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談智能決策支持系統及其在林業中的應用研究
論文關鍵詞:精確 專家系統 智能決策支持系統 可持續發展
論文摘要:在分析專家系統、智能決策支持系統的基礎上,探討智能決策支持系統在林業中的應用,提出了精確林業工程智能決策支持系統平臺設計框圖及其系統功能。
智能決策支持系統(Intelligent DecisionSupport System,IDSS)的概念最早由Bonczek等人于20世紀80年代提出[2]。IDSS是在決策支持系統(Decision Support System,DSS)的基礎上集成人工智能(Artificial Intelligence, AI)及專家系統(Expert System,ES)而形成的,其核心思想是將人工智能與其它相關科學技術相結合,使DSS具有人工智能,能夠更充分地應用人類的知識。IDSS既充分發揮了專家系統以知識推理形式解決定性分析問題的特點,又發揮了決策支持系統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結合,使得解決問題的能力和范圍得到一個大的發展。
1 決策支持系統及其在林業中的應用
DSS是在20世紀70年代初由美國M S ScottMorton首先提出[3],并在80年代迅速發展起來的新型計算科學。DSS是以科學、運籌學、控制論和行為科學為基礎,以技術、仿真技術和信息技術為手段,針對半結構化的決策問題,支持決策活動的具有智能作用的人機系統。該系統能夠為決策者提供決策所需的數據、信息和背景,幫助明確決策目標和進行問題的識別,建立或修改決策模型,提供各種備選方案,并且對各種方案進行評價和優選,通過人機交互功能進行分析、比較和判斷,為正確決策提供必要的支持。
DSS實質上是在管理信息系統和運籌學的基礎上發展起來的,它把管理信息系統和模型輔助決策系統結合起來,使得數值計算和數據處理融為一體,提高了輔助決策的能力。它的產生基于以下原因:(1)傳統的管理信息系統要靠人來實現模型間的聯合和協調,解決復雜的、多模型輔助決策效率低下,而決策支持系統是由計算機自動組織和協調多模型的運行和數據庫中大量數據的存取和處理,達到更高層次的輔助決策能力;(2)解決半結構化和非結構化問題的需要。
DSS由3個系統組成[3],即人機交互系統(對話部件)、模型庫系統(模型部件)和數據庫系統(數據部件)。
20世紀80年代以來,決策支持系統廣泛應用于林業,并在林業資源與監測、森林病蟲草害防治等領域取得了豐碩的成果。中國林業科學研究院建立了基于Internet網絡環境的林業資源數據庫[4],包含了森林資源狀況、林業情況、林業情況、林業工程建設情況、林業營林情況和林業自然資源等數據。該系統運行采用了基于Internet的3層結構模式,即用戶/WEB服務器/數據庫服務器運行模式,可提供數據的網絡查詢、管理和維護功能,為分析和決策提供支持。
W C Schou等人開發了航空噴霧決策支持系統(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境問題,因此在清楚噴工具對環境的影響及作用效果、運用效率的前提下,可靠地進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測與生物反應模型融合在一起。該系統包含了一系列除草劑/雜草和除草劑敏感植物霧滴反應模型及產量模型。第二代SSM(SSM2)將噴霧沉淀和信息系統(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分噴霧區邊界和敏感區域。由于使用者能夠即時、直觀地“看到”噴霧區地圖上的圖像及數據,使得SSM2的模擬更加真實。
2 智能決策支持系統及其在中的應用
2.1 智能決策支持系統的信息結構
圖1為智能決策支持系統的信息結構[6],其中知識庫用來存放各種規則集、專家知識經驗及其因果關系;數據庫存放基礎數據、決策信息和事實性知識;模型庫用來存放各種決策、預測及分析模型;多庫協同器從知識、數據、模型、方法等各個方面為決策服務,協調各部分之間的關系,為決策提供多方面、多層次的支持和服務。
2.2 智能決策支持系統的研究進展
隨著Internet/Intranet技術的發展,傳統的智能決策支持系統面臨著一些新的問題:(1)分析、決策用的數據不再集中于一個節點,而是分散到網絡上的不同節點;(2)分布、決策模型和知識處理方法也從一臺機器上的集中處理,變成在網絡下的分布或分布加并行的處理方式。
進入20世紀90年代以來,人工智能(機器學習、模糊技術、人工神經網絡)、專家系統、數據庫技術和Internet/Intranet技術的發展為IDSS提供了強大的技術支撐。20世紀80年代興起的Agent技術為智能決策支持系統奠定了技術基礎。Agent是一個能夠持續自主駐留、活動于真實的或虛擬的復雜動態環境中的問題求解實體[7]。Agent具有相當程度的獨立性、自主性、協作性、適應性和性,并在一定程度上具有人的部分智力。將Agent技術融合到智能決策支持系統中所集成的基于Agent的智能決策支持系統具有傳統IDSS所沒有的一些特性:(1)開放性。即能夠與外界交互,系統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;其二是系統部件的易于增減,保持系統完整而不含多余的計算過程。(2)IDSS是分布式的、基于網絡環境的。(3)資源可重復使用。不但決策程序、決策方法可重復使用,而且系統資源(決策知識、決策經驗、決策模型等)能被不同的決策程序多次調用。(4)集成群體的經驗和智能。(5)突破靜態的程序化決策方式,實現人機智能結合。
目前多Agent技術已成為人工智能研究的熱點。多Agent系統(Multi-Agents System,MAS)是一個松散耦合的Agent網絡,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;沒有系統全局控制;數據和知識是分散的;處理是異步的;Agent是異質的、分布的;系統是開放的。
2.3 智能決策支持系統在中的應用
隨著數據挖掘、人工智能、3S與DSS技術的發展,以及精確林業自身發展的需要,國內外開始研究智能決策支持系統在林業中的應用,如防護林體系建設、森林防火、變量施肥等。
北京林業大學研制出區域生態型防護林體系建設模式智能決策支持系統[8]。該系統由4個子系統構成:數據及數據庫、圖形及圖形庫管理、模型及模型管理庫、專家系統,并以數據及圖形系統為基礎,以模型系統為分析手段,以專家系統為智能決策核心,各模塊相對獨立,以數據管理模塊為中介,組成有機整體�？蓪崿F、預測、區域生態經濟系統診斷、土地分類及生態評價、林種的水平及立體配置、區域經濟結構優化等功能。
東北林業大學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技術的森林防火智能決策支持系統[9],實現了林火數據庫、林火預報、林火蔓延模型、撲火指揮決策等方面的智能化、網絡化管理。它包含了森林防火滅火系統中的地形圖繪制,防火機構、火災和各種代碼等數據庫的建立與維護,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,與上下級單位的數據交換,在火災發生前可作出林火預報和預防;當林火發生時,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;火災發生后可作出火災損失評估。
Raymond K Fink等人[10]利用機器學習方法分析空間土壤肥力、土壤性質和產量數據,在可變量施肥系統中利用基于規則的決策支持工具(DSS4Ag)降低施肥量、增加產量。利用標準的GIS工具將農田進行網格化,分成10×30 m的矩形方塊。根據歷史產量數據、歷史性質數據(土壤物理性質、土壤化學性質、坡度、地貌等)進行數據挖掘,采用CART回歸樹運算法則(Beriman等,1984)確定產量模型,根據當前性質數據、產品價格等,按照經濟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量的產值則不予施肥)。從測試結果看,采用DSS4Ag系統進行變量施肥,產量增加不很明顯,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,整體經濟效益得到提高。
3 精確林業智能決策支持系統的設計
3.1 精確林業的概念
精確林業是綜合利用地球空間信息技術、輔助決策技術、林業工程技術等現代高新科技,建立一體化、數字化、智能化的現代化林業生產模式和技術體系,最大限度地獲得森林的生態、經濟和效益,實現森林可持續經營和區域可持續發展[10~12]。簡言之,精確林業就是實現以最小資源投入、最小危害獲得最大林業效益。其中,地球空間信息技術主要有全球定位系統、信息系統、遙感、數據通訊;計算機輔助決策技術主要有管理信息系統、決策支持系統、專家系統、智能決策支持系統;林業工程技術主要有林業自動化、森林病蟲草害防治、森林土壤類型分析、林地適應性評價、立地類型與立地條件分析、林木育種、施肥、林木采伐,等等。精確林業的研究與發展有助于我國、資源與環境方面重大問題的解決,有助于林業資源的高效利用和林業環境保護,是發展林業的重要途徑。
3.2 系統的總體設計框圖
建立GIS和ES集成的精確林業智能決策支持平臺,可為林業生產者、管理人員和科技人員提供網絡化、智能化、形象直觀的信息服務。根據歷史上病蟲草害發生情況和森林保護專家在長期研究與生產實踐中獲得的知識,進行病蟲草害統計趨勢模型和技術經濟分析,建立農使用技術專家系統,并根據實時數據處理、噴霧目標特征和病蟲草害防治目標閾值,建立智能決策支持系統,從而可針對不同林業生產情況及病蟲草害發生類型、程度等實際需要確定農藥投入的種類、數量等,自動執行變量投入決策,控制可變量噴頭實現特定區域的農藥精確定量噴霧,最大程度上杜絕非目標農藥沉積,減輕環境污染。同時,病蟲草害防治后的一系列數據可作為來年病蟲草害預測和森林病蟲草害防治戰略的儲備參考。
根據我們的研究和實踐,提出精確林業智能決策支持系統(PFIDSS)的總體設計框圖(圖2)。
3.3 系統的功能
(1)GIS數據倉庫包括3個基本功能:①數據獲取。負責從外部獲取數據,將數據分類,重新組合成面向全局的數據視圖,從而解決IDSS中數據存儲和數據格式不一致問題;②數據存儲和。負責數據倉庫的內部維護和管理,包括數據的存儲組織、維護、分發等;③信息訪問。它屬于數據倉庫的前端,面向不同種類的最終用戶,由系統的各種工具組成。數據倉庫的最終用戶在這里提供信息、分析數據集。
(2)數據挖掘系統。對數據倉庫中的數據進行挖掘,通過大量的性數據分析,從中識別和提取隱含的、潛在的有用信息,通過多庫協同器,將其分發給數據庫管理系統、方法庫管理系統、模型庫管理系統、知識庫管理系統。挖掘的主要技術是空間要素和屬性信息關聯的空間數據挖掘,它的研究內容不僅僅局限于對要素的空間位置和空間關系的研究,而且還包括對空間現象(季節更換、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在機制與規律、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在機制與規律。
(3)聯機分析處理OLAP是分析各種歷史數據的最佳手段,其主要功能是:①提供數據的多維概念視圖,可以使用戶從多角度、多側面來考察數據倉庫中的數據,深入理解數據的信息和內涵;②快速響應用戶請求;③提供強大的、分析、報表處理功能,進行趨勢預測。
(4)精確工程系統。執行智能決策系統產生的結果,如進行變量施肥、變量噴霧。國內外智能決策支持系統的研究和應用多集中在商業和企業管理等領域,而在林業及生態系統管理等領域,研制和開發應用較少。但有理由相信,隨著技術、3S技術、信息技術、林業工程技術的發展以及林業現代化管理水平的提高,精確林業智能決策支持系統的研究和應用會不斷得到發展并走向成熟。
參考文獻
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