决策支持系统
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水资源管理决策支持系统综述
摘要: 由于现今在我们地球，水资源是基础性的自然资源 ,是生态环境建设的控制因素, 同时又是战略性的经济资源。以水资源紧缺、水污染严重和洪涝灾害为特征的水危机已成为我国可持续发展的重要制约因素。因此，开发水资源综合管理决策支持系统对缓解水资源紧缺、遏制水污染、有效防治洪涝灾害有着重要的现实意义。现在，我们就了解一下几个特定地区的水资源决策支持系统。
关键词：水资源管理；决策支持系统；地理信息管理
一：辽河油田地下水资源管理决策支持系统
1.系统平台
地下水资源管理决策支持系统的开发要求系统平台具备良好的用户界面、方便灵活的查询工具、开放的用户接口以及数据格式的兼容性和开放性等几个主要因素。这里选择美国环境系统研究所发布的Arcview GIS 3. 3 作为基本平台,以可视化开发Visual Basic 作为系统的开发平台,通过建立在OCX 技术基础上的GIS 功能组件MapObject s 对GIS 进行组件式二次开发,以实现辽河油田地区地下水资源管理决策支持系统的各种功能。
2.技术路线
通过野外调查、资料收集、查阅文献、互联网检索采集信息, 建立相应的知识库和基础数据库, 以以系统理论、计算机科学、水环境科学、数值模拟理论、空间信息科学为理论依据, 以集成技术、数据库技术、组件开发技术、数值模拟技术及GIS 空间分析技术为支撑, 在VB开发环境下, 借助MapObjects 组件、专业应用控件及Access 数据库构建辽河油田地区地下水资源管理决策支持系统,实现信息管理、水质评价、水位和水量模拟预测以及结果分析等多个功能。
3.关键技术
3.1 集成技术
集成是指一个整体的各部分之间能够彼此有机、协调的工作, 以发挥整体效益, 达到整体优化的目的。集成技术包括硬件集成、软件集成、数据和信息集成、技术与管理集成、人与组织机构集成等。管理决策支持系统的建立一方面是基于GIS 软件与数据库软件的集成, 另一方面也是数据和信息的集成,方
括合理规划数据和信息、减少数据冗余, 更有效地实现信息共享、确保数据和信息的安全保密等。
3.2 数据库技术
组织完备、结构良好的数据库具有减少数据重复、避免数据的不一致、数据共享、强化数据的标准化,以及实现安全性的管理、完整性的维护, 使需求冲突获得平衡等优点。数据库技术可以对数据进行高效的管理。系统采用Microso ft Access 数据库软件对数据进行管理,运用Visual Basic编程软件进行数据库开发。
3.3 组件开发技术
组件开发技术属于GIS 二次开发方式中的集成二次开发, 是指利用GIS 工具软件生产厂家提供的建立在OCX 技术基础上的GIS 功能组件,在Visual Basic等编程工具编制的应用程序中,直接将GIS 功能嵌入其中,实现地理信息
系统的各种功能。运用组件技术既可充分利用GIS 工具软件对空间数据库的管理、分析功能,又可根据用户的实际需要有针对性地开发出外观效果更好、功能更齐全的专业软件。应用于本系统的 GIS 功能组件是 ESRI 的MapObject s ,它由一个Map控件和40多个OLE 可编程对象组成,可以在标准的Windows编程环境下使用。利用MO组件可实现地理信息系统中的通用GIS 功能。
3.4 数值模拟技术
地下水流数值模拟是运用数值方法建立数学模型求得地下水流问题的近似解, 从而进行模拟和预测的。随着GIS 在水文地质领域中的应用日益广泛和深入,为模拟模型提高空间分析能力和自动化程度,目前,地下水模拟软件与地理信息系统之间的联系日益密切。同时,虽然GIS 能够为地下水流数值模拟提供重要支持, 但不具备地下水流模拟功能,因此,将GIS 技术与数值模拟技术结合起来是今后水流数值模拟可视化发展的趋势。经过综合考虑,系统开发技术路线设定系统通过特定接口,访问GIS 数据库, 获取部分背景资料,实现资源共享。
4 系统结构和功能设计
4. 1 系统结构设计
根据系统的设计目标,可以将其总体结构分为信息管理子模块、水质评价子模块、水位预测子模块3 个模块,主要由辅助信息查询、图层管理、数据管理、水质评价、水位和水量预测、空间信息分析等功能组成,其数据基础是系统的属性数据库、空间数据库和知识库。
4. 2 系统功能设计
根据系统设计的目标, 系统的功能设计如下:辅助信息查询提供相关的政策法规、应用模型原理、区域自然地理概况、行政区划、社会经济、前人成果等,以辅助决策者了解相关信息,更全面地掌握研究区概况。
二：天津市水资源管理地理信息系统
1.天津市水资源地理信息系统框架的形成
天津市水资源项目研究管理中心利用地理信息系统技术解决水资源信息分析处理问题始于 1991年 ,到1996年从地理信息系统的数据结构设计、系统框架设计、系统集成、成果应用到水资源管理工作、水资源信息的流程等等各个方面均进行了较为深刻的思考 ,在此基础上对地理信息系统技术本身也有了一些新的认识 ,并在1997年以后有关地理信息系统的四个市级科研开发项目中进行了新的探索。“天津市水资源管理地理信息系统”的框架是以地理信息系统技术为主线 ,在不修正各个应用单位现有职能的前提下 ,将局内有关单位联成了一个完整网络 ,伴随着正常业务工作的开展 ,该系统就可以顺利地运转起来。
2.天津市水资源管理地理信息系统应用的初步分析
目前，“天津市水资源管理地理信息系统”的框架已经基本形成 ,并配合局内相关科研课题或实际管理工作 ,已将“基础数字地图库”向局内有关单位推广应用。目前 ,局内地理信息系统的应用全部是建立在矢量数字地图基础上的,因此 ,实际应用的基础工作量比较少 ,受到了应用单位的欢迎。可以说 ,经过这几年的探索和努力 ,天津市水利局地理信息系统的投入与应用已进入良性循环发展的轨道 ,而不是仅靠高投入来维持实际应用数量的 ,换句话说 ,天津市水利局在地理信息系统的资金方面的大部分投入放在了“基础数字地图库”、“GIS硬件平台”的建设上的 ,并形成了一种现代工业流水线生产格局,因而具有了 GIS 技术的先进性和现有管理的实用性相结合的明显的特点。自1996年后 ,地理信
息系统技术首先在机助制图方面得到了初步应用 ,并且从只在工程项目验收阶段、汇报时才应用地理信息系统的成果 ,逐步发展到在一个大中型项目规划阶段就应用地理信息系统技术 ,并贯彻在整个项目的各个阶段 ,如 1999年后开
工的引黄济津、于桥水库水污染综合治理、天津市市区河道综合治理工程等大型水利建设项目 ,均是从工程项目规划阶段就应用了地理信息系统技术。另外 ,局内一些日常工作也体现了地理信息系统技术的应用 ,如“天津市引滦及海河水质监测简报”、“天津市地下水动态监测简报”等项工作。
综上 ,目前在天津市水利局系统内部 ,地理信息系统成果全方位得到应用
的局面已初步形成 ,虽然许多应用实例还只是初步的 ,还处在计算机辅助绘制地图阶段 ,或直观地在地图上显示数据 ,没有与相关模型结合集成为区域水资源管理决策支持系统或专家系统。但由于这些应用实例均建立在局“基础数字地图库”基础上的 ,因此 ,从整个局系统全面应用地理信息系统技术的角度来讲 ,这一格局的形成为地理信息系统技术广泛、深入的应用及健康发展 ,无疑打下了良好的基础。
三：长江流域水资源管理决策支持系统
1．概述
“长江流域水资源管理决策支持系统”定位于长江委信息化规划整体框架之中 ,是重要的水利业务应用系统之一 ,应用于长江委流域水资源管理及决策支持。在结合水资源基础数据库、模型库和知识库的基础上 ,根据流域规划、区域规划及各类专业规划的框架及具体要求 ,全面建成集水资源管理和监督于一体的长江委水资源管理决策支持平台 ,实现水资源优化配置模型与专业决策支持系统的无缝集成 ,为水资源管理部门提供分层次、可视化的决策方案;建立配套安全体系 ,保障系统正常运行。
2．系统总体结构
长江流域水资源管理决策支持系统是一个典型的计算机信息系统。它集信息获取、数据存储、加工处理、检查查询和成果展示诸功能为一体。就其逻辑结构和功能模块而言 ,主要包括:数据库组织、水资源事务管理系统和水资源配置与监督管理系统三大部分。
3．数据库建设
系统的数据主要通过从长江委数据中心和源数据直接采集入库两种方式获取。所处理的数据有水位、流量、供用水量等结构化数据 ,也有水资源评价、水资源规划、水资源公报等非结构化数据 ,还有描述流域、水资源分区、水系等空间要素的准确位置及其相互关系的地理空间信息 ,是符合系统用户信息需求、面向对象、面向数据的水资源综合数据库。
(1) 水资源基础数据库。包括长江流域及西南诸河降水量、地表水资源量、地下水资源量、水库蓄水、供水量、用水量、用水指标、耗水量、重点区域、重点流域、省际断面水资源有关信息等。
(2) 水资源空间地理数据。以国家 1∶ 25万比例尺地形图为底图 ,按照一定的规则分层和编码 ,对长江流域及澜沧江以西区域水资源管理需求的水功能区划、水文站网、引调供水工程、取水口、排水口等各要素的空间位置、属性信息及相互空间关系进行分析梳理 ,形成和建立包括区域信息、水环境信息、河道信息、水工程信息、规划信息五大内容的水资源空间地理数据库。
(3) 水资源遥感动态监测数据库。主要内容包括:多源遥感水资源信息图像库;
水资源时空分布影响因子的光谱信息库和解译标志库;长江水资源动态变化监测体系;对关键性引调水工程运用时水资源变化情况实施的实时或准实时动态监测。
(4) 经济社会数据库。收纳长江流域及澜沧江以西区域内的社会、经济、人口等方面的统计数据。
(5) 取水许可信息库。记载取水户基本资料、水行政管理机构对取水许可审批、核查及取用水量、水资源费征收等信息;水资源论证及相关资质单位、委托监督管理机关及其工作的相关资料。
(6) 水事纠纷及重大水事案件库。包括水事纠纷的发生原因、基本情况调查报告、调处过程的记载、水事纠纷调处大事记、重大水污染事件以及与案件相关的文件、音像资料等。
(7)技术资料库。河流水量分配方案、取水许可总量控制指标、用水定额和水资源管理专题研究成果与资料、水资源公报、水资源管理年报、泥沙公报等水资源信息资料。
(8)模型库。由根据水资源管理决策原理或规律制作的概化模型组成。可分为数学应用模型和管理决策应用模型 ,为水资源统计、分析、配置、动态预测等提供算法和工具。数学应用模型主要是水资源管理数据库数据整合所使用的数学公式 ,各种水文、水资源供需、动态预测等分析计算模型,为各子系统提供相应的数学计算工具 ,根据各个子系统的技术要求 ,分析相关制约因素 ,最终提供所需方案。管理决策应用模型主要包括水资源及水环境评价模型、取水许可和水资源论证决策模型、水资源配置模型、城市供水水源规划模型等。
4、水资源事务管理系统
水资源事务管理系统主要包括:基础信息管理、水资源信息管理、取水许可管理、水行政管理、水事纠纷管理、节约用水管理、政策法规制定等内容。
(1) 基础信息管理。能方便地对系统的数据库进行数据录入、添加、删除、页面设置、格式转换等操作 ,能设置用户的访问权限 ,对数据进行加密和定期备份。
(2) 水资源信息管理。对长江流域及西南诸河水资源公报、长江泥沙公报等相关数据进行汇总、评价 ,按照规定格式形成公报 ,经过审查程序后 ,通过长江流域公众信息服务系统发布。
(3) 取水许可管理。该系统为水资源管理人员提供友好的人机交互界面 ,能方便地查询水资源论证与取水许可审批的依据 ,对提出的取水申请 ,遵循总量控制与定额管理的原则 ,从水资源论证、取水量合理性、水量和水质保证程度、排水情况、水环境影响以及对其他取水户的影响和补偿措施等方面进行综合评价论证分析 ,以 WEBGIS的方式管理取水点的相关信息 ,为建设项目取水许可和
水资源论证报告书审批提供技术支持。主要建设内容包括:水资源论证管理、取水许可审批和发证、大型取水动态监控等。
(4) 水行政管理。发布水行政听证、复议的公告及相关程序 ,建立水资源管理论坛 ,查询新颁布的涉水法律、法规、规章、规范性文件等。
(5) 水事纠纷管理。建立水事纠纷调处的操作平台 ,以一宗水事纠纷为单元 ,准确、快捷地检索水事纠纷发生地水资源、环境、工程、经济社会、纠纷缘由等信息 ,从知识库中调用相关的法律及省际边界河流规划等相关资料 ,通过决策模型 ,模拟纠纷解决方案和工程措施仿真信息等。
(6) 节约用水管理。提供流域内各地用水定额、节约用水规划、河流水量分配
方案及年度调水计划、流域内节水型社会建设状况等与有节水管理工作相关的资料查询功能。
四：结语
由此，我们可看出，在水资源管理工作中 , 针对研究区水资源开发利用现状及存在的问题,根据未来水资源管理决策科学化、规范化、标准化的需求,构建了水资源管理决策支持系统总体架构, 可以充分利用多学科的研究成果,以数据库技术、组件开发技术、数值模拟技术、GIS 空间分析技术等为手段, 在研究地下水水质、水位、水量的时空分布和转化规律的基础上,充分考虑地下水资源开发利用与生态环境保护之间的关系,建立集管理、评价、预测、分析于一体的水资源管理决策体系,以实现人机交互,为决策部门提供切实可行的参考依据。
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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，
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
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。
决策支持系统 一、决策支持系统（DDS）的概述 1、问题的提出 随着办公自动化系统(OA系统)、,MIS、MRPⅡ、ERPCRM等具有鲜明信息时代特征的技术、方法的不断开发与应用，标志着企业信息化的不断发展。目前，尽管有些企业开发了决策支持系统并在应用上取得了一定的效果，但还面临着开发与应用上的许多问题。随着Intemet 技术的迅速发展，为世界经济带来了大的变化。特别是先进的数据仓库和Web技术，逐渐渗透到企业网络的建设中，从而对DSS在组织中使用产生相当大的影响。 2、DDS的组成 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、推理部分决策支持系统和人机交互部分： （1）数据部分是一个数据库系统; （2）模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(mbms); （3）推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成； （4）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。 3、DDS的基本特征 （1）对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不充分的问题； （2）把模型或分析技术与传统的数据存取技术检索技术结合起来； （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。 4、DDS的结构特征 （1）数据库及其管理系统； （2）模型库及其管理系统； （3）交互式计算机硬件及软件； （4）图形及其他高级显示装置； （5）对用户友好的建模语言。 二、DDS相关技术系统 1、智能决策支持系统 在早期DSS两库结构的基础上，随着DSS向非结构化问题领域的拓展，引入人工智能的手段和技术，增加知识部件，即将DSS与专家系统(Es)相结合。这种DSS与Es结合的思想在80年代初提出，构成了智能决策支持系统(IDSS)的初期模型。IDSS作为数值分知识处理的集成体，综合了传统DSS的定量分析技术和Es的符号处理优势，从而能比DSS更有效地处理半结构化与非结构化问题。 2、分布决策支持系统 分布决策支持系统(DDSS)是对传统集中式DSS扩展，是分布决策、分布系统、分布支持三位一体。DDSS的主要优势在于：①比集中式系统更可靠；②系统效率更高，更接近大型组织决策活动的实际情况；③易于扩展；④能够实现平行操作，资源共享。 3、群体决策支持系统 80年代末以来，DSS研究与应用的重要方向之一就是群体决策支持系统(GDSS)。GDSS与
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
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。
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
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
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。
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。
决策支持系统 决策支持系统DSS是指具有辅助决策能力的高级计算机信息管理系统，为企业提供各种决策信息以及问题的解决方案，将决策者从底层次的信息分析处理工作中解放出来，使他们拥有更多的时间专注于最需要决策智慧和经验的工作，从而提高决策质量和效率。第一章：计算机管理决策支持概论 计算机实现决策支持的原因：1、计算快速2、客服认知的限制3、减少费用4、技术支持5、质量支持6、竞争支持 管理信息系统MIS的特征:1、MIS的主要功能是事物处理2、MIS包含多个数据处理系统3、MIS是为结构化决策服务的 4、MIS具有系统的一切特性 5、MIS是实际管理系统的一部分 6、MIS是以数据库系统作为基础建立MIS的功能：1、事物处理2、数据库的更新和维护3、产生各类报表4、查询处理5、用户与系统的交互作用 DSS 和MIS的联系和区别：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是按事务功能综合多个事务处理的信息系统，DSS是通过多种模型和知识组合计算辅助决策。 3、MIS是以数据库系统作为基础、以数据驱动的系统。DSS是以模型库和知识库作为基础 4、MIS分析着重于系统的总体信息的需求，DSS分析着重于决策者的需求 5、MIS追求的是效率，DSS追求的是效率，即决策的正确性 6、MIS支持的是结构化决策，DSS支持的是半结构化决策或非结构化决策 企业内外环境的变化DSS不断发展，主要原因： 1、企业运营在一个不稳定的经济环境中 2、企业面临着日益激烈的国内外竞争 3、企业面临着不断加 大的运作情况困难4、已有的计算机系统不支持增加效率、利润和进入盈利市场的目标 决策支持系统的理论基础：1、管理科学2、信息管理科学3、信息经济学4、人工智能与专家系统5、认知科学 重要的信息处理技术：1、信息本质与信息收集2、信息组织与数据仓库3、信息分析与数据挖掘 数据仓库：是在数据的基础上发展起来的，又称信息仓库。是一种利用多维方法和集成方法进行数据组织和数据存取的新技术，能够将不同来源、分散的数据汇集和处理为统一的数据资源，以便终端用户访问。 数据挖掘：是从大量的数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程，是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物 数据挖掘的对象：主要是关系型数据库，数据仓库，并逐渐发展到空间数据库，时态数据库、多媒体数据库、web数据源等 数据挖掘的主要任务：是概念描述、关联分析、分类和预测、聚类、偏差检测、时序模式分析。采用的方法和技术包括：统计分析法，机器学习，神经计算法，模糊数学发，可视化技术等。 信息管理科学对DSS的影响：1、信息管理科学为决策支持系统提供基本的理论框架2、信息管理科学的技术促进决策支持系统的变革3、信息管理科学的发展趋势影响着决策支持系统的发展方向。 第二章：决策的理论与方法 决策的概念：是人们为实现特定目标，经过缜密的推断分析而在众多备选方案中择取最佳方案的活动。包含三个方面的意思： 1、找出制定决策的依据， 2、在诸行动方案中进行抉择 3、对已选择的方案及实施进行评价。 决策基本特征：1、决策是管理的中心，决策贯穿管理的全过程2、在决策准则上，用满意性准则代替最优化准则 3、强调集体与组织对决策的影响 4、重视计算机技术的应用。 决策问题的构成要素：1、决策人2、决策目标3、决策方案4、后果集5、信息集 决策问题的特点：1、明确的针对性2、客观的显示行3、一定的风险性4、优选性5、局限性 决策全过程需遵循的原则：1、实事求是原则2、外脑原则。即重视参谋、智囊的作用3、经济原则。节约资源，力求最佳效果 确定决策目标需遵循的原则：1、差距原则。现实和目标存在差距，努力缩小差距2、紧迫原则。目标和显示存在紧迫性 3、力及原则。达到目标、解决差距应该是力所能及的。 制定备选方案需遵循的原则：1、瞄准原则。备选方案必须瞄准决策目标2、差异原则。备选方案之间必须有所差异 优选方案需遵循的原则：1、两最原则。最后的选择方案应该是效益最大，损失最小，可靠性最大，风险性最小的决策方案 2、预后原则。选定的方案应具有应变能力和预防措施 3、时机原则。决策应该在信息充分或根据充足的时机做出。决策实施过程中应遵循的原则：1、跟踪原则。决策付诸实施后，要随时检查验证，不能放任自流。 2、反馈原则。一旦发生决策与客观情况有不适之处，要及时采取措施，进行必要的修改和调整。
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
决策支持系统发展现状与趋势分析1 吴新年2 （中国科学院国家科学图书馆兰州分馆兰州730000） 陈永平 （北方民族大学图书馆银川750021） 摘要：在简要回顾决策支持系统发展历史的基础上，系统归纳了决策支持系统的主要类型，分析总结了阻碍决策支持系统发展的关键技术问题和决策支持系统未来的发展取向。 关键词：决策支持系统；现状；趋势；关键技术 1 决策支持系统的兴起与发展 决策是人类社会发展中时时处处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，人们一直致力于要开发一种系统，来辅助或支持人们进行决策，以便促进提高决策的效率与质量。尤其是随着现代信息技术和人工智能技术的发展和普及应用，更有力地推动了决策支持系统（Decision Support System，简称DSS)的发展。 简要说来，DSS大致经历了这样几个发展历程：20世纪60年代后期，面向模型的DSS 诞生，标志着决策支持系统这门学科的开端；20世纪70年代，DSS的理论得到长足发展，80年代前期和中期，实现了金融规划系统以及群体决策支持系统（Group DSS）；20世纪80年代中期，通过将DSS与知识系统相结合，提出发展了智能决策支持系统（IDSS）的设想[1]；此后，开始出现了主管信息系统( executive information system，简称EIS)3、联机分析处理（OLAP）等。到了20世纪90年代中期，人们开始关注和开发基于Web的DSS，随着Internet的革命性发展和深入应用，基于分布式的、支持群体网络化和远程化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；随着人工智能技术的不断发展，DSS 的智能化程度越来越高，对人们决策的支持能力也越来越强大。 2 决策支持系统的主要类型 自20世纪70年代提出决策支持系统（DSS)以来，DSS已经得到了很大发展。从目前发展情况看，主要有如下几种决策支持系统： （1）数据驱动的决策支持系统（Data-Driven DSS）[2]。这种DSS强调以时间序列访问和操纵组织的内部数据，也有时是外部数据。它通过查询和检索访问相关文件系统，提供了最基本的功能。后来发展了数据仓库系统，又提供了另外一些功能。数据仓库系统允许采用 1本研究受“西部之光”项目“甘肃省科技文献信息共享平台建设研究与示范”资助。 2作者简介：吴新年，男，1968年11月出生，在职博士，研究员，硕士研究生导师。迄今公开发表论文60多篇，合作出版著作3部。主要研究方向：信息资源管理；情报研究与决策咨询。wuxn@https://www.doczj.com/doc/9f10566712.html, 陈永平，男，1969年出生，1991年毕业于兰州大学图书情报学系，副研究馆员，现任北方民族大学图书馆副馆长，公开发表论文10余篇。主要研究方向：信息组织与服务。cyp1120@https://www.doczj.com/doc/9f10566712.html, 3主管信息系统（Executive Information System），指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求，而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。
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。
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。
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）