DSS决策支持系统

会计学1DSS决策支持系统本课程学习目标认识什么是决策支持系统认识决策支持系统的体系结构掌握知识库原理与设计、模型库及其管理系统的原理与设计

掌握数据仓库、数据挖掘的有关理论和方法掌握决策支持系统的原理与开发方法

第1页/共72页教材及参考书

教材胡于进，凌玲：决策支持系统的开发与应用机械工业出版社，2006

参考书决策支持系统（DSS）理论·方法·案例（第3版）高洪深编清华大学出版社

2005年5月第3版，中国计算机学会学术著作丛书第2页/共72页推荐参考书籍管理运筹学

薛声家左小德编著暨南大学出版社信息时代的管理信息系统

（美）斯蒂芬·哈格梅芙·卡明斯詹姆斯·道金斯著严建援等译机械工业出版社原书第2版数据、模型与决策

（美）弗雷德里克·S·希利尔马克·S·希利尔等著任建标译中国财政经济出版社数据仓库结构设计与实施－－建构信息系统的金字塔池太崴编著电子工业出版社第3页/共72页学习方式

听课（启发式、讨论式）

读书（预习、复习）

报告（综合实验+练习）考试成绩平时成绩（考勤、书面作业、上机练习、综合练习）期末考试第4页/共72页本次课堂内容决策与决策支持的概念决策支持系统基本概念决策支持系统的功能决策支持系统的模式及分类决策支持系统的背景与发展第5页/共72页第6页/共72页第1章DSS概述决策支持系统（Decisionsupportsystem,简记为DSS），是20世纪70年代，由麻省理工学院M.S.ScottMorton首先提出来的。目前DSS已经成为计算机应用领域中一个十分活跃的分支。第7页/共72页1.1决策与决策支持1.1.1决策及分类

决策是人类的固有行为之一。

——是人民为了达到某一目标有意识地选择行动方案并付诸实施的过程。

决策的基本要素——决策者和决策对象第8页/共72页根据“管理评论”的观点，在未来的企业竞争中，最大的赢家将是那些“大脑袋，小身子”的组织，例如，Adtrack公司，只有人，却能跟踪有关报纸和杂志的1000万份广告（在一个数据仓库中）。这35人的任务就是向报纸和杂志的广告机构提供关于它们与竞争对手对抗中的相对地位。完成这一任务是很复杂的。信息技术能辅助人类的决策，却不能代替人类的决策第9页/共72页案例一假设你面临的决策是从四项工作中选种其一，如果这四项工作对你都有同等的吸引力，你选择哪一个呢？决策的基点有：月薪工作所在城市未来的机遇对个人未来的发展的影响第10页/共72页案例二女生早上起床衣着选择问题穿什么上衣？配什么下装？穿什么鞋？（颜色、款式、布料、天气、心情、运动、上课或约会、或逛街等）化什么样的妆才协调、漂亮？第11页/共72页案例三无限配送公司在两个工厂生产同一中新产品，并将该产品运送到两个仓库。工厂1的产品通过铁路只能运送仓库1，产品数量不限，而工厂2的产品只能运送到仓库2，同样，产品数量不限。独立的卡车可将多达50个单位的产品由工厂运到一个配送中心，再从配送中心以最多50单位的载货量运到各个仓库。每条路线的单位运货成本如下表所示，表中还给出了工厂的产量和各个仓库的需求量。问题的目标是如何以最小的成本来运送所需的货物。第12页/共72页第13页/共72页设Sf1-dc为从工厂1运输到配送中心的产品数量（不超过50）

Sf2-dc≤50,Sf2-w2,Sf1-w1,无限制

Sdc-w1≤50

,Sdc-w2≤50

问题的目标是

最小化成本＝运输所需产品的最小成本成本＝300Sf1-dc＋400Sf2-dc＋700Sf1-w1＋900Sf2-w2＋

200

Sdc-w1＋400

Sdc-w2第14页/共72页1.确定需求约束

Sf1-dc＋Sf1-w1＝80(f1)Sf2-dc＋

Sf2-w2＝70(f2)Sf1-w1＋

Sdc-w1＝60(w1)Sf2-w2＋Sdc-w2＝90(w2)

－(Sf1-dc＋Sf2-dc)＋Sdc-w1＋Sdc-w2=0(中心)2.上限约束

Sf1-dc≤50,Sf2-dc≤50,Sdc-w1≤50，Sdc-w2≤50Sf1-w1,Sf2-w2无限制3.非负约束

Sf1-dc,Sf2-dc,Sf1-w1,Sf2-w2Sdc-w1,Sdc-w2均不小于0第15页/共72页决策的分类（1）按决策问题的性质分

结构化、半结构化、非结构化（2）按决策问题的重要性分

战略决策、战术决策、作业决策（3）按决策问题的认识程度分

确定性、风险性、不确定性（4）按决策目标分单目标、多目标（5）按决策方法分定性、定量、模糊（6）按决策者数量分单人决策、群体决策第16页/共72页(1)决策问题的性质与层次

决策问题，可以被分为三个层次，即作业调度、运筹管理和战略规划。这样，结合其性质，可以把决策问题，划分为9种性质与层次的组合，举例列表（表1）。

第17页/共72页表1决策问题按性质与层次分类

管理层次决策类型作业调度（I）运筹管理（II）战略规划（III）支持需求结构化库存报表、零件定货生产调度、物资调用工厂选址办事员、EDP、MS、OR半结构化股票管理、贸易开发市场、经费预算资本获利分析DSS非结构化为杂志选择封面聘用管理人员研究与开发分析经验与直觉第18页/共72页1.1.2决策过程与决策模式决策过程——人们为实现一定目标而制定行动方案，并准备组织实施的活动过程，包括提出问题、分析问题、解决问题的过程。西蒙（Simon）提出：情报阶段、设计阶段、选择阶段Sprague和Carlson加上：第四阶段：实现阶段第19页/共72页对决策者来说：决策程序一般包括：发现问题确定目标收集情报搜索方案方案选定和决策执行研究第20页/共72页决策模式定义：决策系统中对决策过程的客观规律的表述，是决策者进行决策必须遵循的规律。不同于决策模型决策模型是对客观现实系统的一种描述决策模式是应遵循的活动程序和行动原则R模式；B模式；F模式；N模式第21页/共72页1.2决策支持系统及其产生与发展

DSS的产生背景

电子数据处理（EDP）：ElectronicDataProcessing主要用于办公自动化，进行数据处理、编制报表。

第22页/共72页决策支持系统的特征1）DSS能辅助决策者解决半结构化和非结构化的问题2）DSS是面向决策者的，且只能辅助和支持决策者，而非代替3）DSS通过人机交互接口为决策者提高辅助功能4）DSS是模型和决策者共同驱动5）DSS的目标是辅助人的决策过程第23页/共72页决策支持系统的功能P6～7分四种类型：信息服务科学计算决策咨询人工智能第24页/共72页管理信息系统（MIS）：ManagementInformationSystems对一个企业或部门的有关信息进行整体分析和系统设计，由人和计算机组成的进行管理信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统。与EDP相比较，MIS的优点是：它把孤立的、零碎的信息变成了一个比较完整的、有组织的信息系统，不仅解决了信息存储的“冗余”问题，而且提高了信息的效能。第25页/共72页系统分析（SA）：SystemAnalysisMIS只能帮助管理者对信息作表面上的组织与管理，而不能挖掘大量信息背后所隐藏的规律为决策者服务。

SA和MIS区别：在解决实际问题，特别是复杂的社会、经济、环境问题时，遇到不少困难。系统分析的许多模型、方法往往看起来有用但不一定真正能用，很多研究成果只是停留在研究室里和书面报告之中，大部分被束之高阁，真正被决策者所采纳并付诸实施的成功案例并不多。经过反思，产生了一个共识：MIS和系统分析者都不要企图取代决策者做出决策，决策支持才是它们的正确地位。于是，人们自然期望研制开发一种能够克服上述缺点，为决策者提供一些切实可行的帮助的决策支持系统（DSS）。第26页/共72页二、DSS的发展

20世纪70年代，行为科学研究日趋盛行。1971年ScottMorton首次指出了计算机对于决策支持的作用。1971——1976年，许多人开始研究DSS。大部分人认为，DSS就是交互式的计算机系统。到70年代末，较有代表性的DSS有：1.PortfolioManagementSystem

(T.P.Gerity,1971)：其作用是支持投资者对顾客证券管理的日常决策，具有股票分析、证券处理和分类功能。2.Brandaid(J.D.C.Little,1975)：它用于产品推销、定价和广告决策的混合市场模型。第27页/共72页3.Projector：是一种交互式的DSS，用于支持企业的短期规划。它主要是帮助经理构造问题和探求解决问题的方法。Projector认为，DSS注重探索，系统决不提供任何“答案”，只是帮助决策者开发他们自己的分析方法。

4.GeodataAnalysisandDisplaySystem(GADS)：是由IBM研究部开发的一个实验性系统，其作用是用计算机构造和演示地图，它被用于警察巡逻路线的辅助设计、城市发展规划、学校辖区范围的安排等。第28页/共72页5.CapacityInformationSystem(CIS)：适用于大型卡车生产厂家的规划部。它可以迅速建立或修改产品计划，包括安排计划进度，协调部件和最终产品。它并不提出解决问题的每一个细节，只作辅助规划决策。6.GeneralizedManagementInformationSystem(GMIS)：该系统的目标在于集成现有的工具，决策者可以利用他们熟悉的语言和数据管理系统，即使其中某些工具相互之间不相容也没有什麽关系，系统可以完成其中必要的转换。该系统主要用于处理能源规划。

第29页/共72页1978——1988年，DSS得到了迅速发展，这一时期，然而，究竟什么是DSS，至今学术界都没有一个严格的定义。

40年来，从DSS结构上来看，经历了从“两库”结构→“三库”结构→“四库”结构→“五库”结构的演进过程；从其功能上来看，经历了从“结构化问题”的解决→“非结构化问题”的解决；从决策的问题和决策者分布的空间范围来看，经历了“桌面”DSS→“网络”DSS。

第30页/共72页DSS发展的理论基础

DSS的发展与许多学科有关。其理论基础涉及到信息论、计算机技术、管理学和运筹学、信息经济学、行为科学、人工智能等。信息论信息论是20世纪40年代所产生的一门学科。它与系统论、控制论一起，被人们称为系统科学的“老三论”。从信息论的观点来看，任何系统都是借助于信息的获取、传送、加工、处理而实现特定的目的的。第31页/共72页管理科学与运筹学运用管理科学（ManagementScience,简记为MS）和运筹学（OperationalResearch，简记为OR）的有关原理和方法解决：（1）拟解决的决策问题是什么？（2）决策过程的各个环节，各个环节之间的相互联系怎样？（3）影响决策结论的条件、制约因素是什么（4）需要建立什么样的决策模型？（5）决策过程需要什么信息（数据）支持？

……因此，任何DSS的研制与开发都离不开MS和OR。

第32页/共72页信息经济学信息经济学（IE）产生于20世纪60年代，它是研究信息的产生、获取、传递、加工处理、输出等方面的价值问题。IE也是DSS的理论基础，原因有二：（1）对信息价值的研究，是信息科学在实际发展中所面临的重要问题之一；（2）DSS研制与开发与IE有牵连。

第33页/共72页行为科学决策，是人类最基本的行为，它是行为科学研究的核心。DSS的任务和目的是支持决策者进行决策方案的选择。因此，研制和开发任何一个DSS之前，必须首先弄清决策者解决具体问题的思维过程，他们是怎样思考问题的？决策者的能力怎样？他们爱好是什么？解决这些问题就必须运用行为科学的原理和方法。

第34页/共72页人工智能

DSS以辅助决策者解决非结构化的决策问题为目标。由于人工智能，特别是专家系统（ExpertSystem,简记为ES）的产生和发展，对于非结构化、半结构化问题的求解提供了一种可供尝试的方法和手段。所以，专家系统引起了DSS研究与开发者的极大兴趣，人们将ES引入DSS，使DSS的结构由三库结构演进为四库结构，使DSS解决问题的思路和范围大大地扩展。第35页/共72页DSS与相关技术的关系DSS与预测技术的关系DSS与预测技术有着密切而不可分割的关系。决策是为了在将来（实施决策之后）达到一定的目的。决策方案只有在预测的基础上才能制定出来。预测是认识和预言将来，而决策则是根据认识到的将来的事物变化情况，按决策人的价值观和偏好作出决定，以达到某种利益和目的。第36页/共72页按照问题的性质划分，预测可分为如下两种类型：(1)自然过程与自然灾害预测。譬如，大型水利工程建设决策，就必须预测百年一遇的洪水，以便确定坝高和蓄洪能力；对于坝高进行决策时，必须预测建坝后可能淹没的地区及移民数量、水库的淤积程度；百年一遇的强地震等。

(2)社会经济发展预测。区域发展决策，就必须对人口、经济发展水平、投资能力、……进行预测；在企业经营决策中，企业的发展，商场的经营等所有事情的决策都必须预测。

第37页/共72页按照预测的范围，可以分为宏观预测和微观预测；按照决策次数的多少，可以分为一次性、多次性的、贯序的预测。预测技术，目前已经发展了好多种，但大致可划分为：

(1)结构化预测法(可以找到确定的物理原型)；

(2)非结构化预测法(无法找到确定的物理原型)；

(3)模型预测法(可以建立模型)；

(4)经验预测法(无法建立模型)。

第38页/共72页DSS与建模技术的关系

常见的建模技术可以分成三大类：

(1)确定性模型（原型模型）建模技术：依靠实验和理论演绎手段；

(2)非确定性模型（统计模型、模糊逻辑模型）建模技术：以大量的数据积累为支撑；

(3)仿真建模技术：依靠模拟。建模技术的发展：单一模型→模型系统；模型、计算方法、数据一体化的（计算机）模型→模型库、方法库、数据库的分离管理以及与知识库的联用。

第39页/共72页DSS与MIS的关系（P9表1-1）目前，关于DSS与MIS之间的关系，是一个争议比较大的问题。主要存在如下三种观点：(1)MIS包含DSS；(2)MIS是DSS的子概念；(3)DSS是自成一体的。第40页/共72页DSS强调在大范围内支持决策者工作。ES是专用的，侧重将某一专门领域的知识装入知识库自动工作。如果决策问题比较狭窄，DSS则有可能模拟决策者的思维过程自动求得问题的解答，而决策者只有最后决定时才起作用。这时，DSS与ES是相同的。

DSS与ES(专家系统)的关系新一代的DSS与ES有密切的关系。所谓智能型DSS，就是将ES的基本原理和方法引用于DSS开发中而产生的。目前，DSS通常把分析技术与常规的数据存取和对半结构或非结构化问题的检索结合起来。第41页/共72页新一代的DSS

一、群体决策支持系统（GDSS）所谓群体决策，是指参与决策的人数多于一个以上。设计开发一个GDSS是一件十分复杂的事情。它涉及不同的人、时间、地点、通讯网络及个人偏好和其它技术的复杂组合，它的运行方式与制度、文化有着十分密切的关系。大多数群体决策问题都是非结构化的。

第42页/共72页二、分布式决策支持系统（DDSS）

一些大规模决策活动，涉及许多承担不同责任的决策人，决策过程所必需的信息资源或某些重要的决策因素分散在较大的活动范围，而必须运用分布式方式进行决策。这类决策活动，就被称为分布式的。支持这类决策问题的DSS就是分布式决策支持系统（DDSS）。DDSS的运行，需要计算机网络的支持，网络的每一个结点至少含有一个DSS或具有若干辅助决策的功能。

第43页/共72页DDSS研究的主要内容有：(1)从理论上研究具有分布特征的决策过程的原理、结构，分布决策的策略和方法。(2)研究分布信息的表达、适用于分布决策的信息结构以及不完全信息条件下的决策方法。(3)研究高效率、智能化的通讯管理系统，设计适用于各种场合的通讯方式。(4)研究开发适合构成DDSS的模型和实用软件。研究实用于分布决策的分布式数据库、分布式模型库、分布式知识库的结构和管理，研究设计和分析网络的拓扑结构。(5)研究能接纳异质结点的DDSS，研究能充分利用现有分散的DSS装配DDSS的方法。(6)完善DDSS的概念，研究评价DDSS的指标体系和方法。第44页/共72页三、智能决策支持系统（IDSS）

IDSS，是人工智能（AI）技术与DSS相结合的产物

IDSS各组成模块的结构如下：(1)用户接口模块。它是IDSS与用户交互的窗口，它向用户提供各种命令和I/O软件，使用户能按系统接受的方式提出要求，同时也使系统按用户要求的形式输出结果。一般要求设计成菜单驱动方式的用户界面。第45页/共72页(2)问题求解模块。一般而言，问题求解过程是：决策者提出问题——构造面向问题的模块序列——最优解或满意解。问题求解模块应该包括2部分，即问题分析和问题求解。其具体过程是：对用户提出的决策问题进行分析——建立面向用户提出的特定问题的模块序列——每一模块内部的组建，完成模块序列的连接和运行——结果评价。第46页/共72页(3)库管理模块。其功能包括：a)在外部环境和系统之间传输信息；b)对四库进行管理、协调和维护；c)满足问题求解模块对数据、模型、方法和知识的要求，提供交互式的内部通道，使AI的知识推理和OR的数值计算有机结合起来。(4)数据库系统。它不仅包含模型运行所需要的数据，也包括模型的运行结果。第47页/共72页(5)模型库系统。MBS是DSS的核心部件，它的作用是面向决策者提供构造模型、修改模型和应用各种模型进行决策支持。(6)方法库系统。ABS的功能是把有关支持决策的方法有机地结合起来，提供建立模型的方法。第48页/共72页四、决策支持中心

决策支持中心（DSC）的概念，是由Owen等人首先提出来的，即：一个由了解决策环境的信息系统组成的决策支持小组作为DSC的核心。

DSC区别于DSS的本质特点是：(1)DSC处在高层次重要决策部位，是一种广义的DSS。

第49页/共72页(2)

DSS是基于计算机信息系统为核心支持决策者解决问题的；而DSC是以决策支持小组为核心，采取人机结合的方式支持决策者解决问题的。(3)

DSC与决策者的交互方式有两种：一是决策者与决策支持小组的交互；二是决策者与DSS的人机交互方式。(4)

DSC支持决策是针对决策全过程的。

第50页/共72页DSSDSC决策者决策过程决策方案报告DSC支持决策的全过程第51页/共72页五、战略决策支持系统

战略决策支持系统，就是支持战略管理的DSS。其构成如下：(1)数据库系统。(2)模型与方法库系统。(3)知识库系统。(4)案例分析系统。(5)输入-输出系统。(6)控制与通讯系统。第52页/共72页六、I3DSS

I3DSS是智能型、交互型、集成化的决策支持系统的简称。它是面向决策者和决策过程的综合性决策支持系统的一个框架。对于许多领域的复杂决策问题，采用单一的以信息为基础，或以模型为基础，或以知识为基础DSS都难以满足需要。解决这类决策问题，必须将系统分析、运筹学方法、计算机技术、知识工程、专家系统有机地结合起来，I3DSS

就应运而生了。第53页/共72页数据仓库与决策支持系统

一、新型的决策支持技术——数据仓库和联机分析处理（OLAP）

数据仓库和OLAP是20世纪90年代初提出来的。以数据仓库和OLAP相结合建立的辅助决策系统是DSS的新形式。数据仓库，是将大量用于事务处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织。

第54页/共72页随着数据仓库的发展，OLAP也得到了迅速发展。数据仓库面向侧重于存储和管理面向决策主体的数据，而OLAP则侧重于数据仓库中的数据分析，并将其转化为辅助决策信息。OLAP的一个重要特点，是多维数据分析。第55页/共72页二、综合DSS

传统的DSS是模型驱动的，而数据仓库和OLAP是数据驱动的。如果在OLAP中加入模型库，将会极大地提高OLAP的分析能力。

20世纪90年代，从人工智能、机器学习中发展起来的数据开采技术，是从数据库、数据仓库中挖掘有用的知识，其知识的形式有产生式规则、决策树、数据集、公式等。将数据仓库、OLAP、数据开采、模型库结合起来形成的综合DSS，其结构如下：

第56页/共72页问题综合与交互系统

用户模型库管理系统模型库知识库管理系统知识库推理机决策信息知识信息数据库管理系统数据库数据库管理系统数据仓库数据开采OLAP第57页/共72页由上图可以看出：数据仓库实现对决策主题数据的存储与综合；OLAP实现多维数据分析；数据开采挖掘数据库和数据仓库中的知识；模型库实现实现多个广义模型的组合辅助决策；专家系统利用知识推理进行定性分析。第58页/共72页综合DSS的结构体系包括三个主体：(1)模型库系统和数据库系统的结合，它是决策支持的基础，为决策问题提供定量分析（模型计算）的辅助决策信息。(2)数据仓库、OLAP，它从数据仓库中提取综合数据和信息，这些数据和信息反映了大量数据的内在本质。(3)专家系统和数据开采的结合。数据开采从数据库和数据仓库中挖掘知识，并将其放入专家系统的知识库中，通过知识推理达到专家系统定性分析的目的。

第59页/共72页1.3决策支持系统的组成与结构基本组成最基本的DSS：数据库+模型库+对话系统（人机交互系统）另外：会话系统、控制系统、运行及操作系统、用户等人机交互系统用户模型库管理系统MBMS模型库MB接口数据库管理系统DBMS数据库DB第60页/共72页技术构成1、接口技术2、模型管理——DSS以模型和数据驱动3、知识管理——知识的获取、表示、学习、推理技术等4、数据库管理——增删改查+数据管理（如数据析取）5、问题处理——构造问题模型和方案6、过程控制第61页/共72页DSS的体系结构1、基于多库的DSS结构两库→三库→四库→五库→……人机交互系统用户模型库管理系统MBMS知识库系统与推理机数据库管理系统DBMS知识库数据库模型库DSS的三库结构模型库方法库第62页/共72页2、基于问题处理模式的结构“三系统”结构用户语言子系统问题处理子系统知识子系统用户语言子系统问题处理子系统知识子系统表示系统核心部分