1310259236043928611决策支持系统概述
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决策整个过程中的各个层次、各个部门在决策 活动中的决策权限、组织形式、机构设置、 调节机制、监督方法的整个体系。
（1）.决策系统——核心 （2）.参谋（智囊）系统 （3）.信息系统 （4）.执行系统 （5）.监督系统
执行系统
决
监督系统
策
系
统
参谋系统
信息系统 图1－1:决策体系结构图
三.决策的分类
可利用计算机 程序来实现
非结构化问题
半结构化问题
少见，有创造性和 介于前二者之间 直观性
不具备已知求解方 有多个问题求解的方法， 法或存在若干求解 通过人为干预可比较容易 方法而所得的答案 确定答案 不一致
难以编制程序
问题求解过程的一些阶段 可以利用程发生作用的消息、
❖ 管理科学/运筹学
面对复杂问题时，难以实现模型 的组合和交互，辅助决策的有 效性降低。
DSS产生
二、DSS的发展
1.20世纪70年代末，初阶段的DSS 2.20世纪80年代初，Sprague提出三部件结构的
DSS，Bonczak等提出三系统结构的DSS
3.20世纪80年代后期，专家系统与DSS结合，产
➢ 重点：西蒙的结构化分类。
➢ 决策问题的结构化程度：是指对决策问题的决策过 程的环境和规律，能否用明确的语言(数学的或逻 辑学的，形式的或非形式的，定量的或推理的)给 予清晰的说明或描述。
➢ 问题结构化程度的区分因素：
问题形式化描述的难易程度 解题方法的难易程度 解题中所需的计算量的多少
结构化问题 常规的，可重 复的， 每个问题仅有 一个求解方法
情报和知识的总称。 ➢数据 信息 知识 智慧 ➢外部信息与内部信息 ➢描述性信息与控制性信息
五.决策支持
（1）.决策系统——核心 （2）.参谋（智囊）系统 （3）.信息系统 （4）.执行系统 （5）.监督系统
执行系统
决
监督系统
策
系
统
参谋系统
信息系统 图1－1:决策体系结构图
三.决策的分类
可利用计算机 程序来实现
非结构化问题
半结构化问题
少见，有创造性和 介于前二者之间 直观性
不具备已知求解方 有多个问题求解的方法， 法或存在若干求解 通过人为干预可比较容易 方法而所得的答案 确定答案 不一致
难以编制程序
问题求解过程的一些阶段 可以利用程发生作用的消息、
❖ 管理科学/运筹学
面对复杂问题时，难以实现模型 的组合和交互，辅助决策的有 效性降低。
DSS产生
二、DSS的发展
1.20世纪70年代末，初阶段的DSS 2.20世纪80年代初，Sprague提出三部件结构的
DSS，Bonczak等提出三系统结构的DSS
3.20世纪80年代后期，专家系统与DSS结合，产
➢ 重点：西蒙的结构化分类。
➢ 决策问题的结构化程度：是指对决策问题的决策过 程的环境和规律，能否用明确的语言(数学的或逻 辑学的，形式的或非形式的，定量的或推理的)给 予清晰的说明或描述。
➢ 问题结构化程度的区分因素：
问题形式化描述的难易程度 解题方法的难易程度 解题中所需的计算量的多少
结构化问题 常规的，可重 复的， 每个问题仅有 一个求解方法
情报和知识的总称。 ➢数据 信息 知识 智慧 ➢外部信息与内部信息 ➢描述性信息与控制性信息
五.决策支持
决策支持系统概述(PPT 44页)
▪ 美国加州圣何塞市的警察巡逻任务部署系统 ▪ 可口可乐公司的定价分析系统 ▪ 美国Eastern Bank 开发的用于支持有价证券投资决策、
账目审核的OPMS ▪ 日本7-11的销售支持系统
DSS的商业应用（国内）
▪ 华中科技大学冯珊等开发的用于我国人口和经济发展战 略规划及仿真的CDSS
▪ 中国人民大学开发的用于企业财务的DSS ▪ 西北工业大学王隆基等开发的用于企业产品生产计划的
▪ 按决策问题的重要性分
➢ 战略（规划）决策
有关全局或重大问题的决策，高层决策 如企业的长期发展规划、市场开拓
➢ 战役（管理）决策
为实现战略决策服务的决策，中层决策 如重大产品开发，企业内部人、财、物的组织
➢ 战术（业务）决策
企业生产、销售具体的事务性决策，基层决策 统计学、系统工程等方法寻找最优解
▪ 西门子公司花费780万美元设立供员工交流 的网站，帮助员工获得更多知识，使公司 销售额增加了1.22亿美元
▪ 使用基于互联网的知识管理后，世界银行 一天给巴基斯坦回复基础设施贷款
▪ Netscape公司知识共享策略失败
智能决策支持系统 Intelligent Decision
Support System
DSS的商业应用（国外）
▪ IBM公司开发了地理数据分析与显示系统GADS ；利用 GDSS进行决策分析
▪ Jan de Wit 公司开发了一个基于线性规划的DSS，在 2000年，LP使收益增加了26%，且边际贡献率增加了 32%
▪ 美国Simplan System 公司开发的辅助战略规划DSS， 即SIMPLAN
DSS发展
▪ 群决策支持系统(Group DSS) ▪ 分布式决策支持系统(Distributed DSS) ▪ 智能化DSS（Intelligent DSS） ▪ 决策支持中心(Decision Support Center) ▪ 战略决策支持系统(Strategic DSS) ▪ 经理信息系统（Executive Information System) ▪ 知识管理系统（Knowledge Management Systems） ▪ DW+OLAP+DM的新DSS ▪ 综合决策支持系统(Synthetic DSS) ▪ I3DSS（Intelligent Interactive & Integrated）
账目审核的OPMS ▪ 日本7-11的销售支持系统
DSS的商业应用（国内）
▪ 华中科技大学冯珊等开发的用于我国人口和经济发展战 略规划及仿真的CDSS
▪ 中国人民大学开发的用于企业财务的DSS ▪ 西北工业大学王隆基等开发的用于企业产品生产计划的
▪ 按决策问题的重要性分
➢ 战略（规划）决策
有关全局或重大问题的决策，高层决策 如企业的长期发展规划、市场开拓
➢ 战役（管理）决策
为实现战略决策服务的决策，中层决策 如重大产品开发，企业内部人、财、物的组织
➢ 战术（业务）决策
企业生产、销售具体的事务性决策，基层决策 统计学、系统工程等方法寻找最优解
▪ 西门子公司花费780万美元设立供员工交流 的网站，帮助员工获得更多知识，使公司 销售额增加了1.22亿美元
▪ 使用基于互联网的知识管理后，世界银行 一天给巴基斯坦回复基础设施贷款
▪ Netscape公司知识共享策略失败
智能决策支持系统 Intelligent Decision
Support System
DSS的商业应用（国外）
▪ IBM公司开发了地理数据分析与显示系统GADS ；利用 GDSS进行决策分析
▪ Jan de Wit 公司开发了一个基于线性规划的DSS，在 2000年，LP使收益增加了26%，且边际贡献率增加了 32%
▪ 美国Simplan System 公司开发的辅助战略规划DSS， 即SIMPLAN
DSS发展
▪ 群决策支持系统(Group DSS) ▪ 分布式决策支持系统(Distributed DSS) ▪ 智能化DSS（Intelligent DSS） ▪ 决策支持中心(Decision Support Center) ▪ 战略决策支持系统(Strategic DSS) ▪ 经理信息系统（Executive Information System) ▪ 知识管理系统（Knowledge Management Systems） ▪ DW+OLAP+DM的新DSS ▪ 综合决策支持系统(Synthetic DSS) ▪ I3DSS（Intelligent Interactive & Integrated）
决策支持系统概论
1.1 DSS的形成和发展
管理信息系统(MIS）—60年代初期 基本思想在于切实了解系统中信息处理的全面实际情况。在这一基础上合理的改善信息处理的组织方式和技术手段，从而达到提高信息处理效率，提高管理水平的目的。
管理信息系统(MIS）—60年代初期 FMIS涉及各个职能部门，包含多个EDP，EDP仅涉 及单一部门 F除事务处理外，包含一些高级计算，为管理层使用，EDP只为基层处理事务数据。 FMIS面向信息以生成有用信息为核心，EDP面向数据以处理数据为核心。
03
2.决策问题类型
01
用于结构化程度不高的决策领域
02
使用大量的数据和多个模型
03
支持决策制定过程
04
强调环境及用户方法改变的灵活性和适应性
05
辅助决策，而不是代替决策
、决策支持系统的特性
DSS的理论基础
信息论 信息论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，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。
五．DSS与MIS的关系
n DSS与MIS的联系：
F DSS是在MIS的基础上发展起来的 F 都以数据库系统为基础，都需要进行数据处理 F MIS收集、存储组织机构所提供的大量基础信息是DSS工作的基础，而DSS能使MIS组织和保存的信息真正发挥作用。 F都能在不同程度上辅助决策
nDSS与与MIS的区别：
F传统的MIS难于适应多变的外部及内部管理环境，没给企业带来巨大收益 F人们对信息处理规律认识提高，但对不断变化的环境，要求更高层次的系统来支持决策。 F管理科学与计算机应用技术等的发展为决策支持系统提供了基础。
管理信息系统(MIS）—60年代初期 基本思想在于切实了解系统中信息处理的全面实际情况。在这一基础上合理的改善信息处理的组织方式和技术手段，从而达到提高信息处理效率，提高管理水平的目的。
管理信息系统(MIS）—60年代初期 FMIS涉及各个职能部门，包含多个EDP，EDP仅涉 及单一部门 F除事务处理外，包含一些高级计算，为管理层使用，EDP只为基层处理事务数据。 FMIS面向信息以生成有用信息为核心，EDP面向数据以处理数据为核心。
03
2.决策问题类型
01
用于结构化程度不高的决策领域
02
使用大量的数据和多个模型
03
支持决策制定过程
04
强调环境及用户方法改变的灵活性和适应性
05
辅助决策，而不是代替决策
、决策支持系统的特性
DSS的理论基础
信息论 信息论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，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。
五．DSS与MIS的关系
n DSS与MIS的联系：
F DSS是在MIS的基础上发展起来的 F 都以数据库系统为基础，都需要进行数据处理 F MIS收集、存储组织机构所提供的大量基础信息是DSS工作的基础，而DSS能使MIS组织和保存的信息真正发挥作用。 F都能在不同程度上辅助决策
nDSS与与MIS的区别：
F传统的MIS难于适应多变的外部及内部管理环境，没给企业带来巨大收益 F人们对信息处理规律认识提高，但对不断变化的环境，要求更高层次的系统来支持决策。 F管理科学与计算机应用技术等的发展为决策支持系统提供了基础。
决策支持系统概述.pptx
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。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。
1.1 管理决策面临的新挑战(续)
◆ 决策时要考虑的因素更复杂
随着经济全球化趋势的加剧，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。而随着消费者权益意识的增强等， 又使政府颁布了更详尽的法令和制度约束 企业的经营行为。企业管理者在进行决策 时需要考虑更多、更复杂的制约因素。
1 企业对DSS的需求
• 哪些状况下企业会对DSS产生迫切需求：
1)公司在不稳定的经济形式下运作。 2)公司所面临的国内和国外竞争的加剧。 3)公司在跟踪大量业务操作时面临的困难日益增加
。 4)公司现存的计算机系统无法支持提高效率、收益
1.2 传统信息管理系统的局限
◆ 分析工作量大
企业通常的运营系统只能提供面向 交易的数据，因此，许多管理者要花费 80%的时间进行数据分析，真正用于决策 的时间只有20%。而且对于许多大型企业 ，还必须为之配备庞大的专业分析队伍 。
1.2 传统信息管理系统的局限(续)
◆ 分析结果滞后
由于分析时间过长，经理们经常无 法及时拿到所需的报表，因此贻误了许 多商业机会。
1.2 传统信息管理系统的局限(续)
◆ 无法按照商业习惯进行分析
传统的报表只能进行简单的汇总。 管理者有时为了分析一个关键的商业因 素，不得不在一大堆打印的报表中前后 翻阅，极不方便。
1.2 传统信息管理系统的局限(续)
◆ 无法进行复杂的分析
管理者经常希望能综合多种因素来 分析问题。如，石油价格的上涨、物价 指数的波动对企业各方面的影响；如果 现在采取降价措施，本年度末公司的市 场分额、销售额和赢利是否有所增长？ 哪些客户对企业最关键，他们有什么特 征，如何增加他们对企业的忠诚度等等 。
1.1 管理决策面临的新挑战(续)
◆ 决策时要考虑的因素更复杂
随着经济全球化趋势的加剧，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。而随着消费者权益意识的增强等， 又使政府颁布了更详尽的法令和制度约束 企业的经营行为。企业管理者在进行决策 时需要考虑更多、更复杂的制约因素。
1 企业对DSS的需求
• 哪些状况下企业会对DSS产生迫切需求：
1)公司在不稳定的经济形式下运作。 2)公司所面临的国内和国外竞争的加剧。 3)公司在跟踪大量业务操作时面临的困难日益增加
。 4)公司现存的计算机系统无法支持提高效率、收益
1.2 传统信息管理系统的局限
◆ 分析工作量大
企业通常的运营系统只能提供面向 交易的数据，因此，许多管理者要花费 80%的时间进行数据分析，真正用于决策 的时间只有20%。而且对于许多大型企业 ，还必须为之配备庞大的专业分析队伍 。
1.2 传统信息管理系统的局限(续)
◆ 分析结果滞后
由于分析时间过长，经理们经常无 法及时拿到所需的报表，因此贻误了许 多商业机会。
1.2 传统信息管理系统的局限(续)
◆ 无法按照商业习惯进行分析
传统的报表只能进行简单的汇总。 管理者有时为了分析一个关键的商业因 素，不得不在一大堆打印的报表中前后 翻阅，极不方便。
1.2 传统信息管理系统的局限(续)
◆ 无法进行复杂的分析
管理者经常希望能综合多种因素来 分析问题。如，石油价格的上涨、物价 指数的波动对企业各方面的影响；如果 现在采取降价措施，本年度末公司的市 场分额、销售额和赢利是否有所增长？ 哪些客户对企业最关键，他们有什么特 征，如何增加他们对企业的忠诚度等等 。
决策支持系统第1章DSS概述
17
⑹ 上述数据、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。
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。
20
(2) 计算机技术
计算机软件技术 计算机硬件技术 计算机网络技术 计算机图形处理技术 计算机知识处理技术等。
21
(3) 管理科学与运筹学 管理科学MS（Management Science）：
面向管理者，研究决策问题，如决策目标、 决策效能等。
运筹学OR（Operations Research）：提 供一系列优化、仿真、决策等模型。
6
1.1.2 决策支持系统的发展阶段
1.DSS的发展历程 电子数据处理——EDP（Electronic Data Processing） 管理信息系统——MIS（Management Information Systems） 决策支持系统——DSS（Decision Support Systems）
专家系统、智能机器人和模式识别是人 工智能中最活跃、最富有成果的三个研究 领域。
26
Control System
Global DB
Rules Set or DB
⑹ 上述数据、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。
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。
20
(2) 计算机技术
计算机软件技术 计算机硬件技术 计算机网络技术 计算机图形处理技术 计算机知识处理技术等。
21
(3) 管理科学与运筹学 管理科学MS（Management Science）：
面向管理者，研究决策问题，如决策目标、 决策效能等。
运筹学OR（Operations Research）：提 供一系列优化、仿真、决策等模型。
6
1.1.2 决策支持系统的发展阶段
1.DSS的发展历程 电子数据处理——EDP（Electronic Data Processing） 管理信息系统——MIS（Management Information Systems） 决策支持系统——DSS（Decision Support Systems）
专家系统、智能机器人和模式识别是人 工智能中最活跃、最富有成果的三个研究 领域。
26
Control System
Global DB
Rules Set or DB
决策支持系统 第1章 DSS概述
33
区别：
区别
MIS
DSS
任务
目标 驱动
处理信息
提高效率 数据驱动
辅助决策
提高效益 模型驱动
设计思路
管理
稳定协调的 工作系统 集中管理 体现全局的 信息需求
巨大潜力、适应 性强的系统 分散管理 体现决策者的信 息需求
34
分析
(2) DSS与ES的关系
IDSS = DSS + ES
ES：利用知识和推理机，处理半结构化和非
建模，推理、演绎和问题求解及各种搜索技术，
再加上功能很强的人工智能语言，都为DSS的
发展走向更加实用的阶段提供强有力的理论和
方法的支持。
30
1.4 DSS与MIS/ES/MS/OR的关系 (1) DSS与MIS的关系 MIS：收集、传递、存储、加工处理各种信 息，监测运营数据，利用历史数据预测未 来，用指定的数学方法分析数据，提供全 面数据和分析报告。面向管理人员，提供 低层次的决策支持。
31
MIS是从数据数据的基础上发展起来，具 备以下的功能： 1) 事务处理 2) 数据库的更新和维护 3) 产生各类报表 4) 查询处理 5) 用户与系统的交互作用
32
DSS：面向决策者，提供适当的决策支持，是 MIS的高级阶段。 二者联系： a. MIS是DSS的基础部分，也即DSS包括提供 决策信息的MIS，MIS是DSS的一个子系统 b. MIS需要担负反馈信息的收集工作，可以支 持DSS的结果检验和评价 c. DSS可以对MIS进行检查和审计，完善MIS d. DSS将部分问题结构化，归入MIS的范围
结构化问题。
DSS：使用数据和模型，处理半结构化问题，
与ES结合后，可处理非结构化问题。
第1章决策支持系统概述
第1章决策支持系统概述
•DSS的演变 •DSS库结构
•两库结构 •三库结构
•四库结构
•五库结构
DSS功能
•结构化问题
• DSS空间范围
•桌面DSS
PPT文档演模板
•半/非结构化问题
•网络DSS
第1章决策支持系统概述
2.2 TP环境不适应 DSS 应用
1. 事务处理(TP)和DSS所需数据的粒度不同
PPT文档演模板
第1章决策支持系统概述
1. 决策支持系统的定义
n 1971年， 美国麻省理工学院的Keen和Scott Morton在《管理决策系统》一书中首次指出 计算机对于决策的支持作用，提出了决策支持 系统( DSS---Decision Support Systems） 的概念。
n 顾名思义，DSS是为管理决策提供技术支持的 计算机系统，主要提供决策所需的必要信息和 知识。
n IBM公司将DSS与BI（Business Intelligence）等同。
PPT文档演模板
第1章决策支持系统概述
商务智能
1989 年 美 国 加 特 纳 公 司 的 分 析 师 Howard Dresner首次提出“商务智能”的概念。
商务智能是数据仓库、联机分析处理和数据挖掘 等相关技术走向商业应用后形成的一种应用技术。
•ORACLE
•Informix
•会计系统
•储蓄系统
•Sybase
•SQL Server
•财务部
•办公自动化系统
•信用卡系统
PPT文档演模板
•图1.6 事务处理应用分散的实
例
第1章决策支持系统概述
PPT文档演模板
•图1.7 蜘蛛网问题
第二章 决策支持系统概述
第二章 决策支持系统概述
§2.1 DSS的定义 的定义
一、DSS的定义 的定义
时至今日， 时至今日，DSS仍没有一个学术界公认的定 仍没有一个学术界公认的定 义。我们认为对于一个迅速发展尚未完全成熟的 领域过早追求一个完善的定义并非明智之举， 领域过早追求一个完善的定义并非明智之举，只 要把握这个领域的基本特征和基本构成就可以了。 要把握这个领域的基本特征和基本构成就可以了。 决策支持系统是一个交互式的、 决策支持系统是一个交互式的、灵活的和自 适应的基于计算机的系统。它综合应用数据、 适应的基于计算机的系统。它综合应用数据、信 知识和模型，并结合决策人的判断， 息、知识和模型，并结合决策人的判断，支持决 策过程的各阶段， 策过程的各阶段，支持决策人进行半结构化和非 结构化问题的分析求解。 结构化问题的分析求解。
25
§2.3 DSS与管理科学和 与管理科学和 MIS的区别（P2） 的区别（ ） 的区别
26
§2.4
DSS的分类与发展 的分类与发展
的分类（ ） 一、DSS的分类（P4） 的分类 二、计算机管理决策支持的发展（P8） 计算机管理决策支持的发展（ ）
例如，信用规则＃1： 如果CH＜I 并且QCH不是不好或不是很差 且TI＜TD 且EY＞3 且TI＞40000 且AB＜25000 则信用风险低，同意贷款 信用规则＃2.3……
18
3.知识采集和知识检索 知识采集和知识检索 ——知识采集来自专家 ——知识检索利用推理机
19
五、用户界面（用户接口子系统） 用户界面（用户接口子系统）
6
§2.2决策支持系统的结构和组成部分 决策支持系统的结构和组成部分
一、DSS的基本结构 的基本结构
数据库子系统 模型库子系统
§2.1 DSS的定义 的定义
一、DSS的定义 的定义
时至今日， 时至今日，DSS仍没有一个学术界公认的定 仍没有一个学术界公认的定 义。我们认为对于一个迅速发展尚未完全成熟的 领域过早追求一个完善的定义并非明智之举， 领域过早追求一个完善的定义并非明智之举，只 要把握这个领域的基本特征和基本构成就可以了。 要把握这个领域的基本特征和基本构成就可以了。 决策支持系统是一个交互式的、 决策支持系统是一个交互式的、灵活的和自 适应的基于计算机的系统。它综合应用数据、 适应的基于计算机的系统。它综合应用数据、信 知识和模型，并结合决策人的判断， 息、知识和模型，并结合决策人的判断，支持决 策过程的各阶段， 策过程的各阶段，支持决策人进行半结构化和非 结构化问题的分析求解。 结构化问题的分析求解。
25
§2.3 DSS与管理科学和 与管理科学和 MIS的区别（P2） 的区别（ ） 的区别
26
§2.4
DSS的分类与发展 的分类与发展
的分类（ ） 一、DSS的分类（P4） 的分类 二、计算机管理决策支持的发展（P8） 计算机管理决策支持的发展（ ）
例如，信用规则＃1： 如果CH＜I 并且QCH不是不好或不是很差 且TI＜TD 且EY＞3 且TI＞40000 且AB＜25000 则信用风险低，同意贷款 信用规则＃2.3……
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3.知识采集和知识检索 知识采集和知识检索 ——知识采集来自专家 ——知识检索利用推理机
19
五、用户界面（用户接口子系统） 用户界面（用户接口子系统）
6
§2.2决策支持系统的结构和组成部分 决策支持系统的结构和组成部分
一、DSS的基本结构 的基本结构
数据库子系统 模型库子系统
《决策支持系统》课程讲稿
《决策支持系统》课程讲稿第一篇：《决策支持系统》课程讲稿决策支持系统课前导入第一章决策支持系统概述第一节决策支持系统的形成和发展决策支持系统（DSS）是20世纪70年代初由美国的Scott Morton在《管理决策系统》中首先提出，于20世纪80年代迅速发展起来。
λ管理信息系统λ管理科学/运筹学λ决策支持系统管理科学与运筹学是运用模型辅助决策，体现在单模型辅助决策上，这样以来，对于多模型辅助决策问题，在决策支持系统出现之前要靠人来实现模型间的联合和协调。
决策支持系统的出现要解决由计算机自动组织和协调多模型的运行以及数据库中大量数据的存取及处理，达到更高层次的辅助决策能力。
决策支持系统具有以下6个特性：①用定量方式辅助决策，而不是代替决策②使用大量的数据和多个模型③支持决策制定过程④为多个管理层次上的用户提供决策支持⑤能支持相互独立的决策和相互依赖的决策⑥用于半结构化决策领域λ专家系统专家系统也是一种很有效的辅助决策系统。
它是利用专家的知识，特别是经验知识经过推理得出辅助决策结论，专家系统辅助决策的方式属于定性分析。
λ智能决策支持系统智能决策支持系统是以决策支持系统为主体，结合人工智能技术形成的系统。
除专家系统这种典型的人工智能技术以外，还有神经网络、机器学习、遗传算法以及自然语言理解等多种人工智能技术。
λ经理信息系统λ决策支持系统的发展决策支持系统的技术进步经历以下四个阶段：①单模型辅助决策②交互建模的DSS ③组合模型的DSS ④智能的DSS 第二节决策支持系统概念R.H.Spraque和E.D.Carlson对DSS的定义：ν决策支持系统具有交互式计算机系统的特征，帮助决策者利用数据和模型去解决半结构化问题。
S.S.Mittra对DSS的定义：ν决策支持系统是从数据库中找出必要的数据，并利用数学模型的功能，为用户产生所需要的信息。
DSS是在MIS的基础上发展起来的，都是以数据库系统为基础，都需要进行数据处理，也都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息。
决策支持系统教程
决策支持系统教程引言在当今数字化时代，企业面临着日益复杂的决策环境。
决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）作为一种基于计算机技术的辅助决策工具，正在被广泛应用于各个行业和领域。
本篇教程将介绍决策支持系统的基本概念、原理、模块和使用方法，以帮助读者更好地理解和运用决策支持系统。
一、决策支持系统的概念决策支持系统是一种运用信息技术和数学模型，为管理者提供决策分析和决策支持的系统。
它能够收集、组织和分析各种数据和信息，为管理者提供决策制定所需的信息和工具，促进决策者在复杂的问题环境中做出科学、合理的决策。
二、决策支持系统的原理决策支持系统的原理主要包括数据收集与组织、模型建立与分析、决策选择与评估三个阶段。
1. 数据收集与组织决策支持系统通过收集各种内部和外部数据，包括历史数据、市场数据、竞争数据等，并对这些数据进行组织、分类和汇总，以便后续的决策分析和决策支持。
2. 模型建立与分析在决策支持系统中，管理者可以建立各种数学模型，如线性规划模型、多目标规划模型、模糊决策模型等，通过对这些模型进行分析和求解，得到各种决策方案的优劣比较和评估。
3. 决策选择与评估决策支持系统通过对不同决策方案的评估和分析，帮助决策者选择最优的决策方案，并提供相应的决策报告和决策结果，辅助决策者做出科学、明智的决策。
三、决策支持系统的模块决策支持系统通常包含以下几个主要模块：1. 数据输入模块：负责收集和输入各种数据和信息。
2. 模型构建与分析模块：提供各种数学模型的建立和分析功能。
3. 决策选择模块：通过模型求解和评估，为决策者提供决策选择的建议和支持。
4. 报告输出模块：生成决策报告和决策结果的输出。
四、决策支持系统的使用方法使用决策支持系统需要遵循以下几个基本步骤：1. 确定决策目标和需求：明确决策目标，确定需要决策支持的具体问题和需求。
2. 数据收集与准备：收集相关数据和信息，并对其进行组织和清理，以便后续的分析和建模。
第6章 决策支持系统
决策支持系统与相关技术的关系 • • • • 决策与预测的关系 决策支持系统与运筹学的关系 决策支持系统与管理信息系统的关系 决策支持系统与专家系统的关系
四 决策支持系统的特点及实例
决策支持系统的主要特点： 决策支持系统的主要特点： （1）系统的使用面向决策者，在运用决策支持系统的过程中， ）系统的使用面向决策者，在运用决策支持系统的过程中， 参与者都是决策者。 参与者都是决策者。 （2）系统解决的问题是针对半结构化的决策问题，模型和方法 ）系统解决的问题是针对半结构化的决策问题， 的使用是确定的，但是决策者对问题的理解存在差异， 的使用是确定的，但是决策者对问题的理解存在差异，系统的使用有 特定的环境，问题的条件也不确定和唯一， 特定的环境，问题的条件也不确定和唯一，这使得决策结果具有不确 定性。 定性。 （3）系统强调的是支持的概念，帮助加强决策者作出科学决策 ）系统强调的是支持的概念， 的能力。 的能力。 （4）系统的驱动力来自模型和用户，人是系统运行的发起者， ）系统的驱动力来自模型和用户，人是系统运行的发起者， 模型是系统完成各环节转换的核心。 模型是系统完成各环节转换的核心。 （5）系统运行强调交互式的处理方式，一个问题的决策要经过 ）系统运行强调交互式的处理方式， 反复的、大量的、经常的人机对话，人的因素如偏好、主观判断、 反复的、大量的、经常的人机对话，人的因素如偏好、主观判断、能 经验、价值观等对系统的决策结果有重要的影响。 力、经验、价值观等对系统的决策结果有重要的影响。
决策支持系统实例如下： 决策支持系统实例如下： （1）SIMPLAN系统 ） 系统
（2）AAIMS系统 ） 系统
第二节 决策支持系统的构造和系统结构
一 决策支持系统的构造
用 户 界 面
管理信息系统教程-决策支持系统
系统集成与互操作性
不同系统之间的集成和互操作性是另一个挑战。解决方案 包括采用标准化的接口和协议、建立统一的系统架构等措 施。
用户培训与推广
如何让用户更好地理解和使用决策支持系统是一个挑战。 解决方案包括提供培训和用户手册、开展用户交流活动等 措施。
技术更新与维护
随着技术的不断发展，如何保持决策支持系统的更新和维 护是一个挑战。解决方案包括建立持续的研发团队、定期 进行系统升级和维护等措施。
02 决策支持系统的技术基础
数据仓库技术
数据仓库定义
数据仓库是一个集成的、面向主 题的数据集合，用于支持管理决
策。
数据仓库特点
数据仓库具有数据集成性、数据历 史性、数据时态性等特点，能够提 供全面的、一致的、准确的、可靠 的数据。
数据仓库构建
数据仓库的构建包括数据源的选择、 数据的抽取、转换和加载等过程， 以及元数据的管理和维护。
03 决策支持系统的应用
企业决策支持系统
生产计划与调度
通过实时数据采集和分析，优化生产计 划和调度，提高生产效率和资源利用率。
财务分析与决策
整合企业财务数据，进行财务状况分 析、预算制定和风险管理，为企业决
策提供售数据和市场趋势，进行 销售预测和营销策略制定，提高销售 额和市场份额。
系统实施与维护
系统开发
系统测试
依据系统设计，进行编程和数据库建设， 实现决策支持系统的各项功能。
对开发完成的决策支持系统进行测试，检 查系统是否满足设计要求和用户需求。
系统部署与培训
系统维护与升级
将决策支持系统部署到实际使用的环境中 ，并对用户进行培训，确保用户能够熟练 使用系统。
定期对决策支持系统进行维护和升级，确 保系统稳定、高效地运行。
决策支持系统与数据分析调研报告
决策支持系统与数据分析调研报告一、引言随着信息技术的快速发展和广泛应用，决策支持系统和数据分析正逐渐成为企业管理和决策的重要工具。
本报告旨在对决策支持系统和数据分析进行调研，探讨其在企业决策中的应用价值和未来发展趋势。
二、决策支持系统概述决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种结合信息技术和管理科学方法，为决策者提供有针对性的决策分析工具和信息资源的系统。
它能够通过模型建立、决策分析、数据查询和报告生成等功能，辅助决策者进行决策过程中所需的信息整理和分析。
1. 决策支持系统的分类根据系统结构和功能特点，决策支持系统可以分为以下几类：(1) 模型驱动型决策支持系统：以模型建立和决策分析为核心，通过数学模型的构建和求解来帮助决策者进行决策。
(2) 数据驱动型决策支持系统：以数据收集、存储和处理为核心，通过数据挖掘和分析来提供决策支持。
(3) 智能驱动型决策支持系统：利用人工智能和专家系统技术，通过知识推理和决策推荐，提供智能化的决策支持。
2. 决策支持系统的特点和优势决策支持系统具有以下特点和优势：(1) 系统化：决策支持系统能够整合和分析各种数据和信息资源，提供决策所需的全面信息支持。
(2) 高效性：决策支持系统能够快速处理大量的数据和信息，提供及时反馈和决策建议。
(3) 灵活性：决策支持系统具备灵活的决策模型和分析工具，能够根据决策者的需求进行个性化定制。
(4) 可视化：决策支持系统通过图表、报表等形式，将复杂的数据和分析结果可视化，提高决策者对信息的理解和利用。
三、数据分析概述数据分析是指对数据进行收集、整理、转化和解释的过程，通过运用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，从数据中提取有用的信息和知识，用于支持决策和解决问题。
1. 数据分析的方法和技术数据分析包括以下几种方法和技术：(1) 描述性统计分析：对数据进行总结和描述，通过统计指标、图表等形式呈现数据的特征和变化趋势。
决策支持系统第三章
决策支持系统第三章
contents
目录
• 决策支持系统概述 • 决策支持系统的基本构成 • 决策支持系统的关键技术 • 决策支持系统的应用案例 • 决策支持系统的未来发展
01 决策支持系统概述
定义与特点
定义
以计算机为基础
面向决策者
结构化与非结构化 决策
交互性
决策支持系统（Decision Support System, DSS） 是一种计算机化的工具， 它为决策者提供信息、分 析工具和模型，以辅助决 策者进行决策。
自动化决策
通过机器学习和专家系统等技术，实现决策支持系统的自动化决策， 提高决策效率和准确性。
人机交互与智能助手
优化人机交互界面，提高用户体验；同时开发智能助手，为用户提 供个性化的决策建议和支持。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
03 决策支持系统的关键技术
数据挖掘技术
数据预处理
数据清洗、转换、整合等操作，为数据挖掘 提供高质量的数据源。
关联规则挖掘
发现数据之间的关联关系，用于市场篮子分 析、序列模式挖掘等。
分类与预测
通过训练数据集建立分类模型，对未知类别 数据进行预测。
聚类分析
将数据按照相似性进行分组，用于市场细分、 客户分群等。
云服务平台
通过构建云服务平台，实现决策支持系统的快速部署和灵活扩展， 降低运营成本和维护难度。
云端协作与分享
支持多用户同时在线协作和数据分享，提高决策效率和团队协作能力。
人工智能技术在决策支持系统中的进一步发展
智能分析与预测
利用人工智能技术对数据进行深度学习，提高决策支持系统的智 能分析和预测能力。
通过数据挖掘和分析，为城市规划提供决策依据和建议，优化城市资 源配置和发展策略。
contents
目录
• 决策支持系统概述 • 决策支持系统的基本构成 • 决策支持系统的关键技术 • 决策支持系统的应用案例 • 决策支持系统的未来发展
01 决策支持系统概述
定义与特点
定义
以计算机为基础
面向决策者
结构化与非结构化 决策
交互性
决策支持系统（Decision Support System, DSS） 是一种计算机化的工具， 它为决策者提供信息、分 析工具和模型，以辅助决 策者进行决策。
自动化决策
通过机器学习和专家系统等技术，实现决策支持系统的自动化决策， 提高决策效率和准确性。
人机交互与智能助手
优化人机交互界面，提高用户体验；同时开发智能助手，为用户提 供个性化的决策建议和支持。
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03 决策支持系统的关键技术
数据挖掘技术
数据预处理
数据清洗、转换、整合等操作，为数据挖掘 提供高质量的数据源。
关联规则挖掘
发现数据之间的关联关系，用于市场篮子分 析、序列模式挖掘等。
分类与预测
通过训练数据集建立分类模型，对未知类别 数据进行预测。
聚类分析
将数据按照相似性进行分组，用于市场细分、 客户分群等。
云服务平台
通过构建云服务平台，实现决策支持系统的快速部署和灵活扩展， 降低运营成本和维护难度。
云端协作与分享
支持多用户同时在线协作和数据分享，提高决策效率和团队协作能力。
人工智能技术在决策支持系统中的进一步发展
智能分析与预测
利用人工智能技术对数据进行深度学习，提高决策支持系统的智 能分析和预测能力。
通过数据挖掘和分析，为城市规划提供决策依据和建议，优化城市资 源配置和发展策略。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）的基本特征： 决策支持系统（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、 对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、 说明不充分的问题； 说明不充分的问题； 2、把模型或分析技术与传统的数据存取技术检索技 术结合起来； 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； 易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用； 4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适应性； 强调对用户决策方法改变的灵活性及适应性； 5、支持但不是代替高层决策者制定决策。 支持但不是代替高层决策者制定决策。
1.决策支持系统的概述 1.决策支持系统的概述 2.决策支持系统的结构 2.决策支持系统的结构 3.决策支持系统衍生 3.决策支持系统衍生 4.决策支持系统简例 4.决策支持系统简例
面向模型的DSS诞生， 面向模型的DSS诞生， DSS诞生 标志DSS学科的开端。 DSS学科的开端 标志DSS学科的开端。 通过DSS与知识系统 通过DSS与知识系统 DSS 像结合，提出发展只 像结合， 能决策支持系统的设 想。
决策支持系统
统一结构形式
用户
人机交互系统及问题综合系统 综合部件） （综合部件）
模型库管理系统
数据库模型系统
模型库
数据库
电子数据处理（EDP） 电子数据处理（EDP）
管理信息系统（MIS） 管理信息系统（MIS） 数据库 DSS(数据库 DSS(数据库 模型库) +模型库) 智能决 策支持 系统 IDSS） （IDSS）
决策支持系统的组成与特征
决策支持系统基本结构主要由四个部分组成： 决策支持系统基本结构主要由四个部分组成： •数据部分：数据部分是一个数据库系统; 数据部分：数据部分是一个数据库系统; 数据部分 •模型部分：模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(ms); 模型部分：模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(ms); 模型部分 (mb)及其管理系统 •推理部分：推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推 推理部分：推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推 推理部分 (kb) (kbms) 理机组成 •人机交互部分：人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用 人机交互部分：人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面， 人机交互部分 以接收和检验用户请求， 以接收和检验用户请求，调用系统内部功能软件为 决策服务，使模型运行、 决策服务，使模型运行、数据调用和知识推理达到 有机地统一，有效地解决决策问题。 有机地统一，有效地解决决策问题。
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的商业应用（国外）
▪ 公司开发了地理数据分析与显示系统 ；利用进行决策分 析
▪ 公司开发了一个基于线性规划的，在2000年，使收益 增加了26%，且边际贡献率增加了32%
▪ 美国 公司开发的辅助战略规划，即 ▪ 美国加州圣何塞市的警察巡逻任务部署系统 ▪ 可口可乐公司的定价分析系统 ▪ 美国 开发的用于支持有价证券投资决策、账目审核的 ▪ 日本7-11的销售支持系统
的商业应用（国内）
▪ 华中科技大学冯珊等开发的用于我国人口和经济发展战 略规划及仿真的
▪ 中国人民大学开发的用于企业财务的 ▪ 西北工业大学王隆基等开发的用于企业产品生产计划的 ▪ 宋福根主持开发了大型《现代企业经营决策仿真》系列
软件系统 ▪ 神州数码税务决策支持系统解决方案
附：参考资料
中科院智能科学网： 农业智能决策系统: 中国三农网:
大数据：
▪ 2013年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业 发展，将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为 “未来的新石油”，对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空 权之外的另一种国家核心资源。
▪ 联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书；则提出，上一个十年， 他们抛弃了，成功转向了软件和服务，而这次将远离服务与咨询，更 多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。 执行总裁 罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终 数据将成为人类至关重要的自然资源。
决策分类
▪ 按决策者数量分
决策
▪ 单人决策 单人的
▪ 群体决策 个体决策
多人的
群体决策
基于协作的
团队决策
基于竞争的
群决策
决策分类
▪ 按决策的连续性分 ▪ 单项决策 ▪ 整个决策过程只作一次决策就得到结果 ▪ 序贯决策（多级决策）
决策支持系统概念
▪ 决策支持系统（ , 简记为），是20世纪 70年代，由麻省理工学院 首先提出来的。
的发展历史
▪ 电子数据处理( , )阶段 ▪ 管理信息系统( , )阶段 ▪ 决策支持系统( , )阶段
与的联系
▪ 和是计算机应用于管理工作的两种不同的 发展阶段，主要是以改进组织的效率为目 标，主要提高决策质量，改进决策的过程。
与的区别
适用的任务 主要收益
对决策的支持 控制方式
系统驱动 …
结构化
▪ 在位置上和高层领导十分接近，能及时地 提供决策
经理信息系统
▪ 以企业高层管理者为对象的专用 ▪ 美国汽车租赁公司的 ▪ 的特性 ▪ 经理支持系统（ ）
知识管理系统
▪ 是在组织中因地制宜地管理显性和隐性知 识的应用系统或信息通信平台
▪ 西门子公司花费780万美元设立供员工交流 的网站，帮助员工获得更多知识，使公司 销售额增加了1.22亿美元
▪ 1970-1980，诞生期，概念的提出（， )，有关的理论研 究，出现了一些实用性系统。
▪ 1980-1990，发展期，出现、、多个分支，决策支持过程 细分（1981，1）
▪ 1990-现在，成熟期，基于网络的，，等形式的新型
应用领域
金融 财务 银行业 公司 社会安全 经济 军事 公安 环保 个人
况 ▪ 银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率 ▪ 投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝
马迹 ▪ 美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内
流感等病疫的传播状况 ；谷歌通过网民搜索行为预测流 感爆发等例子 ▪ 美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选 民对总统竞选人的喜好。 ▪ 麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建 立在数据分析基础之上的精准选址。
群决策支持系统
▪ 是一种以计算机为基础的支持群体决策的， 该群体为了一个共同的决策目标，广泛利 用信息资源和通信手段进行充分协商，最 后达成一致意见。
▪ 群决策中使用的方法： ▪ 名称群技术（ ) ▪ 德尔菲法（）
群的类型
▪ 根据环境、人员空间分布、决策周期长短等因素 ▪ 大致可以四种类型： ▪ (德国豪黑莫大学的决策室—— ）
决策分类
▪ 按决策问题的重要性分 ▪ 战略（规划）决策 ▪ 有关全局或重大问题的决策，高层决策 ▪ 如企业的长期发展规划、市场开拓 ▪ 战役（管理）决策 ▪ 为实现战略决策服务的决策，中层决策 ▪ 如重大产品开发，企业内部人、财、物的
组织 ▪ 战术（业务）决策 ▪ 企业生产、销售具体的事务性决策，基层
处理和分析工具
、, 、 渐次诞生，早期生态圈逐步形成（开源） 是另类。它存在于生态圈之外，但也曾经有一些用户 ， 一体机数据库/数据仓库： (), , 等（商业） 数据仓库：, , 等 数据集市：、 、 以及国内的
数据价值
▪ 华尔街根据民众情绪抛售股票 ▪ 对冲基金依据购物网站的；腾讯也提出 2013年已经到了数据化运营的黄金时期，如何整合这些数据成为未 来的关键任务
▪ 智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市等的蓬勃兴起
云计算：
▪ 广泛接受的定义是著云台给出的：云计算是通过网络提供 可伸缩的廉价的分布式计算能力
▪ 美国国家标准与技术研究院（）定义：云计算是一种按使 用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的 网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网 络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被 快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进 行很少的交互。“
损益表
➢ 未来环境可能出现的各种状况称为自然状态 ➢ 这些状态出现的概率称为自然状态概率
➢ 在各种自然状态下，采取每一种行动方案所得 到的利润值和亏损值称为损益值（效益）
行动方案
a1 a2 …
s1 s2
…
U11 U12 …
U21 U22 …
……
…
决策分类
▪ 按决策目标分 ▪ 单目标决策 ▪ 多目标决策 ▪ 有两个或两个以上决策目标 ▪ 如：购买商品
决策室
局域决策网
（同时同地） （同地异时）
协 同工作
系统
虚拟会议 远程决策网
（异地同时） （异地异时）
分布式决策支持系统
▪ 由多个有逻辑联系的而在物理上分离的信 息处理结点组成的计算机应用系统网络， 网络中的每个结点至少含有一个或具有若 干辅助决策的能力。
决策支持中心
▪ 一个由了解决策环境的信息系统专家组成 的决策支持小组作为的核心，该中心采用 先进的信息技术。
决策支持系统的目标
的目标就是要在人的分析与判断的基础 上借助计算机与科学方法，支持决策者对 半结构化和非结构化问题进行有效的决策， 以获得尽可能令人满意的、客观的解决方 案。
发展
▪ 群决策支持系统( ) ▪ 分布式决策支持系统( ) ▪ 智能化（ ） ▪ 决策支持中心( ) ▪ 战略决策支持系统( ) ▪ 经理信息系统（ ) ▪ 知识管理系统（ ） ▪ 的新 ▪ 综合决策支持系统( ) ▪ I3（ & ）
1310259236043928 611决策支持系统概 述
第一章
决策支持系统概述
纲要
▪ 决策、决策过程、决策分类 ▪ 决策支持系统概念、特性、功能 ▪ 的应用、发展
决策
▪ 什么是决策（ ）? ▪ 宏观：制定政策 ▪ 微观：做出决定
▪ 经验决策：北宋丁谓重建皇宫 ▪ 地基所需土料、建筑材料运输、残渣废物 ▪ 科学决策
决策分类
▪ 按决策问题的认识程度分/按自然状态（决策环 境）分
▪ 确定性决策 ▪ 若自然状态完全确定，即已知未来某种自然状态
一定会出现 ▪ 不确定性决策 ▪ 不能确定未来某种自然状态一定会出现，也不能
确定各种自然出现的可能性 ▪ 风险性决策 ▪ 虽不能确定未来某种自然状态一定会发生，但可
以估计出各种自然状态出现的概率
决策分类
▪ 按决策问题的性质分 ▪ 结构化决策 ▪ 仅用结构化模型求解就能得到用户满意解的问题 ▪ 例如：运输模型 ▪ 半结构化决策 ▪ 可以部分利用结构化模型同时又必须借助经验帮
助求解才能得到用户满意解 ▪ 例如：开发市场所需款和使用时机 ▪ 非结构化决策 ▪ 暂时只能借助人的经验知识得到用户满意解
▪ 使用基于互联网的知识管理后，世界银行 一天给巴基斯坦回复基础设施贷款
▪ 公司知识共享策略失败
智能决策支持系统
群体决策支持系统
分布式决策支持系统
人工智能技 术引入决策 支持系统后 由先的进系的统信 息技术设备 和决策信息 专家组成
一群共同决 策者为获得 一个有效决 策结果而运
行系统
决策支持中心
决策支 持系统
决策分析的基本要素
▪ 决策者 ▪ 决策目标 ▪ 决策方案 ▪ 自然状态 ▪ 决策结果 ▪ 决策准则 ▪ 评价方案是否达到决策目标的价值标准，
与决策者的价值取向和偏好有关。
决策分类
▪ 按决策问题的性质分 ▪ 按决策问题的重要性分 ▪ 按决策问题的认识程度分 ▪ 按决策目标分 ▪ 按决策者数量分 ▪ 按决策的连续性分
的商业应用
使用的例子
风险投资公司采用策划投资决策 主管财务的经理使用做公司财务预算 可以帮助用户进行商业分期贷款项目审核 企业高层管理者使用进行公司战略规划 政府安全部门用进行危机事件处理 经济计划部门使用进行经济政策规划 部队作战参谋部门使用进行军事演习指挥 公安部门用于设计警力配置和规划巡逻路线 环保部门用来进行污染治理规划 个人、家庭用来计算分期付款购买房产
定量分析+定性分析 评价准则，权衡利弊
确定最优方案
执行方案
可选典型单位进行实验验证， 成功则普遍实施
决策分析的基本要素
好蛋
坏蛋
直接打入碗里 做成六个鸡蛋的 五个鸡蛋被污染，
饼
做无蛋饼
打入另一个碗里 做成六个鸡蛋的 做成五个鸡蛋的 饼，多洗一个碗 饼，多洗一个碗