3 基于模型的决策支持系统

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智能决策支持系统

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〕,是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为根底,以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段,针对半构造化的决策问题,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、信息和背景资料,帮助明确决策目标和进展问题的识别,建立或修改决策模型,提供各种备选方案,并且对各种方案进展评价和优选,通过人机交互功能进展分析、比较和判断,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,检验决策者的要求和设想,从而到达支持决策的目的。

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*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构造有多种形式。

传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析和处理中发挥了巨大作用, 它也对半构造化和非构造化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅是决策过程中构造化和具有明确过程性的局部. 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构造化问题无法提供支持,以定量数学模型为根底,对决策中常见的定性问题、模糊问题和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]:●系统的主要功能是为管理人员提供决策支持,其目的是帮助管理人员进展决策而不是代替他们,是为了提高决策的效能而不是组织的管理效率;●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〕是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],他包括决策支持系统所拥有的组件,包括数据库系统、模型库系统和人机交互系统,同时集成了最新开展的人工智能技术,如专家系统、多代理以及神经网络和遗传算法等。

DSS(决策支持系统)

DSS(决策支持系统)

决策支持系统管理的核心是“决策”。

全球经济一体化的进程以及信息技术的发展,消除了许多流通壁垒。

企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境,更难以形成并维护其竞争壁垒。

竞争的压力对企业制定决策的质量、速度都有更高要求。

决策支持系统作为一种新兴的信息技术,能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案,从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担,使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作,因此提高了决策的质量和效率。

现代企业的管理决策一、管理和决策制定60年代末,明茨伯格(Mintzberg)对5位总经理的工作进行一项仔细的研究。

他发现,管理者扮演着十种不同的但却是高度相关的角色。

这十种角色可以进一步分为三方面:人际关系、信息传递和决策制定,如下表所示:在这三方面中,决策制定是管理最核心、最实质性的角色。

所有的管理活动都围绕着决策。

决策的整体质量对企业的成败有重大影响。

二、现代企业决策的挑战在过去许多年,管理者制定决策是一门纯粹的艺术,是通过很长一段时间的经验所获得的一项天赋。

管理之所以被看成一门艺术,是因为许多个体风格被用于处理并成功地解决了同一类型的管理问题。

这些风格源于创造力、判断力、直觉和经验,而不是建立在科学方法基础上的系统化的定量分析方法。

但是,今天管理所面临的外部环境正在发生迅速变化。

商业及其本身的环境也比以往更加复杂,而且这种复杂性日益增加。

这些都对现代企业的管理决策带来了新的挑战:1. 决策质量的要求更高随着技术的迅速发展,客户获得产品和服务的渠道更为畅通,客户的选择余地更大。

同时大规模生产使得产品出现了供过于求的状态。

客户成为最稀缺的资源。

这迫使企业必须采取“以客户为中心”的经营策略,努力提高产品和服务的质量。

2. 决策时要考虑的因素更复杂随着经济全球化的趋势,尤其是中国加入WTO之后,无论是否愿意,企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场;随着环境的恶化、消费者权益意识的增强等,政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。

决策支持系统(DSS)是支持解决半结构化或非结构化问题的...

决策支持系统(DSS)是支持解决半结构化或非结构化问题的...
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吉林大学硕士生论文
20 世纪 70 年代,管理信息系统(Management Information System—MIS) 应运而生,使信息处理进入了一个新阶段。管理信息系统是一个由人和计算 机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 理信息系统是由大容量数据库支持、以数据处理为基础的计算机应用系统。 它包含多个电子数据处理系统(EDP),每个 EDP 面向一个管理职能,如财务 EDP,劳资 EDP,库存 EDP。MIS 由若干个子系统构成,通过各子系统之间的 信息联系,构成一个有机整体以实现总体管理目标。由于管理信息系统从系 统的观点出发,把分散的、孤立的信息组织成一个比较完整的,有组织的信 息系统,从而提高了信息处理的效率,也提高了管理水平。 四、决策支持系统
管理信息系统只能帮助管理者对信息做表面上的组织和管理,而不能把 信息的内在规律更深刻地挖掘出来为决策服务。人们期望一种新的用于管理 的信息系统,它能把人的判断能力和计算机的信息处理能力结合在一起,提 高决策者的效能而又不妨碍他们的主观能动性,使计算机成为决策者的强有 力助手,为决策者提供一些切实可行的帮助。70 年代末以来,运筹学、数理 统计方法,人工智能的知识表达技术、专家系统语言,数据库及其管理系统, 各类软件开发工具等学科的发展与完善,以及小型、高效、廉价的微机及工 作站的出现为广泛的研究和应用决策支持系统提供了良好的技术准备。
定量测定结论 .....................................................................................59 主要定性结论 .....................................................................................61

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。

DSS论文

DSS论文

浅析决策支持系统发展趋势[摘要] 本文首先提出了决策支持系统(DSS)的基本概念,并结合现代新技术的发展趋势,提出了新一代DSS 的主要发展方向:群决策支持系统(GDSS);分布式决策支持系统(DDSS);智能决策支持系统(IDSS);决策支持中心(DSC)及行为导向的决策支持系统(BODSS)。

结合各种决策支持系统的具体内容,全面、系统地阐述了各决策支持系统的特点及应用方向。

DSS是当前信息系统研究的最新发展阶段,DSS的各类研究成果为各级各类决策提供了科学的方法和依据,因此DSS成为软科学中的一个重要分支。

本文简要评述了近20年来DSS 研究的理论成果与应用现状,分析了DSS研究存在的问题和不足,重点介绍了DSS研究发展趋势。

[关键词] 管理系统决策支持系统发展趋势决策质量决策支持系统/软科学/数据仓库/数据开采一、决策支持系统的兴起决策是时时处处存在的一种社会现象。

任何行动都是相关决策的一种结果。

正是这种普遍性,使人们一直致力于开发一种系统,来辅助或支持人们进行决策,以便促进提高决策的效率与质量。

尤其是随着现代信息技术和人工智能技术的发展和普及应用,更有力地推动了决策支持系统(Decision Support System)的发展。

DSS是决策支持系统(Decision Support System)的简称。

其概念最早由Scott Morton和Keen 于20世纪70年代中期提出,是20世纪70年代末期兴起的一种新的管理系统。

它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或非结构化决策问题的信息系统,是以特定形式辅助决策的一种科学工具。

它通过人机对话等方式为决策者提供了一个将知识性、主动性、创造性和信息处理能力相结合,定性与定量相结合的工作环境,协助决策者分析问题、探索决策方法,进行评价、预测和选优。

广泛用于企业管理、系统开发、经济分析与规划、战略研究、资源管理、投资规划等方面。

基于决策支持系统的模型库系统研究

基于决策支持系统的模型库系统研究

据库自动存取数据的需要。( 4) 模型库管理系统:为生成和管理模型提供 一个 用户 界面友 好的软 件环境 ,丰 要功能 是对 模型的 建立、 维护、 调用 、 查询运行 、检验和评 价进行集中的 控制。
兰、 模型 库管理 系统 的设计 与实 现
模型 库管 理系 统统 一用 于对 模型 库系统 的管 理, 主要 是完 成内 部数 据 库的 建立 ,模型 字典 库的建 立和 对外部 数据 库的 调用; 负责 模型的 建立 、 组织 、修 改、删 除、 使用等 全面 管理和 调度 工作 ,是模 型库 系统的 核心 。 下面介绍各部件的功能。
( 2 ) 外部数据库调用:模型库管理只是DSS中的一个子系统在开发大 型的I ) SS中有一些数据是各个子系统都要用到的。把这些数据集中存放到 外部 数 据库中 , 供各个 系 统调用 , 模型库 管 理子系 统 也不例 外。 模型 库管 理子 系统必须 设计一个 通用接 口来专门 调用外 部数据库 中的数据 。
( 4 ) 模型结构树:模型结构树模块采用Wi n dows 系统窗口界面,对模 型库 中 所包含 的 模型按 大 类、中 类 和小类 作 列表显 示 ,让决 策者 对整 个模 型库 有 一整体 的 概念, 同 时允许 用 户在结 构 树下动 态 的添加 新模 型和 更新 模型库 。
图1 OSS体 系结构 图 上述 结构 形式 的决策 支持 系统 也被称 之为 智能 决策 支持系 统, 它是 在 决策 支持系 统之上集 成了人 工智能 的专家系 统。该 系统具 有智能化 、知识 化 的特 性,实 现对牛产 规律、 决策规 律以及模 型、方 法、数 据等方面 知识的 存 储和 管理, 在管理判 断和推 论方面 为决策者 提供依 据和提 高决策效 益。智 能 决策支 持系统既能充 分发挥专家 系统以知识推 理形式解决 定性问题的特 点, 又发挥了 决策支持系统以 模型分析计算来 解决定量问题的 特点。 二、 攮量库 系统的功 能和组 成 到目 前为 止, 还没有 关于 模型 库的统 一标 准, 也尚 未出现 成熟 的商 品 软件 。 模型库 系统 的开 发都 是由 研究 者白 行完 成的 ,但 是其 功能 大致 是相 同的 , 具体如 下: 具有 快速 和方 便产 生新 模型 的能 力; 具有 存取 和集 成模 型块 的能 力;具 有支持 各层用 户利 用模型 对问 题进行 分类、 分析的 能力 , 将 不确定 问题 化成 提供 线索 的问 题: 具有 使模 型相 联结 的方 法, 即使 模型 相 关联的 能力 ;具 有调 用和 进行 模型 管理 的机 构, 进行 模型 的修 改、 增删 和操作的能力。 一般认为完整的模型库系统由模型库、模型字典、内部数据库( 又称 模型数据库) 和模型库管理系统组成。模型库系统的主要作用是通过人机 交 互使决 策者 能方 便利 用模 型库 中各 种模 型支 持决 策, 引导 决策 者应 用建 模语 言和自己 熟悉的专 业语言建 立、修改 和运行模 型。 模型库系统的主要组成部分的含义如下:( 1) 模型:是以某种形式对 一个系统本质属性的描述。以刻画系统的功能、行为及规律。( 2) 模型 库 :是决 策支 持系 统的 核心 部分 ,存 储各 种模 型以 及模 型与 数据 的匹 配关 系 。模型 库将 众多 的模 型按 一定 的结 构形 式组 织和 存储 起来 ,通 过模 型库 管 理系统 对各 模型 进行 提取 、访 问、 更新 和合 并等 操作 ,以 实现 有效 的管 理和使用。( 3 ) 模型字典:用来存放有关模型的描述信息和模型的 抽 象。模型的 抽象是模型关于 存取的说明,是模型库管理系统对

决策支持系统在管理中的应用

决策支持系统在管理中的应用

决策支持系统在管理中的应用随着信息化的发展,越来越多的企业开始使用决策支持系统(DSS)来帮助管理决策。

本文将介绍DSS的定义和作用,并解析DSS在企业管理中的应用。

一、DSS的定义和作用DSS是一种计算机辅助管理工具,旨在帮助人们做出更好、更有利的决策。

它可以帮助处理大量数据,提供有用的信息,用于决策制定与分析。

DSS通常包括数据仓库、决策模型、分析工具以及可视化展现。

DSS主要有三种类型:基于模型的DSS、基于数据仓库的DSS 和基于智能系统的DSS。

基于模型的DSS使用模型、方程式或者类似的算法,对数据进行分析和计算。

基于数据仓库的DSS将大量数据存储在一个单独的地方,供用户快速、方便地检索。

基于智能系统的DSS使用人工智能技术,通过学习以及识别模式,为决策者提供有效的决策支持。

DSS的作用有助于提高决策制定的质量和效率,减少决策错误的风险,改进组织的绩效、透明度和响应速度。

通过使用DSS,企业可以更好地实现战略规划,提高决策的准确性以及创造更高的价值。

二、DSS在管理中的应用1. 战略规划DSS可以帮助企业规划长期战略。

通过分析内部和外部因素,DSS可以为企业制定战略和业务计划提供全面的视角和预测分析。

同时,DSS还可以识别战略执行中的问题,提供预警信息和建议,以及实现跟踪和监视。

2. 风险管理DSS可以为企业的风险管理提供专业的帮助。

DSS可以识别和评估潜在的风险,提供决策支持工具帮助管理人员选择适当的风险管理方案和策略,以及实施和评估这些策略的效果。

3. 绩效管理DSS可以为企业的绩效管理提供数据分析和监控。

DSS可以跟踪和分析企业的经济和金融数据,以及其他关键性能指标。

管理人员可以使用这些数据,以了解业务的健康状况,进一步的制定合适的决策和行动计划。

4. 营销决策DSS可以优化企业的营销决策。

DSS可以从消费者群体中提取数据,以了解他们的偏好、行为和需求。

通过分析这些数据,企业可以更好地制定营销策略,明确目标客户群,提高销售收益。

数据分析与决策支持系统

数据分析与决策支持系统

数据分析与决策支持系统数据分析与决策支持系统(Decision Support System, DSS)是一种基于大数据技术的智能系统,通过收集、整理和分析各类数据,为管理者提供决策制定过程中的可靠信息和专业支持。

本文将从DSS的定义、功能、实施步骤及在各个领域中的应用等方面展开讨论。

一、DSS的定义数据分析与决策支持系统是一种集成了人工智能、计算机技术和管理理论等多学科知识的高效工具,旨在辅助管理者进行决策分析和决策制定。

它能够提供关键性的数据、模型和方法,帮助管理者快速、准确地进行决策。

二、DSS的功能数据分析与决策支持系统具有以下功能:1.数据收集与整理:通过各种方式收集和整理相关数据,为后续分析提供支持。

2.数据分析与挖掘:运用统计学、机器学习和数据挖掘等方法,对数据进行深入分析,发现数据背后的规律和趋势。

3.决策模型构建:根据分析结果,建立决策模型,帮助管理者做出更加科学和准确的决策。

4.决策辅助与评估:为管理者提供决策相关的信息和数据,同时通过评估模型对决策结果进行预测和评估。

5.决策结果可视化:将复杂的决策结果通过图表、报表等形式展示出来,直观清晰地呈现给管理者。

三、DSS的实施步骤数据分析与决策支持系统的实施通常包括以下步骤:1.需求分析:明确决策者的需求和目标,确定系统的设计和功能。

2.数据收集与整理:收集与决策相关的数据,并对其进行组织和整理。

3.数据分析与挖掘:利用统计学和数据挖掘等方法对数据进行深入分析,提取有价值的信息。

4.模型建立与评估:根据分析结果建立决策模型,并通过评估模型对决策结果进行评估和优化。

5.系统应用与维护:将系统应用到实际决策中,并进行系统的维护和更新。

四、DSS在各个领域中的应用数据分析与决策支持系统广泛应用于各个领域,如金融、医疗、物流、市场营销等,为决策者提供支持。

以下是几个具体的应用案例:1.金融行业:DSS可用于风险评估、投资决策、信贷管理等,提高金融机构的风险控制和决策效率。

基于模型驱动的投资决策支持系统构建

基于模型驱动的投资决策支持系统构建

以弥补传统管理信息系统在企业投 资方 面的不足。
二 、 于模 型 驱 动 的 投 资 决 策支 持 系统 概 述 基
模 型 是 指 以某 种形 式 对 一 个 系 统 本 质属 性 的描 述 ,以揭 示 系
统的功能 、 为及其变化规律。 行 模型来源于实 际, 又高于实际 , 与客 观世界相 比模 型更 简单 、 更抽象 。 驱动是一种模 型库 、 数据库各 自 独立 的驱 动方式 , 以模型库为核心 , 强调对 于模 型的访 问和操纵 。 模 型驱动的投 资决 策支持系统通常不需要很大规模 的数 据库。 基 于模 型驱动的企业 投资决策支持系统应 当以下特征 :第一 ,集成 化 。接入互联 网的模型驱动投资决策支持系统将企业整个投 资活 动所用所需对象作为信息采集点 , 纳入企业信息网中。 很多数据是


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差异障碍 、信息不对称障碍 与层级式资本市场体 系残缺的融资障 碍被破除 , 家族企业能够从制 度内融资渠道获得融资 。 同时 , 体制 内金融机构 对企业 的投资等长期决策具有约束作用 。 因此 , 具有控
之 提出决策方案。 因此 , 型使投资决策支持系统在辅助投资者决 模 策方面 的作用大大提 高。

数学方法难以描述或解决 ,而 目前应用 的投资决策支持系统 中原
有的模型已经陈旧 , 无法适应新 的决策。 企业管理人员急需一个模 型驱动的企业投资决策支持 系统 ,

投 资 决 策 支持 系统 【 S 应 用现 状 分 析 I S) D
企业利益与家族利益由高度一致性大大降低 ,控股家族利益集 团 追求 家族利益而非企业利益 的最大化 ,表现为由追求企业现金流 入最大化转变为追 求家族现金流入最大化 。 第二 , 上市后 , 家族 企 业建立 了“ 两权分离 “ 的现代企业制度 , 先前的体制 障碍 、 结构规模

决策支持系统的基本概念

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。
04
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
03
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

决策支持系统

决策支持系统决策支持系统(Decision Support System,DSS)是一种基于计算机技术和信息处理的系统,旨在为决策者在复杂的情境下提供决策支持和决策分析。

随着信息技术的不断发展和应用,决策支持系统在商业、管理、政府、医疗、科学等领域中得到了广泛的应用和推广。

本文将介绍决策支持系统的定义、组成、特点以及其在实际应用中的意义和价值。

一、定义决策支持系统是一种利用计算机技术和信息处理技术来帮助决策者进行决策的系统。

它通过收集、整理、分析和展示大量的数据和信息,以辅助决策者做出准确、明智的决策。

决策支持系统旨在提供决策过程中所需的各种类型的数据、分析工具和模型,以便决策者能够更好地理解问题、评估选择和预测结果。

二、组成决策支持系统主要由以下三个组成部分构成:1. 数据管理子系统:用于收集、存储和管理各种类型的数据和信息,包括内部数据和外部数据。

数据管理子系统通过数据库管理系统(DBMS)来管理和组织数据,以确保数据的完整性、可靠性和安全性。

2. 模型管理子系统:用于建立和管理各种决策模型和分析工具。

决策模型可以是数学模型、统计模型、优化模型等,用于对决策问题进行建模和分析。

模型管理子系统可以通过算法和模型库来提供各种分析工具和模型,以供决策者使用。

3. 用户界面子系统:用于与决策者进行交互,提供友好的用户界面和操作环境。

用户界面子系统通常采用图形化界面(GUI),以便决策者可以通过各种方式(如菜单、按钮、表格等)与系统进行交互,查询数据、运行模型和生成报表。

三、特点决策支持系统具有以下几个特点:1. 面向管理决策:决策支持系统主要用于管理决策,能够帮助管理者更好地理解和分析问题,从而做出有效的决策。

它可以提供各种分析工具和模型,以支持管理者对问题进行定量分析和预测。

2. 多功能性:决策支持系统具有多功能性,可以灵活应用于各种不同类型的决策问题。

它可以适应不同的决策场景和需求,提供多种方法和工具来支持决策者的决策过程。

企业管理中决策支持系统的使用方法详解

企业管理中决策支持系统的使用方法详解

企业管理中决策支持系统的使用方法详解决策支持系统(Decision Support System,缩写DSS)在企业管理中起着重要的作用,它能够为管理者提供数据和信息,帮助他们做出更准确的决策。

本文将详细介绍决策支持系统的使用方法,包括其定义、组成、功能和优势。

一、决策支持系统的定义决策支持系统是一种基于计算机的信息系统,旨在帮助管理者在面对复杂、不确定和多变的决策问题时做出优化的决策。

它结合了数据管理、模型分析和决策辅助等多种技术,通过提供信息和分析工具来支持管理决策。

二、决策支持系统的组成决策支持系统主要由以下几个组成部分构成:1. 数据仓库:决策支持系统通过收集和存储各类数据,构建了一个庞大的数据仓库。

这些数据包括内部数据(如企业的销售数据、财务数据等)和外部数据(如市场调研数据、竞争对手数据等)。

2. 数据分析工具:决策支持系统提供了多种数据分析工具,如数据挖掘、统计分析、预测建模等,可以帮助管理者深入挖掘数据背后的信息,发现隐藏的规律和趋势。

3. 模型构建工具:决策支持系统还提供了模型构建工具,用于构建和验证决策模型。

这些模型可以对问题进行定量化分析,准确评估不同决策方案的优劣和风险。

4. 决策辅助工具:决策支持系统还提供了多种决策辅助工具,如决策树、专家系统等,可以将复杂问题转化为易于理解和操作的形式,帮助管理者做出更加合理和科学的决策。

三、决策支持系统的功能决策支持系统具有以下几个主要功能:1. 数据管理:决策支持系统能够对大量的数据进行收集、整理和存储,保证数据的可靠性和及时性。

同时,它还能够对数据进行分析和查询,帮助管理者从海量数据中获取有价值的信息。

2. 信息展示:决策支持系统可以将数据和信息以图表、报表等形式进行直观的展示,帮助管理者更好地理解和分析数据。

同时,它还可以根据用户的需求,灵活地生成各种分析和报告。

3. 决策分析:决策支持系统提供了多种决策分析工具,可以基于不同的决策模型进行定量分析。

dss知识点大全

dss知识点大全

DSS知识点大全什么是决策支持系统(DSS)?决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)是一种基于计算机和信息技术的管理工具,旨在帮助组织和个人做出更明智的决策。

它结合了数据分析、模型构建和决策过程的可视化,为决策者提供了全面的决策支持。

DSS的特点和优势DSS具有以下几个特点和优势:1.灵活性:DSS可以根据决策者的需求和偏好进行定制,灵活适应不同的决策场景。

2.实时性:DSS能够实时获取和分析数据,使决策者能够基于最新的信息做出决策。

3.决策过程透明化:DSS通过可视化工具将决策过程可视化,使决策者能够清晰地了解决策背后的原因和逻辑。

4.决策风险降低:DSS基于数据和模型进行分析,可以帮助决策者量化决策风险,并提供风险管理的建议。

5.决策效率提升:DSS利用计算机和信息技术的优势,能够快速处理大量的数据和复杂的计算,提高决策的效率。

DSS的主要组成部分DSS主要由以下几个组成部分构成:1.数据仓库:数据仓库是DSS的核心,用于存储和管理各种数据,包括结构化数据(如数据库中的数据)和非结构化数据(如文本、图片等)。

2.数据分析工具:数据分析工具用于从数据仓库中提取、清洗和分析数据,以发现数据中的模式和趋势。

3.建模工具:建模工具用于构建数学模型,例如统计模型、预测模型等,以帮助决策者进行决策分析。

4.可视化工具:可视化工具将数据和模型的结果以图表、图形等形式展示给决策者,使其更容易理解和分析。

5.决策支持系统接口:决策支持系统接口是决策者与DSS进行交互的界面,可以是基于桌面应用程序、Web应用程序或移动应用程序等。

DSS的应用领域DSS在各个领域都有广泛的应用,包括但不限于以下几个方面:1.供应链管理:DSS可以帮助企业实时监控和优化供应链中的各个环节,提高供应链的效率和灵活性。

2.金融风险管理:DSS可以帮助银行和金融机构对借贷、投资等风险进行评估和管理,减少金融风险。

3_基于模型的决策支持系统

3_基于模型的决策支持系统

• ③ 模型的修改与生成
–模型管理系统应用时,修改模型是经常发生的,其常 见原因:第一,问题应用领域中的情况发生变化,用 户要对以前提出的问题描述进行修改;第二,决策者 主观上提出新的假设,变动问题的假设条件来进行情 景分析;第三,模型的运算结果出现异常,需改动模 型的局部关系;第四,有丰富建模经验的用户,为了 使模型尽量地简单,同时又不影响必要的精确度,需 要对模型进行模型类型、变量数和约束方程结构等方 面的调整。因此,要求系统不但要提供问题描述层次 上的修改功能,还要提供在模型部件一级上的修改功 能,而且要提高最终生成的结果模型的可读性,为高 级用户直接修改模型创造条件。 –模型的生成包括:新模型的生成,通过拼装和剪裁以 前的模型部件来构造出复合模型。
3.4.2 模型表示形式
在模型库系统中,首先要考虑模型在计算机中的表 示方法和存储形式,使模型便于管理,灵活地链接, 并易于参加推理。一个模型表示方法应满足如下要 求:
–(1) 模型间的关系可以较好表示; –(2) 简明,并有助于反映不同类型用户的视图 –(3) 便于模型对数据的存取和对方法的调用; –(4) 有助于反映专家的经验、以便使模型与知识推理结 合起来; – (5) 便于组织、存储和管理。
• ① 模型的存储、访问和维护功能。 • ② 模型的运行管理
–模型运行是计算机执行模型的目标程序。首先,必须把 模型目标程序找到。按模型的组织存储结构,先到模型 字典库中找到该模型目录,再按模型文件的存取路径找 到模型目标程序文件。然后运行目标程序,模型的运行 控制就是这整个过程。 –模型对数据的存取。运行模型需要数据,按DSS的观点, 所有数据都应放入数据库中,由数据库管理系统统一管 理,这样便于数据的输入、查询、修改、维护。因此模 型库与数据库应有良好的接口,以便模型能存取数据库 的数据,使模型库和数据库形成统一整体。

基于企业资源优化模型的决策支持系统

基于企业资源优化模型的决策支持系统
到所期望的真正的辅助决策分析功能。
种 以企业资源优 化模 型为核心 ,能够 实现企业 内部 资源优化 配置的决策支持 系统。该 系统为企业不 同层 次的管理提供 了
科 学决策 支持 。为企业优化生产计划 ,提 高运 营效 率奠 定了
基础。
因此 .开发一个可 以真正实现企业资源优化的 决策支持软件系统 ,已经提到议事 日 程上 。文章在 已有的研究基础上 .提出了一个以优化模 型为核 心 ,能够实现企业 内部资源优化配置的企业 资源优
还是沿用 2 世纪 6 年代从制造业中发展起来的物 O 0 料 需 求 计 划 逻 辑 ( a r l eu e et l n g M t i qi m n Pa i 。 eaR r nn
系统能够克服传统 E P的缺陷 .辅 助决策者迅速 R
作出科学的决策 ,优化安排企业生产 .提高企业的
统 (dacd an g yt A vne ni s m,A S3 。但是这些 l P nS e P )等 t 3
个适合本行业特点 的 E P系统 ,该系统 已上线运 R
管理 系统大 多都 独 立 于 E P系 统运 行 之外 ,与 R
EP R 系统集成性不好 ,无法克服 E P固有的缺陷, R
统功能的不足。企业管理者在了解 了模 型的基本功 能之后 .立刻决定在该企业实施基于企业资源优化 模型的生产计划决策支持系统 ,完善企业生产调度 系统的功能。
统 M P系统因顺序执行模块造成的资源配置冲突 。 R 该优化模型集成 了采购 、生产 、库存 、设备能力管 理和销售等主要功能 ,覆盖 了企业价值链 的主要部
行 1 2 ,其 他功能都可 以满足企业的生产需要 ,  ̄年
唯独生产计划 系统 由于 M P能力平衡功能 的缺陷 R 而无法正常运行。企业 的生产计划人员只好 自 了 定

决策支持系统 考试重点

决策支持系统 考试重点

决策支持系统(DSS)与管理信息系统(MIS)的区别:(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综合了多个事务处理功能。

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。

DSS支持的是半结构化决策。

决策的分类:(1)按决策的作用分类a.战略决策b.管理决策c.业务决策(2)按决策的性质分类a.程序化决策匕非程序化决策(3)按决策问题的条件分类a.确定性决策b.风险型决策c.不确定性决策决策过程:(1)确定决策目标(2)拟定各种被选方案(3)从各种被选方案中进行选择(4)执行方案数据是对客观事物的记录,用数字、文字、图形、图像、音频、视频等符号表示。

数据经过二值化后能够被计算机存储、处理和输出。

数据是信息的载体,数据本身是没有意义的。

数据按精度分类(由粗到细):定类数据、定序数据、定距数据和定比数据。

模型的种类:统计学模型、运筹学模型、经济数学模型和预测模型。

经济数学模型主要有计量经济模型、投入产出模型、经济控制模型和系统动力模型。

人工智能的行为:(1)通过学习获取知识(2)利用知识进行逻辑思维(推理)(3)通过自然语言理解进行人机之间的交流(4)通过图像理解进行形象思维(联想)(5)利用启发式(经验)方法,解决新问题(6)利用试探性(创新性)方法,解决新问题智能行为概括为:获取知识,进行推理、联想或交流,解决随机问题或新问题。

决策支持系统的三部件结构:对话部件(人机交互系统)、数据部件(数据库管理系统DBMS和数据库DB)、模型部件(模型库管理系统MBMS和模型库MB)。

水资源管理中的决策支持系统

水资源管理中的决策支持系统

水资源管理中的决策支持系统随着人口的增加和经济发展的加速,水资源的可持续发展已经成为世界各国关注的重点问题之一。

水资源管理是一个涉及到多方面的问题,需要各方面的支持,其中的决策支持系统是非常重要的一方面。

本文将从水资源管理的角度,介绍决策支持系统的概念、功能、分类及其优化方法。

一、决策支持系统的概念决策支持系统(Decision Support System,DSS)是一种面向决策者的信息系统,它通过数据采集、分析和处理,为管理者提供科学的决策支持。

决策支持系统不仅可以对现有的数据、信息进行分析和决策,而且还可以模拟未来的情况,预测未来可能发生的结果,从而提供可供选择的决策方案。

二、决策支持系统的功能决策支持系统主要具有以下功能:1、数据采集处理能力:决策支持系统可以将现有的数据、信息进行汇总、整理和分析,形成数据库,为决策提供准确、全面的数据支持;2、模型构建能力:决策支持系统可以针对特定的问题,根据现有的数据建立不同的数学模型或者经济模型,并对这些模型进行模拟和预测分析,以便为决策提供科学的依据;3、决策支持能力:决策支持系统可以为决策者提供多个方案,比较各个方案之间的优劣,从而帮助决策者做出最佳的决策;4、交互式:决策支持系统可以根据用户的不同需求,动态调整模型,提供多样化的数据输出格式和交互操作界面。

三、决策支持系统的分类决策支持系统可以根据其功能和应用领域的不同,分为以下几类:1、基于规则的决策支持系统:这种系统是通过专家系统或者规则生成程序,将领域专家的知识和经验描述成一系列规则,然后将这些规则与决策问题相结合,得出决策建议;2、基于模型的决策支持系统:这种系统主要依赖于数学模型或者经济模型进行计算和分析,以提供科学的决策建议;3、基于数据仓库的决策支持系统:这种系统主要是设计有用的数据仓库,以便管理者可以浏览、查询和分析各类数据,并提供决策支持;4、组合型决策支持系统:这种系统将两个或者多个不同类型的决策支持系统组合在一起,形成一个更加强大和智能的系统。

2020年秋冬智慧树知道网课《农业信息学》课后章节测试满分答案1

2020年秋冬智慧树知道网课《农业信息学》课后章节测试满分答案1

第一章测试1【单选题】(10分)以下不属于3S技术的是()A.农业系统模拟技术B.地理信息系统C.遥感D.全球定位系统2【单选题】(10分)以下属于GIS在农业上的应用包括()A.用于农田面积和周边的测量B.作物产量的定位计算C.引导农业机械实施操作D.评估与管理耕地质量3【单选题】(10分)信息农业是以农业信息科学为理论指导,以农业信息技术为支撑工具,用信息流调控农业活动的全过程,以()为目标的现代农业产业。

A.简单化B.高产化C.精致化D.信息化4【单选题】(10分)信息农业体系的组成不包括()A.应用系统B.土壤信息C.关键技术D.理论基础5【判断题】(10分)农业信息监测主要技术原理是通过光谱遥感、红外成像、机器视觉、图象处理等手段进行实时无损监测和诊断。

()A.对B.错6【判断题】(10分)数字农业是用数字化技术,按人类需要的目标,对农业所涉及的对象和全过程进行数字化表达、设计、控制、管理,是数字地球理论与知识在农业上的应用。

()A.错B.对7【判断题】(10分)评估与管理耕地质量属于GIS在农业上的应用。

()A.错B.对8【多选题】(10分)信息农业体系有()三方面组成A.理论基础B.土壤信息C.关键技术D.应用系统9【多选题】(10分)遥感技术的主要优点有()A.覆盖面大,宏观性强;B.能够提出农业的科学管理和规划C.波普视域宽,波段多,所获取的地物信息丰富多样D.多时相,速度快,有利于动态监测现趋势10【多选题】(10分)以下属于GPS在农业上的应用包括()A.引导农业机械实施操作B.作物产量的定位计算C.评估与管理耕地质量D.用于农田面积和周边的测量第二章测试1【单选题】(10分)下面不属于遥感平台分类的为()A.航天平台B.海洋平台C.航空平台D.地面平台2【单选题】(10分)遥感技术的主要优点不包括()A.波普视域宽,波段多,所获取的地物信息丰富多样B.能够提出农业的科学管理和规划C.多时相,速度快,有利于动态监测现趋势D.覆盖面大,宏观性强;3【单选题】(10分)太阳常数为()A.1.85W/dm2·minB.1.95W/m2·minC.1.95W/cm2·minD.1.95W/cm2·min4【单选题】(10分)()是遥感技术的核心部分。

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–只要对分析研究的对象有深入的了解和丰富 的知识,并且对外部环境的影响以及内部各 要素之间的相互关系有较深的理解,再运用 建模者的想象力、技巧和创造性,就能创造 出各种所需的模型。
–模型分类:按照模型的表现可以分为物理模型、 数学模型、结构模型和仿真模型。
• 物理模型,又称实体模型,是根据形状相似性和规律 相似性而建立起的一种模仿实体事物的模型。 • 数学模型,它是用数学语言描述的一类模型。数学模 型可以用数学方程、代数来描述,也可用几何、拓扑、 数理逻辑、表格等描述。数学模型描述的是系统的行 为和特征而不是系统的实际结构。 • 结构模型,主要反映系统的结构特点和因果关系的模 型。结构模型中的一类重要模型是图模型,结构模型 是研究复杂系统的有效手段。 • 仿真模型,是通过在计算机上运行仿真程序模仿系统 运行的模型,物理模型、数学模型和结构模型一般能 转变为仿真模型
根据模型的功能和用途可把这些模型分为若干模型群体,即模型群。 (1) 预测模型群。如回归预测方法、随机时间序列预测、概率预测等 ,这类模型可用来预测生产经营规模、市场趋势、新产品发展方向,辅 助决策者制定行业技术发展政策和制定战略规划等。 (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,它们主要从宏观和结 构上来描述和刻画系统的运行规律。这些模型主要有:系统结构模型、 层次分析、投入产出模型、系统动力学模型等。 (3) 规划模型。如线性规划模型、非线性规划模型、排队论模型和目 标规划模型等,这类模型适用于作业场所的布局、作业顺序的安排、生 产能力与资源的匹配、工艺过程的计算安排等方面。 (4) 优化模型。它是系统优化的主要手段和方法。包括:线性规划、 动态规划、搜索论、梯度法、多目标规划、概率分析法、价值分析法、 决策树法等。这类模型可用于运输计划编制、投资效益分析、产品性能 结构设计、物质分配、优选工艺过程、生产计划管理中。
(4-2) 四库结构 由原决策支持的两库结构或 三库结构与专家系统结合, 就构成了三库或四库结构的 智能决策支持系统。
规 则 库
用户
用户接口 模 型 库 数 据 库 方 法 库
IDSS 的四库结构
(5) 五库结构 在Belew四库框架的基础上,1988年, 姚卿达等提出了一个基于五库的框 架结构,图2.8所示。可以看出:五 库结构是上述两种四库结构的综合。 框架中的信息词典子系统,是为了 对库统一管理、控制和使用而提出 的。信息词典可以看成是5库的描述 库,包括:①5库的信息元素、信息 表示、信息结构、使用控制、约束 条件的描述;②系统的模型及模型 的方法的描述;③各子模块相互关 系的描述;④系统的管理及相互调 用和控制;⑤元数据管理等。
• 数学式法
–模型可用数学式子来描述,即用约束条件、 目标函数等代数式来反映模型中变量之间的 关系,如指派问题的数学模型:
n n Min(Z) i cij xij 1 j 1 n xij 1 i 1 n xij 1 j 1 xij 0 或 1
(5) 评判模型。专家评判法、模糊评判法、分配模型、主因素分析法 、层次分析法、计划评审PERT技术、加权分析法等。这类模型可用于 经济效益分析、投资效益分析、多方案的比较、多因素评判中。 (6) 数量经济模型。主要是以经济活动为核心的计量经济模型和经济 控制论模型,同时要考虑某些社会因素和环境因素,并对这些因素进 行外生处理。生产函数模型和消费需求模型都属这一模型群。 (7) 不确定模型。现实生活中有许多系统存在着不确定因素和不确定 概念,针对描述或解决这些系统的模型是不确定模型。如:模糊数学 模型、灰色模型和随机模型。
• 子程序表示法
–模型是一个具有输入、输出和完整算法的程 序,也可能是由主程序调用的子程序。每一 个模型程序带有进入和返回链机构,这使它 能被当作执行模块而用在其它程序中。模型 程序有两种方式提供:源程序(经过编译才 能执行)和目标程序(可直接运行)。程序 间所需的数据值和参数值可通过变量表、共 用数据区或文件传递。 –主要有两个缺点:一是解程序和模型联系在 一起,使模型难于修改;另一个是存储上和 计算上的冗余。
用户接口
文本库
数据库
信 息 词 典
方法库
模型库
知识库
图 2.8
五库框架结构
(6)由问题处理系统构成DSS
用户 语言系统 问题处理系统 知识系统
LS
PPS
KS
模型库系统 数据库系统
由 PPS 组成的 IDSS 框架
这种IDSS由语言系统、问题处理系统和知识系统组成,。 语言系统是人机对话的交界面,最理想的情况是能够接 收自然语言的能力,但目前接收自然语言的语言系统还 远不成熟。PPS在IDSS中的地位非常重要,它根据语言系 统转换后的用户要求,用知识库的知识、数据仓库和数 据库中的数据完成任务求解,再把求解结果返回给用户, 而在这过程中产生的新知识送入知识系统进行整理、推 导形成新知识存放起来,以备后面使用。
1985年,R.K.Belew提出了一个基 于四库框架的IDSS,图2.6所示。 (4-1) 四库结构 Belew认为,一个DSS是建立在信息 结构的基础上的,随着信息结构增加 以及信息的不断精炼,可把加工过的 用户 信息依次存储于文本库—数据库—模 型库—规则库中。在各个库中,文本 用户接口 库中存放的是原始资料,信息的结构 化程序最低;随着对问题了解的深入, 文 数 模 规 本 据 型 则 识别出问题的关键元素,就可更加以 库 库 库 库 结构化的形式描述问题,并将这样的 图 2.6 Belew 的 IDSS 的四库结构 信息存放于数据库中;同样,对问题 进一步理解,可用更结构化的形式— 模型来描述,并存放于模型库中;最 后,在模型描述的基础上,以一种最 结构化和最精炼的形式—规则,对问 题进行描述,存储于规则库中。
• 3.3 实现方式
专用 DSS
DSS 生成器
DSS 工具 通用编程软件 工具
图 2.10
DSS 实现的技术层次
用户需求的DSS有三种:专用DSS,DSS生成器,DSS工具。 实现DSS也有三种方法:由DSS生成器生成专用DSS,由DSS工具 设计专用DSS或DSS生成器,用一般通用编程软件工具(如C++)建 立专用DSS、DSS生成器或DSS工具。 由于专用DSS的特性取决于任务或问题的特性、用户解决问题 的方法及面临的环境问题,因此有很大局限性,灵活性和适应 性较差。DSS生成器不是针对某一问题或环境建立的,因此其 适应性和灵活性增强,但是,用DSS生成器直接解决问题,系 统操纵复杂,无针对具体问题的特点,效率低下,一般都是由 DSS生成器生成专用DSS才使用。DSS工具可用来建立专用DSS 和DSS生成器,即DSS工具有更大的灵活性,但用DSS工具直接 生成专用DSS比用DSS生成器生成专用DSS的效率低。一般情况 下,DSS工具是用来建立DSS生成器的。用通用编程软件工具 完成专用DSS和DSS生成器效率更低且非常复杂,一般不用通 用编程软件工具而用DSS工具来完成,但是通用编程软件工具 具有更多的灵活性,DSS工具也只能用通用编程软件工具来完 成。以上的相互关系可用上图表示。
• 模型表示的关系方法
–从数据变换的观点看,一个模型可视为由一 组输入变量和一组输出变量及相互关系组成 的 , 即 模 型 M 可 表 示 Y=M(X) , 其 中 , X={X1,X2,… , Xn} 为 一 模 型 输 入 集 ; Y={Y1,Y2,…,Ym}为模型输出集。因此,模型 M可用X与Y之间功能上的相关性的虚关系表 示,即:
• (1) 宏命令模型表示简单、易于实现,适用于熟悉建模和 算法的知识专家。 • (2) 模型、方法没有实现独立存放,使得模型的修改相当 困难,而且模型运算的方法也较单一。对一个模型的运算 只能采用一种方法,否则将增加了系统的冗余量。 • (3) 模型中的重要组成部分,变量转换关系、约束条件不 能得到较好地表示。
3
• 决策支持系统是以模型为核心且由模 型驱动的。 • 起源 • 优缺点 • 系统表现形式
3.2 DSS的结构
1980年Sprague就提出了二库框架,被 认为是DSS的基本结构,图2.4所示。 系统分为数据管理子系统、模型管理 子系统、用户接口子系统三部分。数 据管理子系统包括数据库和相应管理 工具,数据库中包含有与实际问题相 用户 关的数据、模型参数数据等。 模型管理子系统含有财务、统计、管 用户接口 理科学等方面具有分析能力的模型和 模型管理系 数据管理系 统与模型库 统与数据库 模型库。另外,还有一个管理软件, 完成模型的新建、修改、删除、链接 图 2.4 Sprague 的二库框架 组成复合模型等功能。用户接口子系 统是DSS与用户之间的界面。通过这 个子系统,用户可以同系统通讯,向 系统发布命令。
(8) 推理模型。用于事故原因的推理分析、景物分析识别、分类等方 面的模型,如演绎推理模型、归纳推理模型、类比推理模型、文法分 析模型等。
(9) 拟实验模型。如博奕论、系统模拟法、库存模型、排队论、因素 分析法、灵敏度分析法等模型。这些模型可以用于市场预测、产品设 计、运输计划、设备更新、物资管理、分析企业活动过程等方面。
• DSS生成器
– 由DSS工具或软件工具开发,其目的是快速 而方便地开发专用DSS的能力。
• DSS工具
– 用于开发DSS的基础技术,开发专用DSS和 DSS生成器的基础软件或硬件单元。DSS工 具一般分为两部分:
• (1)语言类:提供一套开发语言。当开发具体 的决策支持系统时,开发者要自行设计总体结构, 确定语言部分,并用这些语言具体编写系统的各 个部分程序。 • (2 ) 外壳类。提供一个框架。开发者根据需求 添加内容。
, j=1,2 ,...,n , i=1,2 ,...,n
用数学式表示模型便于理解和交流,但是这种形式有时 不利于模型的重构和与知识推理混用。
• 宏命令表示法(语句表示法)
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