决策支持系统-大连海事大学

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管理科学与工程的研究现状及未来展望

管理科学与工程的研究现状及未来展望

管理科学与工程的研究现状及未来展望摘要:本文研究了管理科学与工程在当前的研究现状和未来的展望。

管理科学与工程是一门交叉学科,涵盖了管理理论和工程技术的内容,旨在优化和改进组织和工程系统的管理和运营。

本文首先回顾了管理科学与工程领域的主要研究方向,包括决策分析、供应链管理、生产优化和项目管理等。

接着我们提出了管理科学与工程的发展趋势,本文的研究对于推动管理科学与工程的发展,有效应对现实问题具有重要的意义。

关键词:管理科学;工程;现状;展望引言:管理科学与工程作为一门交叉学科,旨在通过运用管理理论和工程技术,优化和改进组织和工程系统的管理和运营。

随着社会的不断发展和变革,管理科学与工程也面临着各种挑战和机遇。

本文旨在研究管理科学与工程的研究现状和未来展望,以期为学者和决策者提供有价值的参考。

1管理科学与工程的研究现状管理科学与工程是一门交叉学科,旨在应用管理理论和工程技术来解决组织和工程系统的管理和运营问题。

决策分析:决策分析是管理科学与工程的重要研究方向之一。

研究者通过运用数学模型和决策分析方法,帮助组织和决策者更好地理解和解决复杂的决策问题,如风险评估、优化决策和多层次决策等;供应链管理:随着全球化和市场竞争的加剧,供应链管理成为管理科学与工程领域的热点研究方向。

该领域主要关注如何优化供应链中各个环节的运作,如物流管理、库存控制、供需匹配等,以提高整体效率和降低成本;生产优化:生产优化是管理科学与工程的核心研究内容之一。

通过运用工程技术和管理方法,研究者致力于提高生产过程的效率和质量,减少资源浪费,并优化设备配置和生产调度,以满足市场需求;项目管理:项目管理是管理科学与工程的关键领域。

以项目为单位,研究者研究如何有效地规划、组织和控制项目的进展,确保项目按时、按质按量完成,同时优化资源利用和风险管理;智能化与数字化管理:随着信息技术的快速发展,智能化与数字化管理成为管理科学与工程的前沿研究方向。

群体协同促进突发公共事件应急决策发展的新机制

群体协同促进突发公共事件应急决策发展的新机制

Value Engineering 0引言群体协同以其互动共享与协调合作的特点,为突发公共事件应急决策发展提供了有效的思路。

充分理解群体协同的本质内涵,加以灵活使用,构建基于群体协同的突发公共事件应急决策支持系统,对适应不断出现的各种突发公共事件,提高应急管理整体质量,具有重要的意义。

1突发公共事件应急决策与群体协同机制1.1突发公共事件应急决策伴随着经济与社会的高速发展,自然灾害、事故灾难、公共卫生与社会安全等各类事件不断出现,我国已进入了突发公共事件的高发期。

从应急管理角度,如何在突发公共事件后提供高效合理的决策支持以及进行快速灵活的指挥调度,是提高危机管理能力,有效地开展应急物流,进而降低灾害影响、提高救助水平极为重要的保证。

应急决策是整个突发公共事件应急管理的核心,是贯穿于突发事件的预防、准备、管理、反应、恢复、重建全过程的灵魂,对应急管理的成败起着至关重要的作用。

应急决策涉及众多部门,同时伴随着信息的不确定性,要求快速高效的制定出完善的总体应急方案,是一项兼具复杂性、层次性与模糊性的社会经济系统工程。

针对突发公共事件具有突发、不确定、紧迫及严重威胁的特性,应急决策的有效性和效率直接决定了事件的影响和损失程度。

各种突发事件的非独立性及相关性使得应急决策过程需要多个部门的共同参与。

目前,应急决策总体方案通常由指挥人员凭借知识、经验对部门方案进行整合制定,存在的主要问题是:①各部门分属不同领域、专业性强,部门信息系统相互独立,业务系统数据库标准、格式不一,导致信息采集、交流不畅,共享度低;②各部门对灾害的评估以及各自以往的经验均存在差异,往往从自身角度出发制定应急方案,不能全面客观的反映突发公共事件的实际情况,难以适应现实中抢险救灾活动复杂多变的特点;③应急决策对象极其复杂,决策环境一般难以控制、变化迅速且通常趋于恶化,无法及时掌握动态数据、信息,决策分析滞后,应急反应效率低;④总体应急方案制定与调度缺乏系统性,不能很好的进行定量分析和多方案比选。

决策支持系统与智能系统

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

数据融合技术在船舶中的应用

数据融合技术在船舶中的应用

数据融合技术在船舶中的应用作者:刘贞贤来源:《电子世界》2013年第12期【摘要】随着船舶系统自动化程度的提高,数据融合技术在船舶自动化方面有着很大的应用前景和研究价值。

本文主要介绍了数据融合技术在船舶信息综合处理、航海避碰决策系统、船舶故障诊断、岸船一体化系统中的应用方法和未来发展趋势。

【关键词】数据融合;船舶自动化;船舶信息处理;船舶故障诊断20世纪70年代,美国海军研究部门通过计算机技术对多个声呐信号进行数据融合分析,从而准确地探测出了敌方的位置。

从此数据融合技术进入人们的视野。

从军事领域出发,近年来,数据融合技术的应用研究扩展到了船舶自动化控制系统、机械设备故障监测、汽车电子系统、无损检测等各个领域中,成为了自动化控制中的研究热点。

数据融合即是对多源信息进行综合处理分析,得到结论的过程,其原理如图1所示。

近年来船舶自动化迅速发展,多传感器系统成为船舶自动控制系统中不可或缺的一部分。

船舶上的传感器种类和数量众多,获得的信息也多样而复杂,如机舱各种设备的运行状态、船舶航行的各种参数等,另外还有经过雷达、声呐、卫星等传送的关于海况、气象、障碍物等各种不同信息,这信息有实时的和非实时的、确定的和模糊的、变化快的和变化慢的等。

数据融合技术就是在多传感器系统的基础上产生和发展起来的。

数据融合即是通过对传感器的信息及其他已经掌握的信息进行充分利用和合理支配,对各种冗余和互补信息进行组合,从而得到对被测对象更加准确和详尽的描述,进而提高了多传感器系统的监测效果,扩展了多传感器系统的监测功能。

1.数据融合在船舶信息综合处理中的应用利用数据融合技术实现传播信息综合处理的流程如图2所示。

在对船舶数据信息进行综合处理时,首先对各种数据进行分类。

分类的方法有Bayes统计理论法、D-S证据推理法、聚类分析法、自适应神经网络法等。

其次,在数据分类的基础上,通过对数据的融合来完成目标追踪、目标识别,最终完成信息决策。

大连海事大学研究报告生指导教师

大连海事大学研究报告生指导教师
Proceedings of the CIIT 2005,Cambridge, USA:ACTA Press (EI,ISTP检索>
2005.12
Zhang Yingjun,Zhang XiuGuo
4
Web Service and Process Model Based Composition Model of Dynamic E-Business
张秀国,张英俊
10
基于TAPI的电话应用程序的开发与实现
计算机应用
2002,Vol.22
张秀国,张英俊
11
自组织时分多址接续系统的吞吐模型
大连海事大学学报
2002 No.2
王飞舟,张英俊
12
网络环境下的电子海图应用系统开发平台的研究
大连海事大学学报
2001№2
张英俊,张秀国
13
基于电子海图的船舶调度管理系统的研究
1
基于国际标准S57/DX90的电子海图数据库的建立
教育部
2
船舶安全航行智能决策系统的研究
辽宁省
3
电子海图显示与信息系统
交通部
4
海上搜救决策支持系统的研究
交通部
5
海洋空间信息服务平台核心软件构件研究
科技部
6
远洋船舶及货物运输在线监控系统
科技部
7
GIS支持下的突发性海洋污染事故生物资源损害评估研究
国家自然科学基金
8
航海知识库关键基础技术研究
交通部
9
重庆市水上交通管理监控系统标准电子江图引擎
重庆市
10
重庆市船舶检验管理信息系统
重庆市
11
重庆市内河航道数字制图系统

决策支持系统(免费啦)

决策支持系统(免费啦)

⑹ 数据、模型与方法能容易地修改和添加。 如:数据模式的变更、模型的连接或修改、各种 方法的修改等。
⑺ 能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、 分析、预测,得出所需的综合信息与预测信息。
⑻ 具有方便的人机对话和图像输出功能,能满足随机 的数据查询要求,回答 “如果…则…”之类的问题。
⑼ 提供良好的数据通信功能,以保证及时收集所需数 据并将加工结果传送给使用者。 ⑽ 具有使用者能忍受的加工速度与响应时间,不影响 使用者的情绪。
【大连海事大学—课件】
《决策支持系统》
袁长峰 副教授
大连海事大学交通运输管理学院
研究内容
决策支持系统概述 模型辅助决策 数据库与人机交互系统 决策支持系统 专家系统
综合决策支持系统
研究目的

掌握DSS的概念、与MIS系统的区别


会设计和应用模型进行辅助决策
掌握DSS的基本体系结构、DSS的设计和开发
模型体系,这就是DSS中的模型库所要容纳
的模型群,因此说,DSS是系统工程所要研究 和开发的重要领域。
4.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。大量的研究表明,系统
模型所表现的缺陷甚至失败很少是因为技术
上的原因,而多半是由于脱离实际。

4. DSS的功能
⑴ 管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息。 如:订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等。 ⑵ 收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息。 如:政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技 进展等。 ⑶ 收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。 如:订单或合同执行进程、物料供应计划落实情况、生 产计划完成情况等。 ⑷ 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。 如:定价模型、库存控制模型与生产调度模型等。 ⑸ 能够存储并提供常用的数学方法及算法。 如:回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。

智慧港口大数据分析与决策支持系统的建设与应用

智慧港口大数据分析与决策支持系统的建设与应用

智慧港口大数据分析与决策支持系统的建设与应用
何扬;孙强;马英虎;潘虎;王冰冰
【期刊名称】《移动信息》
【年(卷),期】2024(46)4
【摘要】智慧港口是现代港口管理的重要组成,其中,大数据分析与决策支持系统的建设与应用尤为重要。

文中对该问题展开了深入研究,从港口行业的角度出发,探讨了大数据技术在港口领域中的应用现状与潜在优势。

首先,介绍了大数据在港口管理中的概念和重要性,并着重阐述了数据采集与处理技术、数据分析与挖掘方法等技术手段。

其次,针对智慧港口决策支持系统的建设,论述了系统框架设计、数据可视化与应用界面开发、系统集成与功能优化等的关键步骤和方法。

最后,通过实际案例,分析了智慧港口大数据在实际应用中的效果,并展望了未来智慧港口大数据应用的发展趋势与前景。

【总页数】3页(P232-234)
【作者】何扬;孙强;马英虎;潘虎;王冰冰
【作者单位】华设设计集团安全科技(江苏)有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP302.1
【相关文献】
1.浅析规划辅助决策系统在智慧城市建设中的应用——以扬州市三维城市景观决策支持系统为例
2.基于大数据分析的智慧型医院集成管理平台建设与应用效果评价
3.
新型临床决策支持系统在智慧医院建设中的应用研究4.智能算法大数据分析在智慧校园建设中的应用
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DSS决策支持系统

DSS决策支持系统

DSS决策支持系统DSS是Decision Support System的缩写,意为决策支持系统。

它是一种通过整合多种信息和技术来辅助管理人员进行决策的系统。

DSS能够帮助管理人员在复杂和不确定的环境中进行决策,提供有关决策问题的数据、模型和分析工具,以支持对各种决策方案的评估和选择。

DSS通常由三个主要组成部分组成。

第一个组成部分是数据仓库,它用于收集、存储和管理大量的数据。

数据仓库不仅包含来自内部系统的数据,还可以整合来自外部数据源的数据,例如市场调研数据、竞争对手的信息等。

数据仓库提供了一个单一的数据源,使管理人员能够方便地访问和分析数据,以支持他们的决策过程。

第二个组成部分是模型和分析工具。

这些工具可以帮助管理人员对数据进行建模和分析,以了解数据之间的关系和趋势。

模型可以使用统计技术、预测技术、优化技术等来揭示数据的潜在规律和趋势。

分析工具可以帮助管理人员解读数据并做出决策。

第三个组成部分是用户界面。

用户界面是管理人员与DSS系统交互的平台。

它可以是一个图形用户界面,也可以是一个Web界面。

通过用户界面,管理人员可以访问数据仓库、运行模型和分析工具,以及查看和分析结果。

用户界面通常设计得直观而易用,以便管理人员能够快速理解和操作系统。

DSS能够应用于各种不同的领域和行业。

例如,在制造业中,DSS可以帮助管理人员进行生产调度、库存管理和供应链优化等决策。

在市场营销领域,DSS可以帮助管理人员进行市场定位、产品定价和促销策略等决策。

在金融领域,DSS可以帮助管理人员进行风险评估、投资决策和资产配置等决策。

虽然DSS可以提供有价值的信息和工具来支持决策过程,但它并不是一个完全自动化的系统。

最终的决策还是需要由管理人员来做出。

DSS的目的是辅助决策,提供有关决策的数据和分析结果,而不是替代决策过程。

DSS还有一些潜在的挑战和限制。

首先,它需要大量的数据支持,因此在数据不完整或不准确的情况下,DSS的效果可能会受到影响。

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。

专家系统、决策支持系统、人工智能、机器学习

专家系统、决策支持系统、人工智能、机器学习
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工业工程中的决策支持系统与优化

工业工程中的决策支持系统与优化

工业工程中的决策支持系统与优化工业工程是一门综合性的学科,旨在利用科学技术和管理原理来设计、改进和优化生产系统,以提高生产效率、降低成本,并最大程度地满足客户需求。

在现代工业生产中,随着信息技术的发展,决策支持系统和优化技术的应用变得越来越重要。

本文将探讨工业工程中的决策支持系统与优化的应用。

一、决策支持系统在工业工程中的应用决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)是一种基于计算机和信息技术的系统,旨在帮助管理者做出决策。

它通过对数据进行收集、处理和分析,提供决策相关的信息和模型,辅助管理者进行决策分析与决策制定。

在工业工程中,决策支持系统可以应用于生产计划、供应链管理、资源分配等方面。

举个例子,在生产计划方面,管理者可以利用决策支持系统对生产需求进行预测和规划,合理安排生产进程,减少资源浪费和交货延误。

在供应链管理中,决策支持系统可以帮助管理者进行供需匹配、库存控制、物流管理等决策,优化供应链效率。

决策支持系统的应用,不仅可以提高决策的科学性和准确性,还可以加快决策速度,降低决策成本,提高企业竞争力。

二、优化技术在工业工程中的应用优化技术是指通过数学模型、算法和计算方法,对系统进行分析和求解,寻找最优解或接近最优解的过程。

在工业工程中,优化技术以及相关的操作研究方法被广泛应用于生产调度、物流优化、设备配置、供应链网络设计等方面。

例如,在生产调度中,通过优化技术可以确定最佳的生产顺序、作业分配和机器调度,最大化产能利用率和生产效率。

在物流优化中,通过优化技术可以确定最佳的仓储位置、配送路径和运输调度,提高物流效率和降低运输成本。

优化技术的应用,可以帮助企业最大程度地利用资源,提高生产效率和效益,实现可持续发展。

三、决策支持系统与优化技术的结合决策支持系统和优化技术在工业工程中并非孤立存在,而是可以相互结合,共同发挥作用。

通过将优化技术嵌入决策支持系统,可以将决策支持系统的信息处理和分析能力与优化技术的求解能力相结合。

决策支持系统应用案例

决策支持系统应用案例

决策支持系统应用案例决策支持系统(Decision Support System,DSS)是一种基于计算机技术和信息系统的管理工具,用于帮助决策者进行复杂决策的过程。

它通过收集、整理、分析和展示大量的数据和信息,为决策者提供决策所需的支持和建议。

以下是一些决策支持系统应用的案例:1.供应链管理决策支持系统供应链管理决策支持系统帮助企业实现供应链数据的收集、分析和决策支持。

它可以跟踪和监控库存、运输和订单等信息,并将其整合在一起,以便进行最佳的供应链决策。

例如,系统可以根据需求预测和供应链运作情况,帮助企业及时提供产品和服务,提高供应链的效率和灵活性。

2.营销决策支持系统营销决策支持系统可帮助企业在市场营销方面做出明智决策。

它可以收集和分析顾客的购买数据、市场趋势、竞争对手的活动等信息,并提供决策者所需的洞察和建议。

例如,系统可以通过分析大数据来确定目标市场和受众,制定定制化的营销策略,提高销售和市场份额。

3.金融风险管理决策支持系统金融风险管理决策支持系统可以帮助金融机构评估和管理风险。

它可以分析金融市场、经济数据和客户的信用评级等信息,以确定潜在的风险和机会。

系统可以生成报告和模拟,为决策者提供风险评估和决策支持。

例如,系统可帮助银行确定信贷风险,制定贷款政策,减少不良贷款的风险。

4.医疗决策支持系统医疗决策支持系统可以帮助医生和医疗专业人员做出诊断和治疗决策。

它可以收集和分析患者的医疗记录、实验室结果、病历数据等信息,以提供相关的诊断和治疗建议。

例如,系统可以根据患者的症状和历史数据,给出可能的诊断和推荐的治疗方案,并帮助医生做出决策。

5.生产计划决策支持系统生产计划决策支持系统可以帮助企业进行生产计划和资源分配的决策。

它可以收集和分析销售数据、库存水平、生产能力等信息,以优化生产计划和运营效率。

例如,系统可以根据市场需求和资源可用性,预测需求和产能,并帮助企业制定合理的生产计划,提高生产效率和客户满意度。

海警“一张图”卫勤决策支持系统设计

海警“一张图”卫勤决策支持系统设计

基金项目:军内装备科研项目(WJ2020A020059)作者简介:胡鹏伟,博士,讲师。

作者单位:300309天津,武警后勤学院:1.卫生勤务系卫生勤务教研室,3.后勤指挥系;2.北京,武警海警总队保障部卫生处;4.102613北京,武警特色医学中心突发公共卫生事件医学防治研究所通讯作者:范娟,E-mail :fanjuan8201@163.com 海警“一张图”卫勤决策支持系统设计胡鹏伟1,黄薇2,张磊1,解宏伟1,谭冕3,李蓉1,范娟4【关键词】海警;维权执法;卫勤保障;“一张图”;决策支持【中国图书分类号】R821海警队伍是我国海上维权执法的新质力量。

围绕远海有效维权、近海高效执法的任务定位,提升卫勤保障能力是海警建设的重要内容,而科学有效的卫勤决策是提升卫勤保障能力的关键[1,2]。

随着大数据、人工智能、云计算、物联网等技术的不断发展,社会加速进入智能化建设时代,利用信息化、智能化技术手段,将多源信息融合于“一张图”,是为管理者提供决策支持的高效手段。

“一张图”系统是基于空间可视化图形,集成环境、业务、资源等多种数据资源,为用户提供专业辅助决策的应用系统。

目前,“一张图”系统广泛应用于国土空间规划、河长制、城市路政管理、森林资源监管、应急预警信息资源管理以及海洋空间资源监管等领域。

《国家突发事件应急体系建设“十三五”规划》明确指出,要“加强辅助决策系统建设,强化信息集成、事态预判和应急演练等功能”“鼓励编制城市公共安全风险清单,形成基于地理信息系统的城市风险‘一张图’,并对重大风险源进行实时监控”[3,4]。

通过有效整合海洋地理环境、任务行动及卫勤保障资源等数据,集成信息采集终端和卫勤保障业务信息系统,构建统一空间基准、连续覆盖、动态更新的海警“一张图”卫勤决策支持系统,对提升卫勤保障决策的精确性、科学性和高效性具有重要的意义。

1理论基础海警“一张图”卫勤决策支持系统的构建基于海警卫勤保障任务需求,数据需求、功能设计和多系统集成根据不同任务阶段依照不同支撑理论,包括网格化管理理论、“感知-不确定性-关键决策”理论和过负荷理论。

舰艇编队协同作战的自组织决策模式及决策支持系统

舰艇编队协同作战的自组织决策模式及决策支持系统
结束语本文以自组织原理为基础论述了舰艇编队协同作战自组织决策模式将舰艇编队协同作战决策作为一种耗散结构过程从原先具有大量熵的无序状态开始通过人机交互的方式控制反映决策者愿望与价值的序参数使系统以自组织的方式同环境进行交换引进与吸收同决策问题有关的信息负摘耗散并排除掉原先存在的大量的熵使战场态势进人符合舰艇编队任务目的的有序状态并提出一种支持舰艇编队协同作战的决策支持系统
舰艇编 队是现代 海战 的一种重 要的兵 力组成形 式 。信 息化条 件下 , 艇编 队所 面 临的复杂 战场环境 , 舰 其本质 上是一种 湍 流(ubl t或 者说是 混沌 (ho) t ue ) r n cas 的环境 。在这 种 非平稳 的复杂对 抗 环境 下 , 艇编 舰
队的兵力协同与调度 、 任务分派与调整, 需要具有与之相适应的决策模式和决策支持系统 , 以提高舰艇编 队协同行动的敏捷性 , 实现与复杂不确定且充满激烈对抗的战场环境的同步。舰艇编队系统不但其内部
11 信息时代 的海 战场决策环 境 . 作 战指挥 决策 问题 的复杂 性取决 于作 战过程所 处 的环境 。 当前 , 艇编 队所面 临 的决 策环 境大 致可 舰 分为 四种 … : 未来战场 态势十 分明确 的确定性 决策 问题 ; 未来 战 场态 势不 确定 , 策者 能掌 握有 限种 ① ② 决
具有层 次状结构 , 同时具 备随战 场态势变 化进行 资源整 合和重组 的功 能 , 与生 物进 化特征及 其 自组 织现象 极 为相似 , 本文基 于 自组 织理论 和方法 , 出了舰 艇编 队协 同作 战 的 自组织 决策模 式及决策 支持 系统 。 提
1 舰艇编 队协 同作战 自组织决策的复杂性及其解 决方法
环境时 , 建立在传统运筹学与经典系统论基础上的决策方法 、 作战资源规划与调度方法 , 在理论 与应用上 都不再适用。因为, 这些方法假定环境变化都是平稳的, 只要知道系统的初始条件 , 只要初始条件误差足 够小 , 就可 以推算得 出交 战态势 的演 化结果 。舰艇 编 队协同作 战决策处 于混沌 环境 之 中, 含数 以千 万计 包

人工鱼群算法的避碰路径规划决策支持

人工鱼群算法的避碰路径规划决策支持

人工鱼群算法的避碰路径规划决策支持马文耀;吴兆麟;杨家轩;李伟峰【摘要】为了能够在海上交通出现复杂局面时及时提供预警,并给出碰撞决策,从而有效减轻值班人员的工作负担、保证船舶航行安全,结合国际海上避碰规则和船舶安全领域相关知识,以本船避让过程中前进的距离为目标函数,采用遗传算法和人工鱼群算法规划船舶避碰路径,提供最优的避让转向时机、安全避让角度、复航时间和复航角度.通过计算机仿真实验计算对遇、追越和交叉3种会遇态势下的避碰路径参数,并在ECDIS上进行动态显示.结果表明,所得避碰路径参数符合实际情况,规划的路径既安全又经济.运用该算法可有效优化避碰航路,并能给出最优的避碰决策参数.【期刊名称】《中国航海》【年(卷),期】2014(037)003【总页数】5页(P63-67)【关键词】水路运输;船舶避碰;人工鱼群算法;船舶安全领域;优化【作者】马文耀;吴兆麟;杨家轩;李伟峰【作者单位】大连海事大学航海学院,辽宁大连116026;大连海事大学航海学院,辽宁大连116026;大连海事大学航海学院,辽宁大连116026;大连海事大学航海学院,辽宁大连116026【正文语种】中文【中图分类】TP18;U675.9据调查,目前80%以上的碰撞事故都是由人为因素引起的。

随着航运技术不断进步,驾驶台上的航行设备能够提供的航行信息越来越多,如果船员没有得到充分训练,大量的航行信息交织在一起,可能会导致船员做出不正确的判断和决策,这将导致巨大损失。

有效减少人为因素导致的碰撞事故的方法是依靠科技技术提高船舶自动化航行水平,以减少船员的主观判断,减轻驾驶员的负担,并实现自动避碰。

因此,研究船舶自动避碰决策系统对于保障船舶安全而言具有实际意义。

虽然自动雷达标绘仪能解决船舶避碰中信息处理的部分问题,但其不是一个完全的自动避碰系统。

使用该系统时,驾驶员必须依据自身经验和专业技能进行主观判断,容易发生严重的错误。

电子海图显示与信息系统(Electronic Chart Display and Information System, ECDIS)通过与其他设备(如雷达、罗经、计程仪等)连接获取航行信息并与之进行数据和信息交流,现已成为一种船舶导航和辅助决策系统,并逐渐成为船舶驾驶台的信息核心。

信息管理类专业的多元化分层次模式创新袁长峰

信息管理类专业的多元化分层次模式创新袁长峰

价值工程了解差异,科学分层实施方案改革内容实施方法针对差异,分层施教面对需求,多元化教学重视过程,改革考核评价方式实施流动式动态管理,切实提高分层质量建立合理的激励机制明确教学目标,互动调整操作分层次组班,合理流动合理分配师资力量采取多元化教学方法重视反馈,及时调整优化教学内容创新多元化教学方法改变传统培养模式实施动态选层管理改革目标改变同一化培养方式,培养不同层次类型的创新人才0引言信息化时代,社会对高校信息管理类专业培养的学生的素质的要求呈多层次趋势:有的需要能较快接受新知识、新技术,并应用于信息管理领域的工程技术型人才;有的需要能进行理论研究和高新技术开发的科学研究型人才;有的需要能发现、分析信息,并对组织信息资源进行统筹规划的决策管理型人才。

但目前大多数高校信息管理类专业仍采用传统教育的“齐步走”教学模式,“一刀切”教学要求,不利于学生个性发展。

要改变这种不正常的教学局面,必须打破传统的一统模式,根据学生的不同层次进行因材施教。

本文在收集调研了多所高校信息管理类专业教学实践基础上,分析了目前该类专业在教学中普遍存在的问题,提出了实施多元化、分层次教学新模式的改革方案,并在本校的信息管理与信息系统专业,选取《决策支持系统》课程开展了改革实践,对多元化创新型信息管理类专业人才培养的理论进行了有益的探索和实践。

1目前信息管理类专业教学模式存在的问题一些高校的信息管理类专业在因材施教培养过程中已开展了不同程度的改革,如,北京大学的王腊梅老师[1]早在2003年就通过分析国内外信息管理类专业的设置、现状和趋势后,对加入WTO 后我国信息管理类专业改革问题提出了四点有价值的建议。

合肥工业大学提出了构建“112模式”(即,“一宽一厚两注重”)的信息管理类人才培养模式[2,3]。

武汉大学信息管理类专业开展了基于师生互动、教学环节互动、校内外互动相结合的开放式互动教学模式[4]。

中南大学提出了基于创新能力的教学改革措施[5]。

供应链中的牛鞭效应

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Chapter 6
供应链信息管理
学习目标
• 掌握牛鞭效应、减缓牛鞭效应的方法、电子商务 的特点;
• 理解信息技术在供应链中的作用、牛鞭效应产生 的原因、电子商务对供应链的影响;
• 了解供应链沟通技术、物联网在供应链管理中的 应用、供应链决策支持系统的组成。
©大连海事大学交通运输管理学院 杨华龙
2-41
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结果……
• 增加了安全库存 • 降低了服务水平 • 不充分的资源配置 • 运输成本增加
©大连海事大学交通运输管理学院 杨华龙Fra bibliotek18-41
多阶段供应链
• 设想一个多阶段供应链:
–阶段 i 向阶段 i+1 订货 qi 。 –Li 是阶段 i 和阶段 i+1间的提前期。
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零售商 阶段1
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船舶运营决策支持系统

船舶运营决策支持系统

船舶运营决策支持系统
郝江凌;胡景峰;赵丽宁
【期刊名称】《计算机科学与实践》
【年(卷),期】2004(002)010
【摘要】本文介绍了船舶运营决策支持系统的构建方法.与一般的DSS不同,它以最优资源分配模型、最优生产调度模型和最优运输模型组成模型库,通过预测子系统、优化子系统、经营状况模拟及分析子系统输出定性与定量相结合的综合求解方案,将企业已有的信息系统与管理决策控制紧密结合在一起,为提高船舶运行效率,降低营运成本提供科学手段.
【总页数】2页(P60-61)
【作者】郝江凌;胡景峰;赵丽宁
【作者单位】大连海事大学,航海动态仿真与控制实验室,辽宁,大连,116026;大连海事大学,航海动态仿真与控制实验室,辽宁,大连,116026;大连海事大学,航海动态仿真与控制实验室,辽宁,大连,116026
【正文语种】中文
【中图分类】TP315
【相关文献】
1.基于Wiki知识构建方法的船舶能耗决策支持系统 [J], 夏荣菲;万隆君
2.船舶运营决策支持系统 [J], 郝江凌;胡景峰;赵丽宁
3.我国船舶吨税新政背景下集装箱船舶运营节支策略 [J], 王明樑
4.基于信息共享的船舶柴油机维修决策支持系统的研究 [J], 郭振军;雷琦;宋豫川;李先旺
5.推动绿色能源、储能及综合运营一体化的船舶岸电运营方案刍议 [J], 张波;项丽媛;王彦超
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模型体系,这就是DSS中的模型库所要容纳
的模型群,因此说,DSS是系统工程所要研究 和开发的重要领域。
4.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。大量的研究表明,系统
模型所表现的缺陷甚至失败很少是因为技术
上的原因,而多半是由于脱离实际。
⑹ 数据、模型与方法能容易地修改和添加。 如:数据模式的变更、模型的连接或修改、各种 方法的修改等。
⑺ 能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、 分析、预测,得出所需的综合信息与预测信息。
⑻ 具有方便的人机对话和图像输出功能,能满足随机 的数据查询要求,回答 “如果…则…”之类的问题。
⑼ 提供良好的数据通信功能,以保证及时收集所需数 据并将加工结果传送给使用者。 ⑽ 具有使用者能忍受的加工速度与响应时间,不影响 使用者的情绪。


(2)3库系统结构
用户
人机交互系统
数据库 管理系统
方法库 管理系统
模型库 管理系统
数据库
方法库
模型库
2. DSS任务

Hale Waihona Puke 分析和识别问题; 描述和表达决策问题以及决策知识; 形成候选的决策方案; 构造决策问题的求解模型(数学模型、运筹学 模型、程序模型); 建立评价问题的各种准则(价值准则、科学准 则、效益准则); 多方案、多目标、多准则情况下的比较和优化; 综合分析。
5. 代表性的DSS




Portfolio Management System(T.P.Gerity,1971):支持投资者对顾客证券管理 的日常决策,具有股票分析、证券处理和分类等功能。 Brandaid(J.D.C.Little,1975):产品推销、定价和广告决策的混合市场模型。 把商品销售和利润与经理的行动计划联系起来,快速而方便地分析战略。 Projector:支持企业短期规划。帮助经理构造问题和探求可能解决的分析方法。 Geodata Analysis and Display System(GADS) IBM开发的一个试验系统。用 计算机来构造和演示地图,被用于警察巡逻路线的辅助设计、城市发展规划、 学校辖区范围的安排等。 Capacity Information System(CIS): 适用于大型卡车生产厂家的规划部。迅速 建立或修改产品计划,如安排计划进度、协调部件和最终产品。 Generalized Management Information System(GMIS): 集成现有的工具,决策 者可以利用他们自己熟悉的语言和数据管理系统。由硬件和软件结合组成一 种“虚拟计算机”,完成必要的转换。
IFPS(interactive financial planning system):会话 式财务计划软件,辅助经理进行计划与决策。 AUTOAB-300:财务决策支持系统,应用于财 务工作中模型建立、计划、预测及报表生成等。 AAIMS:支持计划、财务及其它管理工作。进 行各种计划最优化、效益分析、计划预测等。 COPS:宏观经济与市场分析。 PAMS:投资效益分析。 BESS:基础经济模拟系统。 SIMUT:港口能力规划支持系统。 MDDS:海运优化调度系统。 MAS:智能型资源的分配和调运系统。 ACTDSS:通用决策支持系统生成器。
6.信息经济学
在信息论中既然能给信息量化,那么信 息的产生和获得的成本是多少?利润又是多
少?信息经济学给出了答案,即信息的价值
问题,也就是信息从产生、获得、加工处理、
输出等过程中的成本和利润的关系。
1.4 DSS与相关技术的关系
1.DSS与管理科学(MS)、运筹学(OR)的 关系 F管理科学、运筹学在处理结构化问题上优 势突出;而DSS在解决半结构和非结构的问 题效果较好; F管理科学、运筹学为DSS解决复杂问题提供 了理论依据,即DSS模型库的建立; FDSS把处理问题的过程分为四个步骤:调研、 建模、优化和解释,而MS/OR只完成建模工 作; FDSS与MS/OR既是相互支持、相互合作的整 体,又是相互剧烈竞争的对手 。

4. DSS的功能
⑴ 管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息。 如:订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等。 ⑵ 收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息。 如:政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技 进展等。 ⑶ 收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。 如:订单或合同执行进程、物料供应计划落实情况、生 产计划完成情况等。 ⑷ 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。 如:定价模型、库存控制模型与生产调度模型等。 ⑸ 能够存储并提供常用的数学方法及算法。 如:回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。
3. DSS的主要特点
面向决策者,即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; 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; 帮助管理人员完成半结构化和非结构化的决 策问题; 强调支持的概念,用于支持决策者,而不是 代替其进行决策; 动态的、模型和用户共同驱动; 强调交互式的处理方式。
第一章 决策支持系统概述
1.1 决策支持系统的产生 1.2 决策支持系统的内容
1.3 DSS发展的理论基础
1.4 DSS与相关技术的关系
1.5 新一代DSS的发展 1.6 决策支持系统实例
1.1 决策支持系统的产生
1. 决策的涵义
韦伯大辞典的定义:决策就是从两个或者多个备
选方案中有意识的选择其中一个方案。根据此定 义决策包括两个要素:
在《哈佛管理众书》中,决策的定义为: 西蒙(H.A.Simon)将决策视为一个过程:决策就是 “指考虑策略(或办法)来解决目前 找出要求制定决策的原则;寻找、拟定和分析可 或未来(问题)的智力活动。”
能的行动方案;选择特定方案。
(H.A.Simon 管理学家决策理论学派创始人诺贝尔奖金获得者)
(1)有意识的选择 (2)备选方案
DSS的主要概念和基本理论只有靠信息论提供的分析方法才
能做出结论,例如 DSS在运行中的通信、控制、反馈等概
念,离开信息论可能就难以阐述和理解了。
2.计算机技术
DSS作为一个很重要的计算机应用领域, 需要计算机技术作为它的理论支持,计算机 软件和硬件是DSS开发的制约因素。利用功 能强一点的机器或者稍微完善一点的语言, 能把一个在某个系统中被认为无法完成的工

DSS(Decision Support System)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。
5. 决策支持系统产生的背景

传统的MIS的局限是导致DSS产生的原因之一; FMIS在技术及方法论上存在固有的缺陷, 导致系统的自身僵化; F只重视“电算化”而忽视了管理和决策的 效能,导致传统MIS不能很好发挥效益。 人们对信息处理规律认识的提高是DSS产生和 发展的内在动力; F要想进一步提高信息处理的作用,对管理工 作做出实质性的贡献,就必须面对不断变化的 环境要求,研究更高级的系统,直接支持决策。
4. 决策支持系统的概念

基本概念最早于20世纪70年代初由美国MIT的高端 (G.Anthony Gorry )和斯柯特· 莫顿(Michael S.Scott Morton)教授在《管理决策系统》一文中首 先提出,当时人们称其为人机决策系统或管理决策 系统。为了强调这种系统对决策只能起辅助作用, 应发挥决策者的主体作用,后来将其名称改为决策 支持系统,有时也称为辅助决策支持系统。它是一 种以支持决策为目的的人机信息系统 。

相关技术的发展是DSS发展的外部因素。 F运筹学模型已发展到近乎完善的地步; F数理统计方法及其软件的发展;
F人工智能方面的知识表达技术、专家系
统语言及智能用户界面的发展;
F系统小型、高效率、廉价的微机及工作
站的出现;
F数据库及其管理系统的改善;
F图形专用软件等。
1.2 决策支持系统的内容
1. DSS的系统结构 (1)2库系统结构

1.3 DSS发展的理论基础
1.信息论
信息论的奠基人R.E.Shannon,他的主要贡献是把信息定 义为一个可量化的名词,此后,在工程、通信以及控制理
论中展现了一个新的领域。DSS实质上是一类信息处理系统, 所以在理论分析时Shannon引出的概念很重要。当人们开始 接触DSS时,也许看不到信息论与它有什么关系,但实际上
决策例子
百事可乐的例子
瓶子形状?
包装?
决策例子
“囚徒困境”例子
以下几种情况: 如果两人都不坦白,警察会以非法携带枪支罪 而将二人各判刑1年; 如果其中一人招供而另一人不招,坦白者作为 证人将不会被起诉,另一人将会被重判15年; 如果二人都招供,则二人都会因罪名各判10年。
这两个囚犯该怎么办呢?
识别程度 问题确定,参数 问题不确定, 量化 参数难以量化
复杂程度 不太复杂 很复杂 模型描述 可用数学模型规 需开发专用模 范描述 型或无法建模 信息来源 内部 外部和内部综 合信息 决策方式 自动化 非自动化 案例
问题较难确定
较复杂 较难描述 主要是内部 半自动化
账务处理、物资 国民经济宏观 市场预测、股 出入库管理等 决策、西部大 票管理等 开发决策等
【大连海事大学—课件】
《决策支持系统》
袁长峰 副教授
大连海事大学交通运输管理学院
研究内容
决策支持系统概述 模型辅助决策 数据库与人机交互系统 决策支持系统 专家系统
综合决策支持系统
研究目的

掌握DSS的概念、与MIS系统的区别


会设计和应用模型进行辅助决策
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