决策支持系统展综述.docVIP

决策支持系统发展综述 计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一，其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域，大大提高了社会生产力，引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。计算机科学技术具有极大的综合性质，与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术，促进它们的发展。计算机科学与其他学科相交叉产生了许多新学科，推动着科学技术向更广阔的领域发展。 DSS的产生背景 ? 决策支持系统（DecisionSupportSystems---DSS）是70年代末期兴起的一种新的管理系统。它是计算机技术、人工智能技术与管理决策技术相结合的一种决策技术，“它涉及到计算机软件和硬件、信息论、人工智能、信息经济学、管理科学、行为科学等学科”，旨在支持半结构化决策问题的决策工作，帮助决策者提高决策能力与水平，最终实现提高决策的质量和效果的目的。????一、DSS的产生与发展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。 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。 DSS的理论基础 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，把系统看作是借助于信息的获取、传送、加工处理、输出而实现其有目的性行为的研究方法。 计算机技术 计算机软件技术、硬件技术、网络技术、图形处理技术、知识处理技术等。 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。 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。 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。 人工智能 将人工智能技术用于管理决策是一项开拓性工作。当前研究的IDSS就是DSS与AI技术相结合的产物，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。其中专家系统ES（Expert Systems）研究，取得了许多实用化的成果。当今世界上已经有上千个专家系统，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。 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。 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有哪些信誉好的足球投注网站技术，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。 二、DSS的基本概念决策过程 决策过程：如图1所示。 设计方案确定目标评价方案 设计方案 确定目标 评价方案 实施方案 环 境 图1 决策过程 决策科学主要研究：确定目标、设计方案、评价方案三个基本阶段。这三个基本阶段又分别称为理解、设计、选择活动。 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、半结构化、非结构化三种。 结构化程度：对某一过程的环境和规律，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）给予清晰的描述。 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。 决策问题的性质和层次 决策问题的层次：办事员（作业调度）、部门负责人（运筹管理）、顶层负责人（战略规划）。 按照决策问题的层次和类型，决策问题可分为9类，如表1所示。 表1 决策问题的类型 作业调度 运筹管理 战略规划 支