26、动态环境下的自适应决策支持与连续小波变换评估

动态环境下的自适应决策支持与连续小波变换评估

自适应决策支持系统（ADSS）概述

在当今复杂多变的动态环境中，决策面临着诸多挑战。自适应决策支持系统（ADSS）应运而生，它能够在动态环境下为决策提供有力支持。ADSS具备两种功能，一是自主选择合适的数据分析技术，二是协助用户进行技术选择。其生成的知识是不同算法的结果集合。

在适应模块中，决策问题的潜在解决方案会根据动态环境中的最新数据进行更新，并通过评估来确定最佳方案。评估方法有多种，例如ROC曲线。同时，历史数据可作为验证的基准。

下面是ADSS的工作流程：

graph LR
    A[选择数据分析技术] --> B[生成知识]
    B --> C[更新潜在解决方案]
    C --> D[评估解决方案]
    D --> E[确定最佳方案]

未来趋势

当前提出的ADSS还处于概念阶段。未来的研究重点在于将其架构实例化，并应用于具体的复杂决策场景。特别是需要研究良好决策的衡量标准，使决策能充分考虑上下文，对决策环境的变化做出及时响应。

人类与计算机的合作将不断发展，二者相互补充。人类在沟通和学习等方面具有优势，而计算机在记忆和计算推理方面表现出色。计算机是并行处理器，速度快、精度高且不受情感影响；相比之下，人类决策者在动态环境的压力下可能会出现决策缓慢、不准确、情绪化和注意力单一等问题。在智能代理研究中，一些研究者用“以人为本”来描述人机协作。未来，能够为不同用户个性化定制、识别上下文、识别和更新数据、运用多种分析技术、感知用户意图