决策支持系统第一章

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1、第1章决策支持系统概述(2)1(2)部分内容1.1.3决策支持系统..1.1.8决策支持系统的发展1.2决策支持系统概念23.决策支持系统决策支持系统的出现是要解决由计算机自动组织和协调多模型的运行和数据库中大量数据的存取和处理，达到更高层次的辅助决策能力。决策支持系统的模型库和模型库管理系统把众多的模型有效地组织和存储起来，建立了模型库和数据库的有机结合。33.决策支持系统通过人机交互功能形成DSS。DSS不同于MIS数据处理，也不同于单模型的数值计算，而是它们的有机集成。它既具有数据处理功能又具有模型的数值计算功能,具有更高层次的辅助决策。4决策支持系统的特

2、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5决策支持系统适合于半结构化决策领域，即:在解决结构化决策的基础上扩大多种决策方案，通过人机交互由人的选择和判断，解决某些不确定因素，得到人未预想到的辅助决策信息。64.专家系统专家系统是利用专家的知识在计算机上进行推理,达到专家解决问题的能力。专家系统的出现使人工智能走上了实用化阶段。专家系统辅助决策的方式是属于定性分析。7专家系统的特性（1）用定性方式辅助决策

3、（2）使用知识和推理机制（3）知识获取比较困难（4）知识包括确定知识和经验知识（5）解决问题的能力受知识库内容的限制（6）专家系统适应范围较宽85.智能决策支持系统决策支持系统和专家系统结合起来，辅助决策的效果将会大大改善,即达到定性辅助决策和定量辅助决策相结合。这种专家系统和决策支持系统的结合形成的系统称为智能决策支持系统。9更广泛意义下的定义: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。10神经网络是基于人脑神经元的数学模型（MP

4、模型）建立起的智能技术。神经网络和决策支持系统结合形成智能决策支持系统，可以用来完成模型的自动选择。利用神经网络专家系统（不同于一般专家系统）和决策支持系统结合形成一种新型的智能决策支持系统。11机器学习是模拟人的学习方法，通过学习获取知识的智能技术。机器学习包括归纳学习、类比学习、解释学习等多种类型。机器学习和决策支持系统结合形成的智能决策支持系统，主要是增加学习功能，获取辅助决策知识。12自然语言理解是指计算机从用户输入的自然语言请求中，分析语言中的语法获取语义。自然语言理解和决策支持系统的结合形成的智能决策支持系统，能提高人机交互的效果，即:在人机交互中可

5、以直接采用自然语言与决策支持系统对话。136.群决策支持系统群体决策是若干决策者针对大型问题或复杂问题，在共同环境和一定的目标下发挥相互联系或相互制约的作用，通过共同协商，寻求各方都满意结果。群决策支持系统(GroupDecisionSupportSystem，GDSS)是在决策支持系统DSS基础上发展起来的。146.群决策支持系统群决策支持系统(GDSS)是在多个DSS和多个决策者的基础上进行集成的结果。可以说，群决策支持系统(GDSS)是集成多个决策者的智慧、经验以及相应的决策支持系统组成的集成系统15GDSS的特性①GDSS是一个支持群决策的支持系统，它需

6、要专门设计，不是多个DSS的简单组合。②GDSS能减少群中部分消极行为的影响。③GDSS能完成群决策过程和得出群决策方案，并在组织管理者指导下得到群决策结果。④GDSS能支持在一个地点举行的群决策会议，也能支持远程的决策会议，并得到决策问题的结果。16GDSS的应用类型GDSS有四种应用类型，（1）决策室在同一个会议室内，每个决策者可以在自己的计算机或终端上利用各自的DSS系统进行决策制定，GDSS的组织者协调和综合各决策者的决策意见，使GDSS得出群决策结论。（2）局部决策网利用计算机局部网络使各决策者在各自的办公室中进行群决策。17GDSS的应用类型（3）远

7、程会议两个或者多个决策室通过可视通信设备连接在一起，使用电子传真通过远程会议进行决策。（4）远程决策制定每个决策者都拥有一台“决策工作站”，在站与站之间存在不间断的通讯联系，其中任何一个决策者可在任何时候与群体的其他成员取得联系，共同做出决策。187.经理信息系统经理信息系统（ExecutiveInformationSystem,EIS）也称执行信息系统，是对高层管理者的战略决策提供支持的决策支持系统。EIS定义为:通过获取企业内部和外部的有关信息为高层决策者提供支持决策的系统。19EIS的特性（1）直接为高层决策者使用（2）界面友好、操作简便（3）通过图、表、

8、文字等形式输出信息（4）