在我们设计的PMS开发组件中，为了实现问题管理的通用性，适应不同类型决策用户对其专用DSS的要求，就必须支持自然语言的问题表述方法，即PMS-DC需要支持用户以自然语言的语句陈述形式将决策问题输入到DSS的PMS中。这就需要有一套描述方法用来将自然语言表述的决策问题转换成便于计算机处理的信息结构，即决策问题的结构化方法。在前面关于国内外研究现状的介绍中已经提到，对于在DSS中的问题描述方法，国内外学者已经作了一些有益的探讨，但这些成果还不足以支持我们开发出实用的PMS-DC，它们或在问题描述的全面性，或在基于自然语言表述的问题描述方法上，或在描述方法与问题处理方法的衔接及描述方法的具体实现上，存在一定的不足。为此，我们在问题管理研究中，借鉴已有成果中的有益思想，提出了我们自己的决策问题的描述方法。
根据前面对决策问题系统的分析可知，问题系统的理解和求解过程中涉及若干不同类型和层次的要素，而这些要素又可以用一些特征来描述，例如问题的条件有名称、描述、类型、状态、取值等。为此，利用向量空间模型，我们可以将问题的一个要素看成是一个n维坐标系中的向量，而将整个问题系统看成是一个由多个向量构成的向量空间，即设Vp是问题域F上的一个有限维向量空间，问题系统的各个要素V1，V2，……Vk作为n维欧式空间上的向量。
其中，Vij（i=1，2，……，k；j=1，2，……，n）为第i个向量的第j个坐标值。
从问题理解与求解的角度来看，由于问题系统的各种要素分为若干的层次，故问题向量空间又可分为问题属性向量空间、子问题向量空间和问题求解路径向量空间。下面我们分析这三类向量空间的性质和相互关系，从而进一步研究决策问题的特征和理解与求解的一般规律。
