决策支持系统及其开发实验报告模板
DSS实验报告--设计阶段
决策支持系统实验报告四实验名称：企业决策支持系统设计专业年级：物流管理2008级（2）班分组情况：7人一组组员：分工情况：实验时间：2011.06.03实验地点：下安实验室306实验方法：根据决策问题的难度和规模，合理地设计决策支持系统的体系结构；设计决策支持系统的模型库和数据库；设计人机会话子系统。
系统开发使用原型法，逐步减少DSS的设计能力与DSS用户的需求之间差异。
实验数据：无实验内容：（1）在系统分析的基础上，确立决策支持系统运行的软硬件环境，重点设计数据库、人机界面和模型的实现步骤。
硬件：windows系统软件：VB、Access数据库数据库的实现步骤：①创建数据库。
②设计数据表的结构。
“销售量”表包含“年份”、“实际销售量”、“预测销售量”三个字段，“订货记录”表包含“订货日期”、“单位成本”、“总成本”三个字段。
③定义字段类型。
“年份”为文本型，“实际销售量”、“预测销售量”、“单位成本”、“总成本”为数字型，“订货日期”为日期/时间型。
人机界面的实现步骤：用VB工具直接构建系统的“预测销售量”“订货决策”界面，VB是可视化图形界面，所见即所得。
模型的实现步骤：①用vb编写一次指数平滑模型，利用公式Y t+1 '=ɑ*Y t+(1-ɑ)*Y t'，其中Y t为第t年的实际销售量，可通过调用数据库中的数据获得。
ɑ为平滑系数，是可变变量，由用户确定。
Y t'为第t年的预测销售量，要通过该模型求得，并更新保存至数据库。
②用vb编写价格折扣模型，利用一次指数平滑模型预测的年需求量，通过公式“经济订货批量=和“年库存总费用=单位库存维持费*平均库存量+订货次数*每次订货费+年需求量*单价”，求解出使年库存总费用最低的最佳订货量。
（2）使用SQL Server或Access设计决策支持系统的数据库。
使用Access建立“数据库”，并设计“销售量”表和“订货记录”表（3）使用软件开发工具设计决策支持系统的模型库和人机交互界面。
决策支持系统DSS实验报告
学生实验报告书实验课程名称决策支持系统开课学院指导教师姓名学生姓名学生专业班级实验报告填写说明1．设计性、综合性实验必须填写实验报告，验证、演示性实验可不写实验报告；2．老师在指导学生实验时，必须按实验大纲的要求，逐项完成各项实验；3．每项实验依据其实验内容的多少，可安排在一个或多个时间段内完成，但每项实验只须填写一份实验报告；4．教师在每份实验报告后均须给出实验成绩，及简短的评语以说明评分的依据；5．课程实验的所有实验项目结束后，学生应将每项实验按实验先后次序及封面一起装订成册，交实验指导老师；6．实验指导老师综合学生各项实验的成绩，给出相关课程实验环节的总评分，并记入课程总成绩中。
推的基本假设是未来系过去和现在连续发展的结果。
趋势外推法的基本理论是：决定事物过去发展的因素，在很大程度上也决定该事物未来的发展，其变化，不会太大；事物发展过程一般都是渐进式的变化，而不是跳跃式的变化掌握事物的发展规律，依据这种规律推导，就可以预测出它的未来趋势和状态。
a)二次曲线模型预测法。
在市场上，某些产品的销售并不一定按同一趋势发展，有可能出现先上升而后下降的趋势；也有可能出现先下降，当下降到一定程度后又迅速上升的趋势。
二次曲线模型在图形上正好表现出了上述的两种趋势，利用历史资料，拟合成二次曲线模型，这一模型的应用已经成为市场预测中的一种普遍方法。
b)在一定时期内，有些产品的销售量往往表现为随着时间的变化按同一增长率不断增加或不断减少。
指数曲线预测法正是针对这种产品的销售变化趋势，利用其时间序列资料，拟合成指数曲线，建立模型并进行预测的一种方法。
5)季节周期法。
许多产品的市场需求往往有季节性。
例如，服装、空调和冷饮等。
对于这类产品市场需求的预测，需要考虑季节波动的因素。
同季平均法是分析、预测季节波动一种最常用、最简单的方法，主要适用于受季节波动和不规则波动影响、而无明显的趋势变动规律的产品市场需求预测。
2 功能分析市场预测支持系统的软件结构，应充分考虑市场需求预测所涉及到的市场环境复杂、预测种类繁多及不确定影响因素多等特点，许多影响因素的作用很难用定量的方法确定，需要发挥人的主观能动性和判断力。
支持决策实验报告
结课论文玩具销售管理决策支持系统学院：管理与经济学院专业：工业工程姓名：宝保庆学号：201214123目录一、系统概述---------------------------------------------------------2 （一）问题描述----------------------------------------------------------2（二）主要功能-----------------------------------------------------------2（三）运行环境-----------------------------------------------------------2二、系统分析-----------------------------------------------------------3 （一）系统需求分析------------------------------------------------------3（二）系统流程图--------------------------------------------------------3三、模型与方法介绍-------------------------------------------------4四、系统设计----------------------------------------------------------6 （一）模型库设计--------------------------------------------------------6（1）直线平均季节指数模型库-----------------------------------------6（2）专家咨询模型------------------------------------------------------7（3）层次分析法模型----------------------------------------------------7（二）数据库设计--------------------------------------------------------9（三）人机交互系统设计-----------------------------------------------10四、总结----------------------------------------------------------------13一、系统概述（一）问题描述：随着城市居民收入的提高，家长对孩子进行智力开发极为重视。
企业经营决策支持系统报告模板__
要求（本页内容不包含在最终报告中）1)本报告内容，主要是自己对《企业经营决策支持系统》实验过程和收获的总结，是形成本门课程成绩的重要组成部分。
2)报告正文采用5号字体，单倍行距。
必须按照模板要求书写，不许对封面、页眉等元素进行修改，注意排版。
3)报告内容最多不应超过10页（包括封面等）。
4)报告主要书写自己的理解、体会，尽量体现自己特色的内容，避免大量拷贝、摘抄网上或书上内容，否则对成绩产生负面影响。
5)内容雷同的报告将视为抄袭，都将作为不及格处理。
6)报告最终要求A4纸打印，左侧装订，连同电子版最晚于9周周五10月28日16:00点以前上交，无故过期将视为自动放弃本课程成绩。
第1周期形势·市场容量市场容量与上一周期相比，将基本持平。
·原材料原材料价格与第0周期相比，将大幅度增长，增幅为10.00%。
·附件附件价格与第0周期相比，将基本持平。
·人员费用工薪水平与第0周期相比，将基本持平。
·批量招标本周期招标产品为E型，数量为1000台。
·批量订购特殊产品订购为B型，数量为5000台。
·订购价格特殊产品单位订价已由用户给定，为850元/台。
已知：在0周期的数据基础上，1）预计市场对Ｅ型一般激光打印机的需求会有微升的趋势（第0周期的市场销售额为2300万元）2) 在近几个周期内不会增加职工的工资。
2）原材料供应商宣告原材料供应价格提高10％。
3）对Ｅ型激光打印机进行招标（即附I 市场，即批量招标市场），招标数量为1000台。
4）Ｂ型激光打印机（定制打印机）以每台850元的价格向每家企业提出订货要求（即附II 市场），订购数量为5000台。
求：（1）预测本周期（第1周期）的市场销售额（即市场容量）？（2）一般市场（即竞争市场）的E 型打印机的销售量应该是多少？对应的价格是多少？（3）生产人员需要多少个？（4）打印机原材料、附件的订货量是多少？（5）需增加或减少生产人员多少？（6）广告费用投入为多少？（7）销售人员个数为多少？（8）科研人员招收多少个？（1）预测第1周期的市场销售额：由第0周期的数据（2300万）以及之前周期的数据（15百万，15.5百万，18.0百万，19.0百万），运用预测方法，作出散布图，进行曲线拟合后，有： Y= 12.25+1.95x = 12.25 + 1.95 * 6 = 23.95所以，第1周期产品E 的市场销售额约为24百万，即2400万。
2023年决策支持实验报告
2023年决策支持实验报告摘要：本实验旨在通过决策支持系统，对某个企业在开展特定项目时的决策情况进行分析，提供决策参考。
本文分别从数据分析、决策制定、结果评价三个方面着手，详细介绍了本实验的设计和结果。
关键词：决策支持系统，数据分析，决策制定，结果评价引言：随着信息技术的不断发展，决策支持系统（DSS）在企业管理中扮演着越来越重要的角色。
DSS通过整合、分析、管理和展示海量数据，为企业提供决策参考。
本实验选取了某个企业正在开展的项目，运用数据分析和决策制定等方法，对企业的决策做出评估和指导，进而提高企业的决策效率和精准度，提升竞争力。
一、实验设计1.1选题和背景本实验选取了某企业的一个正在进行的项目为研究对象，该项目主要是开发某种软件，针对该软件的开发进行决策分析和决策支持，提供决策参考。
1.2实验流程本实验分为数据采集、数据分析、决策制定和结果评价四个步骤。
（1）数据采集通过企业的数据库和相关文件收集该项目的各项数据，包括项目成本、开发进度、人员技能和需求等信息。
（2）数据分析使用数据挖掘技术，对收集到的数据进行分析和处理，并生成相关的数据报表，为后续的决策制定提供支持。
（3）决策制定运用专家系统和决策神经网络等技术，对该项目的决策进行支持和优化，为企业提供决策参考。
（4）结果评价对决策结果进行评价和分析，反馈到企业的决策中，为企业提供决策改进意见,并对本次实验结果进行总结。
1.3实验设备本实验采用计算机、数据采集器及软件等装置，并选择SPSS、EXCeI等分析和处理软件和一些决策支持系统等软件。
二、实验结果2.1数据分析对收集到的数据进行分析和处理，生成相关的数据报表，其中主要包括项目成本、开发进度、人员技能和需求等信息。
最终，能够从数据中发现一些有用的信息和规律，为后续决策制定提供支持。
2.2决策制定在决策制定阶段中，本实验使用了专家系统和决策神经网络等技术，对该项目的决策进行了支持和优化。
决策支持实验报告材料
附件1中北大学经济与管理学院实验报告课程名称决策支持实验学号 1509044140 学生苏俊杰指导教师马力5. 实验过程及步骤设有三个方案A、B、C,分别投资3500、3000、1200万元,当年和今后三年的回报值分别为1700,1300,900,500;1200,1200,1000,1000;800,600,400,200万元;试确定哪种方案最佳"首先建立投资决策模型如图2,其中NPV的计算现在是通过公式(1)计算的,也可以使用Excel提供的标准函数NPV(rate,value1,value2,,)直接得出"当贴现率为0.11时,几个方案的NPV值如图3"图三种方案比较不难看出,项目B的NPV值最大,所以它是最好方案"然后可以对贴现率i进行灵敏度分析,观察贴现率在某一围变化时,投资方案的结果是否受到影响,是否具有较好的稳定性"可以借助Excel提供的单变量模拟运算功能,得到贴现率在0.10到0.25之间的NPV数据表(略),对应的折线图如图4"灵敏度分析图为了使决策过程更加直观、可视,可以制作该投资决策分析的可调图形,如图5"项目决策图6．实验结论及心得(指本年度实验的结论与心得)通过本次实验，使我能够使用Excel实现项目管理决策的方法，也可以进行数据分析，从而作出合理决策。
附件1中北大学经济与管理学院实验报告课程名称决策支持实验学号 1509044140 学生苏俊杰指导教师马力5. 实验过程及步骤规划求解某公司拥有两个处于不同位置的生产工厂和五个位于不用地理位置的客户，现在需要将产品从两个工厂运往五个客户，一直两个工厂的最大产量均为60000，五个客户的需求量分别为30000、23000、15000、32000、16000，从各工厂到各客户的单位产品运输成本如表1所示，请用excel的规划求解功能计算出使总成本最小的运输方案。
总《决策支持系统》实验报告
《决策支持系统》实验报告2012～2013学年第一学期实验目的：加强学生分析问题和解决问题的能力，锻炼学生的数学建模能力。
利用Excel和Matlab工具求解和分析确定型决策和不确定型决策。
用WORD 书写实验报告：包括详细模型、试验步骤和结果分析。
实验内容：实验一具有事前信息的决策树技术的操作应用某石油公司的决策人，打算投资开发某油田。
根据现有资料，预计这口油井有高产、低产两种不同状态，分别记为S1、S2。
高产可获利润400万元，而低产时将净亏损200万元，已知这两种情况出现的概率分别为：P（S1）=0.6,P(S2)=0.4,一般来说，常见的地质结构有“好”、“中等”、“差”3种，分别记为C1、C2、C3，为判断该地区属于哪种结构，可作进一步勘测，勘测费用为10万元。
已知在不同的油井状态下，勘测结果为不同地质结构的概率如下，P （C1/S1）=0.7，P（C2/S1）=0.2，P（C3/S1）=0.1，P（C1/S2）=0.3，P（C2/S2）=0.1，P（C3/S2）=0.6，问：应采取何种行动方案,才能获取最大收益?(问题：是否要进一步勘测?若进一步勘测，那么在勘测后应采取何种方案)建立模型：Excel录入模型界面：运行结果：最优决策：勘探开发并且土质结构为好结果分析：进行勘探，以土质结构为好的方案进行勘探。
实验二 MATLAB环境的熟悉与基本运算1、学习使用help命令，例如在命令窗口输入help eye，然后根据帮助说明，学习使用指令eye（其它不会用的指令，依照此方法类推）2、学习使用clc、clear，观察command window、command history和workspace等窗口的变化结果。
3、输入C=1:2:20，则C（i）表示什么？其中i=1,2,3, (10)4、输入A=[7 1 5；2 5 6；3 1 5]，B=[1 1 1; 2 2 2; 3 3 3]，在命令窗口中执行下列表达式，掌握其含义：A(2,3) A(:,2) A(3,:)Matlab录入界面和运行结果界面：结果分析：输入help eye得到eye 使用帮助。
决策支持系统DSS实验报告
预测的方法有很多种,针对不同的预测要求和预测目的,可选择适当的预测方法，有时间序列预测法、因果关系预测法、马尔可夫预测法、以及专家预测法（即德尔菲法）等。
我们所选择的时间序列预测法,是将预测目标的历史数据按时间的顺序排列成为时间序列,然后分析它们随时间变化的发展趋势,外推预测目标的未来值。时间序列,是指把历史统计资料按时间顺序排列起来得到的一组数据序列，例如,按月份排列的某种产品的销售量,工农业总产值按年度顺序排列起来的数据序列等,都是时间序列。。也就是说,时间序列预测法将影响预测目标的一切因素都由“时间”综合起来加以描述。因此,时间序列预测法主要用于分析影响事务的主要因素比较困难或相关变量资料难以得到的情况,预测时，先要进行时间序列的模式分析。
时间序列预测法是将预测目标的历史数据按时间的顺序排列成为时间序列，然后分析他们随时间的变化的发展趋势，外推预测目标的未来。也就是说,时间序列预测法将影响目标的一切因素都由“时间”综合起来加以描述。因此，时间序列预测法主要用于分析影响事物的只要因素比较困难或相关变量资料难以得到的情况，预测时先要进行时间序列的模式分析。
2．老师在指导学生实验时，必须按实验大纲的要求,逐项完成各项实验;
3．每项实验依据其实验内容的多少,可安排在一个或多个时间段内完成，但每项实验只须填写一份实验报告;
4．教师在每份实验报告后均须给出实验成绩,及简短的评语以说明评分的依据;
5．课程实验的所有实验项目结束后，学生应将每项实验按实验先后次序及封面一起装订成册，交实验指导老师；
所谓的预测就是鉴往知来,通过对过去事务的分析、研究，找出其发展变化的规律，从而预计和推测未来的情况。对于企业来说,有关经营管理的各种问题都需要作预测。例如,产品市场需求量预测，产品销售预测，产品成本预测等等。
决策支持系统实验一报告参考模板
决策支持系统实验报告实验名称：使用Microsoft Office Excel 2003 实验地点：11J407专业班级：信管122学生姓名：崔曦瞳指导教师：赵文厦成绩：2015年5 月11 日实验目的（1）了解Microsoft Office Excel的基础（2）掌握Microsoft Office Excel的安装方法（3）掌握Microsoft Office Excel的数据录入技巧（4）掌握Microsoft Office Excel的数据处理技巧实验内容练习函数与公式1.函数插入函数界面：嵌套函数：2.公式公式单元格的引用：1）A1引用样式：（1）5:5对应的单元格（2）5:10对应的单元格（3）H:H对应的单元格（4）H:J对应的单元格（5）A10:E20对应的单元格2）绝对应用与相对应用：（1）相对引用：绝对引用：混合引用：数据录入技巧设定单元格格式：（1）（2）输入不重复日期：高级筛选（选取A部门和B部门的信息）：筛选后的结果：练习题：实验总结决策支持系统的目标是要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决策者对半结构化和飞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。
为了实现这一目标，DSS具备了一下的功能：1、获取、组织、管理并及时提供与决策问题有关的组织内外部信息。
2、收集并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。
3、能储存和管理与决策问题有关的各种解模型。
4、能存储并提供常用的数学方法及算法。
5、上述数据、模型与方法的修改、添加和连接。
6、能灵活地选择、配置和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。
7、具有方便的人机对话和图形输出功能，能满足随机的数据查询要求。
友情提示：范文可能无法思考和涵盖全面，供参考!最好找专业人士起草或审核后使用，感谢您的下载！。
支持系统实验报告
学院经济管理学院专业xxx年级xx班级xxc学号xxxxxxxxx姓名任课老师xxxxxx成绩2009年11月27日1、DSS的最重要的特性是什么？答：（1）支援目标：协助但不取代決策者；提高決策效果而非效率；解決半结构化決策问。
（2）支援对象：支援不同层次的決策者；支援整个決策程序；支援不同決策形态；支援个人与群体。
（3）功能需求：互动交谈系统；介面友善、容易使用；有弹性及调整性；使用者主导系统运作；提供资料、模式及智慧；以演进法设计；协助使用者学习成长；提供沙盘推演深入分析能力。
2、在Simon的决策活动模型中，各阶段有哪些主要活动？答：Simon认为：人的决策活动可以用以下4个阶段的活动来描述。
（1）情报阶段（Intelligence Phase）：决策者在进行决策活动时，首先要发现问题或某种可能性，发现用于决策的信息资源以及约束条件等。
（2）设计阶段(Design Phase)：决策者分析可用的信息资源，设计行动方案或用于分析问题的一系列活动，并据此得到可行解的集合。
（3）选择阶段(Select Phase)：决策者从可能的设计方案中选择一个。
（4）实施阶段(Implementation Phase)：按照决策方案实施决策活动。
3、说明什么是半结构化决策？举出一个典型的半结构化决策例子。
答：半结构化决策是如果一个决策过程中的一部分决策阶段的结构化，而另一部分决策阶段是非结构化，那么该结构过程称为半结构化决策。
例子：企业兼并。
4、举出一个使用数学模型进行投资决策的例子，并分析其优缺点。
4、报童卖报，他采用怎样的方式，才能获得利润。
优点：可以比较简单准确地表示出现实世界中我们所关心的事项，更能方便的模拟现实世界并且容易对模型进行各种操作，从而减少决策的成本和时间消耗，更能有效的对问题进行分析。
缺点：操作比较复杂。
5、举出一个利用经验法则进行决策的例子。
答：物流公司配送分区，全凭决策者的经验去选择最佳路线。
决策支持系统实验报告
（5）掌握Microsoft Office Excel提供的函数的使用方法
二、实验内容
1.问题描述
某工厂在计划期内要安排生产I、II两种商品，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗，如下表。该工厂每生产一件产品I可获利2元，每生产一件产品II可获利3元，问应如何安排计划使该工厂获利最多？生产产品I需耗时1单位，生产产品II需耗时2单位，总单位时间不超过8单位，产品I消耗原材料A4个单位，产品II消耗原材料B4个单位，其中原材料A有16千克，原材料B有12千克。
（2）在Excel中进行问题描述
（3）用Excel建模
总利润最大=D8*D13+E8*E13（或利用函数=SUMPRODUCT(D8：E8，D13：E13)）
（4）对Excel模型求解
利用规划求解：输入设置目标，通过更改可变单元格以及遵守的约束条件，选择单纯线性规划进行求解：
三、实验总结
本次试验熟悉了通过函数在EXCEL中建模的一般过程，Excel中使用函数非常简单方便，只要对函数的参数有清晰的了解便能够使用。本次试验只是对线性求解方法进行了实践。
Excel是一个理想的决策支持系统开发工具，它代表了一个高效又方便的决策分析工具。它具有良好的财务报表制作功能、常规的数据统计汇总功能、列表处理功能与图形制作功能，它提供数据分析和辅助决策工具，对企业的决策很有帮助。通过本次实验，我掌握了如何使用Excel的辅助决策工具规划求解出所需的目标函数值。
资源＼产品
I
II
拥有量
设备
1
2
8
原材料A
4
0
16
原材料B
0
决策支持系统实验3
二、实验内容
1.掌握Excel2003提供的分析工具库
2.使用数据分析方法进行回归分析
3.使用函数方法进行回归分析，包括直线回归函数，预测函数，指数曲线趋势函数
三、实验内容及步骤
7.1数据分析对话框
图7.2参数设置示意图
图7.3部分分析结果
图7.5斜率和Y轴截距数据
决策支持系统
实验名称：回归分析实验
实验地点：逸夫楼1003
专业班级：信管131
学生姓名：张方军
学生学号：2013094047
指导教师：赵文厦
成 绩：
2016年5月25日
一、实验目的
1.了解Microsoft Office Excel 2003提供的数据分析工具
2.掌握Microsoft Office Excel 2003提供的三种回归方法
图7.6
图7.7Байду номын сангаас
图7.8
图7.9
图7.10
图7.12
图7.13
图7.14
图7.15
图7.16
图7.17
图7.18
图7.19
练习数据分析
预测函数
指数曲线预测函数
四、实验总结
通过本次实验，我熟悉了Excel提供的分析工具库，并能使用“数据分析”方法进行回归分析，使用直线回归函数，使用预测函数，使用指数曲线趋势函数，用趋势线进行回归分析，并能通过回归分析进行预测。也让我懂得回归分析对我们生活有很大的作用，回归分析是将一系列影响因素和结果进行一个拟合,拟合出一个方程,然后通过将这个方程应用到其他同类事件中,可以进行预测通过回归可以找出哪些影响因素及对结果的影响规律。
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.目录实验一 -------------------------2 实验二 -------------------------6 实验三 -------------------------9 实验四 -------------------------12 实验五 -------------------------18 实验六 -------------------------23 实验七 -------------------------23实验一认识决策模型一、实验目的认识模型，区分模型的类别，明确模型的形式，加深理解模型的意义及对决策的作用。
二、内容与要求熟悉并了解创建运行环境、运行程序模型；掌握样本、变量、输入、输出的概念和原理；掌握模型概念、类型、形式、数学模型、程序模型等。
三、实验步骤1.上网搜索或查看本实验参考资料第一部分和教材，找出模型概念、分类和表示形式。
2.运行实验资源中的应用数学软件包。
3.阅读本实验参考材料第二部分。
4.设计建模环境。
四、实验结果1．模型类别模型的概念：模型是对现实世界的简化和抽象，将对世界的结构、联系、机理、过程等认识的符号描述，即思维过程简约化表示。
模型的分类：根据采用的符号系统模型可分为：物理模型：用实体模拟、类比，如地球仪。
数学模型：用数学语言描述的一类模型，类似数学公式的形式。
结构模型：反映系统的结构特点和因果关系的模型，具体为各种图模型。
仿真模型：计算机上运行的程序化表达的模型。
常用的决策模型多为数学模型，而空间决策支持中常用的是数学模型和结构模型。
数学模型是通过变量与参数构成的方程式模拟世界的演变，现实中若实现模型的值，就达到追求的目标。
广义数学模型类别有：1、原理性模型2、系统学模型3、规划模型4、预测模型5、管理决策模型6、仿真模型7、计量经济模型西蒙根据决策的合理性将决策过程分为三种模型：( l ）理想模型根据主观期望效用理论（subjective expected utility ）的这种模型要求：决策者有一个明确定义的效用函数，假定决策者有一个十分完备的可选择方案集合；假定决策者能确定未来事件发生的概率分布；进而决策者可以按照效用函数极大的准则进行决策。
( 2 ）行为模型人们在进行决策时，常常要受到各种行为和心理因素的影响。
由于有各种行为因素的影响，西蒙提出了有限合理性（ bounded rationality ）原则。
他认为现实世界的决策由于必然要受到行为因素的影响，因而应该使用行为模型，但也只能达到有限的合理性。
( 3 ）直觉模型直觉模型是指决策者完全凭主观进行决策，即通俗讲的靠“拍脑袋”进行决策。
这种模型可以看成是行为模型的一种特例，它受当事人行为因素的影响更大，合理性的局限也更大。
在实际生活中，这种模型的使用是大量的。
对于直觉模型的合理性要进行分析，并不能一概排斥。
当一个人使用直觉进行决策时，可能非常迅速，连他本人也说不出为什么做出这样的决策。
但实际上他是应用了长期积累的经验、知识以及其特有的素质，这个决策也可能是正确的。
以上所谓模型可理解为决策的过程模型。
需与模型加以区分。
作为DSS基础的模型，“教材”将模型从总体上分为物理模型、数学模型、结构模型、仿真模型。
当然从不同的角度，可有不同的划分结果。
DSS中涉及最多的是数学模型和仿模型。
2．模型表示形式模型的很多类别，其根本形式可分有数学模型和程序模型，程序模型又可分源程序和目标程序形式。
3．应用数学软件的软件构成软件由常用统计方法，多元统计方法，线性代数计算，关于，概述，图像显示，最优化方法，回归分析八部分组成。
其中常用统计方法，多元统计方法，线性代数计算，最优化方法和回归分析为数学模型，图像显示为仿真模型，关于和概述为结构模型。
应用数学软件的软件构成是模型集合。
4．应用数学软件的表示形式形式涵盖了数学模型和程序模型，比如说数学原理均为数学的表现形式，而操作演示和实际操作均为程序模型。
5．应用数学软件的数据来源其数据来源包括了很多方面，由程序自带的数据库，也有人机对话输入。
实验参考材料第二部分：样本为54位被随机选取的某种特殊肝脏手术的病患的存活情形(Y)，变量为X1：血液凝结指数 X2：预后指数(涵盖有病人的年龄)X3：酵素功能检查指数 X4：肝功能检查指数输入为：四个变量（X1、X2、X3、X4）与存活情形（Y）以及LOGY（残差分析Y对应转换）输出为：Y相对与四个变量的线性回归模型数学模型为：计量经济模型线性回归模型，使用的为STEPWISE（逐步回归法），除此之外还有FORWARD（前进选择法）、BACKWARD（后退消去法）、MAXR（最大R-SQUARE）、MINR （最小R-SQUARE）四种方法来选取适当的变量。
程序模型为：目标程序6．软件包应用基于此软件包，可以进行多模型辅助决策五、实验体会（收获）1．模型对决策的重要性在以往的学习中，我们知道，管理信息系统在本质上是属于更高一级的电子数据处理，它能提高数据处理的速度，提高工作效率。
但是，高效率仅仅是系统业务处理中所追求的一个“过程目标”，而不是建造系统所追求的“最终目标”。
高效率并不等于高效益，只有科学的、正确的决策才能带来好的效益，为企业带来活力与旺盛的生命力。
否则将相去甚远，在错误决策下的高效率只能加重损失的程度。
因此，企业所追求的最终目标，应该是决策的正确性、科学性和有效性，高效率只有在这个前提下才能发挥它对企业积极的、促进的作用。
可见，是管理自身的要求需要尽快地从 MIS发展到 DSS ，即由数据管理向模型管理发展。
DSS 与 MIS 相比更先进一步，是因为它强调以下三点：(1)将模型并入信息系统软件；(2)为高层管理提供有用信息，以便支持那些相对而言结构化程度比较低的决策行为，如支持半结构化的决策活动；(3)提供给用户强有力、然而并不难掌握的与系统之间的人一机交互能力，即用户能够用较为简单的语言向系统咨询，并从系统得到科学的、有效的决策支持。
以上三个观点虽然在 MIS 中没有被忽视，但不能否认，它们也没有被加以重视，这也使得 MIS 只是强调数据处理能力的提高，但它所收集、存储，处理和提供的信息，还远未能够对管理工作产生积极的影响，没有强调对决策工作积极的支持。
DSS 则面向决策，针对半结构化甚至于非结构化的决策问题，不光重视数据管理，更强调模型管理对于决策的支持作用。
可见， MIS 发展到 DSS 也标志着由数据管理到模型管理的扩展。
DSS依赖模型而得以发展，DSS由模型驱动而运行。
因此模型是DSS的根本。
在 DSS中，对话部件支持决策者来使用这个系统，数据部件提供存取来作为制定决策的原始资料，而模型部件则是给决策者以通过推理、比较、选择来分析解答整个问题的能力。
实际上，正是将模型引人信息系统才使得 MIS 向前进一步发展并成为决策支持系统。
因此，不难看出，在 DSS 中模型部件的地位是十分重要的。
2．设计建模环境SAS： SAS系统功能包括客户机/服务器计算、数据访问、数据存储及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、质量控制、项目管理、运筹学方法、计量经济学与预测等。
实际使用时可以根据需要选择相应的模块。
Matlab：Matlab集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体。
在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需简单地列出数学表达式、其结果便以人们十分熟悉的数值或图形方式显示出来。
Lindo：LINDO可以用来求解线性规划(LP--Linear Programming)、整数规划(IP--Integer Programming) 和二次规划 (QP--Quadratic Programming) 等问题。
LINDO 易于规划问题的输入、求解和分析，程序执行速度很快。
Lingo： LINGO 则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中LINGO ６.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。
SPSS：SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。
Excell：Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
3．实验感想通过这次实验，我认识到了在决策过程中建模的重要意义，掌握了许多关于模型的概念，包括模型分类，模型表示等，对于各类建模工具也有了初步了解。
实验二数学模型一、实验目的掌握数学模型及其构建方法二、实验内容构建一个数学模型三、方案设计与要求1、参考本实验后附材料或教学演示，确定用于建模的决策问题。
2、明确变量和逻辑关系，必要时用假设简化问题，设定变量符号。
3、借用基本数学形式表达变量间的关系，需要时筛选变量，形成初步的模型形式。
在无法进行严格的数学推导时, 可以使用“不严格”的数学形式。
理解模型的语义含义和功能。
4、尽量使用实际资料检验数学结果，并用恰当的学科语言表达数学结果。
5、确定最终的模型。
四、实验结果（结论）1．应用建模流程图1)建模准备（实际问题）：要了解问题的实际背景，明确建模的目的，掌握对象的各种信息，弄清实际对象的特征，情况明才能方法对。
(2)建模假设：根据实际对象的特征和建模的目的，在掌握必要资料的基础上，对原型进行抽象、简化并且用精确的语言作出假设，是建模过程关键的一步。
(3)模型建立：在建模假设的基础上，利用恰当的数学工具构造出刻画实际问题的数学模型。
（数学工具越简单越好）(4)模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
(5)模型分析：对模型求解的结果进行数学上的分析。
(6)模型检验：将结果与实际比较，用实际现象、数据等检验模型的合理性和适用性，看它是否符合客观实际，若不符合，就修改或增减假设条件，重新建模，循环往复，不断完善，直到获得满意结果。
(7)模型应用：一个成功的数学模型，必须根据建模的目的，将其用于分析、研究和解决实际问题，充分发挥数学模型在生产和科研中的特殊作用。
2．建模过程（1）实际问题：寻找合适的网络节点有4个通讯站A，B，C，D，它们在平面直角坐标系中的坐标依次为(0,0), (1,4), (2,1), (4,3)。
试用通讯网络线将它们连接起来，使线路总长L最少，这里网络线只能与x轴平行或垂直。
L最少值是多少？为什么？一般情形如何连接？若通讯站个数为5或6结论如何？（2）抽象化简假设对于坐标系的任意两点,最短路线的网络节点求法:1).从水平方向看,即把所有点都投影到X轴上,只要节点的投影在两点的投影中间即可2).从垂直方向看,即把所有点都投影到Y轴上,只要节点的投影在两点的投影中间即可可见节点是不唯一的,对应的路线图也不唯一.为了求解的简化,期间所求的网络节点的横/纵坐标分别为各点的横/纵坐标的平均值,即: X=(x1+x2)/2 Y=(y1+y2)/2 （3）参数变量参与这个问题的因素有横坐标和纵坐标。