息的变化情况进行比较，并可生成柱形图、圆饼图或曲线图等直观的比较结果。同时每个模块可根据需要进行功能扩展。通过对该系统的使用西湖区院构建了一个动态的全院行政指标体系结构，通过完整的权限分配机制，使各科室领导能及时、全面地掌握所管辖部门的行政数据情况，同时为院领导提供了各种综合信息和科室状况及人、财、物等资料的实时与历史信息，实现了对本院运作的快速、全面、直观的监控，提高行政办公人员办公效率，有利决策者做出科学决策。例如在中层干部述职述廉评分活动中，全院干警通过投票评分模块在院内网中对全院中层干部进行网上测评。政工部门通过所分配的权限在系统后台自行编辑了民主测评表，由于后台设置的完全可自定义性使测评表在内容的随意性上完全实现了以往纸质问卷。每位干警只需在自己的电脑上便能完成投票，借助系统完整的分析功能政工部门可实现投票的适时统计，并可以柱形图、圆饼图或曲线图生成考核结果排序表、优良情况百分比表、及与历史考核对比表等统计结果，图形化界面的统计结果使数据的统计情况一目了然，为领导决策提供了简捷而精确的依据。　　四、结语　　　　行政决策辅助系统在需求分析时应充分考虑系统的联网应用，无论是管理员还是栏目维护员或访问者可以是政务网中经过授权的任意用户，同时系统应具备跨单位级联的功能，使得相关的统计或汇总功能可覆盖到从个人到部门再到上级乃至上上级部门的范围，从而拓展其应用的范围，并在最大程度上深层次挖掘数据的价值，实现单位对各部门高效的管理，帮助决策者明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并可进行评价和优选。参考文献　　[1]高检院信息化领导小组办公室．浙江杭州市西湖区探索构建行政决策辅助系统．北京：检察信息化工作情况．　　[2]Efrem G Mallach．决策支持与数据仓库系统[M]．北京：电子工业出版社，21.　　[3]张志军，等．基于数据仓库的企业管理决策支持系统[J]．计算机应用与软件，25．转贴于 看准网
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友情链接链接合作QQ：基本信息/群决策信息分析及集结模型研究
　　作者：朱建军
　　丛书名：系统评估、预测、决策与优化研究论丛
　　出版社：科学出版社
　　ISBN：7
　　出版日期：2012 年4月
　　开本：16开
　　页码：143
　　版次：1-1
内容简介/群决策信息分析及集结模型研究
　　《群决策信息分析及集结模型研究》研究群体决策中多类型偏好信息的一致性分析及集结决策模型，主要包括基于判断矩阵和互补判断矩阵的一致性检验、改进及权重排序方法，互反判断矩阵和互补判断矩阵的集结模型，基于信息联动角度的判断矩阵和的集结模型，二维混合决策矩阵及其信息集结模型，基于的不完全决策矩阵的信息集结模型。
　　《群决策信息分析及集结模型研究》可作为决策管理人员的工具书，以及管理科学、系统工程、运筹学、信息科学等专业领域高年级本科生、研究生、教师、研究人员和工程技术人员的参考书。
目录/群决策信息分析及集结模型研究
　　《群决策信息分析及集结模型研究》
　　第1章绪论
　　1.1背景和研究目的
　　1.2国内外研究现状概述
　　1.3本书内容章节安排
　　第2章互反判断矩阵的一致性分析及权重模型
　　2.1引言
　　2.2互反判断矩阵的次序一致性改进研究
　　2.3互反判断矩阵的基本一致性改进研究
　　2.4互反判断矩阵的灵敏度分析方法
　　2.5不完全互反判断矩阵的一致性分析
　　2.6不完全互反判断矩阵的权重求解方法
　　2.7本章小结
　　第3章互补判断矩阵的一致性分析及权重模型
　　3.1引言
　　3.2互补判断矩阵的次序一致性改进研究
　　3.3互补判断矩阵的满意一致性改进研究
　　3.4互补判断矩阵的互反转换特性研究
　　3.5区间数互补判断矩阵的一致性改进研究
　　3.6区间数互补判断矩阵的排序及集结方法
　　3.7本章小结
　　第4章互反判断矩阵和互补判断矩阵的集结模型
　　4.1引言
　　4.2四类不确定性判断矩阵的集结模型
　　4.3三端点语言判断偏好和互补偏好信息的集结模型
　　4.4本章小结
　　第5章判断矩阵和决策矩阵的集结决策模型
　　5.1引言
　　5.2基于区间数判断矩阵和决策糊决策分析
　　5.3基于多判断矩阵和决策矩阵的集结决策模型
　　5.4基于贝叶斯网络推理的双重信息集结决策模型
　　5.5基于决策矩阵的实时决策信息集结决策模型
　　5.6本章小结
　　第6章二维混合决策矩阵的集结决策模型
　　6.1引言
　　6.2二维混合决策矩阵的集结模型
　　6.3多阶段二维混合决策矩阵的集结模型
　　6.4本章小结
　　第7章冲突指标情境下决策矩阵的证据推理集结模型
　　7.1引言
　　7.2冲突指标情景下相异决策矩阵的证据推理模型
　　7.3冲突指标情景下相同决策矩阵的证据推理模型
　　7.4本章小结
　　参考文献
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