第2章决策讲义推理与决策支持系统
决策支持系统概述.ppt
（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
决策支持系统教案
决策支持系统教案第一章：决策支持系统简介1.1 决策支持系统的概念解释决策支持系统的定义强调决策支持系统在组织中的重要性1.2 决策支持系统的发展历程介绍决策支持系统的发展历程强调决策支持系统的演变和进步1.3 决策支持系统的组成解释决策支持系统的核心组件强调数据、模型、用户界面和知识管理的重要性1.4 决策支持系统的应用领域介绍决策支持系统在不同领域的应用强调其在商业、医疗、教育和政府等领域的价值第二章：决策支持系统的需求分析2.1 决策支持系统的目标解释决策支持系统的目标强调用户需求和系统目标的一致性2.2 决策支持系统的用户需求分析决策支持系统的用户需求强调用户需求的重要性和收集方法2.3 决策支持系统的功能需求强调数据管理、模型应用和知识管理的重要性2.4 决策支持系统的性能需求分析决策支持系统的性能需求强调响应时间、准确性和可扩展性的重要性第三章：决策支持系统的数据管理3.1 决策支持系统的数据来源解释决策支持系统的数据来源强调内外部数据的重要性和整合方法3.2 决策支持系统的数据仓库介绍决策支持系统的数据仓库强调数据仓库的设计和维护方法3.3 决策支持系统的数据挖掘技术介绍决策支持系统的数据挖掘技术强调数据挖掘算法和应用方法3.4 决策支持系统的数据可视化介绍决策支持系统的数据可视化强调数据可视化的方法和工具第四章：决策支持系统的模型应用4.1 决策支持系统的模型类型解释决策支持系统的模型类型强调不同模型的特点和适用场景介绍决策支持系统的模型构建过程强调建模方法和技巧4.3 决策支持系统的模型评估介绍决策支持系统的模型评估方法强调评估指标和评估过程4.4 决策支持系统的模型优化介绍决策支持系统的模型优化方法强调模型优化的目标和技巧第五章：决策支持系统的用户界面设计5.1 决策支持系统的用户界面设计原则解释决策支持系统的用户界面设计原则强调用户体验和易用性的重要性5.2 决策支持系统的用户界面设计方法介绍决策支持系统的用户界面设计方法强调界面布局、颜色搭配和交互设计的方法5.3 决策支持系统的用户界面设计工具介绍决策支持系统的用户界面设计工具强调工具的功能和适用场景5.4 决策支持系统的用户界面评估与反馈介绍决策支持系统的用户界面评估与反馈方法强调用户反馈的重要性和持续改进的必要性第六章：决策支持系统的实施与部署6.1 决策支持系统的实施流程解释决策支持系统的实施流程强调项目规划、数据迁移和系统测试的重要性6.2 决策支持系统的部署策略介绍决策支持系统的部署策略强调云计算、移动设备和嵌入式系统的应用6.3 决策支持系统的安全与隐私保护讨论决策支持系统的安全与隐私保护问题强调数据加密、访问控制和用户身份验证的方法6.4 决策支持系统的维护与升级介绍决策支持系统的维护与升级策略强调定期评估和系统改进的必要性第七章：决策支持系统的应用案例分析7.1 决策支持系统在商业领域的应用案例分析决策支持系统在商业领域的应用案例强调市场需求分析、定价策略和风险管理的重要性7.2 决策支持系统在医疗领域的应用案例分析决策支持系统在医疗领域的应用案例强调疾病预测、资源分配和医疗决策的重要性7.3 决策支持系统在教育领域的应用案例分析决策支持系统在教育领域的应用案例强调学生performance分析、课程设计和教育决策的重要性7.4 决策支持系统在政府领域的应用案例分析决策支持系统在政府领域的应用案例强调公共政策分析、城市规划和应急管理的重要性第八章：决策支持系统的挑战与未来发展8.1 决策支持系统的挑战讨论决策支持系统面临的挑战强调数据质量、模型不确定性和用户采纳的问题8.2 决策支持系统的未来发展趋势探讨决策支持系统的未来发展趋势强调、大数据和云计算的影响8.3 决策支持系统的创新应用介绍决策支持系统的创新应用强调增强现实、虚拟现实和物联网的融合8.4 决策支持系统的教育与培训讨论决策支持系统的教育与培训的重要性强调持续学习和技能提升的必要性第九章：决策支持系统的案例研究9.1 成功案例研究：公司的决策支持系统分析公司的决策支持系统的成功要素强调系统设计、用户参与和持续改进的关键作用9.2 失败案例研究：公司的决策支持系统分析公司的决策支持系统的失败原因强调需求分析、项目管理和社会技术因素的重要性9.3 案例研究的启示与建议强调决策支持系统的实施策略和最佳实践9.4 决策支持系统的案例研究方法介绍决策支持系统的案例研究方法强调数据收集、分析和研究设计的技巧第十章：决策支持系统的评估与反馈机制10.1 决策支持系统的评估指标讨论决策支持系统的评估指标强调准确性、响应时间和用户满意度的重要性10.2 决策支持系统的评估方法介绍决策支持系统的评估方法强调定量评估、定性评估和用户反馈的方法10.3 决策支持系统的反馈机制介绍决策支持系统的反馈机制强调用户反馈、错误纠正和系统改进的流程10.4 决策支持系统的持续改进讨论决策支持系统的持续改进策略强调数据分析、用户培训和技术支持的重要性重点和难点解析一、决策支持系统的概念与重要性：理解决策支持系统的定义和其在组织中的作用是学习的基础。
《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。
第二章决策支持系统的理论基础和基本构架
数据库系统：存储、管理、提供与维护用于决策支持数据 的DSS基本部件，是支撑模型库子系统的基础。
包括数据库、数据析取模块、数据查询模块、 数据库管理系统、数据字典等部件组成。
2.4 决策支持系统的结构形式
“三部件”结构形式
优点：
➢ 与MIS相比，多出模 型库系统且做为核心
（1） 明确了“三部件”的接口与集成➢型部关与件E系S和相，数比便据，于部是件D通S的过S定模的
是DSS开发最基本的技术层次，包括新的用 于特殊目的的语言、支持对话方式的改进了 的操作系统，以及彩色图形显示的硬件和支 持软件，可以开发专用的DSS，也可以开发 DSSG。
典型例子： GADS就是用FORTRAN语言编写的
2.5 决策支持系统的应用层次
技术层次 专用DSS DSS生成器
DSS工具
2.4 决策支持系统的结构形式
“三部件”结构形式 “三系统”结构形式 统一结构形式
2.4 决策支持系统的结构形式
“三部件”结构形式
1980年Sprague提出著名的决策支持系统的三
部件结构，包括三个子系统：人机交互子系统、
模型库子系统和数据库子系统。
对话部件
模型部件
数据部件
2.4 决策支持系统的结构形式
2.2 决策支持系统的理论 与技术基础
计算机硬件
计算机软件
影响和制约着DSS实现的进度
例如，计算机应用初期，存储硬件紧张，需 借助于软件技术，而集成技术的发展已经实
现了硬件的海量存储。
DSS是一种开放的技术，一般来说，只要能面向计算机并给 决策人员提供帮助，DSS都可以转化为自己的技术。
2.3 决策支持系统基本原理
决策支持系统辅助决策的方式
智能决策支持系统中的知识推理与决策模型研究
智能决策支持系统中的知识推理与决策模型研究第一章引言随着信息时代的到来和技术的不断发展，智能决策支持系统在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
智能决策支持系统以其快速、准确、智能的特性，可以为决策者提供数据分析和决策建议，帮助决策者在复杂的环境中做出更合理、更有效的决策。
其中，知识推理与决策模型是智能决策支持系统的重要组成部分，成为研究的热点和难点之一。
第二章知识推理模型2.1 知识表达与表示知识推理的前提是对知识进行有效的表达和表示。
常用的知识表达方法包括规则表示、语义网络表示和本体表示等。
规则表示适用于简单、具体的问题，语义网络表示适用于复杂、关联性强的问题，而本体表示适用于大规模、高度语义化的问题。
2.2 知识获取与存储技术知识获取是建立知识库的重要步骤，主要包括知识提取、知识清洗和知识组织等环节。
知识提取通过自然语言处理、数据挖掘等技术从文本中获取知识，知识清洗通过规范化和过滤等手段确保知识的准确性和一致性，知识组织将知识进行逻辑分类和组织。
2.3 知识推理方法知识推理是智能决策支持系统中的关键环节，主要包括基于规则的推理、基于案例的推理和基于机器学习的推理等方法。
基于规则的推理通过事先设定的规则对知识进行逻辑推理和判断；基于案例的推理通过类似问题的案例进行类比和推理；基于机器学习的推理通过训练模型使系统自动学习并推理出解决问题的方法。
第三章决策模型研究3.1 决策模型的建立决策模型的建立是智能决策支持系统中的关键环节，主要包括问题定义、指标体系建立和模型选择等步骤。
问题定义明确了待解决问题的目标和约束条件，指标体系建立将问题转化为可计算的指标，模型选择根据问题的特点选择适合的决策模型。
3.2 决策模型的评估与验证决策模型的评估和验证是决策模型研究中的重要环节，主要包括模型的准确性、效能和合理性等指标评估。
评估和验证过程中需要使用真实数据进行测试，并对模型的输出进行验证。
3.3 决策模型的优化与改进决策模型的优化和改进是智能决策支持系统中的持续工作，主要包括模型参数的调整、算法的改进和系统集成等方面。
第2章决策推理与决策支持系统
数据 （数据仓库）
算法调用
一般性规则
图4.14 DSS中探索型归纳决策过程示意图
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3. DSS中的决策过程
3.3 包含推理的DSS总体结构图
DSS主要由数据仓库与决策推理两部分 组成，加上结果展示模块，构成了完整的 决策过程。如图4.15所示。
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4.1 基本概念
❖ 知识的属性 1) 真实性：应为经过实践检验的或者可用
逻辑推理证明真伪的 2) 相对性：在一定的条件和环境内有效 3) 不完全性：许多知识是部分正确的 4) 模糊性：许多知识不是完全精确的
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4.1 基本概念
5. 可表示性：可用某种方式加以描述 符号，图形，形态，等等
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2. 电脑推理方法介绍
电脑推理一般是模仿人脑的推理方式和 过程，通过编制软件完成。
2.1 电脑的演绎推理方法 （1）规则模型表示 一般性规则有两种表示方法： ▪ 数学方法 ▪ 人工智能方法
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2. 电脑推理方法介绍
（2）基于数学模型的演绎推理 数学方法中一般采用数学模型，例如数
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2. 电脑推理方法介绍
（2）探索型归纳
没有明确的假设模型，只有大致的目标，一般 采用数据挖掘技术实现，主要方法有： I. 关联分析(association)：挖掘出潜藏在客体间 的内在相互联系； II. 分类(classifier)：对待分类的客体集合进行分 析，找出每个分类的特征； III. 聚类分析(clustering)：对一组客体按某种规则 聚为若干类。
❖ 可以用BNF形式定义知识
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3. DSS中的决策过程
在DSS中，除了决策推理部分之外， 还有数据仓库部分。二者相结合，构成了 一个完整的决策过程。
3.1 DSS中的演绎型决策过程 在DSS中，演绎型决策过程是由演绎
中的一般性规则与数据仓库中的数据共同 作为推理前提，通过演绎推理，最终得到 个体事实数据作为结论。
3. DSS中的决策过程
2. 电脑推理方法介绍
（2）探索型归纳
没有明确的假设模型，只有大致的目标，一般 采用数据挖掘技术实现，主要方法有： I. 关联分析(association)：挖掘出潜藏在客体间 的内在相互联系； II. 分类(classifier)：对待分类的客体集合进行分 析，找出每个分类的特征； III. 聚类分析(clustering)：对一组客体按某种规则 聚为若干类。
3. DSS中的决程是由数据 仓库中的数据作为大量个体事实输入，经 归纳推理而得到一般性原则。
数据 （数据仓库）
归纳推理
一般性规则
图4.12 DSS中归纳型决策过程示意图
1. 人脑决策推理初探
（3）联想和类比 从一些已知事实或知识，通过联想， 推出其他类似事物的知识。 （4）综合与分析 根据对事物的宏观（整体）知识推断 其微观（局部）知识的方法称为“分析”； 从事物的微观（局部）知识推出其宏 观（整体）知识的方法称为“综合”。
1. 人脑决策推理初探
（5）预测 根据事物的过去和现在知识，来推断 未来的知识，或者从事物局部空间的知识， 推断其局部以外的情况。 （6）假设与验证 根据经验作出假设，然后用逻辑推理 或实践检验的方法获得新的知识。有时会 否定假设或部分修正假设，然后再作验证， 也可称为“试探推理法”。
参数 （数据仓库）
方法调用
图4.10 DSS中基于数学模型的 演绎型决策过程示意图
个体事实 （数据）
3. DSS中的决策过程
(2) 基于逻辑模型的演绎型决策过程
数据仓库数据作为假设前提输入，而 演绎推理则是用推理引擎实现。
谓词逻辑公式
假设前提 （数据仓库）
推理引擎
个体事实 （数据）
图4.11 DSS中基于逻辑模型的 演绎型决策过程示意图
规则表示为一组数理逻辑中的一阶谓词逻辑 的合法公式，采用一阶谓词的推理方法，以 实现演绎推理。该推理过程实际上是一种定 理证明过程，其规则一般为公理，而结果为 个体事实，即推导出的定理。
2. 电脑推理方法介绍
20世纪60年代，美国科学家Robinson证明， 存在一种统一的、固定的证明过程，对于所有的一 阶谓词逻辑中的定理证明都基本有效，这就是所谓 的谓词逻辑的自动定理证明。
已知事实
推理
未知事实
图4.1 推理模型图
1. 人脑决策推理初探
（1）演绎推理 演绎推理是从一般到特殊的推理，其中 的已知事实部分一般为一般性的规则，而 其未知部分则为个体事实。
一般性规则
演绎推理
个体事实
图4.2 演绎推理模型
1. 人脑决策推理初探
❖ 演绎推理是一种常用的推理方法，例如： 数学中采用的基本方法，初等几何中由 公理推导定理的方法。
第2章决策推理与决策支持系统
第二章 决策推理与决策支持系统
本章内容
1. 人脑决策推理初探 2. 电脑推理方法介绍 3. DSS中的决策过程 4. 知识与知识表示方法
1. 人脑决策推理初探
▪ 推理（inference）：是由已知事实通 过一定逻辑手段获得未知事实的过程。
▪ 两种主要的推理方法：演绎(deductive inference)和归纳(inductive inference)
❖ 专家系统中也经常采用演绎推理，例如 医学诊断专家系统。
❖ 两种演绎推理方法： （1）三段论推理法 （2）反证法
1. 人脑决策推理初探
（2）归纳推理
归纳推理与演绎推理相反，是从特殊 到一般的推理，其中的已知事实部分一般 为大量个体事实，而其未知部分则为推导 出的一般性规则。
归纳推理 大量个体事实
一般性规则
数据 （数据仓库）
演绎推理
个体事实 （数据）
图4.9 DSS中演绎型决策过程示意图
基于不同推理模型，DSS的演绎型决策 过程有不同的形式。
3. DSS中的决策过程
(1) 基于数学模型的演绎型决策过程
数据仓库数据作为数学模型中的参数 输入，而演绎推理则是通过方法库中方法 调用方式实现。
数学公式
利用上述成果，可以将定理证明过程用一种统 一算法表示并编程实现，从而使运用人工智能方法 进行演绎推理可以用一种统一的程序或过程来实现。
用此方法所实现的软件系统称为推理引擎 （inference engine）。
2. 电脑推理方法介绍
2.2 电脑的归纳推理方法 主要有两种：验证型归纳和探索型归纳。 （1）验证型归纳 I. 首先对于推理结果产生一些假设（模型）； II. 设计一个试验环境，并置入设想模型； III. 启动试验过程，用大量个体事实做测试，通 过人机交互将得到的结果与原设想做比较 IV. 如果结果不符，修改试验，反复上述过程
推演方法，一般将一些常用的演算方法作为 固定算法，编程实现后存入方法库中，例如 最小二乘法、线性规则、回归分析等。
数学建模和推理时则调用方法库中算法。
2. 电脑推理方法介绍
（3）基于逻辑模型的演绎推理 人工智能常用的知识表示方法包括谓词
逻辑、语义网络、Petri网、框架表示等。 其中最常见的是谓词逻辑表示法，即将
一般性规则
图4.5 归纳推理模型
1. 人脑决策推理初探
❖ 归纳推理也是一种常用的推理方法，例 如现实生活中的一些谚语，就是通过人 们通过对生活中的大量事实进行总结归 纳后得出的。
❖ 归纳推理得到的一般性规则，又可以用 于演绎推理，指导我们的行为和决策。 （图4.7 归纳-演绎推理过程）
❖ 数据挖掘就是采用了这个原理。
2. 电脑推理方法介绍
电脑推理一般是模仿人脑的推理方式和 过程，通过编制软件完成。
2.1 电脑的演绎推理方法 （1）规则模型表示 一般性规则有两种表示方法： ▪ 数学方法 ▪ 人工智能方法
2. 电脑推理方法介绍
（2）基于数学模型的演绎推理 数学方法中一般采用数学模型，例如数
学表达式、方程式等。 基于数学模型的演绎推理实际上是数学