决策支持系统复习

管理信息系统与决策支持系统的关系：
从数据管理到模型管理
DSS与MIS相比更先进，这是因为它强调以下几点：
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.提供给用户强有力且并不难掌握的人机交互能力，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。
DSS部件的逻辑结构形式：
三角结构形式、串联结构形式、融合式结构形式、以数据库为中心的结构形式
第四章（线性规划、模拟、决策树、影响图）
模型的概念：
模型是以某种形式（如数学表达式、工作流程）对一个系统的本质属性的描述，以揭示系统的功能、行为及其变化规律。
模型的特点：1）模型是现实世界的抽象2）使用简单3）节约时间4）降低费用5）运用模型便于进行灵敏度分析6）模型有助于学习和练习
4.可实现性
5.自然性与可理解性
知识表示的方法：
知识表示方法又称为知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。目前，使用较多的知识表示方法有10余种，如一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法、脚本表示法、过程表示法、面向对象表示法以及一些不确定性知识的表示方法等。
规则表示法、框架表示法、语义网络表示法（P190）
决策支持系统的功能：
1、管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息
2、收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息
3、数据挖掘和数据分析
4、在DSS的各模块数据基础上组织分析数据，通过抽样、探索、修改、建模、评估几个步骤，结合标准的运筹学、质量管理、数理统计分析算法，使得DSS的数据能够帮助企业决策者制定重大决策。
10、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。
11、具有使用者能接受的加工速度与响应时间，不影响使用者的情绪。
12、DSS通常应用模型分析决策问题，建模功能使DSS能够在不同的结构下，对不同策略进行实验。
13、DSS能访问和获取不同来源、格式和类型的数据，包括地理信息系统和面向对象的数据。
模型库中模型的组合关系：
在逻辑上模型库应是各种模型的集合；在软件内容上，则由许多计算机内的程序模块组成。当需要时,模型程序模块可通过多种方式组合成所需要的各种模块.
模型在计算机中的表示方法和存储形式：
1．模型的程序表示
传统的模型表示方法都是程序表示。包括输入、输出格式和算法在内的完整程序就表示一个模型。
知识表示的概念：
知识：“以各种方式把一个或多个信息关联在一起的信息结构”。简言之，知识是一个或多个信息之间的关联（关系或联系）。
知识分为逻辑性知识和形象性知识
知识表示:实际上就是对知识的一种描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。
知识表示的要求：
1.表示能力
2.可利用性
3.可组织性与可维护性
4.MIS的设计思想是实现一个相对稳定、协调的工作系统，设计方法强调系统的客观性，努力使系统设计符合实际情况；而DSS的设计思想是努力实现一个具有巨大潜力的、适应性强的开发系统，设计方法强调充分发挥人的经验、智慧、判断力和创造性，努力使决策更加正确。
5.MIS趋向于信息的集中管理，而DSS趋向于信息的分散使用
推理机的基本概念：
推理机是知识库系统问题求解过程必不可少的机制，其功能是根据一定的推理策略从知识库中选择有关知识，对用户提供的事实进行推理，直到得出相应的结论为止。
推理的方式：
正向推理、反向推理
知识的表示、知识的获取及知识的运用一起，成为知识处理学的三大课题。而且一般认为知识的表示处于中心地位。因为一方面获取的知识必须表示成某种形式，否则就无从记录知识；另一方面显然没有表示就根本谈不上运用知识
综合各种不同的人工智能观点，可以从“能力”和“学科”两个方面对人工智能进行定义。从能力的角度来看，人工智能是相对于人的自然智能而言的，所谓人工智能是指用人工的方法在机器上实现的智能；从学科的角度来看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
人工智能研究的内容：
2、描述个表达决策问题及决策知识
3、形成候选的决策方案，即目标、规则、方法和途径等
4、构造决策问题的求解模型，如数学模型、运筹学模型、程序模型、经验模型等
5、建立评价决策问题的各种准则，如价值准则、科学准则、效益准则等
6、多方案、多目标、多准则情况下的比较和优化
7、综合分析，包括把决策结果或方案放到特定的环境中所做的“情景分析”，决策结果或方案对实际问题可能产生的作用和影响分析，以及各种环境因素、变量对决策方案或结果的影响程度分析等。
信息阶段：情报阶段包括找出、识别和确切地表述需要做出决策的问题或情况。它包括3个方面:
(1)找出问题
(2)问题分类与分解
(3)问题的所有者
设计阶段用于创立、发展和分析可能的行动方案。
在选择阶段，我们要对在设计阶段开发的各项替代方案进行评估，从其中选择一项满意的行动方案。
决策的分类：
1、Anthony的控制类型分类
5、收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。
6、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。
7、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。
8、DSS数据分析图表。
9、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。
知识获取的分类、过程及方式
第七章
ROMC分析方法（P262、P278）不断把决策系统与需求缩短
DSS开发方法：
快速实现DSS的方法、分阶段实现DSS的方法、建立完整DSS的方法
决策支持系统分析和开发方法：
生命周期法与DSS
原型法+迭代法（丢弃型原型开发和反复型原型开发）
层次模型法
第八章
人工智能的概念：
DSS中模型的要求：
对模型的要求实际上是一个包括制定管理决策的类型和形式的基本问题.
建立模型环境是由问题的特性、决策者的类型、建立模型的资源和机构组成的。
DSS中模型的作用：
1、直接用于指定决策
2、对决策的制定提出建议
3、用来估计决策实施后可能产生的后果
DSS中模型的种类：
图标模型、模拟模型、定量模型
4.DSS经过反复使用，所涉及的问题模式和数据模式逐步明确，逐步结构化，可归并入MIS的工作范围。
DSS与MIS的区别：
1.MIS完成的是例行业务活动中的信息处理任务，而DSS完成的是辅助支持决策活动，提供决策所需的信息。
2.MIS所追求的目标是高效率；而DSS追求的目标是有效性
3.MIS的设计方法是以数据驱动的，而DSS的设计方法是以模型驱动的。
对现代决策的要求（了解）
1、据侧质量的要求更高
2、决策时要考虑的因素更复杂
3、决策速度要求更快
4、决策失败的代价更高
（1）分析工作量大
（2）分析结果滞后
（3）无法按照商业习惯进行分析
（4）无法进行复杂的分析
（5）无法提供关键问题的解决方案
（6）缺乏量化的恒定指标
决策支持系统的学科内容及与其他学科的关系（了解）：交叉性边缘
构建模型的常用方法简介（PPT）
1、影响图
2、决策树
3、决策表
模型库的内容及分类（P139）
1、模型按照经济内容的分类
（1）与预测类模型
（2）综合平衡模型
（3）结构优化模型
（4）经济控制类模型
2、从模型库结构设计的分类：单元模型与决策支持模型
3、按模型使用的技术分类
4、从模型支持决策活动来分类
规划模型、推理模型、预测模型、模拟实验模型、优化模型、评判模型、综合运筹法
第三章
DSS的技术层次：
1、专用决策支持系统
2、决策支持系统生成器
3、决策支持系统工具
决策支持系统的两类基本体系结构：
1、基于X库的体系结构数据库、模型库、知识库、方法库、文本库、图形及语言
2、基于知识的3S体系结构
特点：强调语言系统、强调问题处理系统的重要性、把数据、模型、规则统一归为知识系统
前者以各种库及其管理系统作为DSS的核心，后者则以问题处理子系统作为系统的主要部分。
按决策性质的重要性分类：战略决策、策略决策、执行决策或称为战略计划、管理控制、运行控制（非结构化、半结构化、结构化）
2、Simon决策阶段的结构化分类
从信息技术角度，根据决策过程中各个阶段的结构化程度来分类：结构化决策、非结构化决策、半结构化决策
决策模式：
理性模式（完全理性模式、有限理性模式）、有效理性模式、非理性模式、过程性模式、组织和策略决策模式
模型的程序表示方法适用于描述结构化的计算模型
2模型的数据表示
模型的数据表示就是通过数据的转换来研究模型。模型可描述为由一组参数集合和表示模型结构特征的数据集合的框架。输入数据集在关系框架下进行若个关系运算，得出输出数据集。这样，模型运算就可转换为数据的关系转换。模型的数据抽象可表示范围比较宽的经济学模型和优化模型。
第二章
决策支持系统的特点：
1、用于半结构化或者非结构化的决策领域
2、用来辅助决策者，而不是取代决策者
3、交互式、友好的用户界面
4、着重于决策制定过程的效果，而不是效率
5、使用基础的数据和模型
6、可以为各种类型的知识工作者提供支持
7、强调对环境及用户决策方法的灵活性及适应性
决策支持系统的任务：
1、分析和识别问题
ห้องสมุดไป่ตู้模型库的分类：
通用模型库、专用模型库、智能模型库
模型库管理系统的功能：
控制、灵活性、反馈、接口、减少冗余、一致性