[基础科学]信息分析决策支持系统324.ppt

决策支持系统发展综述——理论、方法与案例 理 论 篇 DSS的产生与发展 DSS的基本概念 DSS的构造与系统结构 新一代DSS的研究与发展 定义：决策支持系统是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的人机交互信息系统。 DSS的产生与发展 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） 技术背景： 运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破了单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件（如统计软件）的发展与完善，构成了DSS形成与发展的技术基础。 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 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 统计学 (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。 (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 (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。 (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。 (5) 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。 (6) 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。 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。 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 (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。 (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。 (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。 DSS：面向决策者，提供适当的决策支持，是MIS的高级阶段。 (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。 DSS的产生与发展 DSS的基本概念 DSS的构造与系统结构 新一代DSS的研究与发展 DSS的基本概念