智能决策系统

由美国学者R.H.波恩切克（R.H.Bonczek）等人于20世纪80年代提出。智能决策系统应用专家系统技术，使决策支持系统能够更充分地应用人类的知识（例如决策问题的描述性知识、决策过程中的过程性知识、求解问题的推理性知识等），通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题。

按照智能决策的方法不同，可以把智能决策系统分为三类：基于人工智能的智能决策系统、基于数据仓库的智能决策系统和基于范例推理的智能决策系统。一个智能决策系统通常包括智能人机接口、问题处理系统、知识库和推理机。

以交通事故管理为例，在交通事故管理系统中引入智能决策系统后，交通事故管理系统具有如下优势：①在数据的采集和分析时，可减少人工负担。②可以对事故管理措施进行模拟及评价，有利于决策者做出最佳选择。③由于交通事故的实时性，智能决策系统可以减少专家判定的延时，从而使得对于事故的处理更加及时，减少经济损失等。

虽然智能决策系统在技术上获得了较快的发展，但是由于面向的决策问题本身的复杂性，对于应用中的多数智能决策系统来说，还有一些要亟待解决的问题。例如，智能决策系统决策所需的知识获取困难，系统内部模块协调统一性较差，决策系统灵活性和适应性较差等。