决策支持系统与与专家系统
信息系统的结构与类型
信息系统的结构与类型信息系统是现代社会中不可或缺的一部分，它在各个领域发挥着重要的作用。
在娱乐、教育、医疗、金融等各种行业中，信息系统的应用已经成为提高工作效率、优化资源配置的必备工具。
本文将详细介绍信息系统的结构与类型，以帮助读者更好地理解和应用这一重要的技术。
一、信息系统的结构信息系统的结构可以分为硬件、软件、数据、人员和网络五个主要组成部分。
1. 硬件硬件是信息系统的物质基础，包括计算机、服务器、存储设备、网络设备等。
计算机作为信息系统的核心，承担了数据处理和存储的任务。
服务器和存储设备用于存储和管理大量的数据。
网络设备则负责实现计算机之间的通信。
2. 软件软件是信息系统的灵魂，包括操作系统、应用软件和数据库管理系统。
操作系统是控制和管理硬件资源的基础软件，如Windows、Linux 等。
应用软件是根据用户需求开发的具体应用程序，如办公软件、ERP 系统等。
数据库管理系统是用于组织和管理数据的软件，如Oracle、MySQL等。
3. 数据数据是信息系统的核心内容，是信息系统处理的对象和结果。
数据可以来自不同的来源，如企业内部的数据、互联网上的数据以及传感器等设备采集的数据。
数据的质量和完整性对信息系统的正常运行和决策产生至关重要的影响。
4. 人员人员是信息系统的使用者和管理者，包括系统管理员、开发人员和最终用户。
系统管理员负责系统的运维和维护，保证系统的正常运行。
开发人员负责系统的开发和维护，根据用户需求进行定制开发。
最终用户是使用信息系统完成具体工作任务的人员，他们需要掌握系统的操作和使用技巧。
5. 网络网络是不同计算机之间通信的基础设施，包括局域网、广域网和互联网等。
网络的稳定和高效对信息系统的正常运行和数据传输至关重要。
同时，网络的安全性也是信息系统设计和运维过程中需要关注的重要问题。
二、信息系统的类型根据应用领域和功能特点，信息系统可以分为管理信息系统、决策支持系统、专家系统、人工智能系统等多种类型。
信息系统的分类及应用领域
信息系统的分类及应用领域信息系统是指通过科学的技术手段收集、存储、处理和传递信息的系统。
它在现代社会中广泛应用于各个行业和领域。
根据其功能和特点的不同，信息系统可以分为管理信息系统、决策支持系统、专家系统和办公自动化系统等多个分类。
本文将对这些分类进行介绍，并探讨信息系统在不同应用领域中的具体运用。
一、管理信息系统（Management Information System，MIS）管理信息系统是为了支持组织内部管理与决策活动而设计和应用的信息系统。
它通过收集、处理和呈现各种管理数据，提供给管理层进行决策和监督。
MIS主要包括数据采集、数据处理、信息分析和信息呈现等环节。
例如，企业的生产计划、销售数据、库存管理等都可以通过MIS进行管理和监控。
二、决策支持系统（Decision Support System，DSS）决策支持系统是为了帮助管理者做出决策，提供有关决策的信息和分析工具的系统。
它能够处理各种复杂的问题，提供模拟和分析等功能。
DSS主要包括数据仓库、模型构建、决策分析和决策支持等环节。
例如，企业管理层通过DSS可以进行市场预测、风险评估和战略规划等核心决策。
三、专家系统（Expert System，ES）专家系统是基于专家知识和规则的计算机系统，能够模拟人类专家的决策过程，为用户提供专业化的咨询和决策支持。
它通过建立知识库，利用专家系统引擎进行推理和搜索，帮助用户解决各种问题。
专家系统主要包括知识获取、知识表示、推理机和解释机等环节。
例如，在医疗领域中，专家系统可以为医生提供疾病诊断和治疗方案建议。
四、办公自动化系统（Office Automation System，OAS）办公自动化系统是通过计算机和网络技术，实现办公任务的自动化和信息流的电子化管理。
它包括文字处理、电子邮件、会议管理、文件管理等功能，提高了办公效率和信息共享的便利性。
办公自动化系统主要包括办公软件、办公设备和办公网络等环节。
决策支持系统和专家系统
• 6． 质量支持：计算机能提高决策的质量。例如， 可以评价更多的备选方案，快速进行风险分析，以 很低的代价迅速收集专家的意见。许多专业知识甚 至可以直接由计算机系统导出。利用计算机，决策 制定者可以执行复杂的模拟，检查各种可能的情况， 快速经济地评定不同的影响。 7． 有助于业务流程重组和员工授权：竞争不 仅仅在于价格，还在于质量、及时性、产品的定制 以及对客户的支持。决策支持技术，如专家系统， 使得欠缺知识的人也能做出良好的决策。这样就可 以进行有意义的授权。决策支持系统还可用于业务 流程重组中，研究竞争者的活动、定制产品、优化 生产流程等等
• 集成化：在这种情况下，采用单一的以信息为基础的 系统，或以数学模型为基础的系统，或以知识、规则 为基础的系统，都难以满足上述这些领域的决策活动 的要求。这就需要在面向问题的前提下，将系统析、 运筹学方法、计算机技术、知识工程、人工智能等有 机地结合起来，发挥各自的优势，实现决策支持过程 的集成化。交互性：决策支持系统的核心内容是人机 交互。为了帮助决策者处理半结构化和非结构化的问 题，认定目标和环境约束，进一步明确问题，产生决 策方案和对决策方案进行综合评价，系统应具备更强 的人机交互能力，成为交互式系统（Interactive systems）。
• 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。
• 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）。它的一部分分析可由计算机自动进行， 但需要用户的监视和及时参与。
• ① 网络/系统基础架构 • 由基本软、硬件系统构成，如交换机、路由器、主机
设备、操作系统、数据管理系统等，该基础架构为所 有的高级管理系统提供服务的同时，还实现基本的信 息服务功能。
使用计算机技术进行智能决策的方法
使用计算机技术进行智能决策的方法随着科技的不断发展，计算机技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，使用计算机技术进行智能决策成为了一个热门话题。
智能决策是指通过计算机技术和算法来辅助人们做出更加准确、高效的决策。
本文将探讨使用计算机技术进行智能决策的方法。
一、数据分析与挖掘数据分析与挖掘是智能决策的基础。
计算机技术可以帮助我们收集、整理和分析大量的数据，从而发现其中的规律和趋势。
通过对数据的深入分析，我们可以得出一些有价值的信息，为决策提供依据。
例如，在市场营销中，我们可以通过分析用户的购买记录和行为数据，来预测用户的偏好和需求，从而制定更有针对性的营销策略。
二、机器学习与人工智能机器学习和人工智能是计算机技术中的重要分支，也是智能决策的核心。
通过机器学习算法，计算机可以从大量的数据中学习和识别模式，从而能够自主地做出决策。
例如，在自动驾驶领域，计算机可以通过学习大量的驾驶数据，来预测和判断不同交通情况下的最佳行驶策略，实现智能驾驶。
三、专家系统与决策支持系统专家系统是一种基于知识库的人工智能系统，它可以模拟人类专家的知识和经验，为决策提供支持。
通过专家系统，计算机可以根据事先设定的规则和知识，对问题进行分析和推理，从而给出相应的决策建议。
决策支持系统则是一种更加综合和灵活的决策辅助工具，它结合了专家系统、数据分析和可视化技术，为决策者提供全面的支持和决策信息。
四、模拟与优化模拟与优化是一种常用的智能决策方法。
通过建立数学模型和仿真系统，计算机可以模拟和预测不同决策方案的结果和影响。
同时，优化算法可以帮助我们找到最优的决策方案。
例如，在物流管理中，我们可以通过建立模拟系统，模拟不同的物流方案，从而找到最佳的物流路径和配送策略，提高物流效率。
五、决策可视化与交互决策可视化与交互是一种直观和有效的智能决策方法。
通过将决策过程和结果以图表、图形等形式展示出来，计算机可以帮助决策者更好地理解和分析问题，从而做出更加明智的决策。
管理信息系统MIS、决策支持系统DSS、和专家系统ES1
将式（6-32）代入（6-36）式可解出λ，即
RT
2 E 1R
(6-37)
将（6-37）式代入（6-35）式可解出k，即
k
E 1R RT E 1R
(6-38)
按式（6-38）求出的k就是最优权重向量。相应的达到
极小值Jmin。对于按方法一（拉格朗日乘子法）确定权种的 方法，虽然可以利用公式直接进行计算，但这种确定k的方
第五节 组合预测方法
2．一些预测方法使用时，往往面临一个问题，即同时 有多种预测模型，均通过统计检验及有关合理性的检验准 则，但预测结果都分布在一个较宽的区域内，而使决策者 难以决定取舍。
3．从大量的研究中发现，对于一个特定的预测领域， 可供使用的信息是有限的。不同的单一预测方法所载用的 信息是不完全相同的，而任一预测方法都使用了一部分有 用的信息。所以被取舍的那些预测方法或模型总是包含了
i — 第i个模型的权重i=1，2，……，N;
maxf ki—为第2 i个模型的权重i=1,2,
……，N;且
N
ki
i 1
1, i
1,2,
, N。
在式（6-26）中，当求得fit和ki时，即可利用式（6-26）
进行预测。上述这种预测方法就称为组合预测方法。
4
2020/4/13
4
第五节 组合预测方法
[e1t , e2t , , eNt ][k1, k2 , , kN ]T
(6-27) (6-28)
5
2020/4/13
5
第五节 组合预测方法
二、最优权重的计算方法
如果记组合预测模型的加权系数向量为 k [k1, k2, ， , kN ]T
第i个预测模型的预测误差向量为 Ei [ei1,ei2, ,eim ]T ，组合预测
决策支持系统与专家系统
▪ DSS的结构特征
1)模型库及其管理系统； 2)数据库及其管理系统； 3)方法库及其管理系统； 4)交互式计算机硬件及软件； 5)对用户友好的建模语言。
Management Information
Management Information
1)数据库子系统 DSS所需要的数据或信息是分析判断问题的依
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。
Management Information
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。
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。
⑧ 具有使用者能够忍受的加工速度与响应时间。
Management Information
▪ DSS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
据。其特点是数据面广、具有概括性，除了组织内 部的数据外，更多的是组织外部数据，例如政策法 规、经济统计数据、市场行情、同行动向及科技情 报等。
Management Information
数据库子系统是存储、管理、提供与维护用于 决策支持的数据的DSS 基本部件，是支撑模型库于 系统及方法库子系统的基础。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。
第四章 基于专家系统的智能决策支持系统
• (5)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。 • 由于自然语言存在二义性、感情(语调)等复杂因素， 在计算机中无法直接使用自然语言。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)。 • 目前，计算机中提供的语言如高级语言C、PASCAL等， 数据库语言FoxPro、Oracle等，均属于2型文法(上下 文无关文法)和3型文法(正则文法)范畴，虽然这些高 级语言离0型文法(短语文法)和1型文法(上下文有关 文法)的语言有较大的差距。但是，在人机交互中， 对于简单的自然语言进行理解和处理还是能做到的。
人工智能的主要研究领域有：
1）符号智能 符号智能以物理符号系统为基础，研究知识表示、 获取、推理过程。 2）计算智能 计算智能包括神经计算、模糊系统、遗传算法、 进化程序设计等。 3）人工生命 人工生命是指用计算机和精密机械等生成或构造 表现自然生命系统行为特点的仿真系统或模型系统。
智能决策支持系统中包含的人工智能 技术主要有：
• 智能决策支持系统中的人工智能技术种类较多， 这些智能技术都是决策支持技术，它们可以开 发出各自的智能系统，并发挥各自不同的辅助 决策作用。 • 一个智能决策支持系统中的智能技术一般只有 一种或两种。
• 下面我们主要讲述专家系统与决策支持系统结 合的智能决策支持系统。在第五章我们讲授机 器学习辅助决策的智能决策支持系统。
• 产生式规则知识一般表示为： if A then 示为“如果A成立则B成立”，简化为A→B。
BLeabharlann 或表• • • • • •
•
•
•
产生式规则知识允许有如下的特点： ①相同的条件可以得出不同的结论：A→B，A→C。 ②相同的结论可以由不同的条件来得到:A→G，B→G。 ③条件之间可以是“与”(AND)连接和“或”(OR)连 接。 如:AB→G，AB→G ④一条规则中的结论，可以是另一条规则中的条件。 如：FB→Z，CD→F。其中， F在前一条规则中是条 件，在后一条规则中是结论。 由于以上特点，规则知识集能做到以下两点： ①能描述和解决各种不同的灵活的实际问题(由前三 个特点形成)。 ②能把规则知识集中的所有规则连成一棵“与或”推 理树(知识树)，即这些规则知识集之间是有关联的 (由后面特点形成)。
专家与决策支持系统
03 专家系统在决策支持中应 用
专家系统在决策支持中作用
提供专业知识与经验
专家系统能够集成某领域专家的 知识和经验，为决策者提供专业 化的建议和解决方案。
辅助问题分析与诊断
通过模拟人类专家的思维方式， 专家系统能够协助决策者分析复 杂问题，诊断潜在原因，并给出 相应对策。
优化决策过程
专家系统能够结合数学模型、算 法等技术手段，对决策方案进行 评估和优化，提高决策的科学性 和准确性。
专家系统在各领域决策支持应用案例
医疗领域
在医疗诊断中，专家系统能 够根据患者的症状和病史， 辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定。
金融领域
在金融投资中，专家系统能 够分析市场趋势、评估投资 风险，为投资者提供投资建 议和风险管理方案。
农业领域
在农业生产中，专家系统能 够根据气候、土壤等数据， 为农民提供种植、施肥、灌 溉等方面的指导建议。
机器学习、深度学习等算法在智能决策中价值
自动化特征提取
机器学习算法能够自动从原始数据中提取有效特征，减少人工干预， 提高决策准确性。
智能化决策支持
深度学习等算法可模拟人类大脑的神经网络结构，处理复杂的非线 性问题，为智能决策提供强大的技术支持。
持续优化改进
机器学习、深度学习等算法具有自我学习和优化能力，可不断改进决 策模型，提高决策效果。
02 专家系统与决策支持系统 概述
专家系统基本概念与特点
专家系统是一种模拟人类专家 解决领域问题的计算机程序系
统。
专家系统能够利用领域专家的 知识和经验，通过推理和判断
来解决复杂问题。
专家系统具有解释功能，能够 解释其推理过程和结论。
专家系统通常包括知识库、推 理机、解释器、知识获取和用 户接口等部分。
信息系统类型
信息系统类型信息系统（Information System，简称IS）是为了获取、存储、处理和传递信息而设计和构建的一套互相关联的组件。
根据不同的功能和应用领域，信息系统可以分为以下几个类型：管理信息系统、决策支持系统、专家系统、事务处理系统和办公自动化系统。
一、管理信息系统管理信息系统（Management Information System，简称MIS）主要用于协助组织的管理者进行决策和控制，帮助企业完成组织、规划、监督和控制等一系列管理活动。
管理信息系统的界面通常友好，操作简单，能够提供实时的、决策级别的信息，以支持管理者进行战略、战术和操作性决策。
管理信息系统可以提供各种报表、分析工具和数据查询功能，协助管理者了解企业的运营情况、市场趋势、销售业绩等，从而更好地把握市场动态和企业发展方向。
二、决策支持系统决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一套用于辅助决策制定的信息系统。
决策支持系统能够帮助决策者收集和分析各类数据，为决策提供可靠的依据和支持。
决策支持系统通常包含模型库、数据分析工具和决策模拟工具等功能。
决策支持系统可以有效地对数据进行挖掘和分析，探索数据中的潜在规律和趋势，帮助决策者制定战略计划、项目投资和市场营销策略等重要决策。
同时，决策支持系统还可以进行模拟和预测，评估各种决策方案的风险和收益，提高决策的准确性和成功率。
三、专家系统专家系统（Expert System，简称ES）是一种基于专家知识的计算机应用系统。
专家系统通过模拟和应用人类专家的经验和智能，帮助用户进行问题分析和决策支持。
专家系统通常包括知识库、推理引擎和用户界面等组成部分。
专家系统可以通过问题与答案的对话交互，向用户提供针对性的解决方案和建议。
它可以模拟人类专家的思维过程和决策方式，快速地分析和解决各种复杂的问题，提高工作效率和决策质量。
四、事务处理系统事务处理系统（Transaction Processing System，简称TPS）主要用于处理和管理组织的日常事务活动。
8、第八课 专家系统与决策支持
问题的领域和可理解程度是否限定在有限的范围内? 问题的领域和可理解程度是否限定在有限的范围内?
广义的常识性问题或者需要很“ 广义的常识性问题或者需要很“深”知识的问题都不适于专家系 统。 专家系统只能解决特殊领域的问题。 专家系统只能解决特殊领域的问题。
解决问题的方法是否可以文本化? 解决问题的方法是否可以文本化?
语境
知识工程师的智能模型
决策
知识 事实 “原始”数据 原始” 原始
分析/ + 分析/精炼
+ 简明的规则 +
上下文
知识库
包含专业领域中解决问题的方法性知识， 包含专业领域中解决问题的方法性知识， 有两种基本的表达方法： 有两种基本的表达方法： 规则: If-then模式 模式， 规则: If-then模式， 模仿人类专家的思考 过程. 过程 (基于规则的推理 基于规则的推理) 基于规则的推理 案例: 搜集以往相关问题的解决方案， 案例 搜集以往相关问题的解决方案，并将 其应用到当前须解决的问题中。 其应用到当前须解决的问题中。 (基于案例的推理 基于案例的推理) 基于案例的推理
专家系统与人类专家的对比
要素 时效性 地域性 安全性 易损坏 性能 速度 费用 人类专家 工作日 当地 不能替代的 是 易变的 通常较慢 高 专家系统 任何时间 无论何处 可替代的 否 恒定的 通常很快 相对廉价的
一般专家系统的主要组成
推理机
知识库
图5 专家系统的组成和处理流程
监测数据
历史数据
Step 2 在与已有案例不符的情况下，使用以下规则: 在与已有案例不符的情况下，使用以下规则 a. 如果球处于平草区 ，并且相应案例是用于深草 区的，则应使用更高一个量级的球杆。 区的，则应使用更高一个量级的球杆。 b.如果球处于深草区 ，并且相应案例是用于浅草 如果球处于深草区 区的，则应使用更低一个量级的球杆。 区的，则应使用更低一个量级的球杆。 Step 3 如果当前球处于150码外的深草区，符合 Case 3 码外的深草区， 如果当前球处于 码外的深草区 (最匹配的案例 ，但 Case 3 是适用于浅草区的。进 最匹配的案例)， 是适用于浅草区的。 最匹配的案例 一步使用Step2中的规则 ，则可以推论出应当使用 中的规则b， 一步使用 中的规则 6号杆。 号杆。 号杆
第8讲 决策支持系统与专家系统
第八讲 决策支持系统与专家系统
Hale Waihona Puke 管理信息系统根据问题进行学习P262—P263
• 什么是决策支持系统？决策支持系统具有哪些特征与功能？ • 决策支持系统具有哪几种典型结构？ • 常用的开发决策支持系统的方法有哪些？ • 什么是群体决策支持系统？其作用为何？ • 群体决策支持系统具有怎样的结构？其主要类型有哪些？ • 什么是专家系统？专家系统具有哪些特征？ • 专家系统有哪些主要的分类方法？ • 专家系统开发应具备哪些条件？选题时应注意哪些因素？ • 什么是智能决策支持系统？ • 智能决策支持系统中DSS与ES结合的形式有哪些？ （第一步先指出在教材的页码，第二步写出答案）
决策支持系统与专家系统共42页文档
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
决策支持系统与专家系统
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
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决策类型 结构化
半结构化
非结构化
所需要技 术支 持
操作性控制
管理控制的类型
管理性控制
战略计划
所需要技术 支持
会计应付款； 订单处理；
生产计划； 库存控制；
预算分析； 短期财务预测； 人事报告； 零部件外购或者自制的
决定
信用评估； 预算的准备； 工厂的布局； 项目计划； 薪酬的设计；
财务管理（投资决策）； 管理信息系
的信息 ¾
2 或利用数据仓库中 的信息
3 经常与用户输入的信息相互结合? 4 支持那些需要有效努力和分析的决定
数据仓库
DSS基本原理
比较项目
特征 目标 处理技术 驱动方式 信息的特征
DSS与MIS的区别
MIS
DSS
信息处理 效率 以计算机为主进行 数据驱动 响应组织全局的需要
支持决策 有效性 以人机会话为主进行处理 模型驱动 响应决策者的特殊需要
群决策一般要经历如下四个阶段： 了解问题阶段 冲突阶段 浮现阶段 合作阶段
根据一些调查结果证明：30％的会议都是低效的。造成这 一现象的原因在于：
缺乏事先预备好的议程； 缺乏必要的信息； 缺乏有力的决策人物； 在例行公事上花费时间太多； 会议为少数人所控制而其他人没有机会发表意见。
群件 £Groupware£
决策群体 决策能力
决策过程
远程通信
会议
同一时间会议
不同时间会议
会议室会议 与会者在会议
室开会
会议室会议 与会者在不同
地点开会
会议室会议 与会者在世界
第8章 决策支持系统与与专家系统
统计与信息学院信息管理管理教研室 制作
管理决策和决策支持的基本概念； 决策支持系统的概念和体系结构； 群决策和群决策支持系统； 专家系统和智能决策支持系统；
1970年，Scott Morton 提出了“管理决策系统”的概念， 他定义管理决策系统是一种“交互式的计算机系统，可以帮 助决策者使用其数据及模型来解决非结构化的问题”。
模型库管理 子系统
数据库管理 子系统
模型库
数据库
DSS的串联结构
8.3 群决策和群决策支持系统
问题1： 群决策指什么？ 问题2： 群决策有什么特点？ 问题3： 群决策支持系统的体系结构是怎样的？
现代经营组织中通常有一个决策机构，例如董事会。最高决策 往往不是有总经理单独作出的，而是该决策机构成员共同讨论 并进行决策的结果。在此类决策机构进行决策的时候，通常以 会议形式进行。这就是群决策（Group Decision Making）。
经过30多年的发展，目前决策支持系统已经构成了一个相 对独立的研究领域，涉及范围较广泛。
8.1 管理决策和决策支持的基本概念
问题1: 什么是决策? 问题2: 什么是管理决策？ 问题3：决策支持究竟支持什么？
Simon认为决策是一个过程，包括四个阶段的活动： 智能阶段—— 发现问题或某种可能，寻找用于决策的信 息资源以及用于决策的条件等； 设计阶段—— 分析可用的信息资源，设计行动方案或用 于分析问题状况的一系列活动，得出解决问题的方案； 选择阶段—— 从设计阶段所获得的方案中，按照某种准 则选择出一个行动方案； 实施阶段—— 按照选择出的行动方案付诸实施。
失败
Anthony 根据决策者在组织中的地位，提出将决策活动分 为战略决策、管理性决策以及操作性决策三种
Õ战略性决策 管理性决策?
操作性决策
根据决策活动表现方式的结构化程度，决策活动可以分为结 构化的决策活动和非结构化的决策活动。 结构化（structured decision making）决策问题 非结构化（unstructured decision making）决策问题 半结构化（semi－structured decision making）问题
仓库的选址；
统
分销系统的建立；
（MIS
）；
运筹学模型
；
事务处理；
建立一家新工厂； 企业的并购； 新产品开发计划； 养老金计划； 质量保证计划；
决策支持系 统 （DSS）
选择杂志的封面； 谈判；
购买软件；
雇用经理；
审批贷款；
采购设备；
游说议员的活动（
lobbying）；
研究开发计划； 新技术的研发； 社会责任计划（social
现实环境 成功
问题简化 问题假设
模型的 有效性
智能阶段
1）组织目标 2）过程描述 3）数据收集 4）问题识别 5）问题归属 6）问题分类 7）问题描述
问题描述
设计阶段
1） 建立模型 2）确定评价准则 3）确定决策方案 4）估计方案后果
实施阶段
证明、验证 决策方案பைடு நூலகம்
方案集? 选择阶段
决策 方案
1） 模型的求解 2） 灵敏度分析 3）选择最优方案 4）方案实施计划
Sprague总结DSS应该具有如下特征： 数据和模型是DSS的主要资源； DSS是用来支援用户作决策而不是替代用户作决策； DSS主要是用于解决半结构化或者及非结构化问题； DSS的目的在于提高决策的有效性（effective）而不是提高 决策的效率（efficient）。
Turben则认为： 可以将DSS看作是决策者的附属工具，它的作用在于扩
充决策者的决策能力，而不是替代人进行决策。 DSS适用于这样一类的问题：决策者需要根据一些数据作出 判断，但问题又不能完全表示为某一种算法在计算机上执行。
决策支持系统DSS 群决策支持系统GDSS
地理信息系统GIS 神经网络 遗传算法
专家系统（ES) 人工智能
1 利用已经保存 数据库 在数据库中的信息
responsibility planning）；
DSS； 专家系统（
ES）； 神经网络（
Neural
network ing）
MIS 管理科学
MIS DSS ES 经理信息系统（EIS）
EIS
ES 神经网络
8.2 决策支持系统的概念和体系结构
问题1： 决策支持系统有什么特点？ 问题2： 决策支持系统与管理信息系统有什么不同？ 问题3： 决策支持系统的体系结构是怎样的？
DSS的结构一般包括如下几个子系统： 人机对话子系统 数据库子系统 模型库子系统 方法库子系统
用户
对话管理
子系统
数据库 管理系统
模型库 管理系统
数据库
模型库
DSS的两库结构
用户 数据库 管理系统
数据库
对话管理 子系统
方法库 管理系统
模型库 管理系统
方法库 DSS的三库结构
模型库
对话管理 子系统