什么是决策支持系统
决策支持系统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。
DSS的概念是70年代提出的，并且在80年代获得发展。它的产生基于以下原因：传统的管理信息系统（MIS）没有给企业带来巨大的效益，人在管理中的积极作用要得到发挥；人们对信息处理规律认识提高，面对不断变化的环境需求，要求更高层次的系统来直接支持决策；计算机应用技术的发展为DSS提供了物质基础。
决策的分类
决策按其性质可分为如下3类：
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。
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。
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。
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。
决策支持系统的功能
1、管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息。如：订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等。
2、收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息。如：政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技进展等。
3、收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。如：订单或合同执行进程、物料供应计划落实情况、生产计划完成情况等。
4、能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型。如：定价模型、库存控制模型与生产调度模型等。
5、能够存储并提供常用的数学方法及算法。如：回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。
6、上述数据、模型与方法能容易地修改和添加。如：数据模式的变更、模型的连接或修改、各种方法的修改等。
7、能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。
8、具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答"如果……则……"之类的问题。
9、提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数据并将加工结果传送给使用者。
10、具有使用者能忍受的加工速度与响应时间，不影响使用者的情绪
第一章 概述（1简1空2名词） 1.1 1.数据处理（EDP ） ? 数据处理:包括数据收集、数据录入、数据正确性检查、数据操作与加工、数据输出等 ? 数据处理的特点:数据量大、时效性强、运算较简单、每次处理一条记录 2.管理信息系统（MIS ） ? 管理信息系统的定义：管理信息系统是由人和计算机相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。 ? 管理信息系统的特性：事务处理为主；为结构化决策服务；具有系统的特性；以数据库为基础 ? 管理信息系统的功能：事务处理、数据库的更新和维护、产生各类报表、查询功能、用户的交互 3.管理科学（MS ） ? 管理科学（或称为运筹学）：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科学。 ? 管理科学解决问题的步骤： ① 定义问题和确定目标 ② 建立模型： 模型：对客观规律的抽象描述 ① 求解模型，优化方案 ② 检验、评价模型是否合理 ③ 运用模型解决问题、不断优化模型 数据仓库（DW ） 联机分析处理（OLAP ） 数据挖掘（DM ） 新决策支持系统 （NDSS ） 智能决策支持系统（IDSS ） 综合决策支 持系统 （SDSS ） Internet 网络环境下的综合决策支持系统 （https://www.doczj.com/doc/b11623513.html, ） 电子数据处理 (EDP) 管理信息系（MIS ） (数据库) 运筹学（OR)、管理科学（MIS ） ( 模型) 决策支持系统（DSS ） (模型库＋数据库) 专家系统（ES ） （知识库＋推理机） 神经网络（NN ） （MP 模型＋网络权值） 智能决策支持系统 （IDSS ）
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.
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
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。
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
管理信息系统与决策支持系统 基于华北电力大学学生社团的管理信息系统 姓名：孟令虎 班级：自动化1203 学号：201209020216 时间：2014/12/29
学生社团管理信息系统使用报告 一．背景意义 社团管理信息系统加强师生、学生组织及组织成员之间的沟通交流，增进了解的新渠道，是各级学生组织开展网络思想政治教育、记录工作情况及成果的一个全新工作平台。 学校社团信息管理系统是典型的信息管理系统(MIS),本系统主要完成对社员管理、社员查询、社团查询等方面。系统可以完成对各类信息的浏览、查询、添加、修改等功能。由于系统数据的组成对存储安全性要求较高，因此系统的开发工具选择了Microsoft Access200数据库，Microsoft Access具有强大的数据处理功能，再通过需求分析，开发出适用于华北电力大学的社团信息管理系统。 二．系统软件简介 该系统可以有多个用户。通过用户登录验证进入系
统主界面。在系统主界面可以选择查询功能，可以选择添加信息记录的功能。当查询结果不满意，可以选择另外的查询方法，可以实现多种查询方法。当查询出某一个社团的主要功能后，可以选择查看与该社团相关的信息。通过选择添加记录的功能可以修改基本表中的信息。 三．系统介绍 1.登录系统 1.1系统的登录账号及密码分别为 user1：1610484 passward1：1610484 user2：201209020216 passward2：201209020216 效果图如下： 1.2当密码或账号输入错误时可以提示密码或账号错
误。 2.欢迎界面及主界面 2.1欢迎界面 当密码及账号全部输入正确时进入欢迎界面，延时3秒钟，自动跳入主界面。 延时界面如下： 2.2主界面 主界面中可以实现查询功能，以及选择增加记录的功能。
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。
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）
决策支持系统复习 单选判断改错（10个）名词解释（4个）问答（4个）综合（计算画图回答）2个 第一章DSS 决策的概念：决策时人们在政治、经济、技术和日常生活中普遍存在的一种行为，它是经过周密推断和分析后在众多替代方案中选出最佳的方案。 决策的过程：决策学家西蒙在其决策过程模型理论中指出，每个决策都必须经过4个阶段：信息、设计、选择和实现。这4个阶段属于一个连续的统一体，这个连续的区间的范围从高度的结构化逐渐向高度的非结构化过渡。 信息阶段：情报阶段包括找出、识别和确切地表述需要做出决策的问题或情况。它包括3个方面: (1)找出问题 (2)问题分类与分解 (3)问题的所有者 设计阶段用于创立、发展和分析可能的行动方案。 在选择阶段，我们要对在设计阶段开发的各项替代方案进行评估，从其中选择一项满意的行动方案。 决策的分类： 1、Anthony的控制类型分类 按决策性质的重要性分类：战略决策、策略决策、执行决策或称为战略计划、管理控制、运行控制（非结构化、半结构化、结构化） 2、Simon决策阶段的结构化分类 从信息技术角度，根据决策过程中各个阶段的结构化程度来分类：结构化决策、非结构化决策、半结构化决策 决策模式： 理性模式（完全理性模式、有限理性模式）、有效理性模式、非理性模式、过程性模式、组织和策略决策模式 对现代决策的要求（了解） 1、据侧质量的要求更高
2、决策时要考虑的因素更复杂 3、决策速度要求更快 4、决策失败的代价更高 （1）分析工作量大 （2）分析结果滞后 （3）无法按照商业习惯进行分析 （4）无法进行复杂的分析 （5）无法提供关键问题的解决方案 （6）缺乏量化的恒定指标 决策支持系统的学科内容及与其他学科的关系（了解）：交叉性边缘 第二章 决策支持系统的特点： 1、用于半结构化或者非结构化的决策领域 2、用来辅助决策者，而不是取代决策者 3、交互式、友好的用户界面 4、着重于决策制定过程的效果，而不是效率 5、使用基础的数据和模型 6、可以为各种类型的知识工作者提供支持 7、强调对环境及用户决策方法的灵活性及适应性 决策支持系统的任务： 1、分析和识别问题 2、描述个表达决策问题及决策知识 3、形成候选的决策方案，即目标、规则、方法和途径等 4、构造决策问题的求解模型，如数学模型、运筹学模型、程序模型、经验模型等 5、建立评价决策问题的各种准则，如价值准则、科学准则、效益准则等 6、多方案、多目标、多准则情况下的比较和优化 7、综合分析，包括把决策结果或方案放到特定的环境中所做的“情景分析”，决策结果或 方案对实际问题可能产生的作用和影响分析，以及各种环境因素、变量对决策方案或结果的影响程度分析等。 决策支持系统的功能： 1、管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息 2、收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息 3、数据挖掘和数据分析 4、在DSS的各模块数据基础上组织分析数据，通过抽样、探索、修改、建模、评估几个步骤，结合标准的运筹学、质量管理、数理统计分析算法，使得DSS的数据能够帮助企业决策者制定重大决策。 5、收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。 6、能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型。 7、能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。 8、DSS数据分析图表。 9、具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“如果……则……”之类的问题。
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
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，
决策支持系统试题答案 一、问题题(每题7分，共35分) 1.决策支持的能力体现在： 1)模型的决策支持 模型是对客观事物的特征和变化规律的一种科学抽象。模型方法是制定决策的基本 方法。 2)“如果—将怎样(what-if)”分析的决策支持 对模型中方程、变量、参数作各种各样的假设，并通过模型计算，研究最优解会有 怎样的变化。 3)决策问题方案的决策支持 通过多模型组合形成决策问题方案能扩大单模型的决策支持能力 4)自动生成决策问题方案的决策支持 利用计算机的系统快速原型技术自动生成决策支持系统方案。包括决策资源（数据、模型等）的利用，能提高辅助决策效率，同时能快速改变决策方案，能提高辅助决 策效果。 5)知识推理与智能技术的决策支持 知识推理是人工智能核心，利用专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习等人工 智能技术达到利用知识辅助决策的效果。 2.模型库一般由模型字典库和模型文件库两部分组成。 模型库管理系统的功能包括： 1)模型的存储管理：包括模型的表示、模型存储的组织结构、模型的查询和维护等功 能。 2)模型的运行管理：包括模型程序的输入与编译，模型的运行控制，模型对数据的存 取。 3)支持模型的组合 能支持多模型的组合，形成决策支持系统方案。 3.知识发现过程如图： 即由三部分组成：数据准备、数据挖掘、结果评价 数据挖掘是知识发现中最重要的步骤，它是从数据中挖掘出知识的原型：模式 数据挖掘的主要方法有： 1)归纳学习方法：信息论方法和集合论方法
2)关联规则挖掘 3)仿生物技术：神经网络和遗传算法 4)公式发现 5)统计分析方法 6)模糊数学方法 7)可视化技术 4. 说明研究综合决策支持系统的必要性： 1)数据仓库虽然未明确提出使用数学模型，但实际上数据仓库中的综合数据是利用汇 总模型来完成的，数据仓库中的历史数据用于预测是要通过预测模型来完成的。故 数据仓库中已经使用了数学模型。 2)对于银行数据仓库建立以客户为中心的个性化服务，是需要建立有关的数学模型： ①分销渠道分析模型②客户的利润评测模型③客户关系（信用）优化模型④风险评 估模型等。 3)模型库是传统决策支持系统的核心部件。 4)以数据仓库为核心的新决策支持系统和传统决策支持系统的模型库的结合，体现了 综合决策支持系统的特点。 从以上分析可以说明研究综合决策支持系统是很有必要的。 5. 说明网络环境的综合决策支持系统的发展趋势： 现在的数据库产品和数据仓库产品都是以服务器形式在网络环境上提供服务。这样 极大的提高了他们的服务能力。 对于传统的决策支持系统向网络环境上的发展，需要将模型库和知识库向服务器方向发展。即建立模型服务器和知识服务器。人机交互综合部件以客户端形式出现。在客户端上通过控制程序对网络上的模型服务器上的模型以及知识服务器的知识进行组合形成网络环境的传统决策支持系统。 对于新决策支持系统，为实现对数据仓库服务器的有效利用。已经逐步在研究数据挖掘与联机分析处理的服务器。这将形成网络环境的新决策支持系统。 将网络环境的传统决策支持系统与网络环境的新决策支持系统结合起来将形成网络环境的综合决策支持系统。这是决策支持系统的发展方向。 网络环境的综合决策支持系统结构图如下：
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。
市场营销决策支持系统概述 在现代市场经济条件下，企业面临的市场环境越来越复杂多变。在复杂多变的市场环境下，企业如何把握好航向，如何积极有效地开展市场营销工作，进行营销决策，这是一个需要认真研究和解决的问题。本文在分析市场营销系统及其特点的基础上，提出将DSS技术运用到市场营销决策上，开发MDSS（MarketingDecisionSupportSystem）的建议，并就MDSS的总体设计思想及研究方向作简要介绍，以明确系统的基本组成与结构。 一．何谓市场营销系统 市场营销以研究综合性市场营销活动及其规律为目标，它通过发现顾客的需求，并将其转化为对产品与服务的要求，再通过有效的促销、分销渠道和价格策略来最大限度地满足顾客需求。 市场营销作为由企业、顾客、相关的环境因素组成的系统，体现了企业和顾客在一定环境条件下的相互协调关系。 由于企业的市场营销所面临的环境是复杂多变的，因而市场营销决策系统是一种半结构化系统，这类系统的决策含有大量的不确定因素，缺乏程序化的工作范式。因此，在这种系统下企业如何有效地进行营销决策，如何更有效地开展营销活动，这一直是多年来市场营销决策理论研究的重点与难点。 二．市场营销系统有什么特点 从以上对市场营销系统的分析，我们可以看到市场营销系统因受到企业外部环境多方面的影响，具有极大的随机性和不确定性，因而也反
映出市场营销系统有如下特点： （1）“市场营销系统是一个动态的、有机地结合的系统。”市场营销系统运行过程中的诸多具体决策应该在企业总的营销战略指导下，有机地结合起来。各营销策略应在互相联系、互相配合、互相协调的基础上共同发挥作用。另外，企业的营销活动涉及到生产过程和销售过程。如果我们将两者割裂开来，往往会陷入生产观念、产品观念或推销观念的误区，生产的产品难于被市场所接受，造成产品的适销性问题，进而影响到企业的利润。因此，必须把企业在生产过程中的活动和销售过程中的活动作为一个系统，为满足已选定的目标市场顾客的需求而互相配合、协调一致。 （2）市场营销系统是一个灵敏的反应系统。市场营销系统涉及的因素很多，其中既有企业内部因素又有企业外部因素，而这些因素无一例外都在发展变化着。因此企业的营销策略及其组合应能随着企业内外环境的变化而适时作出相应调整。如果企业的营销策略的调整落后于环境的变化，必将带来企业营销工作的失败。 （3）市场营销系统运作的好坏对企业的发展影响很大。企业的经营目标决定了其发展方向，而营销系统所要实现的目标是达到企业经营目标的最主要的保证。市场营销系统目标包括销量、市场份额、销售收入、盈利等目标。这诸多的目标影响着企业人员和资金需求，研究开发以及日常运作的资金投入。因此，营销在企业的整个运作中有着举足轻重的地位，一个好的市场营销系统总体决策可以极大地提高企业赢利水平，保证企业发展目标的实现。
第一章 1、管理者扮演的角色：人际关系，信息传递，决策制定（最关键） 2、管理和决策的关系决策是管理的根本和核心所在，但它并不等同于管理 3、决策：人们在政治经济技术和日常生活中普遍存在的一种行为，它是经过周密的推断和分析后在众多替代方案中 选出的最佳方案。简言之，决策就是针对预期目标，在一定条件的约束下，从诸多方案中选择一个并付诸实施。 4、决策特征：决策陈述（表明正试图做出怎样的决策），替代方案（是人们能做出的可能决策），决策准则（是找一 个决策中希望优化的对象） 5、科学决策的基本原则：信息化原则，定量分析与定性分析紧密结合的原则，对比优化原则，反馈原则，复杂问题 群体决策的原则。 6、决策系统要素：决策主体（人是决策主体）、决策目标、决策方案、结局（一个结局为确定型决策，多个可能结局 称为风险型决策或不确定型决策）、效用。 7、P11西蒙决策阶段模型：信息阶段，设计阶段，选择阶段，实现阶段。 信息阶段又称为情报阶段，它用于寻找要求决策的条件。它包括找出、识别和确切地表述需要作出决策的问题或情况。 设计阶段用于创建、发展和分析可能的行动方案。该阶段涉及建立、开发和分析各种可能的可行方案。 选择阶段，决策者要对在设计阶段开发的各种方案的利弊进行评价，评估每种方案的可能实施结果，并从中选择一项令人满意的最优方案。 实施阶段是执行选中的方案，检测实施的结果，并做出必要的调整。 7、决策分类 按决策性质的重要性分：战略决策、策略决策和执行决策。 按结构化程度分：结构化决策（有章可循、可重复进行、具有严格定义的决策程序），非结构化决策（无章可循、凭经验和直觉做出应变的、通常是一次性的），半结构化决策（求解这类问题需要结合标准的求解过程与决策者的判断进行） 8、问题的结构化程度的区分因素：问题形式化描述的难易程度、解题方法的难易程度、解题中所需计算量的多少。 9、决策模式：即决策的模型和方式，它是决策系统中对决策过程的客观规律的表述，是决策者进行决策必须遵从的 规律。 具体分为：理性模式（完全理性模式、有限理性模式），有效理性模式，非理性模式，过程性模式（面对现实的），组织和策略决策模式。 10、对现代决策的要求：决策质量的要求更高、决策时要考虑的因素更复杂、决策速度要求更快、决策失败的代价更 高 11、DSS与运筹学和信息管理科学之间的关系 决策支持系统是一个融计算机技术、人工智能、管理决策科学、行为科学等学科与技术于一体的集成系统，要想成功地开发一个决策支持系统，除了需要用到近代数学、决策分析理论、计算机技术、管理理论和人工智能等知识外，还需要了解与决策问题相关的知识以及决策人的行为和心理活动。 第二章 1、DSS的三个阶段：数据库阶段，数据仓库阶段，商务智能阶段 2、Tymshare于1969年设计出的财政规划决策支持系统REVEAL是世界上的第一个决策支持系统 3、1981年Boneczak等提出了DSS三系统结构：语言系统LS 、问题处理系统PPS、知识系统KS。 4、DSS的组成：人机接口，数据库，模型库，知识库，方法库。 5、DSS的定义（无统一定义）：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、信息处理和信息提供的 人机系统。 6、DSS的特点：①用于半结构化或者非结构化的决策领域②用来辅助决策者，而不是取代决策者③交互式友好的用 户界面④着重于决策制定过程的效果，而不是效率⑤使用基础的数据和模型⑥可以为各种类型的知识工作者提供支持⑦强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性。 7、DSS与MIS的关系 ①MIS是DSS中的一部分； ②DSS是MIS中的一部分； ③MIS与DSS是同一信息系统中的两个不同的、相互联系而又相互配合的部分； ④MIS和DSS是计算机应用于管理系统中的两个不同的发展阶段； ⑤DSS和MIS没有什么区别，只是名字不同而已。
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，