企业智能综合决策支持系统方案设计
厦门巨龙软件工程有限公司王三明硕士 2003-1-22
投稿
一般来讲，企业管理中的决策基本上可以分为两种：即结构化决策和非结构化决策。结构化决策涉及到的变量较少，只要采用专门的公式来处理相关信息，就能够得到准确的答案。通过计算机语言来编制相应的程序，就可以在计算机上面处理这些信息。结构化决策完全可以用计算机来代替。
在非结构化决策中，可能提供出很多正确的解决方案，但是没有精确的计算公式能够计算出哪个解决方案是最优。也没有规则和标准能够衡量那种方案是最佳解决方案。在没有决策支持系统作基础的情况下是难以迅速而有效地进行决策的。
因此，企业智能综合决策支持系统（InterigentDecisionSupportSystem，IDSS）应有高度的灵活性和良好的交互性，适用于非结构化决策的支。
一、智能综合决策支持系统IDSS方案设计
企业决策支持系统应以支持经营决策为主要目的，故IDSS应支持：
◆企业外部环境研究分析决策支持；
◆企业内部条件分析决策支持；
◆经营决策，其中包括产品决策、销售决策与财务决策等。
1.企业外部环境研究决策支持
为了支持外部环境调查分析，IDSS系统中应提供以下一些主要因素的检索机制:
§国家有关经济政策和法规，尤其是金融、财务、税收、外贸进出口方面的政策和法规； §国际国内相关行业的市场行情及产量、价格等；产品市场分析；主要原、燃、材料供应情况及价格等等。
2.企业内部条件分析决策支持
IDSS应支持：产品分析、市场分析、资金利润分析、盈亏分析等。
市场分析决策模块
包括市场开拓决策、销售策略决策等。
◆市场分析模块应提供：
§市场面分布分析
§市场产品竞争分析
§价格变动对需求影响程度分析
§开辟新市场分析
为此，IDSS应提供市场潜力模型，以便支持管理者考虑提高产品竞争能力，占领未实现市场，开辟未开发市场
◆销售决策支持
IDSS应包括：
§预测模型（可用于销售量预测、价格预测等）
§市场潜力模型
§价格模型
这些模型作为销售决策的支持工具，可用于正确选择企业产品的目标市场和重点市场，制定开拓、占领和扩大市场的方针；战备和策略，正确地制定产品的价格政策和促销策略等，提高企业生产经营活动的经济效益。
产品决策模块
该模块将能提供：
§产品的竞争能力分析
§产品销售增长率或产品所处寿命周期位置分析
§产品市场容量分析
§产品获利能力分析
§产品市场占有率分析
§产品生产能力及适应性分析
§产品技术能力分析
§产品销售能力分析
§企业生产方向决策:产品寿命周期评价、产品获利评价、产品销售增长率与市场占有率评价，以及临界收益评价等;
§产品发展战略决策包括：品种单一化发展战略、品种多样化发展战略、产品多样化发展战略、产品独特化发展战略、经营多样化战略等的决策支持,
并提供产品综合评价模型，并采用不同的评价产品方法，从不同角度，支持对产品给予较为合理的评价，实现产品决策支持功能。
财务决策模块
财务决策模块包括：
§筹资决策
§投资决策
§生产过程中资金如何使用和管理的决策
应建立：
§投资经济效益分析模型；
§投资决策模型
提供资金利润率（流动资金利润率、固定资金利润率、全部资金利润率）分析：
§应提供资金利润分析模型。应采用可视性好的坐标图等工具，支持资金利润率的动态分析。
§提供盈亏分析，应提供盈亏分析模型。其中，为了有效地支持盈亏分析，在这一模型中应采用多种盈亏平衡点计算方法，使管理都能够从不同侧面了解本企业的经营状况。客户关系管理模块
该模块主要能通过客户详细资料的深入分析，来提高客户满意度的，从而提高企业的竞争力的一种手段。
主要包含以下几个主要功能：
§客户概况分析（Profiling）包括客户的层次、风险、爱好、习惯等；
§客户忠诚度分析（Persistency）指客户对某个产品或商业机构的忠实程度、持久性、变动情况等；
§客户利润分析（Profitability）指不同客户所消费的产品的边缘利润、总利润额、净利润等；
§客户性能分析（Performance）指不同客户所消费的产品按种类、渠道、销售地点等指
标划分的销售额；
§客户未来分析（Prospecting）包括客户数量、类别等情况的未来发展趋势、争取客户的手段等；
§客户产品分析（Product）包括产品设计、关联性、供应链等；
§客户促销分析（Promotion）包括广告、宣传等促销活动的管理。
领导级决策支持
该模块应该能针对不同层次的管理者的需求，根据决策问题的性质利用决策模型库和知识库提供相应的经营决策功能，包括：
§企业外部环境研究分析
§企业内部条件分析
§确定经营目标、方针和策略
§制定年度及年度以上的经营计划
§目标、方针的分解与考核等决策
系统并能以图表，复杂、自定义报表等多种方式提供直观、形象的辅助决策信息。二、智能综合决策支持系统IDSS构架
企业智能综合决策支持系统由：数据仓库及管理系统、模型库及管理系统、知识库及管理系统、数据抽取工具、数据挖掘与知识发现工具、用户界面等模块组成。如下图：
图1 企业智能综合决策支持系统-IDSS构架图
三、智能综合决策支持系统IDSS方案特点
◆IDSS将以定量分析辅助决策的决策支持系统与以定性分析辅助决策的专家系统结合起来,形成了智能决策支持系统(IDSS)，进一步提高了辅助决策能力。IDSS系统实现了对数据、模型、知识、交互四个部件的系统集成。
◆IDSS以数据仓库和OLAP相结合建立的辅助决策系统是决策支持系统的新形式,IDSS 将OLAP的多维数据分析与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。
◆IDSS将数据仓库、OLAP、数据开采、模型库结合起来形成的综合决策支持系统,是更高级形式的决策支持系统。BIDSS集成的综合决策支持系统,将相互补充、相互依赖,发挥各自的辅助决策优势,实现更有效的辅助决策。
◆IDSS中的CRM采用了商业智能中的专家系统、神经网络、智能代理等技术来实现企业级用户可以通过充分挖掘现有的数据资源，捕获信息、分析信息、沟通信息，发现许多过去缺乏认识或未被认识的数据关系，帮助企业管理者作出更好的商业决策。
◆IDSS从多种异构的数据源中抽取数据，能与各种数据仓库产品与解决方案兼容，包括：Microsoft，IBM，Oracle，Sybase，文件数据等。实现数据库系统无关性。
◆IDSS实现交互性用户界面。系统从不同的角度考察发现的知识,并以不同形式表示,用高层次语言和图形界面表示数据采掘要求和结果。
◆IDSS实现了与其它系统的集成。为了在更广泛的领域发现知识,系统将数据库、知识库、专家系统、决策支持系统、可视化工具等技术实现了集成，。
◆IDSS具有集成性、开放性、扩展性、技术先进性，能很好的解决商业智能及决策支持等功能的需要。
本文系e-works专稿，未经授权严禁转载
智能决策支持系统 一、智能决策支持系统的定义 决策支持系统(Decision Support System,简称DSS),就是以管理科学、运筹学、控制论、与行为科学为基础,以计算机技术、仿真技术与信息技术为手段,针对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。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息与背景资料,帮助明确决策目标与进行问题的识别,建立或修改决策模型,提供各种备选方案,并且对各种方案进行评价与优选,通过人机交互功能进行分析、比较与判断,为正确的决策提供必要的支持。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,检验决策者的要求与设想,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,但模型库与方法库通常则就是必须的。由于应用领域与研究方法不同,导致决策支持系统的结构有多种形式。 传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析与处理中发挥了巨大作用, 它也对半结构化与非结构化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅就是决策过程中结构化与具有明确过程性的部分、随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用就是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题与不确定性问题缺乏相应的支持手段。[1] DSS应具备以下特征[2]: ●系统的主要功能就是为管理人员提供决策支持,其目的就是帮助管理人员进行决策 而不就是代替她们,就是为了提高决策的效能而不就是组织的管理效率; ●传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合; ●系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。 智能决策支持系统(IDSS)就是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],她包括决 策支持系统所拥有的组件,包括数据库系统、模型库系统与人机交互系统,同时集成了最新发展的人工智能技术,如专家系统、多代理以及神经网络与遗传算法等。它就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与方法,针对半结构化与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式信息系统。智能决策支持系统的广义结构如下图所示。
目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)
7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)
1 工程背景和依据 1.1 项目背景 贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能，改进管理方式，推行电子政务，提高行政效率，降低行政成本，形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。 贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化，完善决策信息和智力支持系统”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“各级各部门要高度重视电子政务建设工作，切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况，解决问题，加强督促，有计划、有力度地搞好工作推进。”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》：“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据，以及多媒体数据，建设全省电子政务数据仓库，利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术，建立全省电子政务决策支持系统，为各级领导提供决策支持。” 哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境，《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出：“在应用系统建设方面，统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统，在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上，建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统，
基于云计算的智能决策发展综述 郜炎峰 （哈尔滨商业大学计算机学院哈尔滨Y1310120306 ）摘要：随着计算机和通信技术的快速发展，一些基于不同环境下的智能决策支持系统层出不穷，本文主要简单介绍了智能决策支持系统的发展现状，然后重点介绍了基于云计算的智能决策的研究现状，对云计算环境下的智能决策受到的影响，决策资源管理，决策问题协同求解，智能决策支持系统等进行简单分析，进一步提出今后的智能决策系统的研究思路。 关键词：发展现状；云计算；智能决策； Abstract:With the rapid development of computer andcommunicatio n technology, a number of different environments based intelligent decisionsupport systemafter another,This paper briefly introduces the development status of intelligent decision support system, and then focuses on the research status of cloud-based intelligent decis ion.The impact of cloud computing environments being intelligent decision,decision-making resource management,collaborative deci sion-making problem solving, intelligent decision support system fo r simple analysis.Further research ideas putted forward in the futur e of intelligent decision system.
决策支持系统实例 物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请，按仓库的库存情况制定分配方案，再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表，修改各仓库库存数和各单位的物资数。 该决策问题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。总的处理流程如图： 图1 物资分配调拨流程图 一、物资申请和库存的计划汇总 1、各单位按自己的需求提出对各物资的申请 申请数据库为： D i={SQ(W1)，SQ(W2)，… } i=1,2,3…（1.1） 其中D i表示第i各单位，SQ(W j)表示申请物资W j的需要数量。 将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量，形成总申请数据库。 W j={ SQ(D1)，SQ(D2)，…} j=1,2，3… (1.2) 其中SQ(D i)表示第i个单位对物资W j的申请数量。 该项数据处理需要编制程序，类似于数据库的旋转来完成。
2、 各仓库度物资的可供应情况 K i ={XY(W 1)—KD(W 1)，XY(W 2)—KD(W 2)，…} i=1，2，… （1.3） 其中K i 表示第i 个仓库；XY(W j )， KD(W j )分别表示该仓库中物资W j 的现有数量和最低储备量；XY(W j )—KD(W j )表示物质W j 的可供量。 各仓库的多物资的可供应情况汇总成某一物资个仓库的可供量，形成总库存数据库。 Wj={XY(K 1)—KD(K 1)，XY(K 2)—KD(K 2)，…} （1.4） 该项数据处理工作，要在数据库中计算出可供量后，再进行类似于数据库旋转来实现。 该计划汇总工作构成数据处理模型，它与数据库的关系如图： 图2 计划汇总模型与数据库的关系 二、 制定物资的分配方案 物资分配方案是利用物资分配模型来完成的，该分配模型是通过一系列公式实现。 1、 比较分配情况 对同一物资W j 计算总可供量S （各仓库可供量之和）与总申请量Q （各单位申请量之和）的大小。 2、 物资分配方法 （1） 总可供量大于等于总申请量S ≥Q 物资总申请数据库 物资总库存数据库
IDSS案例分析 IDSS，也称智能决策支持系统，是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，Expert System）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于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，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。以下以中国铁路哈尔滨局集团公司货运智能决策支持系统为例分析。 为加强哈尔滨局集团公司各系统间货运数据资源整合，提升营销精准度，在众多物流企业中占据竞争优势，阐述哈尔滨局集团公司铁路货运营销管理现状，针对现有信息系统缺少对市场行情、经济形势的采集和分析等问题，结合商业智能相关技术，分析当前货运营销管理策的特点及需求，提出构建哈尔滨局集团公司货运智能决策支持系统的目标及架构，设计智能人机交互、智能搜索引擎、市场营销管理、客户行为感知、市场行情监测、自定义报表查询等功能，为哈尔滨局集团公司货运营销管理提供了重要支持。 在市场经济的浪潮中，提升铁路企业市场竞争力需要抓住瞬息万变的行业数据，科学的加以分析和充分利用，为制订市场营销计划、开发货运产品、调整价格策略提供数据支持。目前，中国铁路哈尔滨局集团有限公司( 以下简称“哈尔滨局集团公司”)具有货运相关的信息系统约有30 余个，各系统之间数据统计口径各异、协同联动能力较低，繁琐的报表定制及传递严重制约着市场开发工作效率。同时，相关业务部门缺乏对客户上游原料、下游产品、库存、销量、运输量
等信息的市场调查及动态监控平台，导致不能最大限度并有效的挖掘客户资源、追溯客户关系、监测运输趋势。针对现有信息系统缺少对市场行情、经济形势、运价指数的采集和分析，还缺少对铁路局集团公司、站段、品类等维度的运量完成指标的倒逼和增量减量预警，以及对重点货源客户的多角度(运输趋势、库存结构、上下游品类等)分析及预测等问题。因此，研究构建哈尔滨局集团公司货运智能决策支持系统，加强各系统间货运数据资源整合、全面掌控铁路客户资源，改善铁路货运市场分析工具薄弱、营销计划与市场衔接不紧密等问题，更好地提升铁路货运市场营销决策工作的效率和质量，提高铁路货运产品的服务水平和客户黏度，满足哈尔滨局集团公司应对市场竞争的需要。 系统架构 哈尔滨局集团公司货运智能决策支持系统从架构设计上分为数据中心、分析服务层、应用层和展示层。数据中心作为数据接收和存储的容器，集成大量铁路货运生产系统的数据资源，包括货票系统、运货五系统、十八点系统、现车系统、箱管系统、运价系统等，通过统一的集成标准提供规范化的基础数据支撑；分析服务层将多样的、有价值的货运大数据资源进行关联分析，满足智能决策过程中逻辑判断、趋势预警、方案制定和行为感知所需；应用层定义系统通用功能，共包括智能语义识别、智能搜索引擎、市场营销管理、客户行为感知、市场行情监测、自定义报表查询、多维预警分析等功能，辅助决策层决策管理所需；展示层通过移动终端设备和浏览工具进行访问，实现
决策支持系统解决方案
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)
7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)
企业智能综合决策支持系统方案设计 厦门巨龙软件工程有限公司王三明硕士 2003-1-22 投稿 一般来讲，企业管理中的决策基本上可以分为两种：即结构化决策和非结构化决策。结构化决策涉及到的变量较少，只要采用专门的公式来处理相关信息，就能够得到准确的答案。通过计算机语言来编制相应的程序，就可以在计算机上面处理这些信息。结构化决策完全可以用计算机来代替。 在非结构化决策中，可能提供出很多正确的解决方案，但是没有精确的计算公式能够计算出哪个解决方案是最优。也没有规则和标准能够衡量那种方案是最佳解决方案。在没有决策支持系统作基础的情况下是难以迅速而有效地进行决策的。 因此，企业智能综合决策支持系统（InterigentDecisionSupportSystem，IDSS）应有高度的灵活性和良好的交互性，适用于非结构化决策的支。 一、智能综合决策支持系统IDSS方案设计 企业决策支持系统应以支持经营决策为主要目的，故IDSS应支持： ◆企业外部环境研究分析决策支持； ◆企业内部条件分析决策支持； ◆经营决策，其中包括产品决策、销售决策与财务决策等。 1.企业外部环境研究决策支持 为了支持外部环境调查分析，IDSS系统中应提供以下一些主要因素的检索机制: §国家有关经济政策和法规，尤其是金融、财务、税收、外贸进出口方面的政策和法规； §国际国内相关行业的市场行情及产量、价格等；产品市场分析；主要原、燃、材料供应情况及价格等等。 2.企业内部条件分析决策支持 IDSS应支持：产品分析、市场分析、资金利润分析、盈亏分析等。 市场分析决策模块 包括市场开拓决策、销售策略决策等。 ◆市场分析模块应提供： §市场面分布分析 §市场产品竞争分析 §价格变动对需求影响程度分析 §开辟新市场分析 为此，IDSS应提供市场潜力模型，以便支持管理者考虑提高产品竞争能力，占领未实现市场，开辟未开发市场 ◆销售决策支持 IDSS应包括： §预测模型（可用于销售量预测、价格预测等）
第一章概述 1.1 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，
实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 1.2 应用场景 场景一：中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换，各中心之间是双向的、实时的数据交换，各数据节点的数据库是同构的数据库系统（即Oracle），数据的类型是基于数据库表格的规则数据，字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构（表）是相同的，主要是一表对一表的数据交换，数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来实现的。 用户具体需求包括： 1）可视化的交换节点配置管理，包括：动态添加数据交换节点、配置交换节点间的表的同步映射关系、配置表的同步规则、过滤条件
作者简介：蒋慧贤（1984—）,女，武漢人，碩士，研究方向：信息咨询服务。摘要：从智能决策支持系统的概念、性能出发，探讨了该系统应用于管理决策的优势，并大胆描述了智能决策支持系统将对企业管理决策带来的巨大变化。关键词：智能决策支持系统；AI；ES 1智能决策支持系统的概念 智能决策支持系统（IDSS，Intelligence Decision Supporting Sys tem），是人工智能（AI，Artifieial Intelligence）和DSS相结合而成的决策支持系统，它应用专家系统（ES，Expert System）技术，通过逻辑推理的手段充分应用人类知识处理复杂的决策问题。 2智能决策支持系统的特点和功能 智能决策支持系统，我们又称为高阶决策支持系统，它将决策支持系统的人机交互系统、模型库系统、数据库系统和专家系统的知识库、推理机及动态数据库相结合，因此能拥有优于传统决策支持系统的特性和功能： ①由于智能DSS具有推理机构，能模拟决策者的思维过程，所以能根据决策者的需求，通过提问会话、分析问题、应用有关规则引导决策者选择合适的模型。②智能DSS的推理机能跟踪问题的求解过程，从而可以证明模型的正确性，增加了决策者对决策方案的可信度。③决策者使用DSS解决半结构化或非结构化的问题时，有时对问题的本身或问题的边界条件不是很明确，智能DSS却可以通过询问决策者来辅助诊断问题的边界条件和环境④智能DSS能跟踪和模拟决策者的思维方式，所以它不仅能回答“what……if……”,而且还能够回答“why”,“when”之类的解释性原因，从而能使决策者不仅知道结论，而且知道为什么会产生这样的结论。 IDSS充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了初级决策支持系统模型计算为核心解决定量分析问题的特点，充分做到定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面： ①DSS和ES的总体结合。由人机交互系统把DSS和ES一体化。②KB 和MB的结合。模型库中的数学模型作为知识的一种形式即过程性知识，加入到知识推理过程中去。③DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是相对静态的数据库，它为ES中的动态数据库提供初始数据。ES推理结束后，动态DB 中的结果再送回到DSS中的DB中去。 3管理决策中智能决策支持系统的应用 DSS与ES相结合，意味着智能化决策支持系统不仅能提供许多传统的决策支持功能，还可以提供知识编辑、推理、学习等更接近于人类决策方式的功能。同时，系统还可能在一定程度上接受自然语言所提出的问题，让系统使用起来更加友好。人工智能技术引入DSS中可以有几种途径。首先Simon提出有限合理性模型是和人工智能技术紧密结合的，有限合理要求建立一个紧密跟踪人的行为的系统，而专家系统正是这样的一种系统。其次，人工智能因为可以处理定性的、近似的知识而引入DSS中，这方面正是专家系统的优势所在。最后，DSS的一个共同特征是交互性强，这就要求高阶的决策支持系统使用起来更方便，并且在接口水平和在进行的推理上更为透明。人工智能在接口水平，尤其在对话功能上对此可以做出有益的贡献。 正因为智能决策支持系统具有优于一般决策支持系统的特性，使其有可能在企业日常管理中发挥重要作用，甚至影响企业组织的方方面面。
第一章决策支持系统和智能决策支持系统 1．智能决策支持系统IDSS是决策支持系统与人工智能技术相结合的产物。AI是研究如何使机器具有智能的科学与技术。 2．DSS定义：是以（信息）为手段，应用决策科学及有关学科的理论和方法，针对某一类型的（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、例举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的人机交互式的（信息系统）。 3．决策定义：是人们为了达到某一目的而进行的有意识、有选择的行动。 4．决策化问题分类：（结构化）决策问题，（半结构）化决策问题；（非结构）化决策问题。5．Gorry和Scott Mortor对DSS的定义：“一个在非结构或半结构环境下支持管理决策者的系统”。 6．支持：（帮助）或（提高）决策者于决策过程之中而非替代决策者。 7．组织结构中的管理活动可划分为三个层次：①战略计划，是面向决策的；②管理控制，面向信息的；③作业控制，是面向数据的。 8．决策的基本要素：决策者和决策对象。 9．决策的一般过程：（情报收集）、（方案设计）和（方案选择）三个阶段。 10．科学的决策程序：(发现问题)、(确定目标)、(收集情报)、(探索方案)、(方案选定)和（决策执行）等。 11．决策模式定义：是决策系统中以决策过程和客观规律的表述，是决策者进行决策必须遵从的规律。 12．决策模型是人们设计和实现的决策系统的同态系统，是一个客观的现实的系统。13．决策模式是为了获得科学的决策，决策者应遵循的活动程序和行动原则，它指导决策者进行正确决策。 14．四种决策模式：（1）R模式，即理性模式；（2）B模式，即有限理性模式；（3）F 模式，又称有效理性模式；（4）N模式，即非理性模式。 15．DSS的基本模式：管理者处于核心位置，运用自己的知识，把他和DSS的响应输出结合起来，对他所管理的“真实系统”进行决策。如下图
基于人工智能的决策支持 系统 Last updated on the afternoon of January 3, 2021
基于人工智能的决策支持系统的发展现状及趋势 2013年12月18日智能决策支持系统作为人工智能的一个重要研究领域，允许决策者和信息经营者、资源配置者和管理者、策略规划者和装备控制者改进他们的工作效率，已经成为学术界关注的焦点，其发展前景备受世人瞩目。 人工智能（ArtificialIntelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近十年来，人工智能已得到迅速传播与发展，并在决策支持系统中获得了日益广泛的应用，越来越多的决策支持系统应用了网络技术和分布式人工智能技术。 决策支持系统（DSS）作为人工智能的一个重要研究领域，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。随着科学技术的进步以及人工智能技术的日趋成熟，决策支持系统智能化已经成为业界研究与实现的目标，尽管目前为止已有一些先进的智能决策支持系统在商业、工业、政府和国防等部门获得成功应用，但是，这一系统远未完善，仍处于发展阶段，可以预见的是在未来的研究过程中，智能决策支持系统必将对社会和组织产生更加重大的影响。智能决策支持系统的工作是可预测和可规划的，它是实实在在可以造福全人类。 基于人工智能的智能决策支持系统（IDSS）属于一个新兴的交叉学科领域，是运筹学、管理科学和计算机科学结合的产物，在我国许多应用领域有了初步的运用，例如税务稽查、渔业专家系统、中国工商银行风险投资决策、为电信部门进行VIP分析，等等。渔场预报系统就是CBR （基于范例的推理）一个很好的应用实例（由中科院计算所史忠植老师指导完成），这个系统已被应用于中国东海渔业中心的预测；在国外IDSS也有着非常深入的研究与广泛的应用，如Hill，Holsaple等人采用神经网络、遗传算法等实现了综合(holistic)决策支持系统，系统在某种程度上体现了人类思维和决策过程的性质；在应用方面有Web和Agent的协同决策支持系统，Web的专家系统，如好莱坞经理决策支持系统。 IDSS未来的的发展趋势主要有5个方面： ①注重基于知识的人机交互 决策支持系统强调决策过程的交互性，对人机对话系统有较高的要求，长期以来，人们对数据、信息和知识的认识仅限于数据--信息--知识的单链条关系，实际上，从数据中获得信息，再从信息中获得知识，仅仅是决策过程的开始，对数据、信息和知识的关系的研究表明，对其他关系的研究对提高决策质量也具有重要意义。在如何从数据中提取信息、信息如何呈现给决策者等问
一、智能决策支持系统的定义 决策支持系统（Decision Support System，简称DSS），是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对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。该系统能够为决策者提供所需的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确的决策提供必要的支持。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。 传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析和处理中发挥了巨大作用, 它也对半结构化和非结构化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅是决策过程中结构化和具有明确过程性的部分. 随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非结构化问题无法提供支持,以定量数学模型为基础,对决策中常见的定性问题、模糊问题和不确定性问题缺乏相应的支持手段。[1] DSS应具备以下特征[2]： 系统的主要功能是为管理人员提供决策支持,其目的是帮助管理人员进行决策而不是代替他们,是为了提高决策的效能而不是组织的管理效率； 传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合； 系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。 智能决策支持系统（IDSS）是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],他包括决策支持系统所拥有的组件，包括数据库系统、模型库系统和人机交互系统，同时集成了最新
浅谈智能决策支持系统在管理决策中的应用前景 摘要:文章从智能决策支持系统的概念、性能出发,探讨了该系统应用于管理决策的优势,并大胆描述了智能决策支持系统将对企业管理决策带来的巨大变化。 关键词:智能决策支持系统;AI;ES 1智能决策支持系统的概念 智能决策支持系统(IDSS,Intelligence Decision Supporting System),是人工智能(AI,Artifieial Intelligence)和DSS相结合而成的决策支持系统,它应用专家系统(ES, Expert System)技术,通过逻辑推理的手段充分应用人类知识处理复杂的决策问题。 2智能决策支持系统的特点和功能 智能决策支持系统,我们又称为高阶决策支持系统,它将决策支持系统的人机交互系统、模型库系统、数据库系统和专家系统的知识库、推理机及动态数据库相结合,因此能拥有优于传统决策支持系统的特性和功能: ①由于智能DSS具有推理机构,能模拟决策者的思维过程,所以能根据决策者的需求,通过提问会话、分析问题、应用有关规则引导决策者选择合适的模型。 ②智能DSS的推理机能跟踪问题的求解过程,从而可以证明模型的正确性,增加了决策者对决策方案的可信度。③决策者使用DSS解决半结构化或非结构化的问题时,有时对问题的本身或问题的边界条件不是很明确,智能DSS却可以通过询问决策者来辅助诊断问题的边界条件和环境④智能DSS能跟踪和模拟决策者的思维方式,所以它不仅能回答“what……if……”,而且还能够回答“why”,“when”之类的解释性原因,从而能使决策者不仅知道结论,而且知道为什么会产生这样的结论。 IDSS充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点,又发挥了初级决策支持系统模型计算为核心解决定量分析问题的特点,充分做到定性分析和定量分析的有机结合,使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面:①DSS和ES的总体结合。由人机交互系统把DSS和ES一体化。②KB和MB的结合。模型库中的数学模型作
基于人工智能的决策支 持系统 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】
基于人工智能的决策支持系统的发展现状及趋势 2013年12月18日智能决策支持系统作为人工智能的一个重要研究领域，允许决策者和信息经营者、资源配置者和管理者、策略规划者和装备控制者改进他们的工作效率，已经成为学术界关注的焦点，其发展前景备受世人瞩目。 人工智能（ArtificialIntelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近十年来，人工智能已得到迅速传播与发展，并在决策支持系统中获得了日益广泛的应用，越来越多的决策支持系统应用了网络技术和分布式人工智能技术。 决策支持系统（DSS）作为人工智能的一个重要研究领域，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。随着科学技术的进步以及人工智能技术的日趋成熟，决策支持系统智能化已经成为业界研究与实现的目标，尽管目前为止已有一些先进的智能决策支持系统在商业、工业、政府和国防等部门获得成功应用，但是，这一系统远未完善，仍处于发展阶段，可以预见的是在未来的研究过程中，智能决策支持系统必将对社会和组织产生更加重大的影响。智能决策支持系统的工作是可预测和可规划的，它是实实在在可以造福全人类。 基于人工智能的智能决策支持系统（IDSS）属于一个新兴的交叉学科领域，是运筹学、管理科学和计算机科学结合的产物，在我国许多应用领域有了初步的运用，例如税务稽查、渔业专家系统、中国工商银行风险投资决策、为电信部门进行VIP分析，等等。渔场预报系统就是CBR （基于范例的推理）一个很好的应用实例（由中科院计算所史忠植老师指导完成），这个系统已被应用于中国东海渔业中心的预测；在国外IDSS也有着非常深入的研究与广泛的应用，如Hill，Holsaple等人采用神经网络、遗传算法等实现了综合(holistic)决策支持系统，系统在某种程度上体现了人类思维和决策过程的性质；在应用方面有Web和Agent的协同决策支持系统，Web的专家系统，如好莱坞经理决策支持系统。 IDSS未来的的发展趋势主要有5个方面： ①注重基于知识的人机交互 决策支持系统强调决策过程的交互性，对人机对话系统有较高的要求，长期以来，人们对数据、信息和知识的认识仅限于数据--信息--知识的单链条关系，实际上，从数据中获得信息，再从信息中获得知识，仅仅是决策过程的开始，对数据、信息和知识的关系的研究表明，对其他关系的研究对提高决策质量也具有重要意义。在如何从数据中提取信息、信息如何呈现给决策者等问
福建省计委农经项目治理 和决策支持系统 总 体 设 计 方 案 （第一稿） 福建省经济信息中心 厦门精图信息技术有限公司 目录 目录 (1) 概述 (2)
第一章系统建设原则和目标 (4) §1-1 、系统设计原则 (4) §1-2、系统建设目标 (5) 第二章系统软硬件配置 (5) §2-1 系统软件配置 (5) §2-2 系统硬件配置 (6) 第三章系统结构和功能设计 (6) §3-1 系统技术路线 (6) 1、Web/Server模式下的技术路线 (6) 2、Client/Server模式下的技术路线 (7) §3-2 系统总体结构 (7) 1、硬件系统框架 (7) 2、系统功能框架图 (9) 3、系统功能 (10) 4、系统建设内容 (10) 第四章系统建设项目启动 (12) §4-1 成立省计委综合农经项目治理信息化建设领导小组 (12) 1、领导小组： (12)
2、下设办公室： (12) 3、项目开发组成员： (12) 4、顾问组成员： (13) §4-2 全省农经项目系统建设实施打算 (13) §4-3 全省农经项目系统建设的技术路线 (14) 第五章系统建设、运行及数据库更新维护 (14) 第六章建设经费和运行经费 (15)
概述 信息化是当今国内外经济和社会进展的大趋势，也是带动我省产业优化升级和实现工业化，现代化的关键环节。加快信息技术在社会生活各个方面的推广应用，加快计算机和网络技术的普及和应用，特不是在我省农经项目治理方面的应用是信息化工作，也是“数字福建”宏伟工程中的一项基础性的工作。第一它符合中央“十五”打算建议中提出的“……政府行政治理、社会公共服务、企业生产经营要运用数字化、网络化技术，加快信息进展的步伐”的要求，第二它符合福建的农业省情。 随着经济全球化趋势的进一步进展，科学技术的突飞猛进，我国加入WTO的步伐加快，我省农业和农村经济工作将面临更为严峻的挑战,但同时也面临着巨大的进展机遇。依照国内外经济环境的变化和今年我省实施结构调整的进展情况以及我省提出的“十五”期间将加快进展现代农业产业化步伐的要求，解决我省农经项目的优化治理问题差不多摆上了决策者的议事日程。为了及时准确地对上向省委省政府及国家有关领导汇报我省农经项目的实施进展情况，确保每个项目都能按打算顺利实施到位，同时取得领导的信任和支持；对下对我省农林水气象等部门及实施农业产业化、沿海防护林体系、防洪工程等各项目业主实施积极有效的监督治理，解决农经项目在传统治理中普遍存在的信息收集慢，上报汇总数据慢，和领导指示下达慢等跟不上信息化时
基于人工智能的决策支持系统的发展现状及趋势 2013 年12 月18 日智能决策支持系统作为人工智能的一个重要研究领域，允许决策者和信息经营者、资源配置者和管理者、策略规划者和装备控制者改进他们的工作效率，已经成为学术界关注的焦点，其发展前景备受世人瞩目。 人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近十年来，人工智能已得到迅速传播与发展，并在决策支持系统中获得了日益广泛的应用，越来越多的决策支持系统应用了网络技术和分布式人工智能技术。 决策支持系统（DSS）作为人工智能的一个重要研究领域，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。随着科学技术的进步以及人工智能技术的日趋成熟，决策支持系统智能化已经成为业界研究与实现的目标，尽管目前为止已有一些先进的智能决策支持系统在商业、工业、政府和国防等部门获得成功应用，但是，这一系统远未完善，仍处于发展阶段，可以预见的是在未来的研究过程中，智能决策支持系统必将对社会和组织产生更加重大的影响。智能决策支持系统的工作是可预测和可规划的，它是实实在在可以造福全人类。 基于人工智能的智能决策支持系统（IDSS）属于一个新兴的交叉学科领域，是运筹学、管理科学和计算机科学结合的产物，在我国许多应用领域有了初步的运用，例如税务稽查、渔业专家系统、中国工商银行风险投资决策、为电信部门进行VIP分析，等等。渔场预报系统就是CBR（基于范例的推理）一个很好的应用实例（由中科院计算所史忠植老师指导完成），这个系统已被应用于中国东海渔业中心的预测；在国外IDSS 也有着非常深入的研究与广泛的应用，如Hill，Holsaple 等人采用神经网络、遗传算法等实现了综合(holistic) 决策支持系统，系统在某种程度上体现了人类思维和决策过程的性质；在应用方面有Web和Agent的协同决策支持系统，Web的专家系统，如好莱坞经理决策支持系统。 IDSS未来的的发展趋势主要有5个方面： ①注重基于知识的人机交互 决策支持系统强调决策过程的交互性，对人机对话系统有较高的要求，长期以来，人们对数据、信息和知识的认识仅限于数据--信息--知识的单链条关系，实际上，从数据中获得信息，再从信息中获得知识，仅仅是决策过程的开始，对数据、信息和知识的
1.决策的概念：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，从若干备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。 2.决策的特征：1）决策具有目的性 2）决策不是简单的方案选择，而是一个具有创造性的过程 3）决策石油一系列的活动过程组成的 4）决策的过程需要有效的支持 3.决策的类型 1）从决策者的角度，决策可分为个人决策和群体决策 2）从组织的层次角度，决策可分为高层决策，中层决策和基层决策 3）从决策涉及的范围和着眼点角度，决策可分为宏观决策，中观决策和微观决策 4）从决策影响的时间和影响面角度，决策可分为战略决策，战术决策和运行决策 4.决策支持的概念、目的P21： 决策支持是目标，而决策支持系统是工具。决策支持的基本含义是用计算机及软件技术来达到如下目的： （1）帮助决策者在半结构化或非结构化的任务中做决策 （2）支持决策，但并没有代替决策 （3）改进决策的效能，而不是提高决策的效率 5.决策支持的特征 {决策问题：决策问题是指在一定的决策支持原子目标下决策支持系统所要完成的相对独立的信息处理任务。 决策问题的分类 1）结构化问题；指常规的，可重复性的，以结构化模型求解就可得到合理结果的问题。 2）非结构话问题；指自身逻辑性并不清晰，或者在目前掌握的知识水平下无法用较为明晰的程序化语言描述清楚的问题。 3）半结构化问题；单指那些在问题中既存在可以利用结构化语言建立模型求解的部分，同时又存在只能借助个人经验，常识等非逻辑化知识帮助求解的部分。} 5.决策制定的过程（西蒙提出） 1）情报阶段 （1）识别和确定决策问题（2）解析决策问题 （3）建立决策问题的所有权（4）确定决策目标 2）设计阶段 （1）确立决策的价值准则（2）建立和描述决策问题模型 （3）开发产生决策方案 3）选择阶段 （1）分析评价决策的备选方案（2）选择决策方案 4）实施阶段 6.决策支持系统产生 1971年，美国学者M.S.Scott Morton在《管理决策系统》一文中首次提出决
智能决策支持系统的发展与现状 关XX 摘要: 论述了智能决策支持系统(IDSS) 的定义、发展概况、现状, 分析了DSS 的一个例子进行介招与分析，提出自已的观点。 关键词: 智能决策支持系统; 现状; 前程 On Development and Application of the Intelligent Decision Support System Season Guan (South China Agriculture of University,College of Science;Class One of 05maths) Abstract: Study the definition，development, application, and take an example to tell and analyse the Intelligent Decision Support System Also gives my viewpoint about that. Key words: Intelligent Decision Support System; Actuality; Development 0引言 智能决策支持系统是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种新型信息系统。它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式信息系统。在席卷全球的信息革命浪潮中，智能决策支持系统作为管理领域信息系统的一个重要方面已经成为计算机管理应用研究的热点和主要的发展方向‘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。研制、建设和利用智能决策支持系统对于增强知识开发和利用的能力，改善决策的智能化水平，提高系统的应用效果具有重要的理论意义和实际价值[4]。 1IDSS的定义 智能决策支持系统是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和DSS 相结合，应用专家系统（ES，Expert System）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于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，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。 IDSS的概念最早由美国学者波恩切克（Bonczek）等人于80年代提出，它的功能是，既能处理定量问题，又能处理定性问题。 IDSS的核心思想是将AI与其它相关科学成果相结合，使DSS具有人工智能。 2IDSS的发展 IDSS有其独特的应用对象与研究等方法，并有着广阔的应用前景，因此它