决策支持系统及其发展课件
的语言(数学的或逻辑学的,形式的或非 形式的)给予清晰的描述(定量的或推理 的)。
2020/11/2
29
结构化问题:能够描述清楚的问题。三个 阶段都能使用确定的算法或决策规则。
非结构化问题:不能够描述清楚,而只能 凭直觉或经验作出判断的问题。三个阶段 都不能使用确定的算法或决策规则。
半结构化问题:介于两者之间的问题。一 个或二个阶段能使用确定的算法或决策规 则。
运筹学OR(Operations Research): 提供一系列优化、仿真、决策等模型。
2020/11/2
13
(4) 信息经济学
在信息时代,研究信息的产生、获得、传递、 加工处理、输出等方面的价值问题。从经济学 的角度,研究信息产生和获得的成本是多少? 利润是多少?即研究信息价值问题。
2020/11/2
2020/11/2
8
1.2 DSS的发展
70年代,Scott Morton在《管理决策系统》 (1971)一书中首次提出DSS。
Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书,阐明 DSS的主要观点,初步构造出DSS的基本框架。
1978至1988年,DSS得到迅速发展,许多实 用系统被开发出来,投入实际应用,产生明显 效益。
2020/11/2
44
人们认识客观世界一般有三种方法:
➢ 逻辑推理法 ➢ 实验法 ➢ 模型法
模型法是我们认识客观世界的最得力、 最方便、最有效的方法。
2020/11/2
45
注意: 并非所有模型都是数学模型,并非所有
模型都是定量的。
例如, 门捷列夫元素周期表。
2020/11/2
46
3.3.1 模型群
2020/11/2
48
(2)系统结构模型群
主要用来分析社会经济系统以及其他系 统的结构,反映系统各要素之间的主要联 系和关联作用,从宏观上和结构上来揭示 系统的运行规律。
系统结构模型、层次分析模型、投入产 出模型、系统动力学模型等。
2020/11/2
49
(3)数量经济模型群:计量经济模型、经济 控制论模型等。
2020/11/2
16
人工智能技术作为计算机应用研究的前 沿,近十年取得了惊人的进展,呈现了光 明的前景。
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。
2020/11/2
17
其中专家系统(Expert Systems , 即ES ) 研究,取得了许多实用化的成果。 当今世界上已经有上万个专家系统,应用 于医疗、诊断、探矿、军事、调度、质谱 分析、计算机配置、辅助教育等各种领域, 并已开始涉足财务分析、计划管理、工程 评估、法律咨询等管理决策领域。
2020/11/2
22
(2) DSS与MS/OR的关系
MS:处理结构化问题,运用分析的观点。
OR:处理结构化问题,研究对象主要集中在数 学规划、决策论、对策论等理论和方法上。
DSS:处理战略、规划等半结构化和非结构化 一类的决策问题。
2020/11/2
23
(3) 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。
2020/11/2
3
1.1 DSS的产生背景
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)
2020/11/2
1988至现在,DSS技术持续发展,目前已基本 成熟。新一代DSS研究仍然十分活跃。
2020/11/2
9
1.3 DSS的理论基础
信息论 计算机技术 管理科学与运筹学 信息经济学 行为科学 人工智能
2020/11/2
10
(1) 信息论 信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概
念。 信息论是运用信息的观点,把系统看作是借助
2020/11/2
33
组合起来,共有四种类型的决策风格:
• 系统型(ST) • 思辩型(NT) • 司法型(SF) • 直观推断型(NF)
2020/11/2
34
第三节 DSS的构造与系统结构
2020/11/2
35
DSS的构造研究主要解决DSS的组成问 题,即组成DSS的部件。
现在,经典提法是:
2020/11/2
42
3.3 模型库系统
模型——是以某种形式对一个系统的本质 属性的描述,揭示系统的功能、
行为及其变化规律。
模型库系统——以库的形式对模型进行组 织和管理,包括模型库及模型库 管理系统。
2020/11/2
43
模型库(Model Base)提供模型的存 储和表示模式。
模型库管理系统提供模型的提取、访问、 更新和合成等操作。
25
第二节 DSS的基本概念
2020/11/2
26
2.1 决策过程
设计方案
确定目标
2020/11/2
环境 实施方案
评价方案
27
2.2 决策问题的类型
决策问题的类型(按结构化程度分为):
结构化决策问题 半结构化决策问题 非结构化决策问题
2020/11/2
28
结构化程度: 对某一过程的环境和规律,能否用明确
解决软科学所涉及的问题时,可利用 的模型已达100多个,根据他们的功能和 用途可分为若干模型群。
2020/11/2
47
(1)预测模型群
• 定性模型:特尔斐法、主观概率预测法、 交叉影响巨阵法等
• 定量模型:回归预测、平滑预测、马尔 柯夫链预测等
回归预测:一元回归、多元线性回归、 非线性回归等;
平滑预测:平均预测法、指数预测法 等
模型。(从概念上)
2020/11/2
51
3.3.3 模型库 模型库提供模型的存储和表示模式。 模型库管理系统提供模型的提取、访问、 更新和合成等操作。
模型的表示形式: 模型的程序表示:基于程序的表示方法。 模型的数据表示:基于数据的表示方法。 模型的逻辑表示:基于知识的表示方法。
DSS:面向决策者,提供适当的决策支持, 是MIS的高级阶段。
2020/11/2
24
(4) 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
结构化问题。
DSS:使用数据和模型,处理结构化问题, 与ES结合后,可处理半结构化和非结 构化问题。
2020/11/2
2020/11/2
20
1.4 DSS与相关技术的关系
决策与预测的关系 DSS与MS/OR的关系 DSS与MIS的关系 DSS与ES的关系
2020/11/2
21
(1) 决策与预测的关系
决策:创造未来,基于预测,实现将来一个目标。 预测:预言未来,基于分析、研究、仿真、实验。
例如:灾害预测与防灾决策、日常预测与决策、 经营预测与决策、宏观预测与决策、贯序预测与 决策、为重大决策作预备性研究等。
决策的正确性关系到经营效果和事业成败, 决策理论、决策方法和决策工具的科学化和现 代化是正确性的重要保证。人工智能将为DSS 提供有效的理论和方法。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。
2020/11/2
37
DSS的系统结构主要研究DSS各主要 部件的连接关系。
2020/11/2
38
3.1 人机界面技术
主要研究内容集中在: • 可视化图形界面技术 • 基于多媒体技术的界面技术 • 自然语言界面技术
2020/11/2
39
3.2 数据库系统
数据库系统包括数据库及其管理系统,其 基本技术与一般数据库及其管理系统基本 相同。但也有自己的特点。
31
2.4 决策风格
按获取数据的方式分: • 感知型(S) • 直觉型(N)
感知型——喜欢与特定问题有关的硬数 据。
直觉型——喜欢描写可能性的整体信息。
2020/11/2
32
按处理数据的方式分: • 思考型(T) • 感觉型(F)
思考型——喜欢用逻辑或其他规范化的手 段去推理。
感觉型——喜欢用个人的术语来考虑问 题。
DSS = 四库系统 + 对话系统 (人机界面)
四库系统:数据库系统、模型库系统、方 法库系统、知识库系统。
2020/11/2
36
近年来,有的学者提出增加DSS的组成部 件,从而形成5库、6库、7库、8库等群 库结构。即:
DSS = 群库系统 + 对话系统 (人机界面)
群库系统: 数据库、模型库、方法库、知识库、 文本库、图形库、语音库、工具库、 地理信息库………………
2020/11/2
18
DSS和ES:处于不同的学科范畴,有着不 同的解决问题的方法。DSS主要运用数据和模 型,ES主要运用知识和推理。在管理科学领域, 一个是方兴未艾,一个是后起之秀,各有特色。 但是它们的互相结合和互相渗透,将会把计算 机用于决策支持技术推向一个新的高度。
2020/11/2
19
2020/11/2
30
2.3 决策问题的性质和层次
作业调度 运筹管理 战略规划 支持需求
结构化
库存报表、线性规划、
零件定 生产调
货
度
新厂位置 选择
半结构化
股票贸管易理、开发经算市费场预、