军事指挥综合决策支持系统
周春华，吴亚锋，姚世军，陈楚湘
（解放军信息工程大学理学院，河南郑州 450001）
摘要：本文研究了军事指挥综合决策支持系统的设计，综合运用了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等新的决策支持技术，通过建立数据仓库来存储海量战场信息（包括历史信息和实时信息），用联机分析处理、数据挖掘等技术来获取作战知识、作战规则及影响战争胜负的关键信息，为指挥员做出科学决策提供辅助。
关键字：军事指挥；决策支持系统；军事指挥综合决策支持系统
1 引言
国防安全是国家稳定发展的前提，更是国家自主对外的保障，国防安全的重要性事关国家所有事务。筑牢国防，就必须发展军事，军事势力是国防安全的重要支撑，是维持国家和平稳定发展的重要保障，更是不受外国武力侵犯的军事威慑。所以，军事现代化在国家发展中占据着重要位置。
军事现代化，不仅是武器装备的现代化，也是作战指挥决策方式的现代化。在当代，科学技术的快速发展以及在军事领域的大量应用，使武器装备更趋智能化、信息化。但是要想取得一场战争的胜利，仅仅依靠武器装备的现代化而不强调作战指挥方式的现代化，显然是不切实际的。因为没有现代的作战指挥决策方式与现代化的武器装备协同，很可能在作战信息的获取、去伪处理、作战决策、战机把握等一个或多个环节失利，从而使先进的武器装备变聋变瞎，成为对手的靶子。
作战指挥决策方式的现代化成为急待解决的问题。剖析现代战争，科学技术的大量应用，信息战成为主流的战争形态，信息优势成为克敌制胜的关键。作战双方不仅要展开常规方式的体系对抗，同时还要围绕信息优势的争夺，展开一道全新领域的体系对抗——电磁对抗（即第五维战场对抗）。战争过程中，无时无刻不存在着电磁侦察与反侦察、电子干扰与反干扰、电磁欺骗与反欺骗。如此复杂电磁环境下，战场信息具有了新特点：
①各种侦察手段的使用，使战场信息海量、多维、动态；
②电磁干扰、欺骗等手段的使用，使战场信息不完整、不确定。
决策支持系统（DSS，Decision Supporting System）[1,2]，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、非结构化的决策问题，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决策所需的数据、信息和背景材料，帮助决策者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，为正确决策提供必要的支持。
针对战场信息和决策支持系统的特点，本文设计了军事指挥综合决策支持系统（military command integrated decision support system，MCIDSS），用数据仓库存储海量战场信息（包括实时信息和历史信息），用联机分析处理及数据挖掘等技术处理数据，为指挥员提供快速、准确的作战决策辅助。
2 MCIDSS 的设计
2．1 系统设计的基础
决策支持系统在国内的发展虽然几经波折，但仍在许多的领域内有着成功的应用，比如：
军事指挥、商品销售、高校管理等等[3-8]。决策支持系统在军事指挥领域早有应用，只是早
期的军事指挥决策支持系统结构简单，应用范围十分有限。
军事指挥综合决策支持系统，是决策支持系统在军事指挥领域的应用，它以决策支持系统为基础，采用决策支持系统的基本结构，如图1所示。
随着科技的发展，科学技术在军事中的大量应用，信息战、信息化作战、信息化战争等全新战争形态出现并成为现代战争的显著形态，早期的军事指挥决策支持系统已越来越不能满足现代战争的需要，为此，结合现代战争的特点，应用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等新的决策支持技术，构建军事指挥综合决策支持系统。
2． 2 MCIDSS 的总体设计
军事指挥综合决策支持系统融合了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等新的决策支持技术。数据仓库能够对各类战场信息进行存储与综合，联机分析处理对海量战场信息多维分析处理，供指挥员多维观察分析数据，数据挖掘则对数据仓库中的数据进行分析处理，发现潜在的作战规则和作战知识艺术，丰富军事知识库中的内容，提供更多的决策支持，保障决策的准确实用性。模型库对诸多广义模型进行组合，以最科学的方式辅助决策。各部件相互
协作，构成综合决策支持系统[1]。系统总体设计结构如图2
所示。
图1 军事指挥决策支持系统结构图
图2 MCIDSS的总体结构图
2．3MCIDSS的工作流程
军事指挥决策支持系统的作用是为指挥员提供科学、快速、有力的决策支持。其工作流程可简述为：系统把作战时各种侦察方式获取的情报信息（包括敌方作战企图、作战样式、行动部署等各类情报信息）、上级指挥息等等经过数据初步分析、融合处理，存入各类数据库中，各类数据库再通过数据过滤，集成转入数据仓库（数据仓库还包括历史数据信息，比如以往战争数据信息，非战时侦测作战方的军事情报信息等等）。数据仓库对各类信息数据按其决策主题重新组织，再经过联机分析处理、数据挖掘等一系列操作，供指挥员多维地观察分析数据，并通过人机交互，发现战场关键信息和潜在的知识、规则。形成科学的作战信息，下达作战指令，且实时观察指挥对象的信息反馈，及时作出相应地调整，直到作战任务的完成。 其工作流程如图3所示。
3 MCIDSS系统分析
军事指挥决策支持系统，综合运用了数据仓库，联机分析处理和数据挖掘等新的决策支持技术，较传统的决策支持系统，技术特性更加突出，科学性，易学易用等特性更进一步，在军事指挥领域的作用将会越来越为显著。
3．1数据仓库在系统中的作用
3．1．1数据仓库
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，用于支持指挥管理的
决策制定过程，数据仓库又是一种管理技术，旨在通过通畅的、合理的、全面的信息管理，
达到有效的决策支持[9]。数据仓库具有以下特点：
①数据仓库是面向主题的，决策主题是数据分类的标准，每个主题基本上对应一个宏观的分析领域。
② 数据仓库是集成的，数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成，对不同的 数据来源进行数据结构与编码的统一，统一原数据中的所有矛盾之处。
③ 数据仓库是稳定的。数据仓库中包括着大量的历史数据，数据集成进入数据仓库后，是极少或不更新的。
④ 数据仓库是随时间变化的，数据仓库中的数据时限是5到10年，故数据的键码包含着时间项，标明数据的历史时期，这适合DSS 进行时间趋势的分析。
⑤ 数据仓库中的数据量很大。通常的数据仓库的数据量为10GB 级，相当于一般数据库的100倍，大型的数据仓库数据量更大。
⑥ 数据仓库软、硬件要求较高。需要一个巨大的硬件平台，需要一个并行的数据库系统。
图3 MCIDSS 的工作流程图
结合现代战争实际，信息化战争中，各种侦察手段的使用，会在短时间内收集大量情报信息，数据仓库大的存储空间可使战场情报信息快速完整存储，并运用一系列技术措施分析评估，识真判伪，为决策分析服务。当然，数据仓库的数据并非大量数据的堆积，而是按决策主题重新组织。数据仓库中数据可分为基本数据、历史数据、综合数据和源数据，可提供多种辅助决策信息。
3．1．2数据仓库的设计
在军事指挥综合决策支持系统中，结合军事情报信息数据量巨大的实际，系统中数据仓库采用星型雪花型模型。星型雪花型模型同其它几种模型（星型、雪花型）一样，都是以事实为中心，只是区别在星型雪花型模型的外围维表可再扩展成为事实表与维表。星型雪花型模型由两种类型的表构成：事实表和维表。事实表中的信息用于查询，维表可再扩展成事实表和维表[10]。其相互关系可详见图4。采用星型雪花型模型的优势有二：一是建模方便，易于指挥员理解；二是比较贴近战场情报信息数据实际，不仅数据量巨大，且需要对其进行多维的、详细的分析处理。经分析，军事指挥决策支的持系统中数据仓库事实表主要包括：敌方情况信息、我方情况信息、友临情况信息、作情区域地形、民俗情况信息、气象信息等等。事实表又分为多个维表，简单举例如下：
①敌方情况维表，包括敌方兵力部署、武器配置、反应能力、机动能力、电磁能力等。
②我方情况维表，包括兵力部署、武器配置、反应能力、机动能力、情报获取能力、电磁能力，官兵战斗力等。
③友军情况维表，包括友军兵力情况、友军作战任务情况、友军机动能力、友军支援行动可能路线等。
④作战区域地形、民俗情况维表，包括作战区域山川情况、河流情况、植被情况、民风民俗情况等。
⑤气象情况维表，包括晴雨情况、风力、温度、湿度等。
另外敌方情况维表、我方情况维表、友邻情况维表又可继续细分，不再一一详述。具体结构如4所示。
军事指挥信息数据仓库的建立，有效地集中战场信息数据，再经过数据的抽取、清洗、转换，加载为统一的、随时可用的信息，供指挥员分析、决策。同时还可结合联机分析处理和数据挖掘工具，对情报信息进行进一步地加工处理。
3．2 联机分析处理
联机分析处理是以战场信息数据仓库为基础的数据分析处理，它有两个特点：一是在线性，体现为对指挥员请求的快速响应和交互式操作，它的实现是由客户机/服务器这种体系结构来完成的；二是多维分析，可以实现指挥员对战场数年据信息的多维分析，这也是联机分析处理的核心所在[1]。
联机分析处理又是一种软件技术，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。这些信息是从原始数据转换过来的，按照指挥员的理解，反映了战争形态的方方面面。
联机分析处理的简单定义是共享多维信息的快速分析，它体现在以下4个主要特征：
①快速性。用户对联机分析处理的快速反应能力有很高的要求，系统应能在五秒内对用户的大部分分析要求作出反应，如果终端用户在三十秒内没有得到系统的响应，则会变的不耐烦，影响分析的热情。
②可分析性。联机分析处理系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，尽管系统需要一些事先的编程，但并不意味着系统事先对所有的应用都定义好了。
③多维性。多维性是联机分析处理的关键属性，系统必须提供对数据分析的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持。
④信息性。不论数据量有多大，也不管数据存在何处，联机分析系统应能及时的获取信息，并且管理大量的信息。
联机分析处理的四个典型特征都非常适合战场数据信息实际，特别是快速性、可分析性、多维性都是迅速分析决策，争取有利战机的关键所在。
3．3 数据挖掘
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是KDD （Knowledge Discovery in Database
）的重要技术，它并不是用规范的数据库查询语言
图4 数据仓库中事实表和维表的结构
（如SQL）进行查询，而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果，并没有深入研究发生的原因，而数据挖掘则主要了解发生的原因，并且以一定的置信度对未来进行预测，用来为决策行为提供有利的支持。
运用数据挖掘技术，从大量战场信息之中，发现关键性数据（影响战争动态的关键性信息），并丰富军事指挥知识库，寻求最优模型组合，形成数种科学作战方案，并诸一论证优劣，支持作战决策。
4 MCIDSS的系统特性
总体来说，军事指挥综合决策支持系统具有突出的技术特性，具体表现在：
① 数据库管理能力。由于数据库中所使用的军事数据是具有很高的精确性、可靠性和完整性的数据，所以军事数据库十分强调数据库管理能力，内容包括保密程序、数据字典、数据录入、多源存取等；
② 模型库管理能力。建立模型是MCIDSS的主要功能，指挥员可以建立能够反映客观现实的模型或方案，以此制定指挥活动的预案，并通过计算机进行选优；
③ 对话生成能力。指挥员利用对话生成这一功能与DSS进行通信。在很大程度上，DSS 的灵活性和易使用性取决于对话部件的效率。军事指挥系统更重视这一方面。
军事指挥综合决策支持系统还具有如下的特点，让其更加灵活易用，贴紧战场实际。
① 灵活性。它允许指挥员建立不同的模型，用各种方式操纵数据，将信息同遇到的决策问题相匹配。
② 交互性。指挥员能同该系统及时进行通信，迅速获得明确的结果。
③ 探向性。允许指挥探测发展趋势，并提出各种新的问题。
④易学习性。指挥员在未学习其技术细节的情况下就能使用这一系统。
军事指挥决策支持系统，是由数据库及其管理系统、知识库及其管理系统、模型库及其管理系统和人机交互系统并综合运用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等新的决策支持工具构成的综合决策支持系统，它可针对战场多维情报信息数据，通过一系列程序运行，发掘战争关键所在，为指挥员作出下一步战争决策提供决策支持，并可与战场通信网、战场情报信息网、战场参谋决策系统结合，形成科学高效的指挥自动化网络体系。
5 结论
军事指挥综合决策支持系统，是在决策支持系统的基础之上构成的具有一定智能性的综合决策支持系统。其作用是综合处理大量战场情报数据，多维分析处理，为指挥员把握战争态势、做出科学决策、定下战斗决心提供决策支持。然而，军事指挥综合决策支持系统是一个复杂的系统工程，其发展应用还处于初期阶段，在其实际应用当中肯定会有多方面需要改进的地方。但是，即便如此，也不能束之高搁，因为任何一门新的技术，特别是在军事领域，要是等到他人将其发展成熟之后才去构建，显然要落后于人，受其现制。再则，军事指挥综合决策支持系统具有光明的前途，待相关技术进一步发展，其可与管理科学、人工智能、战场通信网、战场情报信息网、战场参谋决策系统等相结合，形成科学高效的指挥自动化网络体系，为指挥员提供高效的决策支持。需要注意是，决策支持，并非决策自动化，支持指挥员决策绝不是代替决策，指挥人员仍需努力提高自身素质，充分发挥主观能动性。
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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。
第一次作业（1- 4章） 综合一：项目计划编制 阅读以下关于在信息系统项目管理过程中项目计划编制等综合管理问题的叙述，回答问题1至问题4。 案例场景 某市电子政务信息系统工程，总投资额约500万元，主要包括网络平台建设和业务办公应用系统开发，通过公开招标，确定工程的承建单位是A公司，按照《合同法》的要求与A公司签订了工程建设合同，并在合同中规定A公司可以将机房工程这样的非主体、非关键性子工程分包给具备相关资质的专业公司B，B公司将子工程转手给了C公司。 在随后的应用系统建设过程中，监理工程师发现A公司提交的需求规格说明书质量较差，要求A公司进行整改。此外，机房工程装修不符合要求，要求A公司进行整改。 项目经理小丁在接到监理工程师的通知后，对于第二个问题拒绝了监理工程师的要求，理由是机房工程由B公司承建，且B公司经过了建设方的认可，要求追究B公司的责任，而不是自己公司的责任。对于第一个问题，小丁把任务分派给程序员老张进行修改，此时，系统设计工作已经在进行中，程序员老张独自修改了已进入基线的程序，小丁默许了他的操作。老张在修改了需求规格说明书以后采用邮件通知了系统设计人员。 合同生效后，小丁开始进行项目计划的编制，开始启动项目。由于工期紧张，甲方要求提前完工，总经理比较关心该项目，询问项目的一些进展情况，在项目汇报会议上，小丁给总经理递交了进度计划，公司总经理在阅读进度计划以后，对项目经理小丁指出任务之间的关联不是很清晰，要求小丁重新处理一下。 新的计划出来了，在计划实施过程中，由于甲方的特殊要求，需要项目提前2周完工，小丁更改了项目进度计划，项目最终按时完工。 【问题1】(6分) 请用400字以内的文字，描述小丁在合同生效后进行的项目计划编制的工作。 【问题2】(6分) 请用400字以内的文字，描述小丁在处理监理工程师提出的问题是否正确？如果你作为项目经理，该如何处理？ 【问题3】(6分) 在项目执行过程中，由于程序员老张独自修改了已进入基线的程序，小丁默许了他的操作。请用200字以内文字评论，小丁的处理方式是否正确，如果你是项目经理，你将如何处理上述的事情。 【问题4】(7分) 假设你被任命为本项目的项目经理，请问你对本项目的管理有何想法，本项目有哪些地方需要改进？ 综合二：范围定义 阅读以下关于信息系统项目管理过程中范围管理方面问题的叙述，回答问题1至问题3。案例场景 浪尖信息技术公司原本是一家专注于企业信息化的公司，在电子政务如火如茶的时候，开始进军电子政务行业。在电子政务的市场中，接到的第一个项目是开发一套工商审批系统。由于电子政务保密要求，该系统涉及到两个互不联通的子网：政务内网和政务外网。政务内网中储存着全部信息，其中包括部分机密信息；政务外网可以对公众开放，开放的信息必须
院长辅助决策支持系统 院长辅助决策支持系统是为法院高级管理层人员，提供对法院内部各个方面的信息综合管理和监控的系统。院长决策支持系统在最大程度上体现了系统“集成”的能力。它不再仅仅是一些死板的统计报表和一系列令人眼花缭乱的文书题目，而是给法院的高层决策者提供许多形象、直观的“感受”。 院长辅助决策支持系统是一个动态的为法院高层管理者，根据法院现有的管理模式定制的决策支持系统。它根据法院内部所设立的各类标准，对法院内部所有办案人员所办案件的数量、质量和进度等各种指标进行算、分类、排行。通过这样的数据，为法院的中高层领导及时有效的决策，提供法院内部案件办理的第一手资料。 院长辅助决策支持系统主要由案件的查询、统计构件和其他根据院领导要求定制的多模式监控构件组成。 院长辅助决策支持系统根据提供信息的形式分类，主要对院领导的决策提供以下几种类型的决策信息服务： 数据信息服务 数据信息主要是指为法院高级领导提供院内以数字或文字为主的信息，以便为院长做决策提供数据支持。 数据信息服务主要由案件的统计、查询和案件监控构件组成，除此之外系统还提供各种进入其他系统的功能入口，方便院领导进入相关系统办公。 数据信息服务主要包括以下主要功能： ●案件监控 该功能模块主要是实时的对法院内部所有的案件进行监控，为院长提供了全院各类案件的在案件办理的各个阶段的停留情况，院长可以通过这样的监控数据，找到全院整个案件办理的流程的瓶颈，调整相应的工作人员、方法或程序； ●排行榜 该功能模块为院领导提供了院内各个庭室的案件办理情况的排行榜，使得院
长在随时了解到院内各个庭室人员最近的案件办理的进度和情况； ●统计分析 该功能模块是根据要求，专门为院领导定制了一套完整的统计报表，实时的统计法院高级管理者所关心的数据，直接为院领导的决策提供数据支持。 ●审理报告 该功能是将审判系统中的需要上会的审理报告进行调阅的功能模块，以便审委会成员能够通过计算机调阅审理报告，进行案件的讨论。 除了以上栏目外，系统还提供相应和其他系统的相应入口，如“新收公文”、“案件办理”等功能链接，使得院长可以像一般工作人员一样，在院长决策系统中进行日常的案件办理和公文的处理。 除了对院内的数据信息采集之外，院长辅助决策系统可以对其他信息进行采集。 多媒体信息服务 多媒体信息服务是为法院的高级领导提供图象、声音等多媒体信息，为法院领导直接感受现场情况，对工作进行指导提供信息服务。 该功能模块主要是和信息化法院的硬件和网络视频设备进行联动，实现预期的功能。 多媒体信息服务主要包括以下功能： ●庭审录像 该功能模块是系统在排期阶段，系统会根据排期情况，自动打开法庭的监控设备，对挺身情况进行自动录像，院长可以在院长决策系统中调取该案件的庭审录像，在网络上观看，并可以对该案件的审理过程进行批注，并发布在录像中，使得下一次调用该录像的用户，可以看到录像批注，对案件的庭审过程的指导作用意义重大。 ●审委会评议 该功能模块是系统在审委会上提供庭审的实况转播，并通过声像同步技术，使得审委会成员可以直接在异地对案件庭审的过程进行指导。
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，工商、建委、市政、市长热线和政务呼叫中心等电话呼叫系统，提高了政府为民排忧解难的服务效率”。 1.2 编制的依据《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》《哈尔滨市国民
项目管理范围的确定 1．项目目标与项目描述 为了使项目组成人员更加明确的理解项目目标和本项目的工作范围，项目经理首先对项目的总目标作了界定，从交付物，工期和费用三方面说明了项目的目标特点，并向项目组的所有人员作出详细描述。本项目的目标主要是： （1）交付物成果交付一套超市经营决策支持系统，包括硬件网络系统和软件系统。 （2）工期要求2005年10月10日到2005年12月25日，历时82天。 （3）成本要求总投资38万元。
2．项目重大里程碑 根据项目描述，项目组制定了该项目的重大里程碑计划，绘制了反映该项目实施重大里程碑事件关系的里程碑计划图。项目里程碑计划是根据项目的特点和业务的要求，按某一特定时间项目的可交付成果清单而编制的。编制项目里程碑计划有两种方法：（1）编制进度计划以前，根据项目特点编制里程碑计划，并以该里程碑计划作为编制项目进度计划的依据。 （2）编制进度计划以后，根据项目特点及进度计划编制里程碑计划，并以此作为项目进度控制的主要依据。 本项目中，项目组采取的是在编制进度计划以前，根据本项目特点编制主要里程碑事件。然后通过头脑风暴法，对所确定的里程碑进行复查并找出逻辑关系，最终形成本项目的里程碑事件。本项目里程碑事件包括： 需求调研完成 系统分析完工 系统设计完工 系统集成完工 系统运行和验收 甘特图… 3 项目工作分解结构 项目的工作分解结构WBS包含了项目实施过程中的全部工作,是将项目按照其内在 的结构或实施过程的顺序进行逐层分解而形成的结构示意图。工作分解把项目分解到 相对独立的、内容单一的、易于成本核算与检查的项目单元，并分析项目单元之间的 逻辑关系。 项目分解是一件技术性很强的工作，项目组在分解时要保证项目结构的系统性和完整性。项目工作分解的优点是： （1）项目的概况和组成明确、清晰和透明。
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 概括起来，比较成功的DSS应用具有以下特点： （1）大都带有问题分析功能，有些实质上就是一类决策分析系统。 （2）有积累大量数据的信息系统，如ERP系统、CRM系统、经济统计系统的信息支
我对现代项目管理的几点基本认识 11工程管理1班赵瑞前言： 如今，人类社会的进步与发展始终是以项目的开发建设为载体，通过不断的项目运作来实现的。有项目就有项目管理的问题。随着全球性竞争的日益加剧, 项目活动的日益扩大和更为复杂, 项目数量的急剧增加，项目团队规模的不断扩大, 项目相关利益者的冲突不断增加, 降低项目成本的压力不断上升等情况的出现, 迫使作为项目业主的一些政府部门和企业, 以及那些作为项目实施者的政府机构和企业先后投入大量的人力和物力去研究和认识项目管理的基本原理、开发和使用项目管理的具体方法。项目管理经过大量的项目实践从经验走向科学。在这种背景下, 现代项目管理逐渐形成了自己的理论和方法体系。 一.现代项目管理的起源 现代项目管理概念起源于美国，他们在采用“关键路径法”管理的基础上，对项目进行计划编排，结果提前完成了预定的研制任务，之后被总结为“计划评审技术”。以此，美国创造了一个又一个现代项目的奇迹，如：著名的阿波罗登月计划(历时约11.5年（1961.5- 1972.12 ），共耗资255亿美元，大约有40万人和2万多家企业、研究机构参加)、曼哈顿计划(历时3年（1942-1945）耗资,约20亿美元，20多万人参与)、北极星导弹计划等。现代项目管理科学便是上世纪50年代末从这几项技术的基础上发展起来的一门关于项目资金、时间、人力等资源控制的管理科学。项目管理在中国的发展在我国最早的大型项目可以追溯到两千多年前的万里长城，但是真正称得上中国项目管理里程碑的，是著名科学家华罗庚教授等倡导的统筹法和系统工程。1965年，华罗庚著的《统筹方法平话及其补充》由中国工业出版社出版，该书提出了一套较系统的、适合我国国情的项目管理方法，包括调查研究、绘制箭头图、找主要矛盾线以及在设定目标条件下优化资源配置等。1964年华罗庚带领中国科技大学部分老师和学生到西南三线建设工地推广应用统筹法，在修铁路、架桥梁、挖隧道等工程项目管理上取得了成功。 进入21世纪，国际专业人士对项目管理的重要性及其基本概念已有了初步共识，各种专业性组织如学会、项目管理俱乐部和研究与开发机构等如雨后春笋，竞相成长，发展势头非常迅猛。 二.现代项目管理的内涵 现代项目管理理论认为任何项目都是由两个过程构成：一是项目的实现过程；二是项目的管理过程。现代项目管理将整个项目的全部工作看成是由一系列项目阶段构成的一个完整的项目生命周期。通过深入地分析现代项目管理理论，在应用于项目管理的过程中，做到不同项目选用不同的管理过程，不同项目的管理过程有不同的内容，不同项目的管理过程会有不同的工作顺序。有些项目管理过程中的活动需要有既定前提条件，如大型的项目的管理过程需要更加集成和深入，而小型项目的管理过程相对简单，项目易发生变动，那么项目管理过程也要积极地变动以更好地控制项目的管理。
科技创新辅助决策支持系统STADS ——中国科学技术信息研究所与万方数据重拳出击 联合打造科技创新能力评估新利器 什么是科技创新辅助决策支持系统？ 科技创新辅助决策支持系统由中国科学技术信息研究所与北京万方数据股份有限公司联合推出，是面向政府、科研院所、高校、企业等单位的科研管理部门，进行科技信息挖掘、分析，进行科技创新能力评估的工具。利用该工具，用户只需输入关注内容、轻点鼠标，即可轻松了解所关注主题的研究状况、学科领域专家与研究机构、科研项目课题成果与进展、科研机构科研能力统计与分析，并获得相关分析报告，为科技创新决策提供支持与服务。 为什么推出科技创新辅助决策支持系统？ “重视科学技术弘扬科技创新”已经成为全民普遍认可的国家发展理念。国家财政对科技投入的增加，通过实施新产品试制鉴定、科技攻关、星火、火炬、自然科学基金、社会科学基金、科技成果推广等一系列科技计划，在面向经济建设主战场、高新技术产业化、基础性研究三个层次上都取得了显著成绩。 在这样的大环境下，不论是政府部门、高校、科研院所，还是企业的科技管理部门，都需要对单位和个人，从科研综合能力、优势领域、人员素质、成果水平等方面，对于科技创新能力进行权威公正的考量。 为解决科研管理部门进行科研项目监控、科研立项查新、学科领域专家搜索、人员科研状况分析、机构科技创新能力评估等问题，辅助科研管理部门进行科学决策，中国科学技术信息研究所与万方数据重拳出击，推出科技创新能力评估新利器，即科技创新辅助决策支持系统（简称：STADS）。
我们需要科技创新辅助决策支持系统吗？ 科技创新辅助决策支持系统给您带来的应用价值
系统集成项目管理 第一章信息系统概述 1.1信息与信息系统 1. 1.2信息系统 信息系统概念：信息系统是与信息加工?传递 > 存储、利用有关的系统 信息系统一般包括：（1）数据处理系统（2）管理信息系统（3）决策支持系统（4）办公自动化系统 1?数据处理系统：主要功能是将输入的数据信息进行加工、整理、计算各种分析指标，变为易于被人们接受的信息，并将处理后的信息进行有序的存储，随时通过外部设备输给信息使用者。它包括：对数据进行收集、存储、传输、变换的过程。 2.管理信息系统：是为了适应现代化管理的需要，它研究系统中信息处理和决策S整个过程，它由人、计算机'通信设备等硬件和软件构成，能进行管理信息的收集' 加工、存储、传输和维护使用。 3.决策支持系统：包括结构化 ' 半结构化（无经验可询）和非机构化（人机对话） 4.办公自动化系统 1.2信息系统工程 1?信息系统工程的几个阶段： 按照生命周期来讲，信息系统工程包括：立项-规划?建设?应用?维护几个阶段。 2?信息系统工程的内容： （1）信息网络系统
（2）信息资源系统 （3）信息应用系统（必会） 信息应用系统的生命周期包括4个阶段：产生、开发?运维?消亡（必会） 1）产生阶段也成为信息系统的概念阶段，需求分析阶段 2）开发阶段：开发阶段分为以下几个子阶段： a）总体规划 b）系统分析 c）系统设计 d）系统实施 e）系统验收 3）运维阶段：信息系统验收通过，正式交给客户后，系统进入运行阶段。运维阶段维护的四种类型（就是鱼九） 纠错性维护（检修） 适应性维护（升级） 完善性维护（提升功能，工作量最大） 预防性维护（工作量最小） 4）消亡阶段 （4）信息系统的开发方法： 1）结构化方法（需求明确 > 是最成熟，最广泛的开发方法之一） 2）快速原型法（适用于需求模糊，结构性较差的项目）包括进化型原型和抛弃型原型3）企业系统规划的方法：其目标是提供一个信息系统规划，用以支持企业短期长期的要求4）战略数据规划方法
医院综合管理决策支持系统
背景分析12 3数据分散于各业务系统，无法统一管控数据缺乏积累沉淀， 无法进行挖掘分析 和可视化呈现数据缺少共享机制，无 法进行统一上报和自动 化推送 随着医疗信息化的发展，HIS 、LIS 、药房管理、财务及电子病历等系统正支撑着医院业务正常运转，提高了医院办公效率，但各系统沉积的数据价值并未被较好挖掘，主因如下：
建设目标 基于大数据分析技术进行优质决策的案例不断涌现，而该医院现有的信息系统和联机事务处理并不具备应用的数据分析能力，于是决定开发决策支持系统，功能如下： 决策支持 ?采集业务数据，建设数据仓库 ?建设分析主题进行数据挖掘，为管理决策提供依据 数据展示 ?提供报表、图表、管理驾驶舱等可视化效果 ?支持APP、微信等移动端数据展示 数据服务 ?对各业务系统统一管控，保证数据质量 ?数据共享，实现数据上报和推送 权限控制 ?各层级人员的数据权限
建设成果 八大模块：院长决策分析、门诊分析、住院分析、收入分析资源分析、药品耗材分析、检查手术分析、医疗质量分析
院长决策分析 院长决策分析全面展示医院综合情况，为医院领导提升医院管理、优化资源配置提供科学依据。院长可以从仪表盘获得全院整体情况，包括门诊和住院的主要业务量、业务趋势，以及主营收入的进度和构成。
门诊业务是所有医院最主要的服务类型，自然也是患者人流量最大的部分。从人流量上，可以从挂号、就诊、检查三方面进行分析，比如挂号可以看急诊挂号人次（同比、环比）、挂号人次构成、挂号人次分析（近6个月发展趋势、各科室排名）；就诊可以看接诊病人 来源（按地域）、接诊人次、接诊人次分析（人次构成、近6个月发展趋势、科室排名）。从收入方面，也可以分为门急诊费用、药品收入、耗材收入、门急诊医保四方面进行详细分析。
项目管理围的确定 1．项目目标与项目描述 为了使项目组成人员更加明确的理解项目目标和本项目的工作围，项目经理首先对项目的总目标作了界定，从交付物，工期和费用三方面说明了项目的目标特点，并向项目组的所有人员作出详细描述。本项目的目标主要是： （1）交付物成果交付一套超市经营决策支持系统，包括硬件网络系统和软件系统。 （2）工期要求2005年10月10日到2005年12月25日，历时82天。 （3）成本要求总投资38万元。
2．项 目重大里程碑 根据项目描述，项目组制定了该项目的重大里程碑计划，绘制了反映该项目实施重大里程碑事件关系的里程碑计划图。项目里程碑计划是根据项目的特点和业务的要求，按某一特定时间项目的可交付成果清单而编制的。编制项目里程碑计划有两种方法：（1）编制进度计划以前，根据项目特点编制里程碑计划，并以该里程碑计划作为编制项目进度计划的依据。 （2）编制进度计划以后，根据项目特点及进度计划编制里程碑计划，并以此作为项目进度控制的主要依据。 本项目中，项目组采取的是在编制进度计划以前，根据本项目特点编制主要里程碑事件。然后通过头脑风暴法，对所确定的里程碑进行复查并找出逻辑关系，最终形成本项目的里程碑事件。本项目里程碑事件包括： 需求调研完成 系统分析完工 系统设计完工 系统集成完工 系统运行和验收 甘特图… 3 项目工作分解结构 项目的工作分解结构WBS包含了项目实施过程中的全部工作,是将项目按照其在的结构或实施过程的顺序进行逐层分解而形成的结构示意图。工作分解把项目分解到相对独立的、容单一的、易于成本核算与检查的项目单元，并分析项目单元之间的逻辑关系。 项目分解是一件技术性很强的工作，项目组在分解时要保证项目结构的系统性和完 整性。项目工作分解的优点是：
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，
临床辅助决策支持系统（CDSS）招标要求及技术参数
一、项目总体方案 1、总体目标 临床辅助决策支持系统是基于我院医疗大数据平台和医院海量真实病历数据，结合医学文献、临床知识库等资源，利用分布式存储和计算、自然语言处理、机器学习等技术构建的，面向临床医生的辅助决策和推荐系统，系统支持自动从医生工作站获取当前就诊的患者信息，并从辅助诊疗、病历分析、知识推荐等角度在医生诊疗过程提供辅助决策。 2、基本功能需求 （1）诊断推荐 根据输入的患者信息和主诉现病史等信息，当医生下诊断时，自动推荐疑似诊断，并提供这些诊断的典型症状以及医院内相似病历，并提供相关推荐依据。 （2）检查检验推荐 根据医生当前初步诊断结合患者基本信息、一诉五史，当医生下处置时，自动推荐合适的检验、检查项，并挖掘展示这些检查检验项在医院的相似病历中开立占比，以及相关文献参考，帮助医生进一步确诊。 （3）治疗方案推荐 根据医生当前诊断及患者基本信息、一诉五史，在医生下医嘱时，推荐最佳的治疗方案，并提供这些治疗方案在医院的相似病历中的占比，以及相关文献参考等推荐依据。
（4）智能提醒 依据患者基本信息、一诉五史，结合医院临床历史数据，在医生下诊断或开具不适合患者病情的医嘱处置时，自动预警提示。 （5）病历分析 根据医生在工作站输入的性别、年龄、主诉、现病史、诊断、检查检验、用药等信息，基于医院历史数据找出相似病历及其各个维度的统计数据。 （6）历史数据实时统计分析 根据条件对医院历史数据进行实时统计分析，包括相关病种数量、性别比例、年龄分布、病因分布、疗效比较、并发症、好转率、不良反应、平均住院日、平均住院费用、平均术前时间、手术率、复诊率等不少于20个相关性指标，将这些数据的统计分析结果实时展示在系统界面上，供医生参考。
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.
决策支持系统发展现状与趋势分析 信息092 王岩090612271引言 决策是人类社会发展中人们在为实现某一目的而决定策略或办法时，时时存在的一种社会现象。任何行动都是相关决策的一种结果。正是这种需求的普遍性，决策支持系统应运而生。20多年来，DSS已在理论研究、系统开发和实际应用诸方面取得了令人瞩目的进步，并呈现出积极的多元化的发展态势。随着人工智能技术、网络技术、通信技术和信息处理技术的发展和多学科的交叉结合发展，决策支持系统呈现多元化结构发展态势。 决策支持系统，简称DSS(Decision Support System)，是以特定形式辅助决策的一种科学工具。它通过人机对话等方式为决策者提供了一个将知识性、主动性、创造性和信息处理能力相结合、定性与定量相结合的工作环境，协助决策者分析问题、探索决策方法，进行评价、预测和选优。 近几年来，从关于决策支持系统基本定义和决策支持系统基本结构出发，演化产生了一系列新的概念、观点和结构。为此，本文从对决策支持系统的发展现状加以概括论述，同时总结了决策支持系统发展的趋势和前景。 决策支持系统的兴起于发展 决策支持系统的大致经历了这样几个发展过程：20世纪60年代后期，面向模型的决策支持系统诞生，标志着决策系统的这门学科的开端，20世纪70年代，决策支持系统的理论得到了长足的发展，80年代的前期和中期，实现了金融规划系统以及群体决策支持系统；20世纪80年代中期，通过将决策支持系统和知识系统相结合，提出了发展智能决策支持系统的设想；此后，开始出现主管信息系统，联机分析处理等。到了20世纪90年代中期，人们开始关注和开发基于Web的决策支持系统，随着Internet的革命性和深入应用，基于分布式的、基于群体网络化和远程化的协同的情报分析与综合决策支持系统逐步浮出水面并开始走向应用；随着人工智能的不断发展，决策支持系统的智能化程度越来越高，对人们的决策的支持能力也越来越大。 DSS的系统结构 尽管DSS在形态上各色各样，但它们在结构上有一个基本特征——集成性，对不同形态的DSS进行分解时，又会发现DSS主要由五个部件组成：人机接口、数据库、模型库、知识库、方法库。每个库又带有各自的管理系统，即对话管理系统、数据库管理系统、模型库管理系统、知识库管理系统、方法库管理系统。因此一般地说，大部分DSS都可以认为是这十个基本部件的不同的集成和组合，即这十个部件可以组成实现支持任何层次和级别的DSS系统。 阻碍决策支持系统发展的关键技术问题 1980年，Sprague就曾提出了决策支持系统的三部件结构，即对话部件、数据部件（数据库Data Base和数据库管理系统DBMS）、模型部件（模型库MB和模型库管理系统MBMS）。该结构明确了DSS的组成，也间接地反映了DSS的关键技术，即模型库管理系统、部件接口、系统综合集成。 1981年，Bonczak等又提出了DSS三系统结构，即语言系统(LS)、问题处理系统(PPS)、知识系统(KS)[13]。从这些系统总体架构的概括与设计思路看，开发一个实际的高性能DSS需要解决如下关键技术问题： (1)模型库系统的设计和实现：它包括模型库的组织结构、模型库管理系统
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，