基于數(shù)據(jù)倉庫的裝備保障指揮輔助決策系統(tǒng)研究

賈燁

郭齊勝

韓健

（裝甲兵工程學院裝備指揮與管理系，北京100072）

0 引言

裝備保障指揮輔助決策系統(tǒng)是以信息技術(shù)為基本手段，綜合運用現(xiàn)代決策科學理論、方法和計算機技術(shù)，針對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的決策問題，支持裝備保障指揮輔助決策具有智能作用。該系統(tǒng)能夠為裝備保障指揮員提供裝備保障指揮決策所需的數(shù)據(jù)、信息和背景材料，協(xié)助其快速有效地分析裝備保障任務(wù)，處理各種裝備信息，規(guī)劃保障人員、保障器材、作業(yè)時間和保障措施，以此提供各種備選方案，并能對多種方案進行評價和優(yōu)選，我們可以通過人機交互的方式進行分析、比較和判斷，為裝備首長機關(guān)正確決策提供必要的支持[1]。

1 數(shù)據(jù)倉庫的概念及其特點

數(shù)據(jù)倉庫的提出主要是以關(guān)系數(shù)據(jù)庫、并行處理和分布式技術(shù)的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)的，目的就是為了解決在信息技術(shù)發(fā)展中存在的擁有大量數(shù)據(jù)但是信息缺乏的問題。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的一個數(shù)據(jù)集合，這個集合是隨著時間而產(chǎn)生變化的，用來支持裝備保障決策者實現(xiàn)及時、有效和科學的決策。其主要功能就是從信息源提取所需要的數(shù)據(jù)，然后在數(shù)據(jù)庫上直接處理用戶信息的查詢和決策分析請求，盡量清楚訪問的信息來源[2]。

與傳統(tǒng)決策系統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的主要不同，我們可以從以下幾點進行分析：

1.1 主題性 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)都是針對所指定的分析領(lǐng)域組織的。這些特定的客觀分析領(lǐng)域我們統(tǒng)稱為主題。其中，裝備保障指揮輔助決策系統(tǒng)的主要有保障需求估算、保障能力核算、保障力量部署、保障方案決策，這些主題就是對數(shù)據(jù)進行歸類。

1.2 集成性 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是按照歸類然后進行抽取的，在數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫之前，我們必須要經(jīng)過清晰的集成轉(zhuǎn)換后方可進入數(shù)據(jù)庫。這是因為：第一，數(shù)據(jù)倉庫的每一主題所對應的數(shù)據(jù)來源不同于分散的數(shù)據(jù)，它們之間存在著許多的重復性和不一致性；第二，不同的聯(lián)機事物處理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)都與不同的應用邏輯相關(guān)聯(lián)，因此它們之間存在著很多的復雜的異構(gòu)性；第三，數(shù)據(jù)倉庫中的綜合數(shù)據(jù)需要在源數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上得到進一步的加工。

1.3 時變性 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)內(nèi)容是隨著時間的變化而變化的，我們可以從以下三點進行分析：首先，數(shù)據(jù)倉庫是隨著時間的推移而不斷變化增加新的內(nèi)容；其次，數(shù)據(jù)倉庫是隨著時間的推移而轉(zhuǎn)變舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容；最后，數(shù)據(jù)倉庫中所包含的綜合數(shù)據(jù)，大多都是通過實踐得來的，很多數(shù)據(jù)都是對各個時間段的一個匯總，然后根據(jù)時間區(qū)段進行抽樣等。數(shù)據(jù)倉庫中的每個碼都包含時間項，以此標明數(shù)據(jù)在時問流程中的屬性。

1.4 只讀性 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)很大一部分是對一段時間內(nèi)的歷史進行的總結(jié)，我們可以用裝備保障指揮進行決策分析。而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)所反映的內(nèi)同不同，是根據(jù)不同時間點的數(shù)據(jù)快照的集合，以及基于這些快照進行統(tǒng)計、匯總和重組等而倒出的數(shù)據(jù)，并不是聯(lián)機處理系統(tǒng)中需要及時更新的最新數(shù)據(jù)。

2 裝備保障指揮輔助決策系統(tǒng)框架設(shè)計

裝備保障指揮輔助決策支持系統(tǒng)負責管理部隊有關(guān)裝備工作的所有信息采集、匯總、更新，部隊裝備管理、維修以及器材儲備等管理決策工作，整個網(wǎng)絡(luò)體系采用三層結(jié)構(gòu)[3]，如圖1所示。

圖1

第一層為數(shù)據(jù)庫層，數(shù)據(jù)集中存儲于部隊數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中，各類用戶根據(jù)權(quán)限訪問。第二層為應用服務(wù)層。通過WEB服務(wù)或數(shù)據(jù)庫管理服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)查詢等交互并提供給用戶，用戶也可以通過局域網(wǎng)絡(luò)直接向數(shù)據(jù)庫提交數(shù)據(jù)。第三層為客戶層，是面向用戶的客戶端，采用B/S與C/S相結(jié)合的方式。

3 裝備保障指揮輔助決策系統(tǒng)模塊設(shè)計

建立裝備保障指揮輔助決策系統(tǒng)是一個較為復雜的過程，需要結(jié)合裝備保障指揮的特點來完成數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)的挖掘等模塊的設(shè)計。

3.1 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計 主題是數(shù)據(jù)倉庫的組織核心。在建構(gòu)裝備保障指揮輔助決策系統(tǒng)的最初，我們需要明確其主題，然后根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行裝載。數(shù)據(jù)倉庫的主題主要是根據(jù)系統(tǒng)的需求進行設(shè)計的。每一個主題下面還分很多子主題，都是根據(jù)不同的主題分析來確定描述主題的多維數(shù)據(jù)模型，并根據(jù)主題指標中的約束因素確定模型的各個維數(shù)。目前，我們所描述的主題主要有星狀模型、雪花模型和混合模型[4]。

3.2 聯(lián)機分析處理設(shè)計 聯(lián)機分析處理的實施我們可以分為兩種方案：一是，采用多維數(shù)據(jù)庫進行聯(lián)機分析處理；二是采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫來存放多維數(shù)據(jù)，然后進行聯(lián)機分析處理的關(guān)系聯(lián)機分析。由于在數(shù)據(jù)存儲中多采用的是多維數(shù)據(jù)模型，因此對該問題就采用多維聯(lián)機分析處理。裝備數(shù)據(jù)被存入多維數(shù)據(jù)庫后，多維聯(lián)機分析處理就會根據(jù)系統(tǒng)或外部分析工具的需要，將他們所屬的維中數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)的計算和整合，把結(jié)果按一定層次的結(jié)構(gòu)或計算要求輸出到應用層面上，便于更好地對該層面進行分析，還能夠?qū)⒉煌闹黝}間維進行統(tǒng)一的處理，進行裝備數(shù)據(jù)、保障任務(wù)等具體任務(wù)的數(shù)據(jù)分析。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計 數(shù)據(jù)挖掘模塊是在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)或聯(lián)機分析處理的基礎(chǔ)上所建立的。在模塊確立后，將需要分析的數(shù)據(jù)輸入到挖掘模型中，然后得到相應的分析結(jié)果，再將分析結(jié)果有效運用到服務(wù)層進行使用，進一步輸入到聯(lián)機中進行分析處理。相對于聯(lián)機分析處理，數(shù)據(jù)挖掘的實現(xiàn)更為復雜。因此數(shù)據(jù)挖掘是一個高度歸納和演繹的過程，是需要根據(jù)不同業(yè)務(wù)進行分析，分別設(shè)定挖掘模型，然后進行有目的性的選擇和評價。為了對數(shù)據(jù)挖掘有一個具體的目標，數(shù)據(jù)準備則是通過數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換來選擇數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為一個分析模型；數(shù)據(jù)加工是對數(shù)據(jù)進行采集和整理，便于我們更好地根據(jù)設(shè)置要求選擇合適的算法，以此完成數(shù)據(jù)計算工作；決策建議是得出目標需要的決策建議；評價結(jié)果則是處理結(jié)果的有效性進行評價，若滿意則指導決策，不滿意則修改參數(shù)，選擇算法重新計算數(shù)據(jù)，直到獲得滿意的結(jié)果。

4 裝備保障指揮輔助決策系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

裝備保障輔助決策系統(tǒng)采用基于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機分析處理技術(shù)的體系結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)框圖如圖2。系統(tǒng)主要由三部分組成：第一部分是模型庫、方法庫、知識庫和數(shù)據(jù)倉庫及其相應的管理系統(tǒng)；第二部分是聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)；第三部分是輔助決策支持處理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫用于存儲面向決策主題的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對決策主題數(shù)據(jù)的存儲和綜合，系統(tǒng)通過調(diào)用模型庫、方法庫、知識庫的模型、方法、知識，提供相應的輔助決策支持。聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘部分則是該系統(tǒng)智能化的核心，聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘處理單元通過對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)采用有關(guān)的方法，結(jié)合相關(guān)的知識和規(guī)則進行挖掘，獲取有用的知識、規(guī)則和模型。輔助決策支持處理系統(tǒng)是使用四個庫的功能中心。它們從各自不同的角度輔助決策，數(shù)據(jù)倉庫是基礎(chǔ)，聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘是兩種不同的分析工具，系統(tǒng)各部分之間緊密結(jié)合、相互補充、相互依賴，充分發(fā)揮各自的輔助決策優(yōu)勢，從而實現(xiàn)更有效的輔助決策。

4.1 數(shù)據(jù)倉庫及相應管理系統(tǒng) 在數(shù)據(jù)倉庫中，數(shù)據(jù)既可以來源于裝備保障中已有的各種數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，也可以是各種格式的數(shù)據(jù)文件或外部的數(shù)據(jù)源。只有能夠為數(shù)據(jù)倉庫所支持的決策和分析過程提供所需要的信息，就可以成為數(shù)據(jù)的來源。數(shù)據(jù)倉庫需要經(jīng)過檢查，排除數(shù)據(jù)中可能隱藏的錯誤，待合格后方可進入數(shù)據(jù)倉庫。為了滿足決策支持和深入分析的需求，我們在對數(shù)據(jù)進行整理的時候，需要重新進行加工和組織，這樣便于數(shù)據(jù)管理人員進行相關(guān)信息的整理。為了使數(shù)據(jù)倉庫用戶能夠有效地使用數(shù)據(jù)倉庫中的信息，我們需要進行深層次的分析然后進行綜合決策，這樣數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)要向用戶統(tǒng)一提供一套數(shù)據(jù)訪問系統(tǒng)和分析工具，便于用戶高效運用數(shù)據(jù)信息。也能夠從結(jié)構(gòu)上建立面向各個分析和決策主題的數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)裝備保障信息資源的共享，以此提供輔助分析和輔助決策服務(wù)。

4.2 聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng) 聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)是整個系統(tǒng)智能性的生成部分，通過聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的新知識和規(guī)則，為解決問題而提供相關(guān)的需要。在基于數(shù)據(jù)倉庫的裝備保障決策支持系統(tǒng)中，聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘不僅使用數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，而且使用其他三個庫中的內(nèi)容，模型庫為聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘提供模型和規(guī)則，方法庫為聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘提供有效的方法，知識庫可以為數(shù)據(jù)控制提供相應的知識，這對挖掘過程也是有一定的輔助作用的，以此充實模型庫和知識庫。

4.3 輔助決策支持系統(tǒng) 輔助決策支持系統(tǒng)是用于輔助裝備保障決策系統(tǒng)的功能核心，數(shù)據(jù)庫挖掘信息是為了對現(xiàn)存的問題進行處理。我們在進行輔助決策系統(tǒng)的時候，可以使用模型庫中的模型，然后對存在的問題進行快速處理，并且對不相關(guān)的數(shù)據(jù)避免訪問。最終形成輔助決策報告或通過人機交互提出裝備保障決策，以此實現(xiàn)對數(shù)據(jù)倉庫的輔助決策功能。

5 總結(jié)

裝備保障指揮輔助決策系統(tǒng)主要是對現(xiàn)階段的準備保障指揮數(shù)據(jù)庫中大量的運行數(shù)據(jù)，以及其他可用的外部情報數(shù)據(jù)進行綜合分析，將需要運用的軍事裝備保障內(nèi)外的數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)變?yōu)楣芾頉Q策所用的訊息，使決策者能夠得到更加準確的、有價值的數(shù)據(jù)，并運用于決策管理上。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)要求是面向主題的、只讀性的、整合的有效信息，以此滿足裝備各決策部門和決策者的需要。采用數(shù)據(jù)倉庫能夠?qū)崿F(xiàn)部隊裝備保障決策的快速性、有效性和準確性，是彌補傳統(tǒng)裝備保障決策能力不足的有效途徑。

[1]高洪深.決策支持系統(tǒng)（DSS）理論、方法、案例[M].北京：清華大學出版社，2000.

[2]馬費成，王曉光.信息資源的優(yōu)化配置與共享效率[J].情報理論與實踐，2003（4）.

[3]Han JKamber.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].北京:機械工業(yè)出版社，2001.

[4]李瑞欣.決策支持系統(tǒng)中數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)若干問題的研究[J].高性能計算技術(shù)，2003（10）：12-14.