决策支持系统(DDS)

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。

多人决策支持系统类型综述——DDSS【摘要】本文首先简述了传统的决策支持系统，总结了现有的多人决策支持系统的概念和类型。

在此基础上重点总结了分布式决策支持系统(DDSS)的国内外研究现状，提出了分布式决策支持系统的体系结构模型：通过将Mobile Agent技术引入，然后分别从系统模型、体系结构、系统组织等方面进行了深入的研究。

【关键词】多人决策支持系统DDSS Mobile Agent技术一、多人决策支持系统决策支持系统(Decision Supporting System,简称DSS)自二十世纪七十年代提出以来将管理信息系统和模型辅助决策结合起来，使得数值计算和数据处理融为一体，在企业发展、市场经营以及军事指挥等重大决策问题上发挥了显著作用[1]。

传统DSS辅助决策的对象为个体决策者，且模型库中的模型以数学模型为主，决策的结果表现为定量分析。

因此传统DSS所求解的决策问题通常比较简单、单一。

并且因为基于传统DBMS的DSS只能提供辅助决策过程中的数据级支持，而现实决策所需的数据却往往是分布、异构的。

因此，经过30多年的发展，决策支持系统已经从最初的支持个人决策扩展到群体和组织这类多人决策，并且出现了组织决策支持系统(ODSS)、群体决策支持系统(GDSS)、分布式决策支持系统(DDSS)和定性群决策支持系统(QGDSS)、智能群体决策支持系统(IGDSS)以及基于CBR与MAS的群体决策支持系统(MGDSS)等。

本文主要研究分布式决策支持系统(DDSS)的研究现状和发展前景。

二、DDSS国内外研究现状1、DDSS概念及其关键技术随着计算机技术、网络以及分布式数据库技术的发展，DSS技术出现了分布式决策支持系统，即DDSS。

DDSS是研究分布于多个物理位置上的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题[2]。

这些分布在不同物理位置上的决策体构成计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或有若干辅助决策的功能。

分布式决策支持系统-详解(重定向自DDSS)分布式决策支持系统（Distributed Decision Support System，DDSS）目录• 1 分布式决策支持系统概述• 2 分布式决策支持系统的特点• 3 分布式决策支持系统的运用• 4 分布式决策支持系统的现状分布式决策支持系统概述分布式决策支持系统( Distributed Decision Support System,DDSS) 的概念是20世纪80年代初期由Scher和Thomas等人提出的。

Swanson将 DDSS 定义为支持分布式决策的DSS, 并从分布式决策支持的环境及支持策略方面对DDSS的概念进行了探讨; Chung等人认为DDSS是GDSS和DSS的扩展, 并将其定义为支持组织中决策网络节点的决策、通信、协调和合作的DSS。

随着DSS的迅速发展，人们很自然地希望在更高的决策层次和更复杂的决策环境下得到计算机的支持。

许多大规模管理决策活动己不可能或不便于用集中方式进行。

这些活动涉及到许多承担不同责任的决策人。

决策过程必需的信息资源或某些重要的决策因素分散在较大的活动范围，是一类组织决策或分布决策。

分布式决策支持系统是为适应这类决策问题而建立的信息系统。

分布式决策支持系统的特点DDSS是由多个物理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。

与一般的决策支持系统相比，DDSS有以下一些特征：（1）DDSS是一类专门设计的系统，能支持处于不同结点的多层次的决策，提供个人支持、群体支持和组织支持；（2）不仅能从一个结点向其它结点提供决策，还能提供对结果的说明和解释；（3）有良好的资源共享；（4）能为结点间提供交流机制和手段，支持人机交互，机机交互和人与人交互；（5）具有处理结点间可能发生的冲突的能力，能协调各结点的操作；（6）既有严格的内部协议，又是开放性的，允许系统或结点方便地扩展；（7）同时系统内的结点作为平等成员而不形成递阶结构，每个结点享有自治权。

大数据驱动的决策支持系统研究引言随着科技的不断进步，数据量呈指数级增长，给企业决策带来了巨大的挑战和机遇。

大数据驱动的决策支持系统（DDSS）便应运而生。

DDSS利用大数据技术和分析方法，提供决策者们所需的信息和洞察力，辅助他们做出更明智的决策。

本文将探讨大数据驱动的决策支持系统的研究现状、挑战和未来发展趋势。

DDSS的概述什么是大数据驱动的决策支持系统？大数据驱动的决策支持系统是一种利用大数据技术和分析方法来处理和分析海量数据，辅助决策者做出决策的系统。

它能够从海量、高速、多样的数据中提取有价值的信息，帮助决策者理解和预测复杂的业务环境。

DDSS的特点大数据驱动的决策支持系统有以下几个特点：1.数据量大：DDSS处理的数据量通常是传统系统的几倍甚至几十倍以上。

这些数据来自于各种来源，包括互联网、社交媒体、传感器等。

2.处理速度快：DDSS需要在实时或准实时的情况下进行数据处理和分析，以便及时提供决策支持。

3.多样性：DDSS需要处理结构化和非结构化、文本和图像等多种形式的数据，以从中提取有用的信息。

4.需要智能算法：因为数据量大、复杂性高，DDSS需要借助先进的机器学习和人工智能算法来发现其中的规律和模式。

5.可视化展示：DDSS通过可视化手段将数据结果以图表的形式展示，帮助决策者更好地理解数据。

DDSS的研究现状大数据技术的应用大数据技术在DDSS中起到了关键的作用。

目前，许多企业和组织正在采用各种大数据技术来处理和分析数据，以支持决策。

这些技术包括：1.分布式存储和计算：例如Hadoop和Spark等分布式计算框架，能够处理海量的数据并实现高性能的计算。

2.数据挖掘和机器学习：利用机器学习算法和数据挖掘技术，可以从大数据中发现隐藏的模式和规律。

3.可视化技术：通过可视化手段将复杂的数据结果以图表的形式展示，帮助决策者更好地理解数据。

DDSS的应用领域大数据驱动的决策支持系统在多个领域都有广泛的应用。

基于数据驱动的决策支持系统数据驱动的决策支持系统（DDSS）是一个基于数据分析和算法模型的工具，可以帮助组织和个人做出更明智的决策。

它通过采集、处理和分析大量的数据，提供全面的信息和可视化展示，帮助用户快速准确地了解问题的本质，并作出决策。

DDSS已经广泛应用于各个领域，如金融、销售、供应链管理等，取得了显著的成效。

首先，DDSS的基础是数据采集和处理。

在数据时代，组织和个人都会产生大量的数据，如销售记录、用户行为、市场趋势等。

DDSS通过先进的数据采集工具和算法，可以快速、高效地收集、处理和存储这些数据。

采集到的数据可以来自各种渠道，如传感器、社交媒体等。

处理数据是DDSS的核心工作，它包括清洗数据、提取特征、建立模型等步骤，确保数据的准确性和完整性。

其次，DDSS的核心功能是数据分析和算法模型。

数据分析是DDSS的基础，它可以帮助用户发现数据中隐藏的规律和趋势。

数据分析可以采用各种统计方法和机器学习算法，如聚类分析、回归分析、决策树等。

这些算法模型能够从数据中提取有用的信息，为用户提供洞察和见解。

例如，在金融领域，DDSS可以分析股市的历史数据，预测股价的走势，帮助投资者做出投资决策。

第三，DDSS提供可视化展示和智能推荐。

一个好的DDSS应该能够将数据以直观的图表和图形展示出来，帮助用户更好地理解数据。

可视化展示可以使数据更具可读性，同时也能够帮助用户发现数据中的模式和变化。

另外，DDSS还可以根据用户的需求和偏好，提供个性化的智能推荐。

例如，在电商领域，DDSS可以根据用户的历史购买记录和偏好，向用户推荐个性化的商品。

最后，DDSS也面临一些挑战和问题。

首先是数据隐私和安全问题。

大量的数据存储和处理可能会涉及到用户的个人信息和敏感数据，需要保证数据的安全性和隐私性。

其次是算法的不确定性和局限性。

尽管DDSS使用先进的算法模型，但算法仍然存在一定的不确定性和局限性，特别是面对复杂和不确定的问题时。

Technology Application技术应用DCW199数字通信世界2019.111 引言目前，公司为了更进一步深化管理，适应市场的发展速度，最大要求的满足客户要求，提高本公司的市场竞争力，设置唐钢铁前数据支撑系统，以为企业的ERP 系统提高基础数据，实现了公司级整体信息化的要求，可以更好的为炼铁生产提供服务。

铁前DSS 数据支撑系统满足炼铁生产管理功能需求的同时，还可以支撑公司 ERP 系统的稳定运行，实现了公司级的整体信息化建设目标。

2 决策支持系统DDS 简介决策支持系统（Decision Support System ）是一个基于计算机用于支持业务或组织决策活动的信息系统。

DSS 服务于组织管理、运营和规划管理层（通常是中级和高级管理层），并帮助人们对可能快速变化并且不容易预测结果的问题做出决策。

决策支持系统可以全计算机化、人力驱动或二者结合。

DSS 系统基本组成：（1）数据部分：一个数据库系统；（2）模型部分：模型库及其管理系统；（3）推理部分：包括知识库，知识库管理系统，推理机；（4）人机交互部分：为人机交互界面，接收和检验用户请求，解决问题。

3 系统范围唐钢铁前DSS 数据支撑系统主要服务对象：炼焦制气厂、炼铁厂（含烧结，南北区）、二钢轧（含炼钢产线、高线产线、棒材产线、型材产线、普线产线）、动力能源部。

数据支撑系统分为铁前数据支撑系统、二钢轧炼钢数据支撑系统和二钢轧轧区。

物流范围从采购原燃料入厂开始，历经料场，炼焦，烧结，高炉出铁，炼钢，轧线（高线、棒材、型材、普线）。

4 系统硬件及软件开发平台4.1 硬件配置唐钢铁前数据支撑系统采用C/S 结构方式，包括两台主机服务器，分别为数据库服务器和在线热备服务器，把主机系统连为一体，负责炼焦制气厂、炼铁厂、第二钢轧厂的生产管理，各产线生产管理的总体协调管理，实现原料、中间品、产品的物料跟踪、作业管理，收集实绩数据收集等。

4.2 软件开发平台要求软件开发平台采用北京新思维创业科技有限公司的冶金软件框架结构和Oracle 公司的配套开发工具Developer 6i 、Borland 公司的开发工具Delphi 7.0。

决策支持系统决策支持系统（DDS）是一种基于计算机技术和信息技术的系统，用来辅助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节。

通过整合和分析大量的数据和信息，DDS可以提供可靠的决策支持，为决策者提供决策的依据，帮助其做出准确、高效和科学的决策。

下面将从DDS 的定义、特点、功能和应用等方面进行详细介绍。

首先，DDS的定义。

DDS是一种以计算机技术和信息技术为基础的决策辅助系统，通过收集、分析和应用大量的数据和信息，帮助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节，提供决策的依据和支持。

DDS可以采用各种技术和方法，如数据挖掘、模型建立、信息检索和智能算法等，以实现对数据和信息的高效利用和全面分析。

然后，DDS的功能。

DDS主要包括信息获取、数据分析、决策评估和决策选择等功能。

信息获取是DDS的基础功能，通过收集和整合各种数据和信息，形成决策的数据源和知识库。

数据分析是DDS的核心功能，通过应用数据挖掘、模型建立和统计分析等方法，对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息和规律。

决策评估是DDS的关键功能，通过对决策的各种方案和选项进行评估和比较，提供决策的可行性和优劣性评价。

决策选择是DDS的最终功能，通过综合分析和评估的结果，帮助决策者做出最佳的决策选择。

最后，DDS的应用。

DDS可以应用于各个领域和行业，如企业管理、金融投资、物流运输、市场营销、医疗健康等。

在企业管理中，DDS可以帮助企业管理者进行决策支持，优化生产计划、供应链管理和资源配置等方面的决策。

在金融投资中，DDS可以帮助投资者进行数据分析和风险评估，提供投资决策的参考和建议。

在物流运输中，DDS可以帮助物流管理者进行路径选择和货物配送等决策，提高物流的效率和质量。

在市场营销中，DDS可以帮助市场营销人员进行市场分析和目标客户的选择，制定合适的市场营销策略。

在医疗健康领域中，DDS可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择，提高医疗的质量和效果。

如何利用决策支持系统与工具解决问题决策支持系统（DDS）和决策支持工具（DST）是在当今企业决策过程中发挥重要作用的关键技术。

它们能够为企业提供全面的信息分析和决策支持，帮助管理层合理决策，解决问题。

本文将详细介绍决策支持系统与工具的定义、作用、类型以及如何利用它们解决问题。

一、决策支持系统与工具的定义决策支持系统（DDS）是一种基于计算机技术的信息系统，通过提供各种决策制定工具和技术，帮助管理层进行决策。

决策支持工具（DST）是DDS的具体实现方式，它是通过计算机软件或硬件提供各种功能和分析工具的工具包。

二、决策支持系统与工具的作用1. 提供信息支持：DDS和DST能够从各种数据源收集、整理和分析大量数据，为决策者提供准确、及时的信息支持。

2. 辅助决策制定：DDS和DST提供了各种模型、算法和分析工具，可以帮助决策者分析问题、评估风险、制定方案等，并在决策制定过程中提供决策者所需的全面信息。

3. 促进合作与沟通：DDS和DST能够支持多人、多部门之间的协同工作，促进信息共享和沟通，提高决策效率和质量。

三、决策支持系统与工具的类型1. 数据驱动型DDS：这类DDS主要基于大数据分析，通过提供强大的数据挖掘和分析功能，帮助决策者从大数据中发现隐藏的信息和规律，并支持决策制定。

2. 模型驱动型DDS：这类DDS主要基于决策模型和算法，提供各种模型和算法工具，帮助决策者进行定量分析和预测，优化决策结果。

3. 强化型DDS：这类DDS结合了人工智能和机器学习技术，能够通过学习和自适应，提供个性化和智能化的决策支持，帮助决策者更好地应对复杂的决策问题。

四、如何利用决策支持系统与工具解决问题1. 问题识别与分析：通过DDS和DST收集和分析大量数据，帮助决策者识别问题的核心要素，并进行全面的问题分析。

2. 决策制定与评估：利用DDS和DST提供的模型和算法工具，进行多种方案的制定和评估，以找到最优的决策方案，并估计其风险和效果。