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《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ScottMorton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。管理信息系统管理科学/运筹学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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。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。经理信息系统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DSS③组合模型的DSS④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：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：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。第三节新决策支持系统与综合决策支持系统20世纪90年代中期，兴起了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项新技术，这三项新技术的结合为决策支持系统开辟了新方向，形成了基于数据仓库的新决策支持系统。数据仓库中存储着大量辅助决策的数据，它为不同的用户随时提供各种辅助决策的随机查询、综合数据或趋势分析信息。联机分析处理提供了多维数据分析、进行切片、切块、钻取等多种分析手段。数据挖掘是挖掘数据中隐含的信息和知识，让用户在进行决策中使用。以数据仓库为基础结合联机分析处理和数据挖掘形成了基于数据仓库的新决策支持系统。新决策支持系统与传统决策支持系统具有以下关系：①新决策支持系统中数据挖掘获取的知识与传统决策支持系统的知识推理中的知识是不相同的。②新决策支持系统中没有充分利用模型和模型组合来辅助决策。③决策支持系统的技术还没有完全成熟。把数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库、知识库结合起来形成的综合决策支持系统是更高级形式的决策支持系统。决策支持系统的综合部件是由网络上的客户机来完成，即在客户机上编制DSS控制程序，由它来调用或者组合模型服务器上的模型并完成模型计算，调用知识服务器上的知识，完成知识推理以及实现数据仓库的综合信息查询，或用历史数据进行预测。这样，就形成了网络环境的综合决策支持系统。第二章决策支持课前复习第一节决策与决策支持决策决策自古有之，从宏观讲，决策就是制定政策，从微观讲，决策就是做出决定。决策是指个人或集体为了达到或实现某一目标，借助一定的科学手段和方法，从若干备选方案中选择或综合成一个满意合理的方案，并付诸实施的过程。决策过程与决策技术著名的学者Ｈ.Ａ.西蒙认为决策过程由四大步骤组成：（1）确定决策目标；（2）拟定各种被选方案；（3）从各种被选方案中进行选择；（4）执行方案。决策过程八个阶段决策过程中四大步骤可以分成更详细的八个步骤：提出问题；确定目标；价值准则；拟定方案；分析评估；选定方案；实验验证；普遍实施。决策体系与决策信息决策体系是指决策整个过程中的各个层次、各个部门在决策活动中的决策权限、组织形式、机构设置、调节机制、监督方法的整个体系。决策体系由决策系统、参谋（智囊）系统、信息系统、执行系统与监督系统这五大部分组成一个统一整体。决策支持的概念在DSS发展历史中，决策支持是一个先导概念，决策支持的概念形成若干年后，才出现决策支持系统。Keen和Morton认为，决策支持是指用计算机来达到如下的目的：帮助经理在非结构化任务中作出决策；支持而不是代替经理的判断能力；改进决策的效能（Effectiveness），而不是提高决策的效率（Efficiency）。第二节模型的决策支持模型及分类模型反映了实际问题最本质的特征和量的规律，描述了现实世界中有显著影响