决策支持系统概念决策支持系统组成智能决策
智能决策支持系统
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。
决策支持系统与智能系统
DSS 的功能和特点
数据分析
帮助用户收集、整理和分析各种类型的数据，以支持决策过程。
模型构建
允许用户建立决策模型，以模拟不同的决策方案并做出最佳选择。
决策制定
提供工具和方法，帮助用户制定决策并评估决策方案的优劣。
IS 的功能和特点
1智能决策ຫໍສະໝຸດ 持通过自动化和人工智能技术，帮助用户做出准确和高效的决策。
决策支持系统与智能系统
决策支持系统（DSS）和智能系统（IS）是关键的商业和技术工具，帮助组织 在复杂的决策环境中实现更好的结果。
DSS 的定义
决策支持系统（DSS）是一种计算机化的信息系统，旨在帮助决策者通过数据 分析、模型构建和决策制定来解决非结构化问题。
IS 的定义
智能系统（IS）是一种集成了人工智能、大数据和自动化技术的计算机系统， 旨在模拟人类的智能行为并提供智能决策支持。
• 金融和投资决策 • 供应链管理 • 医疗诊断和治疗决策 • 市场营销策略
DSS 和 IS 的发展趋势
人工智能
大数据
人工智能技术的发展将为DSS和IS 提供更多的智能功能和决策支持。
对大数据处理和分析能力的需求 将推动DSS和IS的发展。
自动化
自动化技术的不断进步将提高 DSS和IS的智能化水平。
2
大数据处理
能够处理和分析大量的结构化和非结构化数据，提取有用的信息和洞察。
3
自动化操作
具备自主学习和执行任务的能力，提高工作效率并减少错误。
DSS 和 IS 的关系
决策支持系统（DSS）是智能系统（IS）的一种类型，智能系统是在DSS的基础 上加入了人工智能等技术的升级版本。
DSS 和 IS 的应用领域
智能化决策支持系统人工智能技术为管理者提供智能化决策建议
智能化决策支持系统人工智能技术为管理者提供智能化决策建议随着科技的发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，智能化决策支持系统作为一项重要的应用领域，为管理者提供了智能化的决策建议。
本文将介绍智能化决策支持系统的基本概念和原理，并探讨其在管理决策过程中的应用。
一、智能化决策支持系统的概念与原理智能化决策支持系统是利用人工智能技术，结合决策分析理论与方法，辅助管理者进行决策过程的一种系统。
其基本原理是通过收集和分析大量的数据、信息和知识，建立决策模型，运用人工智能技术进行数据挖掘和知识发现，从而提供决策建议和策略辅助。
二、智能化决策支持系统在管理决策中的应用1. 数据分析与挖掘智能化决策支持系统通过收集和分析庞大的数据，进行数据挖掘和分析，从中发现隐藏在数据中的有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以帮助管理者更好地了解市场、客户需求、竞争对手等因素，为决策提供更加准确的基础。
2. 决策模型构建智能化决策支持系统通过建立决策模型，模拟和分析不同的决策策略和场景，以求得最优的决策结果。
管理者在制定决策时，可以通过系统提供的多种模型选择最适合自己的决策方案，减少决策风险和成本。
3. 决策建议与评估智能化决策支持系统能够根据已有的数据和知识，结合管理者的实际需求，提供个性化的决策建议。
系统根据预设的目标和限制条件，综合考虑各种因素，为管理者提供全面的决策信息和评估结果，帮助其做出明智的决策。
4. 决策过程优化智能化决策支持系统可以对决策过程进行优化和改进。
通过自动化和智能化的技术手段，系统能够提高决策的效率和精度，降低决策的风险和成本。
管理者可以借助系统提供的功能，提升自己在决策过程中的效率和水平。
三、智能化决策支持系统所面临的挑战尽管智能化决策支持系统在提高决策效率和质量方面具有显著的优势，但其仍然面临一些挑战。
首先，数据的质量和完整性对系统的决策结果有着重要影响。
其次，决策模型的建立需要动态更新和调整，以适应不断变化的环境和需求。
决策分析的决策支持系统
决策分析的决策支持系统决策是指在面临多种选择的情况下，选择一种或多种行动方案的过程。
在现代社会中，决策对于个人和组织来说都是至关重要的一环。
然而，由于信息的不完全性和复杂性，决策过程常常面临困难和挑战。
为了帮助人们更加科学地进行决策，决策支持系统应运而生。
一、决策支持系统的定义和作用决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种通过使用计算机技术和数学模型，提供决策过程中所需信息和分析方法的工具。
它能够帮助决策者更好地理解问题、分析决策方案、评估风险以及做出最佳决策。
决策支持系统在决策过程中发挥着关键的作用。
首先，它能够收集和整合各种信息，包括内部数据、外部数据以及行业研究报告等，为决策者提供全面、准确的信息基础。
其次，决策支持系统能够应用各种数学和统计方法，进行数据分析、模拟和预测，帮助决策者理清问题的本质和关键因素。
最后，决策支持系统还能够提供多种决策方案的比较和评估工具，帮助决策者选择最佳的方案并降低风险。
二、决策支持系统的组成和功能决策支持系统由数据管理子系统、模型管理子系统、知识管理子系统和用户接口子系统组成。
下面分别介绍各个子系统的功能：1. 数据管理子系统：负责收集、存储和处理各种数据，包括历史数据、实时数据以及用户输入的数据。
它能够提供数据清洗、数据集成和数据挖掘等功能，为其他子系统提供所需的数据支持。
2. 模型管理子系统：负责管理和运行各种决策模型，包括统计模型、优化模型和仿真模型等。
它能够通过数学运算，对数据进行分析和建模，并生成决策方案的评估结果。
3. 知识管理子系统：负责管理和运行专家系统和规则引擎等知识表达工具。
它能够将领域知识和专业经验转化为计算机可执行的规则和推理过程，为决策者提供专业意见和建议。
4. 用户接口子系统：提供用户与决策支持系统之间的交互界面，使决策者能够方便地输入数据、选择模型和查看结果。
它通常采用图形化界面和交互式操作方式，提高用户的易用性和体验。
《管理信息系统》(第七版)-PPT 第11章_决策支持系统
20世纪80年代初：DSS增加了方法库和知识库,构成了三库系统或四库系统
20世纪80年代后期：人工智能领域中的专家系统与DSS相结合,形成了智能决策支 持系统IDSS,提高了DSS支持非结构化决策问题的能力
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可以按使用者要求的方式,方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等
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第十一章 决策支持系统
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2.3 数据库子系统
数据库子系统由数据库、数据析取模块、数据字典、数据库管理系统及数据查询模 块等部件组成。
数据库 数据析取
• 包括内部数据、外部数据和个人数据 • 提取更多的能用于决策支持的开源数据，是分析、选择、浓缩与转换数据的过程
识 答决策过程中问题分析与判断所需知识的请求。
库 2．知识库。知识库是知识库子系统的核心，知识库 中存储的是那些既不能用数据表示也不能用模型方
子 法描述的专家知识和经验。
系 3．推理机。推理是指从已知事实推出新事实（结论） 的过程，推理机是一组程序，它针对用户问题去处
统 理知识库（规则和事实）。
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数据字典
• 描述与维护各数据项的属性、来龙去脉及相互关系
数据库管理系统 • 自动将新概念添加到知识库的概念层中
数据查询
• 用来解释来自人机对话及模型库等子系统的数据请求
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第十一章 决策支持系统
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模型库子系统
模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统,它是DSS中最复杂与最难实现 的部分。应用模型获得的输出结果可以分别起以下三种作用:直接用于制订决策;对 决策的制订提出建议;用来估计决策实施后可能产生的后果。
决策支持系统名词解释管理学
决策支持系统名词解释管理学决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是管理学领域中的一个重要概念，指的是一种基于计算机技术的系统，旨在辅助管理者在复杂的决策环境中进行决策制定和分析。
本文将详细解释决策支持系统的概念、特点、构成以及在管理学中的应用。
一、决策支持系统的概念决策支持系统是一种集成了数据仓库、数学模型、人工智能等技术手段的信息系统。
其核心目标是为决策者提供必要的信息和分析工具，支持其在信息不完整、不确定的决策环境中，实现决策的科学化、合理化和高效化。
二、决策支持系统的特点1.针对性：决策支持系统针对特定的决策问题，提供定制化的信息支持。
2.交互性：系统允许决策者与系统进行交互，调整参数、假设，观察决策结果的变化。
3.集成性：系统集成了多种数据来源和分析工具，为决策者提供全面的决策支持。
4.智能性：利用人工智能等技术，实现对数据的自动分析和处理，减轻决策者的工作负担。
三、决策支持系统的构成决策支持系统主要由以下几个部分构成：1.数据仓库：存储和管理大量数据，为决策提供数据基础。
2.模型库：集成了多种数学模型，用于对数据进行分析和预测。
3.知识库：存储了专家的知识和经验，为决策提供智力支持。
4.人机交互界面：决策者与系统进行交互的界面，允许决策者输入指令、查看结果等。
四、决策支持系统在管理学中的应用在管理学中，决策支持系统被广泛应用于企业的战略决策、市场营销、生产管理等领域。
例如，企业战略决策者可以利用决策支持系统分析市场环境、竞争对手情况，制定合适的战略方向。
市场营销人员可以通过系统分析消费者行为、市场需求，制定精准的市场营销策略。
生产管理人员可以利用系统优化生产流程，提高生产效率和质量。
五、总结综上所述，决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，具有针对性、交互性、集成性和智能性等特点。
它主要由数据仓库、模型库、知识库和人机交互界面等部分构成，在管理学中被广泛应用于企业的各个领域，为企业决策提供科学有效的支持。
11决策支持系统概念12决策支持系统组成13智能决策...
增设了知识库、推理机与问题处理系统 人机对话部分还加入了自然语言处理功能 IDSS 在用户决策问题的输入、决策问题的描述、 决策过程的推理，问题解的求取与输出等方面 都有了显著的改进
知识 库 机 器 学 习 专 家 系 统
IDSS DSS+ES
人 工 神 经 元 网 络
35Βιβλιοθήκη 知识获取困难人工智能
第十一章 决策支持系统
9.3 智能决策支持系统 — 基本概念3
专家系统（Expert Systems, ES）是一种知识系统
利用专家知识及知识推理等来理解与求解问题
将 ES 和传统 DSS 结合而形成的 IDSS：
综合其它不适宜进入模型的因素
得出合理的决策方案
决策者在决策过程中处于中心地位
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第十一章 决策支持系统
9.1 决策支持系统概念 — 分类1
DSS 都针对某类决策问题，大体有三大类：
以分析为主、以求解为主、兼有分析和求解
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 例如，财务分析系统和市场行情分析系统
这种趋势是系统功能集成的必然
DSS与典型MIS的界限将逐渐模糊
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第十一章 决策支持系统
9.1 决策支持系统概念 — 结构1
不同功能和特色的 DSS，系统结构亦不同
一般认为 DSS 的结构有： 两库结构和基于知识的结构等两种基本形式 实际中的 DSS 由这两种结构分解或增加某些部件的演变而来
源数 据库
数据库管理系统 内部 IS 源数 据库
数据库
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第十一章 决策支持系统
9.2 决策支持系统组成 — 数据库2
人机对话 子系统
数据分析中的决策支持系统与智能化决策
数据分析中的决策支持系统与智能化决策在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业决策的重要依据。
然而，海量的数据如何进行分析和利用，成为了许多企业面临的难题。
为了解决这个问题，决策支持系统（DSS）应运而生。
决策支持系统是一种利用计算机技术和数据分析方法，为决策者提供决策所需信息和分析工具的系统。
随着人工智能技术的发展，智能化决策成为了数据分析的新趋势。
决策支持系统的核心是数据分析。
数据分析通过对大量数据的收集、整理和分析，提供给决策者有关问题的信息和见解。
数据分析可以帮助决策者了解市场趋势、竞争对手情况、消费者需求等重要信息，从而为决策提供支持。
数据分析可以通过统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，发现数据中的规律和趋势，为决策者提供决策所需的信息。
除了数据分析，决策支持系统还包括决策模型和决策工具。
决策模型是一种描述决策问题的数学模型，可以帮助决策者理清决策问题的关键因素和关系。
决策工具是一种用于辅助决策的软件工具，可以帮助决策者进行数据分析、模拟实验、风险评估等。
决策模型和决策工具可以帮助决策者更好地理解和解决问题，提高决策的准确性和效率。
随着人工智能技术的发展，智能化决策成为了决策支持系统的新方向。
智能化决策是指利用人工智能技术，通过机器学习、自然语言处理、图像识别等方法，实现对复杂问题的自动分析和决策。
智能化决策可以帮助决策者更好地理解和解决复杂问题，提高决策的智能化水平。
智能化决策的核心是机器学习。
机器学习是一种通过训练模型，使计算机能够从数据中学习和预测的方法。
通过机器学习，决策支持系统可以根据历史数据和规则，自动学习和优化决策模型，提供更准确和可靠的决策支持。
例如，在金融领域，智能化决策可以通过机器学习算法，根据历史数据和市场情况，预测股票价格的涨跌趋势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
除了机器学习，智能化决策还可以利用自然语言处理和图像识别等技术。
自然语言处理可以帮助决策支持系统理解和分析大量的文本数据，从中提取有用的信息。
决策支持系统的基本概念
大数据处理技术
大数据处理技术是指处理大规模数据 集的技术，包括分布式计算、流处理、 批处理等技术。
VS
大数据处理技术在决策支持系统中能 够高效地处理大规模数据集，提供及 时、准确的决策支持，满足实时性要 求。
云计算技术
云计算技术是一种基于互联网的计算方式， 通过虚拟化资源、按需付费等方式提供服务 。
资源调度
合理调度军事资源，保障作战需求， 降低资源浪费。
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02
战场指挥
实时获取战场信息，快速做出指挥 决策，提高作战效率。
风险评估
评估作战风险，制定风险应对策略， 降低作战风险。
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科研决策
研究选题
基于文献综述和数据分析，确定具有研究价 值和可行性的科研课题。
数据采集与分析
合理设计实验方案，采集实验数据，进行数 据分析，为科研结论提供支持。
数据挖掘技术在决策支持系统中发挥 着重要作用，能够从海量数据中提取 出有价值的信息，帮助决策者更好地 理解和分析问题。
人工智能技术
人工智能技术包括机器学习、自然语言处理、专家系统等，能够模拟人类的智能行为，为决策提供智 能化支持。
人工智能技术在决策支持系统中能够自动化处理大量数据和信息，提供智能化的决策建议，提高决策 效率和准确性。
语言，更好地满足用户需求。
智能决策算法
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开发和应用更先进的智能决策算法，以适应复杂多变的决策环
境。
大数据驱动的决策支持系统
数据采集与整合
利用大数据技术，实现多源数据的采集和整合，为决策提供更全 面的信息。
数据挖掘与分析
通过数据挖掘和分析工具，深入挖掘数据中的潜在价值，为决策 提供有力支持。
数据可视化
决策支持系统
用户
数据库 子系统
对话子系统
模型库 子系统
两库结构
用户
自然语言 子系统
问题处理 子系统
知识库 基于知识 子系统 的结构
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2.1 决策支持系统的系统结构
– 两种基本结构演变出的DSS都表现为多库结构.
用户
对话 子系统
用户
对话 子系统
数据库
模型库
管理系 统 管理 系 统
方法库 管理系 统
知识库 管理系 统
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1.3 决策支持系统的应用与分类
– 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
– 这种趋势是系统功能集成的必然,将来 DSS与典 型MIS 的界限将逐渐模糊.
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2 决策支持系统的组成
本节主要内容： 2.1 决策支持系统的系统结构 2.2 人机对话子系统 2.3 数据库子系统 2.4 模型库子系统 2.5 方法库子系统
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2.1 决策支持系统的系统结构
– DSS 的结构主要有两种基本形式. – 实际中的DSS由这两种结构分解演变而来.
1971年Keen: 提出“管理决策系统”（MDS）
1978年Keen和Scott Morton 提出“决策支持系统”（DSS）
形成DSS新学科
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1.1 决策支持系统的产生与发展
– 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
信息工程中的智能决策与决策支持系统
信息工程中的智能决策与决策支持系统智能决策与决策支持系统是信息工程领域的重要应用之一。
随着信息技术的发展和智能化水平的提高，决策过程已经越来越依赖于计算机系统，这也为企业和组织提供了更高效和准确的决策方式。
本文将介绍智能决策的概念及其在信息工程中的应用，并重点探讨决策支持系统在决策过程中的作用。
一、智能决策的概念与特点智能决策是指利用人工智能等先进技术自动识别、分析和评估决策问题，并根据预先设定的决策规则给出最佳决策方案的过程。
智能决策系统具有以下几个特点：1. 自动化：智能决策系统可以对大量的数据进行自动处理和分析，从而快速给出决策结果；2. 高效性：利用智能决策系统可以快速排除无关信息，仅关注与决策相关的数据，提高决策的效率；3. 知识化：智能决策系统可以通过学习和积累知识，不断优化和改进决策方案；4. 预测性：通过分析历史数据和模拟实验，智能决策系统可以预测未来可能发生的情况，并提供相应的决策建议。
二、智能决策在信息工程中的应用智能决策在信息工程中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 交通管理：智能决策系统可以根据交通数据和历史记录，预测道路拥堵情况，并提供最佳的交通调度方案；2. 金融风险评估：通过分析大量的金融数据，智能决策系统可以对风险进行评估和预测，并提供相应的风险管理建议；3. 生产调度：在生产过程中，智能决策系统可以实时监控生产数据，自动调整生产计划，并优化生产效率；4. 营销策略：智能决策系统可以根据市场数据和消费者行为，给出最佳的营销策略和推广方案。
三、决策支持系统的作用决策支持系统是指利用先进的信息技术和数学模型，为决策者提供决策所需的信息和工具，从而帮助他们做出更准确、更科学的决策。
决策支持系统在智能决策过程中起到了重要的作用。
1. 提供信息：决策支持系统可以收集和整理各种相关的数据信息，并通过数据分析和数据可视化的方式呈现给决策者，帮助他们了解决策问题的全貌；2. 分析评估：决策支持系统可以利用数学模型和算法对决策问题进行分析和评估，从而给出不同决策方案的优劣程度，帮助决策者做出决策；3. 模拟实验：决策支持系统可以进行模拟实验，预测不同决策方案的结果，并呈现给决策者，帮助他们更好地理解决策的风险和影响；4. 优化决策：决策支持系统可以通过优化算法，帮助决策者找到最佳的决策方案，从而提高决策的效果和准确性。
第四章 智能决策支持系统和智能技术的决策支持
4.1.2 智能决策支持系统结构（续）
2.智能决策支持系统结构形式
智能决策支持系统（IDSS）的基本结构为：
问题综合与交互系统
模型库管理系统 （MBMS） 人工智能技术
模型库 自然 专家 神经 遗传 机器 语言 系统 网络 算法 学习 理解
数据库管理系统 （DBMS）
数据库
图4.1 IDSS的基本结构
4.1.2 智能决策支持系统结构
与智能决策有关的人工智能技术主要有：专家 系统、神经网络、遗传算法、机器学习、自然 语言理解。 （1）专家系统
专家系统是利用大量的专门知识解决特定领域 中的实际问题的计算机程序系统。
专家系统中，知识的表示形式有产生式规则、 谓词公式、框架、语义网络等。 专家系统是利用专家的定性知识进行推理，达 到领域专家解决问题的能力。
（4）机器学习 机器学习是让计算机模拟和实现人类的 学习，获取解决知识的问题。
机器学习方法主要是归纳学习和类比学 习。
比较成功的机器归纳学习方法有：覆盖 正例排斥反例的AQ学习方法、决策树ID3 、C4.5、粗糙集等方法。
4.1.2 智能决策支持系统结构（续）
（5）自然语言理解
自然语言理解是让计算机理解和处理人 类进行交流的自然语言。 在人机交互中，可以简单的自然语言进 行理解与处理。 自然语言处理过程是对一连串的文字表 示的符号串，经过词法分析识别出单词 ，经过句法分析将单词组成句子，再经 过语义分析理解句子的含义，变成计算 机中的操作（如查询数据库）。
数据库
4.2 人工智能基本原理
4.2.1 逻辑推理 1.形式逻辑 形式逻辑主要用于形成概念，作出判断，进行推理 （1）概念：
管理信息系统教案11 决策支持系统
课程名称：管理信息系统授课章节第十一章 决策支持系统 课时 1目的要求了解利用信息技术辅助决策的主要形式，重点是掌握决策支持系统的概念、组成及开发。
同时，了解智能决策支持系统和群体决策支持系统的应用。
重点难点重点：决策支持系统的概念；决策支持系统的组成；智能决策支持系统；群体决策支持系统。
难点：决策支持系统的构成；智能决策支持系统；群体决策支持系统。
§11.1决策支持系统的概念1、决策支持系统的产生与发展70年代中期Keen和Scott Morton首次提出了“决策支持系统”（Decision Support Systems，简称DSS）一词，标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进入了一个新的阶段，并形成了决策支持系统新学科。
一般认为DSS是结合与利用计算机强大的信息处理能力和人的灵活判断能力，以交互方式支持决策者解决半结构化和非结构化决策问题的系统。
2、决策支持系统的功能与定义DSS的目标是要在人的分析与判断的基础上借助计算机与科学方法支持决策者对半结构化和非结构化问题进行有序的决策，以获得尽可能令人满意的客观的解决方案。
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。
3、决策支持系统与管理信息系统的关系(1)MIS是一个总概念，DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统；(2)DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统；(3)MIS是DSS的基础部分，也即DSS包括提供决策信息的MIS，MIS是DSS的一个子系统；(4)在广义与狭义之分，就狭义而言，MIS与DSS是不同的系统，就广义而，DSS是MIS的分系统。
§11.2决策支持系统的组成DSS概念模式的建立是开发中最初阶段的工作，它通过对决策问题与决策过程的系统分析来描述。
基本的概念模式见P236。
目前常用的DSS系统分析方法是ROMC（表述、操作、记忆辅助、控制机制）分析方法。
mis10
第十章决策支持系统学习目的：•掌握决策支持系统(DSS)的定义、功能、组成以及与MIS的关系；•熟悉智能DSS和群体DSS的概念及组成；•能够开发简单的DSS和智能DSS系统。
内容提要：本章将从决策支持系统的概念、决策支持系统的组成、智能决策支持系统及群体决策支持系统等四个方面分别叙述决策支持系统的基本知识。
第一节 决策支持系统的概念学习目的：•掌握决策支持系统(DSS)的定义；•掌握决策支持系统的功能与组成•了解DSS与MIS的关系；内容提要：决策支持系统的概念主要包括DSS的产生与发展、DSS的功能、DSS的基本特征、DSS 的特征、DSS的定义、DSS与MIS的关系等。
一.决策支持系统(DSS)的产生与发展⑴ 70年代中期：Keen和Scott Morton首次提出了"决策支持系统"(Decision Support System，简称DSS)一词，标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进人了一个新的阶段，并形成了决策支持系统新学科。
⑵ 在整个70年代，研究开发出了许多较有代表性的DSS。
弹出：⑶ 到70年代末，DSS大都由模型库、数据库及人机交互系统等三个部件组成，它被称为初阶决策支持系统。
⑷ 80年代初，DSS增加了知识库与方法库，构成了三库系统或四库系统。
知识库系统：是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理及管理与维护的系统。
知识库系统知识的获取是一大难题，但几乎与DSS同时发展起来的专家系统在此方面有所进展。
方法库系统：是以程序方式管理和维护各种决策常用的方法和算法的系统。
⑸ 80年代后期，人工神经元网络及机器学习等技术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途径。
专家系统与DSS相结合，充分利用专家系统定性分析与DSS定量分析的优点，形成了智能决策支持系统IDSS，提高了DSS支持非结构化决策问题的能力。
⑹ 近年来，DSS与计算机网络技术结合构成了新型的能供异地决策者共同参与进行决策的群体决策支持系统GDSS。
决策支持系统
决策支持系统1. 简介决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种帮助管理人员进行决策的信息系统。
它运用先进的技术和方法，将数据、模型和分析工具融合在一起，为管理人员提供决策所需的信息和支持。
决策支持系统可以根据特定的问题或任务，提供多个决策方案的评估和比较，帮助管理人员做出准确、科学和可靠的决策。
2. 架构决策支持系统通常由以下几个组件构成：2.1 数据库系统数据库系统是决策支持系统的基础，用于存储和管理各种数据、信息和知识。
它可以包括内部数据（如企业的历史数据）和外部数据（如市场数据、经济数据等）。
数据库系统提供了数据的查询、检索和更新功能，为其他组件提供必要的数据支持。
2.2 模型管理系统模型管理系统用于管理和维护各种数学模型，它可以包括线性规划模型、统计模型、决策树模型等。
模型管理系统提供模型的创建、修改、验证和应用功能，使得管理人员可以根据不同的决策问题选择合适的模型，并对模型进行参数调整和优化。
2.3 决策分析系统决策分析系统是决策支持系统的核心组件，它利用数据库系统中的数据和模型管理系统中的模型进行决策分析。
决策分析系统可以根据用户输入的决策参数，进行模型求解、模拟仿真和风险评估等分析，从而生成可行的决策方案。
2.4 用户界面用户界面是决策支持系统与管理人员进行交互的窗口。
它提供了友好的图形界面，使得管理人员可以轻松地输入问题的相关数据和参数，观察分析结果，并进行决策方案的选择和比较。
用户界面还可以支持多种可视化方式，如图表、报表等，方便管理人员对数据和结果的理解和分析。
3. 特点与优势决策支持系统具有以下几个特点与优势：3.1 实时性决策支持系统可以通过实时获取和处理数据，提供及时的决策支持。
管理人员可以随时查询和分析最新的数据，并根据需要进行决策。
3.2 准确性决策支持系统利用先进的分析工具和模型，可以对数据进行准确的分析和预测。
它能够帮助管理人员找到最佳的决策方案，并评估不同方案的风险和收益。
决策支持系统
决策支持系统2003-12-29 16:33:00决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是信息系统应用概念的深化，是在信息系统的基础上发展起来的系统。
简单的说，决策支持系统是能参与、支持人的决策过程的一类信息系统。
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。
决策支持系统强调的是对管理决策的支持，而不是决策的自动化，它所支持的决策可以是任何管理层次上的，如战略级、战术级或执行极的决策。
1.决策支持系统的基本特征和组成时至今日，人们对什么是决策支持系统没有一个公认的定义。
一般说来，所谓决策支持系统就是能帮助决策者利用数据和模型去解决非结构化问题的交互式计算机信息系统，它是充分运用可供利用且合适的计算机技术，针对半结构化或非结构化问题，通过人机交互方式帮助和改善管理决策的有效性系统。
决策支持系统的基本特征可归纳为五个方面：①主要针对管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充分的问题。
②把模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术结合起来；③易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用。
④强调对环境及用户决策方法改变的灵活性和适应性。
⑤支持但不是代替高层管理者制定决策。
对上述五个方面进行展开，我们可以从以下几方面进一步理解决策支持系统的概念：①系统只是支持用户而不是代替他判断。
因此，系统并不提供所谓“最优”的解，而是给出一类满意解，让用户自行决断。
同时，系统并不要求用户给出一个预先定义好的决策过程。
②系统所支持的主要对象是半结构化和非结构化的决策（即不能完全用数学模型、数学公式来求解）。
管理学程序化决策名词解释(二)
管理学程序化决策名词解释(二)管理学程序化决策名词解释在管理学中，程序化决策是一种基于事先定义好的规则和程序进行决策的方法。
以下是相关名词的解释和例子：1.决策支持系统（Decision Support System）决策支持系统是一个计算机系统，用于帮助管理者进行决策分析和解决问题。
它提供了各种工具和模型，帮助管理者在不同的场景中进行决策。
例如，一个销售决策支持系统可以使用历史销售数据和市场趋势预测模型，帮助管理者确定最佳的产品定价策略。
2.决策规则（Decision Rules）决策规则是对决策过程中的条件和行动做出的一系列明确规定。
这些规则可以是基于专家经验或者基于数据分析的结果。
一个常见的决策规则是“如果A发生，那么采取行动B”。
例如，一个零售商可能制定了规则：“如果某款产品的库存低于50个，那么立即进行补货”。
3.风险评估（Risk Assessment）风险评估是评估在决策过程中可能面临的各种风险的过程。
它包括识别潜在风险、评估风险的可能性和影响，并采取适当的措施来降低风险。
例如，一个公司在决定是否投资新的市场时，可能进行风险评估，考虑市场份额、竞争力和法律环境等因素。
4.模型驱动决策（Model-Driven Decision Making）模型驱动决策是使用数学模型和数据分析来支持决策制定的方法。
它基于对数据的分析和建模，为管理者提供决策所需的信息和洞察力。
例如，一个生产公司可能使用供应链模型来优化原材料采购和生产计划，以最大程度地降低成本并提高效率。
5.人工智能决策（Artificial Intelligence DecisionMaking）人工智能决策是利用人工智能技术来辅助决策制定的过程。
它可以基于大数据分析、机器学习和自然语言处理等技术，提供智能化的决策支持。
例如，一个客服中心可以使用自然语言处理和机器学习算法来自动分类和分配客户投诉，并提供相应的解决方案。
以上是几个管理学程序化决策的相关名词及其解释和示例。
5、环境决策支持系统
一、决策支持系统概念
5.DSS定义
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。
• 80年代末90年代初，决策支持系统与专家系统结合起来，形成了智能决 策支持系统(IDSS)。专家系统是定性分析辅助决策，它和以定量分析辅 助决策的决策支持系统结合，进一步提高了辅助决策能力。智能决策支 持系统是决策支持系统发展的一个新阶段。
一、决策支持系统概念
2.决策支持系统功能
① 管理并随时提供与决策问题相关的组织内部信息； ② 收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息； ③ 收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息； 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； ⑤ 能够存储并提供常用的数学方法及算法； ⑥ 上述数据、模型与方法能容易地修改和添加； 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
① 对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充分的问题； ② 把模型或分析技术与传统的数据存取技术及检索技术结合起来； ③ 易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用； ④ 强调对环境及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；
一、决策支持系统概念
4.决策支持系统结构特征
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集成分布式数据库、模型库、知
识库
DDSS
构成分布式源
支持大规模复杂决策
DSS
DSS
DSS
7
9.1 决策支持系统概念 — 功能1
系统目标通过功能实现 功能由系统结构所决定 不同结构对应不同功能
DSS 的目标： 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
计算机强大的信息处理能力 人的灵活判断能力
❖ DSS 以交互方式 支持决策者解决 半结构化决策问题 非结构化决策问题
2
9.1 决策支持系统概念 — 产生4
DSS：针对半结构化和非结构化问题，提 供决策
信息、帮助分析判断、支持方案选
择
查询 定价 数据 模型 . . . . . .
市场 描述
经济 过程
9.1 决策支持系统概念 — 产生1
计算机的应用
信息支持决策的研究
1971年Keen: 提出“管理决策系统”（MDS）
1978年Keen和Scott Morton 提出“决策支持系统”（DSS）
形成DSS新学科 1
9.1 决策支持系统概念 — 产生3
• 70年代，产生了许多较有代表性的 DSS
一般认为： ❖ DSS 结合与利用
以分析为主、以求解为主、兼有分析和求解
❖ 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 例如，财务分析系统和市场行情分析系统
❖ 求解类为决策者提供决策过程和方案抉择
支持
14
例如，同类资源下多品种生产计划优化系统
9.1 决策支持系统概念 — 分类2
❖ DSS所具备的功能和特征
能满足随机的数据查询要求
回答 “What … if … ” 之类的问题
❖ 提供良好的数据通信功能
保证及时收集所需数据并将加工结果传给使用者
❖ 具有能忍受的加工速度与响应时间
不影响使用者的情绪
10
9.1 决策支持系统概念 — 定义1
❖ DSS 的定义
建立在基本特征与结构特征之上：
（1）针对结构化程度不高、说明不充分的决 策问题
模型库 管理 系 统
方法库 管理系 统
知识库 管理系 统
数据库
模型库
方法库
知识库
数据库 管理系统
方法库 管理系统
数据库
方法库
模型库 管理系统
模型库
用户
对话 子系统
数据库 管理系 统
数据库
模型库 管理 系 统
模型库
17
9.1 决策支持系统概念 — 结构3
❖ 两种基本结构演变出的 DSS 都表现为多库 结构
决策者由此提出信息查询请求或决策支持请求 对话子系统接受请求、作检验、形成命令
❖ 信息查询的请求进行数据库操作
提取信息，传送给用户
❖ 决策支持的请求将识别问题
从模型库中选取模型、从数据库读取数据 运行模型，得到结果 通过对话子系统传给用户或暂存数据库待用 19
9.2 决策支持系统组成 — 对话子
信息查询
企业产品 成本
同行
模拟 分析
历史 报告
...
... 定价系统
3
9.1 决策支持系统概念 — 发展1
DSS 组成的发展： 两库系统 数据库、模型库
三库系统 数据库、模型库、方法库
四库系统 数据库、模型库、方法库、知识库
集群系统 群体、分布、综合
4
9.1 决策支持系统概念 — 发展2
结合专家知识和 DSS 模型分析的优点 形成智能决策支持系统 （IDSS） 提高支持非结构化决策能力
系统3
检验评价
决策支持
决策者 请
请 维护者
（2）模型或分析技术与传统数据存取技术相 结合
（3）易于为非计算机专业人员以交互会话方 式使用
11
（4）强调环境及用户决策方法改变的灵活性
9.1 决策支持系统概念 — 定义2
❖根据 DSS 应具备的功能及特征 ❖ 根据多位专家学者的意见 ❖DSS 的几种定义可综合为：
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。
8
9.1 决策支持系统概念 — 功能2
❖ DSS 功能：
决策者
内部信息
收集
外部信息 反馈信息
IF WHAT
管理 提供
分析 决策
汇总 分析
综合信息 预测信息
数学模型
管理 维护
数学方法
9
9.1 决策支持系统概念 — 功能3
❖ 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
IDSS DSS+ES
知识获取困难
知识 库
DSS
人 工
机
专 家
神 经
专家知识优势
器 学
习
系 统
元 网 络
人工智能 5
9.1 决策支持系统概念 — 发展3
结合计算机网络突破时空限制的 优点
构成群体决策支持系统（GDSS）
GDSS DSS＋Net
支持异地异时集体决策
DSS
计算机 网络
6
9.1 决策支持系统概念 — 发展4
❖ 在两库结构基础上加入方法库：
就构成了三库结构的决策支持系统
❖ 再与基于知识的 DSS 结构相结合：
就构成了四库结构的智能决策支持系统
❖ 对各种 DSS :
对话子系统的位置及与用户之间的关系
18
总体上是一致的 返回
9.2 决策支持系统组成 — 对话子 系统1
❖ 对话子系统是 DSS 人机接口界面
❖ 一般认为 DSS 的结构有：
两库结构和基于知识的结构等两种基本形式
❖ 实际中的 DSS
由这两种结构分解或增加某些部件的演变而来
用户
自然语言 子系统
问题处理 子系统
知识库 子系统
基于知识的DSS结构
16
9.1 决策支持系统概念 — 结构2
三库结 构
用户
对话 子系统
用户
对话 子系统
数据库 管理系 统
12
9.1 决策支持系统概念 — 定义4
❖ 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
综合其它不适宜进入模型的因素 得出合理的决策方案
❖ 决策者在决策过程中处于中心地位
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9.1 决策支持系统概念 — 分类1
❖ DSS 都针对某类决策问题，大体有三大类：
目前有显现于其他各类信息系统的趋势
如，CRM系统中的客户分析与关怀方案决策支持 个性化服务方案的决策支持
ERP系统中的供应商分析评价与选择 e-Business中的产品故障分析与排除软件
❖ 这种趋势是系统功能集成的必然
DSS与典型MIS的界限将逐渐模糊
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9.1 决策支持系统概念 — 结构1
❖ 不同功能和特色的 DSS，系统结构亦不同