决策支持系统及其发展课件(PPT 98页)
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平滑预测：平均预测法、指数预测法 等
24.01.2020
48
（2）系统结构模型群
主要用来分析社会经济系统以及其他系 统的结构，反映系统各要素之间的主要联 系和关联作用，从宏观上和结构上来揭示 系统的运行规律。
系统结构模型、层次分析模型、投入产 出模型、系统动力学模型等。
24.01.2020
49
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
24.01.2020
23
(3) DSS与MIS的关系
MIS：收集、传递、存储、加工处理各种信 息，监测运营数据，利用历史数据预测未 来，用指定的数学方法分析数据，提供全 面数据和分析报告。面向管理人员，提供 低层次的决策支持。
DSS：面向决策者，提供适当的决策支持， 是MIS的高级阶段。
24.01.2020
50
3.3.2 模型体系 解决某一特定系统工程问题的一系列
DSS = 四库系统 + 对话系统 （人机界面）
四库系统：数据库系统、模型库系统、方 法库系统、知识库系统。
24.01.2020
36
近年来，有的学者提出增加DSS的组成部 件，从而形成5库、6库、7库、8库等群 库结构。即：
DSS = 群库系统 + 对话系统 （人机界面）
群库系统： 数据库、模型库、方法库、知识库、 文本库、图形库、语音库、工具库、 地理信息库………………
24.01.2020
44
人们认识客观世界一般有三种方法：
逻辑推理法 实验法 模型法
模型法是我们认识客观世界的最得力、 最方便、最有效的方法。
24.01.2020
45
注意： 并非所有模型都是数学模型，并非所有
模型都是定量的。
例如， 门捷列夫元素周期表。
24.01.2020
46
3.3.1 模型群
第十一章 决策支持系统及其发展
第一节 DSS的产生与发展
24.01.2020
2
决策支持系统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和方法， 针对半结构化和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人机交互信息系统。
确定目标
24.01.2020
环境 实施方案
评价方案
27
2.2 决策问题的类型
决策问题的类型（按结构化程度分为）：
结构化决策问题 半结构化决策问题 非结构化决策问题
24.01.2020
28
结构化程度： 对某一过程的环境和规律，能否用明确
的语言（数学的或逻辑学的，形式的或非 形式的）给予清晰的描述（定量的或推理 的）。
解决软科学所涉及的问题时，可利用 的模型已达100多个，根据他们的功能和 用途可分为若干模型群。
24.01.2020
47
（1）预测模型群
• 定性模型：特尔斐法、主观概率预测法、 交叉影响巨阵法等
• 定量模型：回归预测、平滑预测、马尔 柯夫链预测等
回归预测：一元回归、多元线性回归、 非线性回归等；
（3）数量经济模型群：计量经济模型、经济 控制论模型等。
（4）优化模型群：线性规划、非线性规划、 动态规划、目标规划和最优控制等
（5）不确定模型群：模糊数学模型、灰色模 型、随机模型等
（6）决策模型群：单目标风险性决策、多目 标决策，以及一些不确定性决策方法等
（7）系统综合模型群：即大系统理论。
24.01.2020
管理科学MS（Management Science）： 面向管理者，研究决策问题，如决策目标、 决策效能等。
运筹学OR（Operations Research）： 提供一系列优化、仿真、决策等模型。
24.01.2020
13
(4) 信息经济学
在信息时代，研究信息的产生、获得、传递、 加工处理、输出等方面的价值问题。从经济学 的角度，研究信息产生和获得的成本是多少？ 利润是多少？即研究信息价值问题。
24.01.2020
6
决策支持系统DSS（Decision Support Systems）：
70年代中期Keen和Scott Morton在《管理 决策系统》（1971）一书中提出。目标： 对管理者做决策提供技术支持。
24.01.2020
7
技术背景：
运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析 突破了单一效用理论的框架，计算机软、硬件及 网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理 技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类 工具软件的发展与完善，构成了DSS形成与发展 的技术基础。
24.01.2020
33
组合起来，共有四种类型的决策风格：
• 系统型（ST） • 思辩型（NT） • 司法型（SF） • 直观推断型（NF）
24.01.2020
34
第三节 DSS的构造与系统结构
24.01.2020
35
DSS的构造研究主要解决DSS的组成问 题，即组成DSS的部件。
现在，经典提法是：
24.01.2020
8
1.2 DSS的发展
70年代，Scott Morton在《管理决策系统》 （1971）一书中首次提出DSS。
Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书，阐明 DSS的主要观点，初步构造出DSS的基本框架。
1978至1988年，DSS得到迅速发展，许多实 用系统被开发出来，投入实际应用，产生明显 效益。
24.01.2020
20
1.4 DSS与相关技术的关系
决策与预测的关系 DSS与MS/OR的关系 DSS与MIS的关系 DSS与ES的关系
24.01.2020
21
(1) 决策与预测的关系
决策：创造未来，基于预测，实现将来一个目标。 预测：预言未来，基于分析、研究、仿真、实验。
1988至现在，DSS技术持续发展，目前已基本 成熟。新一代DSS研究仍然十分活跃。
24.01.2020
9
1.3 DSS的理论基础
信息论 计算机技术 管理科学与运筹学 信息经济学 行为科学 人工智能
24.01.2020
10
(1) 信息论 信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概
24.01.2020
14
(5) 行为科学
研究决策者的决策风格、在决策过程中 的决策行为等，指导DSS的设计和开发。 涉及到决策者的心理学。
24.01.2020
15
(6) 人工智能
将人工智能技术用于管理决策是一项开拓 性工作。当前研究的IDSS就是DSS与 AI技术相结合的产物，它用领域专家的 知识来选择和组合模型，完成问题的推理 和运行，为用户提供智能的交互式接口。
24.01.2020
37
DSS的系统结构主要研究DSS各主要 部件的连接关系。
24.01.2020
38
3.1 人机界面技术
主要研究内容集中在： • 可视化图形界面技术 • 基于多媒体技术的界面技术 • 自然语言界面技术
24.01.2020
39
3.2 数据库系统
数据库系统包括数据库及其管理系统，其 基本技术与一般数据库及其管理系统基本 相同。但也有自己的特点。
例如：灾害预测与防灾决策、日常预测与决策、 经营预测与决策、宏观预测与决策、贯序预测与 决策、为重大决策作预备性研究等。
24.01.2020
22
(2) DSS与MS/OR的关系
MS：处理结构化问题，运用分析的观点。
OR：处理结构化问题，研究对象主要集中在数 学规划、决策论、对策论等理论和方法上。
DSS：处理战略、规划等半结构化和非结构化 一类的决策问题。
24.01.2020
3
1.1 DSS的产生背景
电子数据处理——EDP（Electronic Data Processing）
管理信息系统——MIS（Management Information Systems）
决策支持系统——DSS（Decision Support Systems）
24.01.2020
24.01.2020
40
共同点： 数据的独立性 最小冗余度 最大的共享性 统一管理与控制 适当的反映时间 整体性（完整性） 可修改性和可扩充性 安全和保密 简明性
24.01.2020
41
DSS数据库系统的特点： 面向决策支持过程组织和管理数据 面向模型、面向模型生成来使用数据 数据描述方式要面向不同的决策者
24.01.2020
18
DSS和ES：处于不同的学科范畴，有着不 同的解决问题的方法。DSS主要运用数据和模 型，ES主要运用知识和推理。在管理科学领域， 一个是方兴未艾，一个是后起之秀，各有特色。 但是它们的互相结合和互相渗透，将会把计算 机用于决策支持技术推向一个新的高度。
24.01.2020
24
(4) DSS与ES的关系
IDSS = DSS + ES ES：利用知识和推理机，处理半结构化和非
结构化问题。
DSS：使用数据和模型，处理结构化问题， 与ES结合后，可处理半结构化和非结 构化问题。
24.01.2020
25
第二节 DSS的基本概念
24.01.2020
26
2.1 决策过程
设计方案
30
2.3 决策问题的性质和层次
作业调度 运筹管理 战略规划 支持需求
结构化
库存报表、线性规划、
零件定 生产调
货
度
新厂位置 选择
半结构化
股票贸管易理、开发经算市费场预、
资本获利 分析
非结构化
为杂志选 择封面
聘用管理 人员
研究、开 发分析
EDP MS/OR
DSS
经验和直 觉
24.01.2020
31
2.4 决策风格
按获取数据的方式分： • 感知型（S） • 直觉型（N）
感知型——喜欢与特定问题有关的硬数 据。
直觉型——喜欢描写可能性的整体信息。
24.01.2020
32
按处理数据的方式分： • 思考型（T） • 感觉型（F）
思考型——喜欢用逻辑或其他规范化的手 段去推理。
感觉型——喜欢用个人的术语来考虑问 题。
19
决策的正确性关系到经营效果和事业成败， 决策理论、决策方法和决策工具的科学化和现 代化是正确性的重要保证。人工智能将为DSS 提供有效的理论和方法。例如，知识的表示和 建模，推理、演绎和问题求解及各种搜索技术， 再加上功能很强的人工智能语言，都为DSS的 发展走向更加实用的阶段提供强有力的理论和 方法的支持。
念。 信息论是运用信息的观点，把系统看作是借助
于信息的获取、传送、加工处理、输出而实现 其有目的性行为的研究方法。
24.01.2020
11
(2) 计算机技术
计算机软件技术 计算机硬件技术 计算机网络技术 计算机图形处理技术 计算机知识处理技术等。
24.01.2020
12
(3) 管理科学与运筹学
24.01.2020
29
结构化问题：能够描述清楚的问题。三个 阶段都能使用确定的算法或决策规则。
非结构化问题：不能够描述清楚，而只能 凭直觉或经验作出判断的问题。三个阶段 都不能使用确定的算法或决策规则。
半结构化问题：介于两者之间的问题。一 个或二个阶段能使用确定的算法或决策规 则。
24.01.2020
24.01.2020
42
3.3 模型库系统
模型——是以某种形式对一个系统的本质 属性的描述，揭示系统的功能、
行为及其变化规律。
模型库系统——以库的形式对模型进行组 织和管理，包括模型库及模型库 管理系统。
24.01.2020
43
模型库（Model Base）提供模型的存 储和表示模式。
模型库管理系统提供模型的提取、访问、 更新和合成等操作。
4
电子数据处理EDP（Electronic Data Processing） 提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解 脱出来。缺点：仅局限于具体信息处理，不共享， 不考虑整体或部门情况。
24.01.2020
5
管理信息系统 MIS（Management Information Systems）： 整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。缺 点：难于适应多变的内、外部管理环境，对管理 人员的决策帮助十分有限。
24.01.2020
16
人工智能技术作为计算机应用研究的前 沿，近十年取得了惊人的进展，呈现了光 明的前景。
专家系统、智能机器人和模式识别是 人工智能中最活跃、最富有成果的三个研 究领域。
24.01.2020
17
其中专家系统（Expert Systems , 即ES ） 研究，取得了许多实用化的成果。 当今世界上已经有上万个专家系统，应用 于医疗、诊断、探矿、军事、调度、质谱 分析、计算机配置、辅助教育等各种领域， 并已开始涉足财务分析、计划管理、工程 评估、法律咨询等管理决策领域。
24.01.2020
48
（2）系统结构模型群
主要用来分析社会经济系统以及其他系 统的结构，反映系统各要素之间的主要联 系和关联作用，从宏观上和结构上来揭示 系统的运行规律。
系统结构模型、层次分析模型、投入产 出模型、系统动力学模型等。
24.01.2020
49
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
24.01.2020
23
(3) DSS与MIS的关系
MIS：收集、传递、存储、加工处理各种信 息，监测运营数据，利用历史数据预测未 来，用指定的数学方法分析数据，提供全 面数据和分析报告。面向管理人员，提供 低层次的决策支持。
DSS：面向决策者，提供适当的决策支持， 是MIS的高级阶段。
24.01.2020
50
3.3.2 模型体系 解决某一特定系统工程问题的一系列
DSS = 四库系统 + 对话系统 （人机界面）
四库系统：数据库系统、模型库系统、方 法库系统、知识库系统。
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36
近年来，有的学者提出增加DSS的组成部 件，从而形成5库、6库、7库、8库等群 库结构。即：
DSS = 群库系统 + 对话系统 （人机界面）
群库系统： 数据库、模型库、方法库、知识库、 文本库、图形库、语音库、工具库、 地理信息库………………
24.01.2020
44
人们认识客观世界一般有三种方法：
逻辑推理法 实验法 模型法
模型法是我们认识客观世界的最得力、 最方便、最有效的方法。
24.01.2020
45
注意： 并非所有模型都是数学模型，并非所有
模型都是定量的。
例如， 门捷列夫元素周期表。
24.01.2020
46
3.3.1 模型群
第十一章 决策支持系统及其发展
第一节 DSS的产生与发展
24.01.2020
2
决策支持系统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和方法， 针对半结构化和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人机交互信息系统。
确定目标
24.01.2020
环境 实施方案
评价方案
27
2.2 决策问题的类型
决策问题的类型（按结构化程度分为）：
结构化决策问题 半结构化决策问题 非结构化决策问题
24.01.2020
28
结构化程度： 对某一过程的环境和规律，能否用明确
的语言（数学的或逻辑学的，形式的或非 形式的）给予清晰的描述（定量的或推理 的）。
解决软科学所涉及的问题时，可利用 的模型已达100多个，根据他们的功能和 用途可分为若干模型群。
24.01.2020
47
（1）预测模型群
• 定性模型：特尔斐法、主观概率预测法、 交叉影响巨阵法等
• 定量模型：回归预测、平滑预测、马尔 柯夫链预测等
回归预测：一元回归、多元线性回归、 非线性回归等；
（3）数量经济模型群：计量经济模型、经济 控制论模型等。
（4）优化模型群：线性规划、非线性规划、 动态规划、目标规划和最优控制等
（5）不确定模型群：模糊数学模型、灰色模 型、随机模型等
（6）决策模型群：单目标风险性决策、多目 标决策，以及一些不确定性决策方法等
（7）系统综合模型群：即大系统理论。
24.01.2020
管理科学MS（Management Science）： 面向管理者，研究决策问题，如决策目标、 决策效能等。
运筹学OR（Operations Research）： 提供一系列优化、仿真、决策等模型。
24.01.2020
13
(4) 信息经济学
在信息时代，研究信息的产生、获得、传递、 加工处理、输出等方面的价值问题。从经济学 的角度，研究信息产生和获得的成本是多少？ 利润是多少？即研究信息价值问题。
24.01.2020
6
决策支持系统DSS（Decision Support Systems）：
70年代中期Keen和Scott Morton在《管理 决策系统》（1971）一书中提出。目标： 对管理者做决策提供技术支持。
24.01.2020
7
技术背景：
运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析 突破了单一效用理论的框架，计算机软、硬件及 网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理 技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类 工具软件的发展与完善，构成了DSS形成与发展 的技术基础。
24.01.2020
33
组合起来，共有四种类型的决策风格：
• 系统型（ST） • 思辩型（NT） • 司法型（SF） • 直观推断型（NF）
24.01.2020
34
第三节 DSS的构造与系统结构
24.01.2020
35
DSS的构造研究主要解决DSS的组成问 题，即组成DSS的部件。
现在，经典提法是：
24.01.2020
8
1.2 DSS的发展
70年代，Scott Morton在《管理决策系统》 （1971）一书中首次提出DSS。
Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书，阐明 DSS的主要观点，初步构造出DSS的基本框架。
1978至1988年，DSS得到迅速发展，许多实 用系统被开发出来，投入实际应用，产生明显 效益。
24.01.2020
20
1.4 DSS与相关技术的关系
决策与预测的关系 DSS与MS/OR的关系 DSS与MIS的关系 DSS与ES的关系
24.01.2020
21
(1) 决策与预测的关系
决策：创造未来，基于预测，实现将来一个目标。 预测：预言未来，基于分析、研究、仿真、实验。
1988至现在，DSS技术持续发展，目前已基本 成熟。新一代DSS研究仍然十分活跃。
24.01.2020
9
1.3 DSS的理论基础
信息论 计算机技术 管理科学与运筹学 信息经济学 行为科学 人工智能
24.01.2020
10
(1) 信息论 信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概
24.01.2020
14
(5) 行为科学
研究决策者的决策风格、在决策过程中 的决策行为等，指导DSS的设计和开发。 涉及到决策者的心理学。
24.01.2020
15
(6) 人工智能
将人工智能技术用于管理决策是一项开拓 性工作。当前研究的IDSS就是DSS与 AI技术相结合的产物，它用领域专家的 知识来选择和组合模型，完成问题的推理 和运行，为用户提供智能的交互式接口。
24.01.2020
37
DSS的系统结构主要研究DSS各主要 部件的连接关系。
24.01.2020
38
3.1 人机界面技术
主要研究内容集中在： • 可视化图形界面技术 • 基于多媒体技术的界面技术 • 自然语言界面技术
24.01.2020
39
3.2 数据库系统
数据库系统包括数据库及其管理系统，其 基本技术与一般数据库及其管理系统基本 相同。但也有自己的特点。
例如：灾害预测与防灾决策、日常预测与决策、 经营预测与决策、宏观预测与决策、贯序预测与 决策、为重大决策作预备性研究等。
24.01.2020
22
(2) DSS与MS/OR的关系
MS：处理结构化问题，运用分析的观点。
OR：处理结构化问题，研究对象主要集中在数 学规划、决策论、对策论等理论和方法上。
DSS：处理战略、规划等半结构化和非结构化 一类的决策问题。
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3
1.1 DSS的产生背景
电子数据处理——EDP（Electronic Data Processing）
管理信息系统——MIS（Management Information Systems）
决策支持系统——DSS（Decision Support Systems）
24.01.2020
24.01.2020
40
共同点： 数据的独立性 最小冗余度 最大的共享性 统一管理与控制 适当的反映时间 整体性（完整性） 可修改性和可扩充性 安全和保密 简明性
24.01.2020
41
DSS数据库系统的特点： 面向决策支持过程组织和管理数据 面向模型、面向模型生成来使用数据 数据描述方式要面向不同的决策者
24.01.2020
18
DSS和ES：处于不同的学科范畴，有着不 同的解决问题的方法。DSS主要运用数据和模 型，ES主要运用知识和推理。在管理科学领域， 一个是方兴未艾，一个是后起之秀，各有特色。 但是它们的互相结合和互相渗透，将会把计算 机用于决策支持技术推向一个新的高度。
24.01.2020
24
(4) DSS与ES的关系
IDSS = DSS + ES ES：利用知识和推理机，处理半结构化和非
结构化问题。
DSS：使用数据和模型，处理结构化问题， 与ES结合后，可处理半结构化和非结 构化问题。
24.01.2020
25
第二节 DSS的基本概念
24.01.2020
26
2.1 决策过程
设计方案
30
2.3 决策问题的性质和层次
作业调度 运筹管理 战略规划 支持需求
结构化
库存报表、线性规划、
零件定 生产调
货
度
新厂位置 选择
半结构化
股票贸管易理、开发经算市费场预、
资本获利 分析
非结构化
为杂志选 择封面
聘用管理 人员
研究、开 发分析
EDP MS/OR
DSS
经验和直 觉
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31
2.4 决策风格
按获取数据的方式分： • 感知型（S） • 直觉型（N）
感知型——喜欢与特定问题有关的硬数 据。
直觉型——喜欢描写可能性的整体信息。
24.01.2020
32
按处理数据的方式分： • 思考型（T） • 感觉型（F）
思考型——喜欢用逻辑或其他规范化的手 段去推理。
感觉型——喜欢用个人的术语来考虑问 题。
19
决策的正确性关系到经营效果和事业成败， 决策理论、决策方法和决策工具的科学化和现 代化是正确性的重要保证。人工智能将为DSS 提供有效的理论和方法。例如，知识的表示和 建模，推理、演绎和问题求解及各种搜索技术， 再加上功能很强的人工智能语言，都为DSS的 发展走向更加实用的阶段提供强有力的理论和 方法的支持。
念。 信息论是运用信息的观点，把系统看作是借助
于信息的获取、传送、加工处理、输出而实现 其有目的性行为的研究方法。
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11
(2) 计算机技术
计算机软件技术 计算机硬件技术 计算机网络技术 计算机图形处理技术 计算机知识处理技术等。
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(3) 管理科学与运筹学
24.01.2020
29
结构化问题：能够描述清楚的问题。三个 阶段都能使用确定的算法或决策规则。
非结构化问题：不能够描述清楚，而只能 凭直觉或经验作出判断的问题。三个阶段 都不能使用确定的算法或决策规则。
半结构化问题：介于两者之间的问题。一 个或二个阶段能使用确定的算法或决策规 则。
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24.01.2020
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3.3 模型库系统
模型——是以某种形式对一个系统的本质 属性的描述，揭示系统的功能、
行为及其变化规律。
模型库系统——以库的形式对模型进行组 织和管理，包括模型库及模型库 管理系统。
24.01.2020
43
模型库（Model Base）提供模型的存 储和表示模式。
模型库管理系统提供模型的提取、访问、 更新和合成等操作。
4
电子数据处理EDP（Electronic Data Processing） 提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解 脱出来。缺点：仅局限于具体信息处理，不共享， 不考虑整体或部门情况。
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5
管理信息系统 MIS（Management Information Systems）： 整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。缺 点：难于适应多变的内、外部管理环境，对管理 人员的决策帮助十分有限。
24.01.2020
16
人工智能技术作为计算机应用研究的前 沿，近十年取得了惊人的进展，呈现了光 明的前景。
专家系统、智能机器人和模式识别是 人工智能中最活跃、最富有成果的三个研 究领域。
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17
其中专家系统（Expert Systems , 即ES ） 研究，取得了许多实用化的成果。 当今世界上已经有上万个专家系统，应用 于医疗、诊断、探矿、军事、调度、质谱 分析、计算机配置、辅助教育等各种领域， 并已开始涉足财务分析、计划管理、工程 评估、法律咨询等管理决策领域。