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談智能決策支持系統(tǒng)及其在林業(yè)中的應(yīng)用研究
論文關(guān)鍵詞:精確 專家系統(tǒng) 智能決策支持系統(tǒng) 可持續(xù)發(fā)展
論文摘要:在分析專家系統(tǒng)、智能決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,探討智能決策支持系統(tǒng)在林業(yè)中的應(yīng)用,提出了精確林業(yè)工程智能決策支持系統(tǒng)平臺設(shè)計框圖及其系統(tǒng)功能。
智能決策支持系統(tǒng)(Intelligent DecisionSupport System,IDSS)的概念最早由Bonczek等人于20世紀(jì)80年代提出[2]。IDSS是在決策支持系統(tǒng)(Decision Support System,DSS)的基礎(chǔ)上集成人工智能(Artificial Intelligence, AI)及專家系統(tǒng)(Expert System,ES)而形成的,其核心思想是將人工智能與其它相關(guān)科學(xué)技術(shù)相結(jié)合,使DSS具有人工智能,能夠更充分地應(yīng)用人類的知識。IDSS既充分發(fā)揮了專家系統(tǒng)以知識推理形式解決定性分析問題的特點,又發(fā)揮了決策支持系統(tǒng)以模型計算為核心解決定量分析問題的特點,充分做到了定性和定量分析的有機(jī)結(jié)合,使得解決問題的能力和范圍得到一個大的發(fā)展。
1 決策支持系統(tǒng)及其在林業(yè)中的應(yīng)用
DSS是在20世紀(jì)70年代初由美國M S ScottMorton首先提出[3],并在80年代迅速發(fā)展起來的新型計算科學(xué)。DSS是以科學(xué)、運籌學(xué)、控制論和行為科學(xué)為基礎(chǔ),以技術(shù)、仿真技術(shù)和信息技術(shù)為手段,針對半結(jié)構(gòu)化的決策問題,支持決策活動的具有智能作用的人機(jī)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠為決策者提供決策所需的數(shù)據(jù)、信息和背景,幫助明確決策目標(biāo)和進(jìn)行問題的識別,建立或修改決策模型,提供各種備選方案,并且對各種方案進(jìn)行評價和優(yōu)選,通過人機(jī)交互功能進(jìn)行分析、比較和判斷,為正確決策提供必要的支持。
DSS實質(zhì)上是在管理信息系統(tǒng)和運籌學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,它把管理信息系統(tǒng)和模型輔助決策系統(tǒng)結(jié)合起來,使得數(shù)值計算和數(shù)據(jù)處理融為一體,提高了輔助決策的能力。它的產(chǎn)生基于以下原因:(1)傳統(tǒng)的管理信息系統(tǒng)要靠人來實現(xiàn)模型間的聯(lián)合和協(xié)調(diào),解決復(fù)雜的、多模型輔助決策效率低下,而決策支持系統(tǒng)是由計算機(jī)自動組織和協(xié)調(diào)多模型的運行和數(shù)據(jù)庫中大量數(shù)據(jù)的存取和處理,達(dá)到更高層次的輔助決策能力;(2)解決半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問題的需要。
DSS由3個系統(tǒng)組成[3],即人機(jī)交互系統(tǒng)(對話部件)、模型庫系統(tǒng)(模型部件)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(數(shù)據(jù)部件)。
20世紀(jì)80年代以來,決策支持系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于林業(yè),并在林業(yè)資源與監(jiān)測、森林病蟲草害防治等領(lǐng)域取得了豐碩的成果。中國林業(yè)科學(xué)研究院建立了基于Internet網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的林業(yè)資源數(shù)據(jù)庫[4],包含了森林資源狀況、林業(yè)情況、林業(yè)情況、林業(yè)工程建設(shè)情況、林業(yè)營林情況和林業(yè)自然資源等數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)運行采用了基于Internet的3層結(jié)構(gòu)模式,即用戶/WEB服務(wù)器/數(shù)據(jù)庫服務(wù)器運行模式,可提供數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)查詢、管理和維護(hù)功能,為分析和決策提供支持。
W C Schou等人開發(fā)了航空噴霧決策支持系統(tǒng)(Spray Safe Manager,SSM)[5]。我們知道除草劑被普遍用于森林雜草防除,但除草劑脫靶噴霧沉積和漂移是一個重要的環(huán)境問題,因此在清楚噴工具對環(huán)境的影響及作用效果、運用效率的前提下,可靠地進(jìn)行除草劑噴灑是必要的。SSM的特點就是將噴霧沉淀和漂移的預(yù)測與生物反應(yīng)模型融合在一起。該系統(tǒng)包含了一系列除草劑/雜草和除草劑敏感植物霧滴反應(yīng)模型及產(chǎn)量模型。第二代SSM(SSM2)將噴霧沉淀和信息系統(tǒng)(GIS)融合在一起,增加了斜坡沉積修正模型和飛行路線確定模型,從而可在真實的空間背景下區(qū)分噴霧區(qū)邊界和敏感區(qū)域。由于使用者能夠即時、直觀地“看到”噴霧區(qū)地圖上的圖像及數(shù)據(jù),使得SSM2的模擬更加真實。
2 智能決策支持系統(tǒng)及其在中的應(yīng)用
2.1 智能決策支持系統(tǒng)的信息結(jié)構(gòu)
圖1為智能決策支持系統(tǒng)的信息結(jié)構(gòu)[6],其中知識庫用來存放各種規(guī)則集、專家知識經(jīng)驗及其因果關(guān)系;數(shù)據(jù)庫存放基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、決策信息和事實性知識;模型庫用來存放各種決策、預(yù)測及分析模型;多庫協(xié)同器從知識、數(shù)據(jù)、模型、方法等各個方面為決策服務(wù),協(xié)調(diào)各部分之間的關(guān)系,為決策提供多方面、多層次的支持和服務(wù)。
2.2 智能決策支持系統(tǒng)的研究進(jìn)展
隨著Internet/Intranet技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)的智能決策支持系統(tǒng)面臨著一些新的問題:(1)分析、決策用的數(shù)據(jù)不再集中于一個節(jié)點,而是分散到網(wǎng)絡(luò)上的不同節(jié)點;(2)分布、決策模型和知識處理方法也從一臺機(jī)器上的集中處理,變成在網(wǎng)絡(luò)下的分布或分布加并行的處理方式。
進(jìn)入20世紀(jì)90年代以來,人工智能(機(jī)器學(xué)習(xí)、模糊技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和Internet/Intranet技術(shù)的發(fā)展為IDSS提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。20世紀(jì)80年代興起的Agent技術(shù)為智能決策支持系統(tǒng)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。Agent是一個能夠持續(xù)自主駐留、活動于真實的或虛擬的復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中的問題求解實體[7]。Agent具有相當(dāng)程度的獨立性、自主性、協(xié)作性、適應(yīng)性和性,并在一定程度上具有人的部分智力。將Agent技術(shù)融合到智能決策支持系統(tǒng)中所集成的基于Agent的智能決策支持系統(tǒng)具有傳統(tǒng)IDSS所沒有的一些特性:(1)開放性。即能夠與外界交互,系統(tǒng)資源不足時能夠向外界請求幫助,同時具有對外提供資源的功能;其二是系統(tǒng)部件的易于增減,保持系統(tǒng)完整而不含多余的計算過程。(2)IDSS是分布式的、基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的。(3)資源可重復(fù)使用。不但決策程序、決策方法可重復(fù)使用,而且系統(tǒng)資源(決策知識、決策經(jīng)驗、決策模型等)能被不同的決策程序多次調(diào)用。(4)集成群體的經(jīng)驗和智能。(5)突破靜態(tài)的程序化決策方式,實現(xiàn)人機(jī)智能結(jié)合。
目前多Agent技術(shù)已成為人工智能研究的熱點。多Agent系統(tǒng)(Multi-Agents System,MAS)是一個松散耦合的Agent網(wǎng)絡(luò),這些Agent通過交互解決超過單個Agent的能力或知識的問題。多Agent系統(tǒng)具有如下特征:每個Agent擁有解決問題的不完全的信息或能力;沒有系統(tǒng)全局控制;數(shù)據(jù)和知識是分散的;處理是異步的;Agent是異質(zhì)的、分布的;系統(tǒng)是開放的。
2.3 智能決策支持系統(tǒng)在中的應(yīng)用
隨著數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、3S與DSS技術(shù)的發(fā)展,以及精確林業(yè)自身發(fā)展的需要,國內(nèi)外開始研究智能決策支持系統(tǒng)在林業(yè)中的應(yīng)用,如防護(hù)林體系建設(shè)、森林防火、變量施肥等。
北京林業(yè)大學(xué)研制出區(qū)域生態(tài)型防護(hù)林體系建設(shè)模式智能決策支持系統(tǒng)[8]。該系統(tǒng)由4個子系統(tǒng)構(gòu)成:數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)庫、圖形及圖形庫管理、模型及模型管理庫、專家系統(tǒng),并以數(shù)據(jù)及圖形系統(tǒng)為基礎(chǔ),以模型系統(tǒng)為分析手段,以專家系統(tǒng)為智能決策核心,各模塊相對獨立,以數(shù)據(jù)管理模塊為中介,組成有機(jī)整體�？蓪崿F(xiàn)、預(yù)測、區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)診斷、土地分類及生態(tài)評價、林種的水平及立體配置、區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等功能。
東北林業(yè)大學(xué)與黑龍江大興安嶺防火指揮中心課題組通過3個階段的研究,建立了基于WEB與3S技術(shù)的森林防火智能決策支持系統(tǒng)[9],實現(xiàn)了林火數(shù)據(jù)庫、林火預(yù)報、林火蔓延模型、撲火指揮決策等方面的智能化、網(wǎng)絡(luò)化管理。它包含了森林防火滅火系統(tǒng)中的地形圖繪制,防火機(jī)構(gòu)、火災(zāi)和各種代碼等數(shù)據(jù)庫的建立與維護(hù),火點定位、火場蔓延、派兵撲火、清理看守火場和損失評估等模型的建立,與上下級單位的數(shù)據(jù)交換,在火災(zāi)發(fā)生前可作出林火預(yù)報和預(yù)防;當(dāng)林火發(fā)生時,可模擬林火的蔓延,并提供火場定位、派兵、撲火、清理火場、看守火場等輔助決策方案,為指揮員作出正確決策提供參考;火災(zāi)發(fā)生后可作出火災(zāi)損失評估。
Raymond K Fink等人[10]利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析空間土壤肥力、土壤性質(zhì)和產(chǎn)量數(shù)據(jù),在可變量施肥系統(tǒng)中利用基于規(guī)則的決策支持工具(DSS4Ag)降低施肥量、增加產(chǎn)量。利用標(biāo)準(zhǔn)的GIS工具將農(nóng)田進(jìn)行網(wǎng)格化,分成10×30 m的矩形方塊。根據(jù)歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)、歷史性質(zhì)數(shù)據(jù)(土壤物理性質(zhì)、土壤化學(xué)性質(zhì)、坡度、地貌等)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,采用CART回歸樹運算法則(Beriman等,1984)確定產(chǎn)量模型,根據(jù)當(dāng)前性質(zhì)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品價格等,按照經(jīng)濟(jì)效益最大的原則確定施肥量的大小(如果施肥費用大于增加產(chǎn)量的產(chǎn)值則不予施肥)。從測試結(jié)果看,采用DSS4Ag系統(tǒng)進(jìn)行變量施肥,產(chǎn)量增加不很明顯,但施肥總量明顯減少,降低了,且降低的成本超過了必要的土壤測試和變量施肥裝置的花費,整體經(jīng)濟(jì)效益得到提高。
3 精確林業(yè)智能決策支持系統(tǒng)的設(shè)計
3.1 精確林業(yè)的概念
精確林業(yè)是綜合利用地球空間信息技術(shù)、輔助決策技術(shù)、林業(yè)工程技術(shù)等現(xiàn)代高新科技,建立一體化、數(shù)字化、智能化的現(xiàn)代化林業(yè)生產(chǎn)模式和技術(shù)體系,最大限度地獲得森林的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和效益,實現(xiàn)森林可持續(xù)經(jīng)營和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展[10~12]。簡言之,精確林業(yè)就是實現(xiàn)以最小資源投入、最小危害獲得最大林業(yè)效益。其中,地球空間信息技術(shù)主要有全球定位系統(tǒng)、信息系統(tǒng)、遙感、數(shù)據(jù)通訊;計算機(jī)輔助決策技術(shù)主要有管理信息系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、智能決策支持系統(tǒng);林業(yè)工程技術(shù)主要有林業(yè)自動化、森林病蟲草害防治、森林土壤類型分析、林地適應(yīng)性評價、立地類型與立地條件分析、林木育種、施肥、林木采伐,等等。精確林業(yè)的研究與發(fā)展有助于我國、資源與環(huán)境方面重大問題的解決,有助于林業(yè)資源的高效利用和林業(yè)環(huán)境保護(hù),是發(fā)展林業(yè)的重要途徑。
3.2 系統(tǒng)的總體設(shè)計框圖
建立GIS和ES集成的精確林業(yè)智能決策支持平臺,可為林業(yè)生產(chǎn)者、管理人員和科技人員提供網(wǎng)絡(luò)化、智能化、形象直觀的信息服務(wù)。根據(jù)歷史上病蟲草害發(fā)生情況和森林保護(hù)專家在長期研究與生產(chǎn)實踐中獲得的知識,進(jìn)行病蟲草害統(tǒng)計趨勢模型和技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析,建立農(nóng)使用技術(shù)專家系統(tǒng),并根據(jù)實時數(shù)據(jù)處理、噴霧目標(biāo)特征和病蟲草害防治目標(biāo)閾值,建立智能決策支持系統(tǒng),從而可針對不同林業(yè)生產(chǎn)情況及病蟲草害發(fā)生類型、程度等實際需要確定農(nóng)藥投入的種類、數(shù)量等,自動執(zhí)行變量投入決策,控制可變量噴頭實現(xiàn)特定區(qū)域的農(nóng)藥精確定量噴霧,最大程度上杜絕非目標(biāo)農(nóng)藥沉積,減輕環(huán)境污染。同時,病蟲草害防治后的一系列數(shù)據(jù)可作為來年病蟲草害預(yù)測和森林病蟲草害防治戰(zhàn)略的儲備參考。
根據(jù)我們的研究和實踐,提出精確林業(yè)智能決策支持系統(tǒng)(PFIDSS)的總體設(shè)計框圖(圖2)。
3.3 系統(tǒng)的功能
(1)GIS數(shù)據(jù)倉庫包括3個基本功能:①數(shù)據(jù)獲取。負(fù)責(zé)從外部獲取數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)分類,重新組合成面向全局的數(shù)據(jù)視圖,從而解決IDSS中數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)格式不一致問題;②數(shù)據(jù)存儲和。負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)倉庫的內(nèi)部維護(hù)和管理,包括數(shù)據(jù)的存儲組織、維護(hù)、分發(fā)等;③信息訪問。它屬于數(shù)據(jù)倉庫的前端,面向不同種類的最終用戶,由系統(tǒng)的各種工具組成。數(shù)據(jù)倉庫的最終用戶在這里提供信息、分析數(shù)據(jù)集。
(2)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,通過大量的性數(shù)據(jù)分析,從中識別和提取隱含的、潛在的有用信息,通過多庫協(xié)同器,將其分發(fā)給數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、方法庫管理系統(tǒng)、模型庫管理系統(tǒng)、知識庫管理系統(tǒng)。挖掘的主要技術(shù)是空間要素和屬性信息關(guān)聯(lián)的空間數(shù)據(jù)挖掘,它的研究內(nèi)容不僅僅局限于對要素的空間位置和空間關(guān)系的研究,而且還包括對空間現(xiàn)象(季節(jié)更換、氣象條件)、空間因素(高山、谷地、平原)、空間組成(土壤、地貌、植被、水域)、空間活動(水土流失、沙漠侵蝕)等的研究,力求從中揭示出相互影響的內(nèi)在機(jī)制與規(guī)律、空間活動(水土流失、沙漠侵蝕)等的研究,力求從中揭示出相互影響的內(nèi)在機(jī)制與規(guī)律。
(3)聯(lián)機(jī)分析處理OLAP是分析各種歷史數(shù)據(jù)的最佳手段,其主要功能是:①提供數(shù)據(jù)的多維概念視圖,可以使用戶從多角度、多側(cè)面來考察數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù),深入理解數(shù)據(jù)的信息和內(nèi)涵;②快速響應(yīng)用戶請求;③提供強(qiáng)大的、分析、報表處理功能,進(jìn)行趨勢預(yù)測。
(4)精確工程系統(tǒng)。執(zhí)行智能決策系統(tǒng)產(chǎn)生的結(jié)果,如進(jìn)行變量施肥、變量噴霧。國內(nèi)外智能決策支持系統(tǒng)的研究和應(yīng)用多集中在商業(yè)和企業(yè)管理等領(lǐng)域,而在林業(yè)及生態(tài)系統(tǒng)管理等領(lǐng)域,研制和開發(fā)應(yīng)用較少。但有理由相信,隨著技術(shù)、3S技術(shù)、信息技術(shù)、林業(yè)工程技術(shù)的發(fā)展以及林業(yè)現(xiàn)代化管理水平的提高,精確林業(yè)智能決策支持系統(tǒng)的研究和應(yīng)用會不斷得到發(fā)展并走向成熟。
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