决策支持系统(免费啦)
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【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
Leabharlann Baidu 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
2. 决策过程
确定决策目标 拟定各种被选方案 从各种被选方案中进行选择 执行方案 设计方案
确定目标
环
境
评价方案
实施方案
信息的收集、加工、传输与利用贯穿着决策各阶
段的工作过程。
现代管理的核心是决策。决策的基础是信息。
3. 决策的结构化程度
按决策问题的的信息基础，决策可分为：
类型特点 结构化决策 非结构化决策 半结构化决策
掌握模型库系统
会设计具有模型库和数据库的简单DSS
掌握专家系统的基本原理和产生式专家系统
了解DSS的发展趋势
课程安排
课堂授课+上机实验
授课 38学时
上机
考试
14学时
2学时
教材与参考书
1. 陈文伟，决策支持系统及其开发（第二版），清 华大学出版社，2000年2月 2. 陈文伟，决策支持系统教程，清华大学出版社， 2004年11月 3. 张玉峰，决策支持系统，武汉大学出版社， 2004 年 8月 4. 高洪深，决策支持系统（DSS）—理论· 方法· 案例， 清华大学出版社，2000年9月 5. 邵军力、张景、魏长华. 人工智能基础, 电子工业 出版社， 2000年3月
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 。
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。
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
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
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。
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。
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。
（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
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。
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
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 。
用户
人机交互系统
数据库管理系统 DBMS
模型库管理系统 MBMS
数据库 (DB)
模型库 (MB)
（1）2库系统结构
人机交互系统是DSS是人机接口界面； 决策者作为DSS的用户通过该子系统提出信 息查询的请求或决策支持的请求； 人机交互系统对接受到的请求作检验，形成 命令，为信息查询的请求进行数据库操作， 提取信息，所得信息传送给用户； 对决策支持的请求将识别问题与构建模型， 运行模型库中的模型，运行结果通过人机交 互系统传送给用户或暂存数据库待用。
作变成可以实现的。这种例子在计算机的发
展史上不胜枚举。可以说：计算机技术影响
和制约着DSS实现的进度。
3．管理科学和运筹学
管理科学比较强调应用，它通常用计算机
解决一类特殊问题。一些管理科学家对模型
很感兴趣，特别是对运筹学提供的一系列优
化、仿真、决策等模型尤为重视。但是系统
工作者则注意的是解决某领域的管理问题的
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。
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。
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：
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？
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。
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
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
5．人工智能
决策支持系统问世以来，经历了上升和徘徊 的过程，而 80年代人工智能技术的蓬勃发展， 为它注入了新鲜血液，使它重新产生了活力。将 人工智能技术用于管理决策是一项开拓性的工作。 其中知识库的引入来支持决策支持系统的实现就 是一个典型的例子。它用领域专家的知识来选择 和组合模型，完成问题的推理和运行，为用户提 供智能的交互式接口。人工智能将为DSS提供有 效而严密的理论和方法。例如，知识的表示和建 模，推理、演绎和问题求解以及各种搜索技术都 为DSS的发展提供强有力的理论与方法的支持。
《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
Leabharlann Baidu 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
2. 决策过程
确定决策目标 拟定各种被选方案 从各种被选方案中进行选择 执行方案 设计方案
确定目标
环
境
评价方案
实施方案
信息的收集、加工、传输与利用贯穿着决策各阶
段的工作过程。
现代管理的核心是决策。决策的基础是信息。
3. 决策的结构化程度
按决策问题的的信息基础，决策可分为：
类型特点 结构化决策 非结构化决策 半结构化决策
掌握模型库系统
会设计具有模型库和数据库的简单DSS
掌握专家系统的基本原理和产生式专家系统
了解DSS的发展趋势
课程安排
课堂授课+上机实验
授课 38学时
上机
考试
14学时
2学时
教材与参考书
1. 陈文伟，决策支持系统及其开发（第二版），清 华大学出版社，2000年2月 2. 陈文伟，决策支持系统教程，清华大学出版社， 2004年11月 3. 张玉峰，决策支持系统，武汉大学出版社， 2004 年 8月 4. 高洪深，决策支持系统（DSS）—理论· 方法· 案例， 清华大学出版社，2000年9月 5. 邵军力、张景、魏长华. 人工智能基础, 电子工业 出版社， 2000年3月
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 。
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。
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
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
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。
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。
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。
（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
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。
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
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 。
用户
人机交互系统
数据库管理系统 DBMS
模型库管理系统 MBMS
数据库 (DB)
模型库 (MB)
（1）2库系统结构
人机交互系统是DSS是人机接口界面； 决策者作为DSS的用户通过该子系统提出信 息查询的请求或决策支持的请求； 人机交互系统对接受到的请求作检验，形成 命令，为信息查询的请求进行数据库操作， 提取信息，所得信息传送给用户； 对决策支持的请求将识别问题与构建模型， 运行模型库中的模型，运行结果通过人机交 互系统传送给用户或暂存数据库待用。
作变成可以实现的。这种例子在计算机的发
展史上不胜枚举。可以说：计算机技术影响
和制约着DSS实现的进度。
3．管理科学和运筹学
管理科学比较强调应用，它通常用计算机
解决一类特殊问题。一些管理科学家对模型
很感兴趣，特别是对运筹学提供的一系列优
化、仿真、决策等模型尤为重视。但是系统
工作者则注意的是解决某领域的管理问题的
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。
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。
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：
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？
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。
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
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
5．人工智能
决策支持系统问世以来，经历了上升和徘徊 的过程，而 80年代人工智能技术的蓬勃发展， 为它注入了新鲜血液，使它重新产生了活力。将 人工智能技术用于管理决策是一项开拓性的工作。 其中知识库的引入来支持决策支持系统的实现就 是一个典型的例子。它用领域专家的知识来选择 和组合模型，完成问题的推理和运行，为用户提 供智能的交互式接口。人工智能将为DSS提供有 效而严密的理论和方法。例如，知识的表示和建 模，推理、演绎和问题求解以及各种搜索技术都 为DSS的发展提供强有力的理论与方法的支持。