决策支持系统
基
本
概
念
总
结
1.1决策支持系统起源
1.1.1 决策支持系统的起源：
决策支持系统DSS（Decision Support Systems）：20世纪70年代中期Keen 和Scott Morton创造了“决策支持系统”一词。目标是：用于管理的一种新型的计算机信息系统，对管理者的决策提供技术支持。
以下三种系统在DSS的产生和发展过程中起到了相当重要的作用：
（1）电子数据处理EDP（Electronic Data Processing）：计算机在管理领域的应用是从进行数据处理和编制报表开始的，这类应用所涉及的技术称为电子数据处理。提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。
（2）管理信息系统MIS（Management Information Systems）：对一个企业或部门的有关信息进行整体分析和系统设计，由人和计算机组成的进行管理信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统。整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。帮助管理者对信息做表面上的组织和管理，而不能把信息的内在规律挖掘出来为决策服务。难于适应多变的内外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。
（3）系统分析SA（System Analyse）：挖掘大量信息背后所隐藏的规律，取代决策者作出决策的系统。
从以上三个系统可以看到系统由低级向高级发展的进化过程。对于第三个系统，在解决实际问题，特别是复杂的社会、经济、环境问题时，遇到不少困难。系统分析的许多模型、方法往往理论上可行，但不一定实用。很多研究成果只是停留在研究和书面报告层面，真正被决策者所采纳并付诸实施的成功案例并不多。经过反思，达成了一个共识：MIS和SA都不要企图取代决策者作出决策，决策支持才是它们的正确地位。因此，人们研制开发了一种能够克服上述缺点，为决策者提供切实可行帮助的决策支持系统DSS。
1.1.2 决策支持系统的产生背景：
运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件的发展与完善，构成了决策支持系统形成与发展的技术基础。
1.2 决策支持系统的发展
1.2.1 决策支持系统的发展编年简史
1971年决策支持系统概念提出。Scott Morton在《管理决策系统》一书中第一次指出了计算机对于决策的支持作用。
Peter G.W.Keen等人编写了一套丛书，阐明决策支持系统的主要观点，初步构建出决策支持系统的基本构架。
1978年至1988年，决策支持系统得到迅速发展，许多实用系统被开发出来，投入实际应用，产生明显效益。
1988年至今，决策支持系统技术持续发展，目前已基本成熟。各种新技术与决策支持系统结合，新一代决策支持系统的研究仍十分活跃。
未来，决策支持系统的发展将面向实际，进一步运用智能技术。
1.2.2 20世纪70年代末代表性DSS
（1）Portfolio Management System（T.P.Gerity，1971）
支持投资者对顾客证券管理的日常决策。它具有股票分析、证券处理和分类等功能。其中一些工作纯属是事物性的，如财会记录、历史活动汇总等，另一些工作有较强的技术性。
（2）Brandaid（J.D.C.Little，1975）
用于产品推销、定价和广告决策的混合市场模型.它规定了一种设计模型的准则，用户根据这种准则来优选模型或者把模型与其他信息资源连接起来。这种准则包括鲁棒性、易于控制、简单和有关细节上的完备性。这个系统提供了一种结构，把商品销售和利润以经理和管理人员能快速而方便地分析战略。
（3）Projector
交互式的DSS，用于支持企业短期规划。它主要是帮助经理构造问题和探求可能解决的分析方法。Projector认为，决策支持系统的主要特征是它注重探求，系统绝不提供任何“答案”，而只是帮助决策者开发他们自己的分析方法。
（4）Geodata Analysis and Display System （GADS）
由IBM开发，作用是构造和掩饰地图，它被用于警察巡逻路线的辅助设计、城市发展规划、学校辖区范围的安排等，特别适用于非技术用户。
（5）计算效率信息系统
计算效率信息系统（Capacity Information System,CISI）适用于大型卡车生产厂家的规划部。它可以迅速建立或修改产品计划，包括安排计划进度，协调部件和最终产品。它并不提出解决问题的每个细节，只能作为辅助规划决策。
（6）通用管理信息系统
通用管理信息系统（Generalized Management Information System,GMIS）的目标在于集成现有的工具，决策者可以利用他们自己熟悉的语言和数据管理系统，即使其中某些工具互相之间不相容也没有关系。由硬件和软件结合组成一种“虚拟计算机”（virtual machine），它可以完成必要的转换。这个系统主要为处理能源规划问题提供一种特殊的决策支持系统。
1.3 决策支持系统发展的理论基础
1.3.1 信息论
信息论是运用信息的观点，把系统看做是借助于信息的获取、传送、加工和处理而实现其有目的性行动的研究方法。
信息论的奠基人R.E.Shannon（香农）第一次把信息定义为一个可量化的名词。此后，在工程、通信以及控制理论中展现了一个新的领域。
决策支持系统实质上是一类信息处理系统，所以在理论分析时，“信息论”的概念很重要。决策支持系统的主要概念和基本理论只有靠信息论提供的分析方法才能做出结论。
1.3.2 计算机技术
决策支持系统作为一个很重要的计算机应用领域，需要计算机技术作为它的理论支持，计算机的软、硬件是决策支持系统开发的制约因素。
而现在，存储部件不再是一个严重的问题。随着硬件的不断改进和发展，软件也发生了巨大的变化。编程语言不断向功能强、适用范围广、兼容性好的方向发展。软件发展的基本方向不仅面向专业的程序员，而且面向非技术用户，为实现决策支持系统的设想带来了客观上的可能。
但是，万能的决策支持软件几乎是无法实现的。任何决策支持都有特定的范围、目标，软件脱离了它们就失去了对决策者的支持作用。
1.3.3 管理科学和运筹学
管理科学（management services，MS）比较强调应用，它通常用计算机解决一类特殊问题。一些管理科学家对模型，特别是运筹学（OS）提供的一系列优化、仿真和决策等模型尤为重视。
从信息系统的角度看，MS/OR可以划为许多分支，最出色的研究是开发优化模型和仿真模型，以及与建模有关的一系列问题。并已对一些大规模系统问题产生了相当大的影响。
1.3.4 信息经济学
20世纪60年代，很多从事微观经济理论和方法的研究者，将其理论与方法用于解决计算机产生的软件问题而逐步形成的一个研究领域，称为信息经济学信息经济学对决策支持系统的发展产生影响，原因有两个：
（1）它提出的问题，即对信息价值的研究，是信息科学在实际发展中所面临的最重要的问题之一。
（2）这一领域的许多研究工作在原则上与决策支持系统有牵连。
1.3.5 行为科学
大量研究表明，系统模型的缺陷甚至失败很少因为技术上的原因，多半是由于脱离实际。所以，行为科学对MIS/DSS的研究中特别注意这一看法：信息系统
不是一个抽象的研究课题，而是由人来建立和运转的社会系统。
近几年的观点认为决策支持系统是完成一种过程，强调过程的动态性、变化中所碰到的阻力和构造变化程序的需求。
1.3.6 人工智能
20世纪80年代人工智能技术蓬勃发展，将其用于管理决策是一项开拓性的工作。当前已开始研究知识库支持的决策支持系统，用领域专家知识来选择和组合模型，完成问题的推理和运行，并为用户提供智能的交互式接口。
人工智能技术作为计算机应用研究的前沿，在近10年里取得了惊人的发展，硕果累累，其中最诱人的是专家系统（expert system，ES）的实用化。专家系统是一组智能的计算机程序，它具有人类领域的权威性知识，用于解决现实中的困难问题。
当今世界上已有上千个专家系统，应用于医学、诊断、探矿、军事调度、质谱分析、计算机配置、辅助教育等各个领域；并且已经开始涉足财政分析、计划管理、工程评估、法律咨询等管理决策领域。可以预言，专家系统参与解决管理科学中半结构和非结构化问题是辅助决策的未来。
1.4 决策支持系统的概念
决策支持系统(Decision Support System．简称DSS)是管理信息系统(MIS)和运筹学交叉的基础上发展起来的新型计算机学科。其辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统[11] 决策支持系统概念自从20世纪70年代被提出以来．已经得到很大的发展。20世纪80年代末90年代初．决策支持系统开始与专家系统(Expert System，ES)相结合，形成智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System．IDSS)。[2]
但时至今日，决策支持系统仍没有一个学术界公认的定义。许多学者在这方面做了大量的努力，试图给出决策支持系统的定义，目前有不少文献对决策支持系统的定义作了如下的表述：凡能对决策提供支持的计算机系统，这个系统充分运用可供利用的、合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化问题，通过人机交互方式帮助和改善管理决策指定的有效性的系统。但是仔细推敲起来，这个定义并不完善，因为决策支持系统并没有标准模式或标准规范。凡能达到决策支持这一目标的所有技术都可以用于构造决策支持系统。不同时期、不同用途、采用不同技术所构造的决策支持系统可能完全不同，但是有一点是共同的，那就是决策支持系统一定能起到决策支持的作用。[3]
在国外学术界，基于Sprangue和Carson看法，DSS的基本特征可归纳为：（1）对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充分的问题。
（2）把模型或分析技术与传统的数据存取技术及检索技术结合起来。
（3）易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用。
（4）强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性。
（5）支持但不是代替高层决策者制定决策。
在国内学术界，DSS的结构特征普遍用构成决策支持系统的部件来表述：（1）模型库及其管理系统。
（2）交互式计算机硬件及软件。
（3）数据库及其管理系统。
（4）图形及其他高级显示装置。
（5）对用户友好的建模语言。
随着决策支持系统的发展，产生了更全面的定义：决策支持系统是针对决策问题，利用决策资源（数据、模型、知识等）进行组合和集成，建立多个解决方案，通过方案的模型计算，知识推理和多维数据分析，并通过方案的修改或综合，逐步逼近解决决策问题的系统。[4]
1.5 决策支持系统在企业中应用现状
1.5.1 需求原因
企业现代化管理是一项复杂的系统工程。由于经济全球化的趋势以及中国加入WTO之后，企业间的竞争不止限于国内，可以说是四面八方都有敌人。日趋激烈的市场竞争，全球范围内的竞争环境，大量的竞争者和巨大的消费市场；恶化的竞争环境、增强的消费者权益意识、日益复杂繁多的消费需求；而且政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。企业规模随着新技术革命的飞速发展而不断扩大，因而企业要在市场中求得自身生存和发展空间，企业的决策者在进行决策时需要考虑更多、更复杂的制约因素，将不可避免地面临以下两方面的挑战：
（1）为决策服务的内、外部信息量迅速增加，对信息的及时性、准确性、客观性等方面的要求更高、更严。
（2）参与决策的决定性因素众多，包括技术、经济、管理、个人经验等，而且诸因素间有机关联，导致现代决策复杂程度大幅提高，难度增大。因此，仅凭以往自身经验进行的决策已远远不能适应现代企业管理的要求，利用计算机辅助企业决策，实施决策科学化是发展趋势。
企业管理者于是就迫切需要一种计算机化的决策支持系统。
虽然每个企业的状况和需求都不相同，但是他们却有着共同的需求：
（1）快速的计算。及时的决策在许多情况下非常关键，如股票交易、市场营销策略等。
（2）克服人在处理和存储上的限制。人的智力受制于人处理和存储信息的能力。而且，人不可能随时都能准确无误地回想起信息。
（3）认知极限。当需要许多不同的知识和信息时，个人解决问题的能力将受限制。计算机系统能帮助人快速访问和处理大量存储的信息。计算机还有助于减轻工作组中的协调和沟通。
（4）削减费用。计算机化的支持能削减小组的大小，并允许小组在异地相互交流，将提高支持人员的生产率（如财务或法律分析师），提高的生产率就意味着更低的成本。
（5）信息支持。通过计算机技术，管理者可以获得正确的、及时的和最新的信息来进行决策。
（6）质量支持。计算机能提高决策的质量。例如，可以评价更多的备选方案，快速进行风险分析，以很低的代价迅速收集专家的意见。许多专业知识甚至可以直接由计算机系统导出。利用计算机，决策制定者可以执行复杂的模拟，检查各种可能的情况，快速经济地评定不同的影响。
（7）有助于业务流程重组和员工授权。竞争不仅仅在于价格，还在于质量、及时性、产品的定制以及对客户的支持。决策支持技术，如专家系统，使得欠缺知识的人也能做出良好的决策。这样就可以进行有意义的授权。决策支持系统还可用于业务流程重组中，研究竞争者的活动、定制产品、优化生产流程等等。决策支持系统的应用可以很好地满足上述需求，可以减少决策的盲目性，更加有效地利用信息资源，从而提高市场反映能力。
1.5.2 决策支持系统在企业管理中的应用研究：
决策支持系统在企业管理中的具体应用举例：
（1）销售支持：每日按地区、部门、销售员和产品生成销售情况的汇总，给高级经理提供支持。这些报告标识了丢失的业务、挽回的业务和新的业务。根据需要还可以定制额外的周期报表，这些特殊的报表给经理提供了比较和趋势分析，有助于确定问题和机会。决策支持系统应用能够分析和评价以往产品的销售，以确定产品成功或失败的因素。借助DSS，可以利用全公司的数据来推测一个决策所隐含的利润和收入。
（2）客户分析和市场研究：DSS应用可以利用统计工具来分析每天收集的交易数据，以确定各种类型客户的消费模式，然后采取相应的营销措施，从而实现最大的利润。对于重点客户要提供更好的服务和更优惠的价格策略；对于潜在客户要进行促销予以争取；对于易流失的客户要分析原因以挽回。市场研究包括：利用预测模型分析得出每种产品的增长模式，以便做出终止或者扩张某种产品的适当决定；进行企业品牌和形象的研究，以便提高企业和品牌的知名度和美誉度；分析客户满意度和进行市场规模和潜在规模的研究等。
（3）财务分析：按年、月、日或其它自定义周期来进行实际费用和花费的比较；审查过去现金流的趋势，并预测未来的现金需求量；复杂项目的预算计划和成本分摊；整合各分支机构的财务数据，形成正确、一致的财务报表。
（4）运筹和战略计划：基于资源和时间的限制，来确定最优的项目时间表；制定工厂每日的生产计划；确定大型连锁机构中分支网点的设立，如连锁店、加油站、通讯中继站等等；协助制定大规模资本投资计划，并计算投资风险。
（5）企业分析：为了达到组织的目标所必须考虑的因素被称为关键成功因子（Critical Success Factor, CSF）。CSF是企业级分析的焦点。这样的因子可以是战略性的或者操作性的，主要从三个来源导出：组织性因素、行业因素和环境因素。关键性能指标（Key Performance Index, KPI）提供了CSF在公司层次上的度量。典型的KPI包括赢利能力、财务、市场、人力资源、计划、经济分析、消费者趋势等。
参考文献
[1]李东，蔡剑．决策支持系统与知识管理系统．中国人民大学出版社．2005．10
[2]蔡自兴，姚莉．人工智能及其在决策系统中的应用．国防科技大学出版
社．2006．
[3]高洪深.决策支持系统（DSS）理论·方法·案例（第3版）.清华大学出版
社，2009，2.
[4]陈文伟. 决策支持系统教程（第二版）.清华大学出版社，2005，28.
决策支持系统（DSS）与管理信息系统（MIS）的联系和区别 DSS是从MIS的基础上发展起来的，都是以数据库系统为基础，都需要进行数据处理，也都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息。 DSS与MIS的不同 （1）MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。 （2）MIS综合了多个事物处理功能如生产、销售、人事等。DSS是通过模型计算辅助决策。 （3）MIS是以数据库系统为基础，以数据驱动的系统。DSS是以模型库系统为基础的，以模型驱动的系统。 （4）MIS分析着重于系统的信息的需求，输出报表模式是固定的。DSS分析着重于决策者的需求，输出的数据是计算的结果。 （5）MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。DSS追求的是有效性，即决策的正确性。 （6）MIS支持的是结构化决策。这类决策是已知的、可预见的，而且是经常的、重复发生的。DSS支持的是半结构化决策。这类决策是指既复杂又无法准确描述处理原则又涉及大量计算，既要应用计算机又要用户干预，才能取得满意结果的决策。 论述决策过程 答：决策过程是决策者对决策问题进行识别、分析、研究、最终作出决策的过程。 1.识别问题：一切决策活动都必须从问题开始，而不是从演绎推理和假设开始。因此，问题的存在是一切决策活动的发端，“问题”在决策活动中占有特殊重要地位。决策制定过程始于一个存在的问题，或更具体一些，存在着现实与期望状态之间的差异。 在决策系统中，问题的产生来源于以下三个方面： （1）主观方面产生的问题； （2）客观方面产生的问题；
（3）实践活动方面产生的问题。 2.确定目标：当选择要解决的问题后，为了抓住问题的实质，必须首先确定系统的决策目标，即进行决策系统的目标分析。经过分析后，所确定的目标必须符合以下要求：目标成果可以用决策目标的价值准则进行定性或定量的衡量；目标是可以达到的，即在内外各种约束条件下是现实的、合理的、可能实现的；达到目标要有明确的时间概念。 3.收集信息：一旦确定了需要解决的问题，就必须对问题进行系统扮析，着手调查研究，收集与解决问题相关的信息，并加以整理。只有掌握了大量准确的信息，才有可能作出正确的决策，提高科学决策水平。为了保证信息收集的质量，应坚持以下原则：（1）准确性原则；（2）全面性原则；（3）时效性原则。 4.确定决策标准和拟订决策方案：确定决策标准，即运用一套合适的标准分析和评价每个方案。首先确定出若干与决策相关的因素，然后规定出各种方案评比、估价、衡量的标准。在一般情况下，实现目标的方案不只一下，而是有两个或更多的可供选择的方案。拟订可行方案主要是寻找达到目标的有效途径，因此这一过程是一个具有创造性的过程。 5.分析方案：备选方案拟订出之后，决策者必须认真地分析每一个方案的可应用性和有效性。对每一个备选方案所希望的结果和不希望的结果出现的可能性进行估计，运用第四阶段确定的标准来对这些备选方案进行比较。 6.选择方案：就是在各种可供选择的方案中权衡利弊，然后选取苦命或对一些各有利弊的备选方案优势互补、融会贯通、取其精华、去其不足。 7.实施方案：选择满意的方案后，决策过程还没有结束，决策者还必须使方案付诸实施。他必须设计所选方案的实施方法，做好各种必需的准备工作，实施方案阶段是最重要的阶段。 8.评价决策效果：决策者最后的职责是定期检查计划的执行情况并将实际情况与计划结果进行对比。这一过程根据已建立的标准来衡量方案实施的效益，通过定期检查来评价方案的合理性。
决策支持系统 1、运筹学和系统工程利用计算机技术后，形成了模型辅助决策系统。 2、MIS的主要爱功能是事务处理。 3、DSS是面向高层人员。为辅助决策是的系统。 4、DSS支持的是半结构化决策或非结构化决策 4、DSS是以模型库系统和知识库系统为基础、以模型和知识驱动的系统。 4、DSS追求的是效益，即决策的正确性。 5、人工智能（AI）的基本内容包括：知识获取、知识组织和知识处理方法。 6、在AI系统中，将与问题有关的知识组织和存储在一起，称为知识库。 7、西蒙认为决策过程包括四个阶段：信息、设计、选择和实现。 8、在决策全过程中需要遵循的原则：实事求是原则，外脑原则，经济原则。 9、在决策实施过程中需要遵循的原则：跟踪原则，反馈原则。 10、决策过程开始于信息阶段。 11、决策变量描述行动方案，该变量的值由决策人确定。 12、模型的解是某选定方案中决策变量的一组特定值。 13、选择阶段包括从设计阶段已找到的行动方案集合中，搜索适当的行动方案，用于解决问题。 14、对于规范模型，既可用分析方法，也可用穷举法。 14良好的DSS必须能容易进行What-if分析和目标搜索。 15按决策的对象和范围可将决策分为宏观决策和微观决策。 16、企业家们做出决策的众多方式具有三个特点：合理性、策略性和灵活性。 17、最常用的结构化决策模型有两种：决策影像图模型和决策树模型。 18、在决策影响图中，椭圆表示偶然事件。 19、在决策树中，圆框表示变化的事件。 20、决策树用于风险分析。 21做决策所包含的信息包含大量的不完全信息。 22、DSS主要由数据库子系统、模型库子系统和用户接口子系统构成。 23、模型库子系统由模型库和模型库管理系统组成，他是DSS的核心部分，也是DSS区别于其他信息系统的重要标志。 24、在DSS基本结构中，增加了知识库子系统。 25、数据结构有六种。 25、依照模型库建立和使用的特点可以把模型库分为三类：通用模型库，专用模型库，智能模型库。 26、操作模型是指为解决业务操作的决策问题而建立的模型库。 27、知识库系统的核心部分是知识库和推理机制。 28利用行动语言表达用户需求的方式称为接口交互模式。 28原型法有下列主要优点：1开发时间短2用户反馈速度快3用户对系统及其信息需求和功能的理解增强4费用低。 28面向对象方法是以对象或数据为中心。 29系统实现阶段包括下列任务：测试、评价、演示、说明、训练和配置。 30、电子表格是最流行的终端用户建模工具之一。 31、两种最流行PC表格软件包是Microsoft Excel和Lotus1-2-3。 32、物理集成包含完成功能继承所需要的硬件、软件和通信功能的集成。
简述决策支持系统的功能和结构 1、模型库 “模型”的概念，最初被用于自然科学的研究和工程设计，如分子模型、天体运动模型、建筑模型等。这些被称为模拟模型，在应用中发现这些模型有一定的局限性，构造一个模型往往要花费大量的人力物力，而且对于一些问题的研究不能借助于这种模拟模型，比如要研究事物随时间或外界条件的变化而变化的规律，静态的模拟模型就不能适用，这时，找到了另一种模拟方法，即数学模拟方法。这种方法将客观事物的变化用数学方法表现出来，将事物外界或内部条件的变化用自变量表示，将要反映的事物变化用应变量表示。 计算机技术的形成和发展，使人们能够依赖计算机求解一些较为庞大、复杂的数学模型。如对于国民经济的计划模型、宏观预测模型等，必须借助于较大规模的计算机系统才能容纳其巨大的数据量，完成亿万次的工作量。在管理领域常见的是信息处理模型，它的表达式为数学表达式、计算机程序等，通过对模型的建立和使用，决策者可以获得有用的辅助决策信息。建立模型是有关决策领域的专家学者在探索事物的变化规律中抽象出它们的数学模型，这项工作是创造性的劳动，需要花费大量的精力来得到规律性或相近的数学模型。 数学模型建立之后的一具重要问题就是该模型的求解算法，它可以是精确求解，也可以是近似求解，这种算法的提出由计算机数值计算学者来完成。有了模型算法，就可以用计算机语言来编制成程序。实际的决策者就可以利用模型程序在计算机上执行，计算出结果，得到辅助决策信息。模型是辅助决策的重要手段，模型库是模型的集合，它按照一定的组织方法，将模型有机地汇集起来，由模型库管理系统统一管理。模型库以及模型库管理系统构成模型库系统。 2、方法库 方法库系统由方法库和方法库管理系统组成。它的基本功能是为各种模型的求解分析提供必要的算法以及为用户的决策活动提供所需的方法。方法库中的方法通常可以包括各种优化方法、预测方法、统计方法、对策方法、风险方法、矩阵方程求解等。 方法库管理系统负责对方法的描述、录入、存储、增加、修改、删除等处理。通常采用的方法是选择适当的计算机程序设计语言，将有关算法变成一组可执行的程序存入计算机内。这些程序可以表示为附有描述说明的函数或过程，而后按照求解问题的需要调用对应程序模型，从而达到求解问题的目的。另外，方法库管理系统还应具有与数据库、模型库进行交互的能力以及为用户选择算法提供灵活方便的交互揭示功能。 3、“三库”的联系 从支持决策过程来看，数据库、方法库和模型库，即“三库”是DSS?的三大组成部分，
高度结构化决策：如果决策的目标简单，可选行动方案少，界定并且明确决策带来的影响，则此类决策为高度结构化决策。 简答决策支持系统的设计思想：是努力实现一个具有巨大发展活力的、适应性强的开发系统，其设计方法则强调充分发挥人的经验、判断力、创造力，强调其未来的发展，努力使决策更加正确。 数据仓库：将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织。 确定型决策：是指只存在一种完全确定的自然状态的决策。 风险型决策：也称随机决策，是决策者根据几种不同的自然状态可能发生的概率所进行的决策。 不确定型决策：对这类事件的决策只能在不肯定情况作出，即在知道可能出现的各种自然状态，但又无法确定各种自然状态发生概率的情况下作出，这类决策问题就是不确定型决策。目标准则体系：在多目标决策问题中，其目标或者经过逐层分解，或者依据决策主体要求和实际情况需要，形成多层次结构的子目标系统，使得在最低一层子目标可以用单一准则进行评价，称之为目标准则体系。 多阶段决策过程：把一个问题看作是一个前后关联的具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程。 定性方法：是指决策者在占有一定的事实资料、实践经验、理论知识的基础上，利用其直观判断能力和逻辑推理能力对决策问题进行定性分析的方法。 定量方法：是指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上，运用数学和其他分析技术建立起可以表现数理关系的数学模型，并利用它进行决策的方法。 信息管理科学：是以信息为主要研究对象，以信息处理的规律和应用方法为主要研究内容，以计算机等技术为主要研究工具，以模拟和扩展人类的信息处理和知识处理功能为主要目标的综合性学科。 简答信息处理技术：是指信息本质与信息收集，信息组织与数据仓库，信息分析与数据挖掘。联机分析处理：是决策者和高层管理人员对数据仓库的多维信息分析处理。 数据挖掘：是从大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。 解决问题的灵活性：是指提供给最终用户的灵活性，称为解决问题的灵活性。 修改配置的灵活性：是指在使用F1还不能生效的情况下，DSS所提供的修正某个特定的DSS 的能力，称为修改配置的灵活性。 适配的灵活性：是指当完全不同的特定DSS的要求产生时，系统能够通过对DSS的基本成分的变更，使得新的专用DSS的产生。称为适配的灵活性。 包容的灵活性：如果DSS的基础技术的某些基本性质发生了变化，它们必然影响到在其之上的系统的能力，称包容的灵活性。 适应性设计方法：DSS的开发过程不应当像开发MIS那样严格地划分成若干阶段，而应当是一个前后各阶段紧密联系的、反复的实施过程。他们所提倡的DSS开发方法叫适应性设计方法，又称反复设计法。 四要素法：表达方式、系统操作、记忆输助、控制机构，这个系统分析观点又被简称为四要素法或ROMC方法。 DSS工具：是指用于开发DSS最基础的技术，既可用于DSS生成器的开发，也可用于专用DSS 的开发，它包括开发专用DSS或DSS生成器的基本硬件和软件单元。 外壳类：即提供决策支持系统的一个框架。当开发一个具体的DSS时，开发者只需根据使用说明填写“具体内容”（包括数据、模型与方法等），即可形成一个可运行的决策支持系统。专用DSS：是完成专门决策任务的计算机软件和硬件系统。
一、基本知识点 1、管理信息系统是一种以计算机为基础，支持管理活动和管理功能的信息系统，更具体的定义为：由人和计算机结合的对管理信息进行收集、存储、维护、加工、传递和使用的系统。 2、管理科学是对管理问题用定量分析方法，建立数学模型，通过求解计算，达到辅助管理决策的一门学科 3、决策是指个人或集体为了达到或实现某一目标，借助一定的科学手段和方法，从若干被选方案中选择或综合成一个满意合理的方案，并付诸实施的过程。 4、决策支持系统具有交互式计算机系统的特征，帮助决策者利用数据和模型去解决半结构化问题。 5、决策信息是对决策过程发生作用的消息、情报和知识的总称。 6、模型是对于现实世界的事物、现象、过程或系统的简化描述，反映了实际问题最本质的特征和量的规律。 7、专家系统利用专家的知识进行推理，解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统。 8、遗传算法是模拟生物进化的自然选择和遗传机制的一种搜索寻优算法。 9、数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程 10、联机分析处理是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。 11、知识发现是从数据集中识别出有效的，新颖的，潜在有用的，以及最终可理解的模式的高级处理过程。 12数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 13、DSS的实质是在管理信息系统和管理科学/运筹学的基础上发展起来的 14、新决策支持系统包含的三项技术为数据仓库、联机分析处理和数据挖掘 15、综合决策支持系统是传统决策支持系统和新决策支持系统的结合 16、智能决策支持系统是专家系统和决策支持系统的结合 17、著名学者H.A. 西蒙认为决策过程由四步组成，按顺序分别是：确定决策目标，拟定各种被选方案，从各种被选方案中进行选择，执行方案 18、按照模型的表现可以将模型分为四种类型：物理模型、数学模型、结构模型、仿真模型（可改成选择题目：用得最多的模型是数学模型） 19、模型的组合方案有并行组合和串行组合 20、决策支持系统的三部件结构包括对话部件、数据部件和模型部件 21、决策支持系统的三系统结构包括语言系统、问题处理系统和知识系统 22、数据库系统由四部分组成：数据库、数据库管理系统、数据库管理员和用户和应用程序 23、数据库管理系统的四项主要功能：描述数据库、管理数据库、维护数据库和数据通信 24、数据库应用系统设计的主要步骤：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计 25、计算机对模型使用所包含的三个阶段：模型程序、模型程序包和模型库 26、模型库由字典库和文件库组成 27、主要的遗传算子有选择算子、交叉算子和变异算子，其中选择和交叉算子基本上完成了大部分搜索功能，变异算子增加了找到接近最优解的能力。 28、数据集市具有的两种结构为：独立的数据集市和从属的数据集市 29、逻辑上的多维数据模型主要有星形模型、雪花模型、星网模型和第三范式 30、大多数数据仓库的逻辑结构采用星形模型，该模型是由事实表和维表组成。 31、基本的多维数据分析方法包括切片、切块、钻取和旋转 32、一个完整的数据仓库系统由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成。
决策支持系统(decision support system ，简称dss)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统(mis)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。（1）结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规则，能用确定的模型或语言描述，以适当的算法产生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策。结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律可以遵循，能用明确的语言和模型加以描述，并可依据一定的通用模型和决策规则实现其决策过程的基本自动化。早期的多数管理信息系统，能够求解这类问题，例如，应用解析方法，运筹学方法等求解资源优化问题。(2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓最优解的决策。其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响，往往是决策者根据掌握的情况和数据临时作出决定。 (3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策，这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决策方案中得到较优的解。其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但又不全面，有所分析但又不确切，有所估计但又不确定。这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。 非结构化和半结构化决策一般用于一个组织的中、高管理层，其决策者一方面需要根据经验进行分析判断，另一方面也需要借助计算机为决策提供各种辅助信息，及时做出正确有效的决策。 决策的进程一般分为4个步骤： (1)发现问题并形成决策目标，包括建立决策模型、拟定方案和确定效 果度量，这是决策活动的起点； (2)用概率定量地描述每个方案所产生的各种结局的可能性； (3)决策人员对各种结局进行定量评价，一般用效用值来定量表示。效用值是有关决策人员根据个人才能、经验、风格以及所处环境条件等因素，对各种结局的价值所作的定量估计； (4)综合分析各方面信息，以最后决定方案的取舍，有时还要对方案作灵敏度分析，研究原始数据发生变化时对最优解的影响，决定对方案有较大影响的参量范围。 决策往往不可能一次完成，而是一个迭代过程。决策可以借助于计算机决策支持系统来完成，即用计算机来辅助确定目标、拟定方案、分析评价以及模拟验证等工作。在此过程中，可用人机交互方式，由决策人员提供各种不同方案的参量并选择方案。 决策支持系统基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型部分、推理部分 和人机交互部分： 数据部分是一个数据库系统; 模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(ms); 推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成； 人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用以接收和检验用户请求，调用系统内部功能软件为决策服务，使模型运行、数据调用和知识推理达到有机地统一，有效地解决决策问题。
决策支持系统理论综述 摘要：本文首先介绍了决策、决策系统及决策支持相关的概念，进而对决策支持系统的概念和一般结构作了介绍。结合各决策支持系统的具体内容，阐述了各决策支持系统的思想和特点。最后，总结了决策支持系统今后的研究方向和工作建议。 关键词:决策;决策支持系统;复杂问题 1.引言 决策是一个为了解决问题而寻求最优的解决方案的过程。决策支持系统的出现，为决策者提供了辅助决策的科学有效的工具。决策支持的主要任务在于帮助决策者将人的主观性，创造性，知识性与计算机设备等硬件的强大信息处理能力相结合，在问题分析，方法探索，结果评价等方面提供有效支持。自提出以来，决策支持系统的研究取得了很多进展[1]。目前决策支持系统的发展方向主有要群决策系统（GDSS）、决策支持中心（DSC）、智能决策支持系统（IDSS）、综合决策支持系统（SDSS）等。2.决策支持相关概念 决策是指决策者为了达到一定的行为目的，根据决策环境做出的一些决定[2]。决策不是一个静态过程，而是一个动态变化的过程。随着决策环境的变化和预期目标的变动，决策行为需要作出相应合理的调整，驱使决策系统不断重复问题识别、问题求解和作出决策的过程。因此，决策系统本身也是动态的，它们在决策者的主观意愿和客观条件影响下，确定决策问题，在相应问题的驱动下，决策者作出决策方法，在对应的环境下实施决策方案，得到决策实施的结果。 决策支持的概念独立于具体的实施过程，它存在于决策者和决策支持系统之
间，表现为在有关的决策环境中为决策者作出决策提供帮助，即识别和解决决策问题。因此决策支持被定义为支持决策问题的识别和支持决策问题的求解的集合。决策支持同样是动态的过程，它是问题识别和问题求解的有机结合，决策问题求解是决策问题求解的前提[2]，如果问题识别有误，则问题的求解就失去了意义。但目前很多研究都注重于决策问题的求解，没有充分的把决策问题识别和决策问题求解放到统一的框架中进行分析。 3.决策支持系统 3.1.DSS概念 P.W.Kenn等人于1978年首次给出DSS的定义：“决策支持系统是一个计算机系统，该系统对决策有其影响。其中，计算机及分析辅助工具是有作用的，但管理者的判断仍是决策制定的基础。”[3]此时对DSS的定义并不完善，主要指出了DSS的作用，即辅助作出决策的作用。 1980年，Bonczek提出：“DSS是一个基于计算机的系统，该系统由三个部分组成：语言系统、问题处理系统和知识系统”。该定义从系统构成上定义了DSS[4]。1981年，Ginzberg提出：“DSS是一个基于计算机的信息系统，用于支持不可能或不期望有一个自动的系统实现整个决策制定过程情况下的决策制定活动。”这是Ginzberg在总结有关DSS概念的基础上提出的定义，他第一次强调了DSS的核心问题——支持半结构化情况下的决策制定过程。 在数年之内，DSS成为计算机应用中引人关注的领域。当DSS的概念进入我国后，立即引起了国内学者的关注，并对DSS概念作出了解释和定义。 1990年，席酉民指出：“决策支持系统是以计算机为基础的完成信息收集、信息整理、信息处理、信息提供的人机交互系统，它利用计算机运算速度快、存储容量大等特点，应用决策理论方法、心理学、行为科学、人工智能、计算机网络、数据库等技术，根据决策者的决策思维方式，
▲数据： 记载下来的事实，客观属性的值 ▲信息： 构成一定含义的一组数据 ▲系统： 由若干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。 ▲系统的组成： 1、系统由各元素或子系统组成 2、至少包含两个以上的元素 3、各元素之间相互联系或相互制约 4、具有目的性 5、适应环境的变化
▲数据处理系统： 是对大量数据进行收集、组织、存储、加工与传播的总和 ▲数据处理系统的特征： 1、数据量大； 2、没有特别复杂的运算； 3、时效性强 ▲管理信息系统MIS： 运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。 ▲管理信息系统的基本组成： 管理业务应用系统、数据库系统 ▲管理信息系统特点： 1、以数据库系统为基础； 2、数据录入； 3、数据传输； 4、数据存储； 5、数据查询； 6、数据统计； 7、指标计算
▲决策支持系统： 以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为基础，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。 ▲决策支持系统主要特征： 1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、规范化不明 确的问题 2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来 3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用 4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性 5、提供决策的良好效果 ▲DSS的功能： 1、管理并提供外部信息
2、收集、管理并提供内部信息 3、收集、管理并提供反馈信息 4、存储和管理数学模型 5、修改和添加数据、模型、方法 6、加工、汇总、分析、预测数据、 7、具有人机会话和图像输出功能以满足数据查询需求 8、提供良好的数据通信功能 9、合理的加工速度和响应时间 ▲决策支持系统的形成过程 1、科学计算为管理信息系统奠定了算法基础 2、运筹学的发展为模型辅助决策奠定了模型基础 3、管理信息系统 4、模型辅助决策系统
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索- 百度文库决策支持系统 基 本 概 念 总 结
1.1决策支持系统起源 1.1.1 决策支持系统的起源： 决策支持系统DSS（Decision Support Systems）：20世纪70年代中期Keen 和Scott Morton创造了“决策支持系统”一词。目标是：用于管理的一种新型的计算机信息系统，对管理者的决策提供技术支持。 以下三种系统在DSS的产生和发展过程中起到了相当重要的作用： （1）电子数据处理EDP（Electronic Data Processing）：计算机在管理领域的应用是从进行数据处理和编制报表开始的，这类应用所涉及的技术称为电子数据处理。提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。 （2）管理信息系统MIS（Management Information Systems）：对一个企业或部门的有关信息进行整体分析和系统设计，由人和计算机组成的进行管理信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统。整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。帮助管理者对信息做表面上的组织和管理，而不能把信息的内在规律挖掘出来为决策服务。难于适应多变的内外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。 （3）系统分析SA（System Analyse）：挖掘大量信息背后所隐藏的规律，取代决策者作出决策的系统。 从以上三个系统可以看到系统由低级向高级发展的进化过程。对于第三个系统，在解决实际问题，特别是复杂的社会、经济、环境问题时，遇到不少困难。系统分析的许多模型、方法往往理论上可行，但不一定实用。很多研究成果只是停留在研究和书面报告层面，真正被决策者所采纳并付诸实施的成功案例并不多。经过反思，达成了一个共识：MIS和SA都不要企图取代决策者作出决策，决策支持才是它们的正确地位。因此，人们研制开发了一种能够克服上述缺点，为决策者提供切实可行帮助的决策支持系统DSS。 1.1.2 决策支持系统的产生背景： 运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件的发展与完善，构成了决策支持系统形成与发展的技术基础。 1.2 决策支持系统的发展 1.2.1 决策支持系统的发展编年简史 1971年决策支持系统概念提出。Scott Morton在《管理决策系统》一书中第一次指出了计算机对于决策的支持作用。
决策支持系统试题 一、填空题 1、一般情况下，DSS工具可分为两大类：语言类和。外壳类 2、DSS生成器是由相关的一组软件和硬件组成的模块，其目的是提供迅速而方便地开发SDSS 的功能。DSS生成器只能用来开发。DSS工具 3、ROMC一词来源于四个面向用户目标，即、、和控制机构。表达操作记忆辅助 4、决策过程分为、、三步。理解设计选择 5、决策支持系统的四库一接口是指、数据库、和。知识库方法库模型库人机接口 6、自然语言处理包括四个步骤：查字典、、和。句法分析语义理解语用分析 7、开发知识库的关键技术是：知识的获取和解释、、以及知识库的管理和维护。知识的表示知识推理 8、DSS所必需的三个主要功能是用户与系统间的对话管理、和。数据管理模型管理 9、DSS的内部资源主要有四类：硬件、软件、和。模型数据 10、系统的柔性是根据对DSS用户、任务、环境等因素的观察提出来的概念模式。柔性可分为4个层次：求解的柔性、、修改的柔性、。适应性柔性发展的柔性11、在对环境条件和资源可用性之间的关系进行分析时，确定待定问题求解情形中有用的动词和宾语集。请求变换器和对话控制两者应反映这一用户词典。词性特征12、语义数据模型主要包括E-R模型、、TAXIS模型、、函数模型、SAM*模型、以及SHM+模型等。RM/T模型 SDM模型事件模型 二、名词解释 1、模型：是以某种形式对一个系统的本质属性的描述，以揭示系统的功能、行为及其变化规律。 2、数据开采：就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。 3、元数据：是关于源数据的明确信息，它包括从数据源中所抽取数据的民成、数据内容的定义、创建的日期、数据的来源和源点。 4、知识发现：是指识别出存在于数据库中有效地、新颖的、具有潜在效用的、最终可理解的模型。知识发现的整个过程包括在指定的数据库中用数据开采方法提取模型，以及围绕数据开采进行的预处理和结果表达等一系列的计算步骤。 5、数据仓库：就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。 6、群决策：是相对个人而言的，两个或多个召集在一起，讨论实质性问题，提出解决某一问题的若干方案，评价这些策略各自的优劣，最后作出决策，这样的决策过程称为群决策。 7、分布式决策支持系统：是由多个物理上分离的信息处理特点构成的计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或具有若干辅助决策的功能。任一实用的DDSS都包括有机结合起来的硬、软件两部分。 8、智能决策支持系统：是DSS和AI相结合的产物，其设计思想应着重研究把AI的知识推
决策支持系统简介 计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一，其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域，大大提高了社会生产力，引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。计算机科学技术具有极大的综合性质，与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术，促进它们的发展。计算机科学与其他学科相交叉产生了许多新学科，推动着科学技术向更广阔的领域发展。 智能决策支持系统（Intelligent Decision Support Systems，简称IDSS）是决策支持系统（Decision Support Systems，简称DSS）与人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）相结合的产物，它将人工智能中的知识表示与处理的思想引入到DSS，其独特的研究方法和广泛的发展前途使之一出现就成为决策支持技术研究的热点。 智能决策支持系统是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互信息系统。 实践表明，只有当决策支持系统具有较丰富的知识和较强的知识处理能力时，才能向决策者提供更为有效的决策支持。 考虑到IDSS是在传统DSS基础上发展起来的，所以这里先介绍有关决策、决策科学和决策支持技术的基本概念。 一、DSS的产生与发展 1.1DSS的产生背景 电子数据处理EDP（Electronic Data Processing）：提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。 管理信息系统MIS（Management Information Systems）：整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。缺点：难于适应多变的内、外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。 决策支持系统DSS（Decision Support Systems）：70年代中期Keen和Scott Morton在《管理决策系统》（1971）一书中提出。目标：对管理者做决策提供技术支持。 背景：运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破了单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件的发展与完善，构成了DSS形成与发展的技术基础。 1.2DSS的发展 70年代，Scott Morton在《管理决策系统》（1971）一书中首次提出DSS。 Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书，阐明DSS的主要观点，初步构造出DSS的基本框架。 1978至1988年，DSS得到迅速发展，许多实用系统被开发出来，投入实际应用，产生明显效益。
决策支持系统建立中的关键问题 决策支持系统的应用 决策支持系统(dds)的概念提出20多年来,随着决策理论、信息技术、数据库技术、办公自动化、专家系统等相关技术的发展,dds取得了长足的进展,在许多领域得到应用。dds已成为许多行业经营管理中一个不可缺少的现代化支持工具。本期专题介绍了银行、房地产、企业等应用dds的情况,包括如下文章: 1.决策支持系统建立中的关键问题 ——兼论云南玉溪卷烟厂信息管理与决策支持系统 本文以建立云南玉溪卷烟厂信息管理与决策支持系统为例,介绍了决策支持系统建立中的关键问题,包括决策支持与数据管理系统,模型、方法和知识管理系统及用户交互环境。 2.银行智能决策支持系统 面对激烈竞争和瞬息万变的金融市场,传统的银行决策方法已不能适应现代化银行发展的需要。本文探讨如何将计算机决策支持技术应用到银行高层决策,建立银行智能决策支持系统。 3.地震预报智能决策支持系统的研制与应用 地震是众多自然灾害中对人类生存造成危害最为严重的一种灾害。为了科学、准确预报地震,减轻地震的影响,建立地震预报智能决策支持系统具有非常重要的价值。 4.智能房地产决策支持系统eid 柔性综合集成能够使系统按照当前运行状况,动态配置所需的计算机部件,以解决传统专家系统表示和推理单一、难以融合异质计算部件等缺点。本文介绍在构建智能房地产决策支持系统中,采用基于任务归约和子任务联想的知识汤建模方法,对柔性综合集成作了初步的尝试。
5.低成本cims成本管理决策支持系统 本文以特钢企业为背景,阐述了建立网络环境下低成本cims成本管理决策支持系统的基本思想,并提出cims环境下管理与决策的模型库、数据库、方法库和知识库的分析与设计 ,进而达到控制钢铁企业成本的目的。 决策支持系统是以日常业务处理系统的数据为基础,利用数学的或智能的方法,对业务数据进行综合、分析,预测未来业务的变化趋势,在企业发展、市场经营战略等重大问题上为领导层提供决策帮助的计算机系统。近年来企业(包括商业)部门业务处理以及信息管理系统的广泛使用,既为决策支持系统的建立提供了基础,也为它的应用产生了强大的推动力。 与此同时,计算机在理论与技术上的新进展也使决策支持系统的研究与应用水平不断提高,使它从早期的批处理方式演变成今天的联机分析处理方式,也带动了数据仓库、多维数据库、数据挖掘等新技术的研究。 决策支持系统大体上由以下三个部分组成: ·对决策用的数据进行管理的决策数据管理子系统。 ·决策知识、模型管理子系统。 ·与用户进行对话、接收命令,提供决策结果的交互环境。 在建立决策支持系统中,以下几个问题显得尤为关键: 一、决策支持与数据管理系统 数据管理系统必须为决策支持的分析处理提供以下服务: (1)根据主题需要,从oltp数据库中抽取分析用的数据。为此在抽取过程中要对原始数据进行分类、求和、统计等处理,抽取的过程实际上是数据的再组织。 (2)在抽取过程中,完成数据净化,即去掉不合格的原始数据,必要时还必须对缺损的数据加以补充。 (3)在改变分析、决策的主题时,可以按主题进行数据查询与访问。 (4)采用脱机大容量存储、联机磁盘存储、内存存储的多级存储模式,解决数据量巨大及按照主题、粒度划分的数据组织问题。 今天,人们常把满足上述功能需求的数据管理系统称为数据仓库系统。数据抽取与净化、存储组织等,都是建立数据仓库的关键技术。除此之外,在设计数据仓库时,还应特别重视数据的粒度与划分问题。 与传统数据库设计类似,好的数据仓库设计也采用概念模型、逻辑模型与物理模型的方法。所不同的是,数据仓库的数据模型是紧紧围绕前面所述的决策分析用的主题等范围进行的。 数据仓库系统可以在关键数据库的基础上建立。采用这一方法,开发人员把关系数据库当作一种存储结构,自己设计、实现数据仓库必备的功能。当然也可以利用关系数据库软件厂家提供的某些工具。目前这类工具还比较缺乏。
第1章决策支持系统概述 ▲数据： 记载下来的事实，客观属性的值 ▲信息： 构成一定含义的一组数据 ▲系统： 由若干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。▲系统的组成： 1、系统由各元素或子系统组成 2、至少包含两个以上的元素 3、各元素之间相互联系或相互制约 4、具有目的性 5、适应环境的变化 ▲数据处理系统： 是对大量数据进行收集、组织、存储、加工与传播的总和 ▲数据处理系统的特征： 1、数据量大； 2、没有特别复杂的运算； 3、时效性强 ▲管理信息系统MIS： 运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。 ▲管理信息系统的基本组成： 管理业务应用系统、数据库系统
▲管理信息系统特点： 1、以数据库系统为基础； 2、数据录入； 3、数据传输； 4、数据存储； 5、数据查询； 6、数据统计； 7、指标计算 ▲决策支持系统： 以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为基础，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。 ▲决策支持系统主要特征： 1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、规范化不明确的问题 2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来 3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用 4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性 5、提供决策的良好效果 ▲DSS的功能： 1、管理并提供外部信息 2、收集、管理并提供内部信息 3、收集、管理并提供反馈信息 4、存储和管理数学模型 5、修改和添加数据、模型、方法 6、加工、汇总、分析、预测数据、 7、具有人机会话和图像输出功能以满足数据查询需求 8、提供良好的数据通信功能
决策支持系统 2003-12-29 16:33:00 决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是信息系统应用概念的深化，是在信息系统的基础上发展起来的系统。 简单的说，决策支持系统是能参与、支持人的决策过程的一类信息系统。它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各 种可靠方案，检验决策者的要求和设想，从而达到支持决策的目的。 决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。在某些具体的决策支持系 统中，也可以没有单独的知识库及其管理系统，但模型库和方法库通常则是必须的。由于应用领域和研究方法不同，导致决策支持 系统的结构有多种形式。 决策支持系统强调的是对管理决策的支持，而不是决策的自动化，它所支持的决策可以是任何管理层次上的，如战略级、战术 级或执行极的决策。 1.决策支持系统的基本特征和组成 时至今日，人们对什么是决策支持系统没有一个公认的定义。一般说来，所谓决策支持系统就是能帮助决策者利用数据和模型 去解决非结构化问题的交互式计算机信息系统，它是充分运用可供利用且合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化问题，通过 人机交互方式帮助和改善管理决策的有效性系统。 决策支持系统的基本特征可归纳为五个方面： ①主要针对管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充分的问题。 ②把模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术结合起来； ③易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用。 ④强调对环境及用户决策方法改变的灵活性和适应性。 ⑤支持但不是代替高层管理者制定决策。 对上述五个方面进行展开，我们可以从以下几方面进一步理解决策支持系统的概念： ①系统只是支持用户而不是代替他判断。因此，系统并不提供所谓“最优”的解，而是给出一类满意解，让用户自行决断。同 时，系统并不要求用户给出一个预先定义好的决策过程。 ②系统所支持的主要对象是半结构化和非结构化的决策（即不能完全用数学模型、数学公式来求解）。它的一部分分析可由计 算机自动进行，但需要用户的监视和及时参与。 ③采用人机对话的有效形式解决问题，充分利用人的丰富经验，计算机的高速处理及存贮量大的特点，各取所长，有利于问题
第十一章决策支持系统 1 决策支持系统的概念 1.1 决策支持系统的产生与发展 诺贝尔奖获得者西蒙强调管理就是决策，认为一个组织的管理活动主要就是决策活动。对于决策依赖有两个观点： ?依靠决策者的经验、智慧、洞察力和魄力 ?依靠科学方法和技术 为克服人性的弱点和计算机的机械性，综合人的分析判断能力和计算机强大的信息处理能力，产生了决策支持系统。 – 20世纪70年代，产生了许多较有代表性的DSS： 支持投资者对顾客证券管理日常决策的Profolio Management System； 用于产品推销、定价和广告决策的Brandaid； 用以支持企业短期规划的Projector； 用于大型卡车生产企业生产计划决策的Capacity Information System，等等 DSS的发展也体现在部件的扩展和新技术、新方法的不断引入。增加知识库和推理机，形成了智能DSS；应用网络技术，形成了群体DSS；集成分布的资源，形成了分布式DSS；结合
Web 、智能系统和／或电子商务，形成了基于Web的DSS。 1.2决策支持系统的功能与定义 DSS的定义： ?DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。 ?DSS实现以下目标： ?在人的分析与判断能力的基础上，借助计算机与科学方法，支持对半结构化和非结构化问题的有序决策，以获得尽可能令人满意的客观的解或方案。 ?不同类型的DSS，目标和功能略有不同。 ?DSS的主要功能： ?能存储、管理、维护和组织决策模型、求解方法； ?用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析和预测，得出综合信息与预测信息； ?具有方便的人机对话和图象输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“What … if … ” 之类的问题。 ?DSS 的主要特征： ?对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题 ?模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相结合 ?易于为非计算机专业人员以交互方式使用； ?强调对环境及用户特点的灵活性适应性； ?支持但不是代替高层决策者制定决策。 例： 某企业为确定生产规模和合适的库存量建立DSS。模型库存有生产计划、库存模拟模型等，数据库存有历年销售量、资金流动情况、成本等。 决策者通过计算机终端屏幕，根据DSS 提供最佳订货量和重新订货时间，相应的生产成本、库存成本等信息，进行“如果……将会怎样？”的询问。 对所提方案进行灵敏度分析，或者以新的参数进行模拟而得到一个新方案。 需要特别说明： 决策支持系统并不强调寻找最优解，也不意味着提供最后结果，而是为决策者做出自己的判断提供支持； 由决策者在一系列选择中，综合其他不适宜进入模型的因素，得出最后的合理的决策方案。 ? 1.3 决策支持系统的应用与分类 ?按总体功能划分，DSS有以分析为主、以求解为主和兼有分析与求解等三大类。 ?分析类既为把握决策问题又为决策前期工作，能为决策方案的设计和抉择提供依据； ?求解类为决策者提供决策过程和方案抉择支持； ?分析求解类具备分析类与求解类的共同功能。 ?DSS的分类有多种角度： ?按社会领域划分：经济、管理、教育、科技、医疗、政治、军事 ?按管理层次划分：战略、控制和作业 ?按管理职能或管理对象划分：营销、生产、采购、财务、人力资源、研发 ?按决策者划分：个人、群体、高层主管 ?从发展角度划分：传统、智能、群体、分布式