第十章 决策支持系统

第十章决策支持系统决策支持系统的概念决策支持系统的组成智能决策支持系统群体决策支持系统

近半个世纪以来，组织的管理思想、方法与工具随着组织环境的变迁而发生了巨大的变化，管理思想、方法与工具的改进使组织的管理效率与效用有了显著的提高。20世纪60年代末70年代初出现的MIS使企业的信息获得了系统的开发和利用，将企业的管理水平提高到了一个新的层次。

然而，面对一些半结构化和非结构化的决策支持要求，MIS无能为力。决策支持系统（DecisionSupportSystem，DSS）应运而生。决策问题的类型结构化决策半结构化决策非结构化决策半结构化决策问题介于上述两者之间，其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但又不全面，有所分析但又不确切，有所估计但又不确定。这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。

非结构化决策问题是指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响，往往是决策者根据掌握的情况和数据临时作出决定。结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律可以遵循，能用明确的语言和模型加以描述，并可依据一定的通用模型和决策规则实现其决策过程的基本自动化。早期的多数管理信息系统，能够求解这类问题，例如，应用解析方法，运筹学方法等求解资源优化问题。结构化非结构化战略性产址选择资金分配计划管理体制战术性作业计划作业调度广告部署业务性库存补充奖金分配选择销售对象10-1决策支持系统的概念DSS的产生与发展DSS的功能与定义DSS与管理信息系统的关系一、决策支持系统的产生与发展70年代中期

Keen和ScottMorton首次提出了“决策支持系统”(DecisionSupportSystem，简称DSS)一词，标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进入了一个新的阶段，并形成了决策支持系统新学科。在整个70年代，研究开发出了许多较有代表性的DSS。70年代末期

DSS一词已经非常流行，一般认为DSS是结合与利用计算机强大的信息处理能力和人的灵活判断能力，以交互方式支持决策者解决半结构化和非结构化问题的系统。模型库数据库人机交互系统80年代初

DSS增加了知识库与方法库，构成了三库系统或四库系统。

知识库系统：是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理及管理与维护的系统。

方法库系统：是以程序方式管理和维护各种决策常用的方法和算法的系统。80年代后期

80年代后期，人工神经元网络及机器学习等技术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途径。专家系统与DSS相结合，充分利用专家系统定性分析与DSS定量分析的优点，形成了智能决策支持系统IDSS，提高了DSS支持非结构化决策问题的能力。专家系统简介专家系统系由知识库、推论引擎及接口为基础而组成的计算机化系统，其目的在对于某一特定领域的问题作判断、解释及认知，但由于此特定领域可大可小，且对认知的定义亦有不同的解释，故可有小如某些汽车专家系统只能依照外型等特征辨认十余种车，亦有大如某些医学专家系统可依据十二万个不同的医学表征分辨八千余种疾病。仅管专家系统的定义未尽明确，但基本上，当此系统所能处理的问题，其复杂性、对专业知识的需求、以及其执行的信度及效度足可与专家相匹敌时，我们便可称之为专家系统。而由于专家系统能够提供智能型的决策与辅助、解决问题、并对求解的过程做某种程度的解释，因而也可以称为「智能型知识库系统」(IntelligentKnowledge-BasedSystem,IKBS)。

近年来

近年来，DSS与计算机网络技术结合构成了新型的能供异地决策者共同参与进行决策的群体决策支持系统GDSS。

GDSS利用便捷的通信技术在多位决策者之间沟通信息，提供良好的协商与综合决策环境，以支持需要集体做出决定的重要决策。二、决策支持系统的功能与定义DSS的功能⑴管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息。

如：订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等。

⑵收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息。

如：政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技进展等。⑶收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息。

如：订单或合同执行进程、物料供应计划落实情况、生产计划完成情况等。⑷能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型。

如：定价模型、库存控制模型与生产调度模型等。⑸能够存储并提供常用的数学方法及算法。

如：回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。

⑹上述数据、模型与方法能容易地修改和添加。

如：数据模式的变更、模型的连接或修改、各种方法的修改等。

⑺能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析、预测，得出所需的综合信息与预测信息。⑻具有方便的人机对话和图像输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答"如果……则……"之类的问题。

⑼提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数据并将加工结果传送给使用者。

⑽具有使用者能忍受的加工速度与响应时间，不影响使用者的情绪。DSS的基本特征⑴对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充分的问题；⑵把模型或分析技术与传统的数据存取技术及检索技术结合起来；⑶易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；⑷强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性；⑸支持但不是代替高层决策者制定决策。DSS的结构特征⑴模型库及其管理系统；⑵数据库及其管理系统；⑶方法库及其管理系统；⑷交互式计算机硬件及软件；⑸对用户友好的建模语言。决策支持系统(DSS)的定义

DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。例：有一制造厂为决定它的生产规模和合适的库存量，建立一个决策支持系统。模型库：由生产计划、库存模拟模型(如预测、库存控制模型)等组成。数据库中存有历年销售量、资金流动情况、成本等原始数据。人机交互系统：决策者通过计算机终端屏幕，根据DSS提供最佳订货量和重新订货时间，以及相应的生产成本、库存成本等信息，进行"如果……将会怎样?"的询问，对所提方案进行灵敏度分析，或者以新的参数进行模拟而得到一个新的方案。三、DSS与MIS的关系⑴DSS与MIS关系的主要观点①MIS是一个总概念，DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统。

②DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统。

③MIS是DSS的基础部分，也即DSS包括提供决策信息的MIS，MIS是DSS的一个子系统。④有广义与狭义之分，就狭义而言，MIS与DSS是不同的系统，就广义而言，DSS是MIS的分系统。⑵DSS与MIS的关系

DSS与MIS目标一致,起点不同，DSS的目标是MIS本来就要追求的目标之一，只是这个目标的具体实现是在DSS的名义之下而已。从发展的观点看，可以将DSS看做是MIS的高级阶段或高层分系统。但为了有利于作深入的专门研究，为了满足组织管理决策现代化与科学化的迫切需要，针对性地作DSS的专门开发与应用也是可行的。广义的MISDSS狭义的MIS10-2决策支持系统的组成DSS的概念模式DSS的系统结构人机对话、数据库、模型库、方法库子系统一、决策支持系统的概念模式概念模式：反映DSS的形式及其与"真实系统"、人和外部环境的关系。其建立是开发中最初阶段的工作，它通过对决策问题与决策过程的系统分析来描述。

“真实系统”DSS有关决策信息以响应来决策实际问题真实系统环境外部信息内部信息与人的行为有关的信息问题决策决策者操作响应对话系统数据库系统模型库系统二、决策支持系统的系统结构

DSS部件之间的关系构成了DSS的系统结构，系统的功能主要是由系统结构决定，具有不同功能特色的DSS，其系统结构也不同。（一）三角式结构是由数据库、模型库等子系统与对话子系统成三角形分布的结构，也是DSS最基本的结构。对话管理子系统数据库管理系统模型库管理系统数据库模型库用户对话管理子系统数据库管理系统模型库管理系统数据库模型库用户方法库管理系统方法库对话管理子系统是DSS是人机接口界面；决策者作为DSS的用户通过该子系统提出信息查询的请求或决策支持的请求；对话管理子系统对接受到的请求作检验，形成命令，为信息查询的请求进行数据库操作，提取信息，所得信息传送给用户；系统结构介绍对决策支持的请求将识别问题与构建模型，从方法库中选择算法，从数据库读取数据，运行模型库中的模型，运行结果通过对话子系统传送给用户或暂存数据库待用。DSS决策过程

应用DSS作决策的过程是一个人机交互的启发，因此问题的解决过程往往要分解成若干个阶段，一个阶段完成后用户获得阶段的结果以及某些启示，然后进入下一阶段的人机对话，如此反复，直到用户形成决策意见，确定问题的解。阶段1阶段2阶段3……..决策意见三、人机对话子系统⑴人机对话子系统的概念

DSS中用户和计算机的接口，在操作者、模型库、数据库和方法库之间起着传送(包括转换)命令和数据的重要作用，其核心是人机界面。⑵从系统使用角度，对话接口的设计目标是：

·能使用户了解系统所能提供的数据、模型及方法的情况。

如：数据模式与范围，模型种类。数量、用途及运行要求等。

·通过"如果……则……"(what…if…)方式提问。

·对请求输入有足够的检验与容错能力，给用户某些必须的提示与帮助。

·通过运行模型使用户取得或选择某种分析结果或预测结果。

·在决策过程结束之后，能把反馈结果送入系统，对现有模型提出评价及修正意见。

·当需要的时候，可以按使用者要求的方式，很方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等。⑶从系统维护的检验评价角度，对话接口的设计目标是：

能帮助维护人员了解系统运行的状况，分析存在的问题，找出改进的方法。·报告模型的使用情况(次数、结果、使用者的评价及改进要求)。

·利用统计分析工具，分析偏差的规律及趋势，为找出症结提供参考。

·临时性地、局部性地修改模型，运行模型，并将结果与实际情况对比，以助于发现问题。

·在模型与方法之间，安排不同的使用方式与组合方式，以便进行比较分析。⑷从系统维护的允许修改角度，对话接口的设计目标是：

·能通过对话方式接受系统修改的要求。

·检查有关修改的要求，提醒维护人员纠正不一致的问题，补充遗漏细节，对可能出现的问题提出警告。

·根据要求，自动迅速地修改系统，这包括，在模型库中登记新模型，建立各种必要的联系，修改数据库等。四、数据库子系统

数据或信息是减少决策问题不确定性的要素，是分析判断的依据。决策支持系统面向半结构化和非结构化的决策问题，其特点是数据面广且具有概括性，除了组织内部的数据外，更多的是组织外部数据。⑴数据库子系统的概念

存储、管理、提供与维护用于决策支持数据的DSS基本部件，是支撑模型库子系统及方法库子系统的基础。⑵数据库子系统的组成

由数据库、数据析取模块、数据字典、数据库管理系统及数据查询模块等部件组成。

①数据库

DSS数据库中存放的数据大部来源于MIS等信息系统的数据库，这些数据库被称为源数据库。②数据析取模块

负责从源数据库提取能用于决策支持的数据，析取过程也是对源数据进行加工的过程，是选择、浓缩与转换数据的过程。③数据字典

用于描述与维护各数据项的属性、来龙去脉及相互关系。也可被看做是数据库的一部分。④数据库管理系统

用于管理、提供与维护数据库中的数据，也是与其他子系统的接口。

⑤数据查询模块

用来解释来自人机对话及模型库等子系统的数据请求，通过查阅数据字典确定如何满足这些请求，并详细阐述向数据库管理系统的数据请求，最后将结果返回对话子系统或直接用于模型的构建与计算。五、模型库子系统⑴模型库子系统的概念模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统，它是DSS中最复杂与最难实现的部分。DSS用户是依靠模型库中的模型进行决策的，因此我们认为DSS是由“模型驱动的”。⑵应用模型获得的输出结果三种作用

①直接用于制定决策；

②对决策的制定提出建议；

③用来估计决策实施后可能产生的后果。模型库决策的应用

1、对应于那些结构性比较好的决策问题，其处理算法是明确规定了的，表现在模型上，其参数值是已知的。

2、对于非结构化的决策问题，有些参数值并不知道，需要使用数理统计等方法估计这些参数的值。由于不确定因素的影响，参数值估计的非真实性，以及变量之间的制约关系，用这些模型计算得出的输出一般只能辅助决策或对决策的制定提出建议。

3、对于战略性决策，由于决策模型涉及的范围很广，其参数有高度的不确定性，所以模型的输出一般用于估计决策实施后可能产生的后果。⑶模型库子系统的组成

由模型库和模型库管理系统两部分组成。

①模型库

用于存储决策模型，是模型库子系统的核心部件。

·实际上模型库中主要存储的是能让各种决策问题共享或专门用于某特定决策问题的模型基本模块或单元模型，以及它们间的关系。

·使用DSS支持决策时，根据具体问题构造或生成决策支持模型，这些决策支持模型如有再用的可能性则也可存储于模型库。·模型按照经济内容可分类为：

1、预测类模型，如产量预测模型、消费预测模型等。

2、综合平衡模型，如生产计划模型、投入产出模型等。

3、结构优化模型，如能源结构优化模型、工业结构优化模型等。

4、经济控制类模型，如财政税收、信贷、物价、工资、汇率等对国家经济的综合控制模型等。②模型库管理系统

主要功能是模型的利用与维护。

·模型的利用：包括决策问题的定义和概念模型化，从模型库中选择恰当的模型或单元模型构造具体问题的决策支持模型，以及运行模型。

·模型的维护：包括模型的联结、修改与增删等。·模型库子系统是在与DSS其他部件的交互过程中发挥作用的。

a.与数据库子系统的交互可获得各种模型所需的数据，实现模型输入、输出和中间结果存取自动化；

b.与方法库子系统的交互可实行目标搜索、灵敏度分析和仿真运行自动化等。

c.与人机对话子系统之间的交互，模型的使用与维护实质上是用户通过人机对话子系统予以控制与操作的。六、方法库子系统⑴方法库子系统的概念

是存储、管理、调用及维护DSS各部件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件，方法库中的方法一般用程序方式存储。⑵方法库子系统的组成

由方法库与方法库管理系统组成。

案例：企业销售决策支持系统

销售活动不仅与企业内各部门有密切关系，还与外界有着广泛的交往。销售活动涉及的许多问题具有相当的不确定性，这些问题的决策是半结构化或非结构化的。因此用于支持企业销售决策的DSS是一种较典型的专用DSS。ESDSS的功能研制ESDSS是为处在竞争日趋激烈的环境中的企业提供一种分析销售因素关系及其变化规律，抉择最优或满意营销策略的科学手段。ESDSS的功能有销售预测和销售决策两大类，另外还有若干辅助功能，见图1。销售预测是销售决策的前期工作，预测结果是决策的依据。ESDSS的销售预测功能比较齐全，既有宏观的，也有微观的。销售决策是销售管理的核心，贯穿于销售管理的各个方面和全过程。ESDSS的结构与组成ESDSS的结构设计采用数据库、模型库、方案库“三库一体”，以“方案驱动”运行，以数据库管理模式进行模型管理的设计思想。系统的逻辑结构见图2

较特别的是各种销售预测与销售决策的方法也存储于模型库中。销售预测与销售决策所采用的方法与模型分别列于表1与表2。方法与模型预测功能德尔菲法移动平均法指数平滑法季节指数法线性回归分析马尔柯夫法需求价格弹性方法需求收入弹性方法景气预测法市场需求销售额及销售量价格产品寿命周期期望利润收入市场占有率新技术宏观经济形式表1销售预测采用的方法与模型决策功能方法与模型产品价格：拟合产品需求曲线各种需求价格弹性预测方法成本加成法、量本利法、边际贡献法促销手段

广告：广告效应曲线的拟合广告费用预算广告媒体选择模型推销人员数：销售数量比例法产品运输：运输成本最小化或利润最大化通用决策方法：决策表决策树线性规划表2销售决策采用的方法与模型10-3智能决策支持系统一、智能决策支持系统的基本概念将人工智能技术引入传统DSS形成智能型DSS(IDSS)。即IDDS是在传统DSS的基础上结合人工智能技术而形成的。人工智能应用的两大分支是专家系统

(ExpertSystem，简称ES)和人工神经网络(ArtificialNeualNetwork，简称ANN)。

⑴专家系统：是以计算机为工具，利用专家知识及知识推理等技术来理解与求解问题的知识系统。将ES和传统DSS结合而形成的IDSS。在结构上：增设了知识库、推理机与问题处理系统，人机对话部分还加入了自然语言处理功能。⑵人工神经网络：是通过采用物理可实现的器件或采用计算机来模拟生物体中神经网络的某些结构与功能，就其性质看，神经网络属于基于案例学习的模型，它模拟人的神经元结构，构造人工神经元，吸取了生物神经网络的部分优点。人工神经网络在结构上由许多很小的处理单元相互连接而成，局部或部分的神经元损坏后不影响全局的活动，其连接权值和连接结构都可以通过对样本数据的学习而得到。二、智能决策支持系统的结构

自然语言处理系统：转换产生的问题描述由问题分析器判断问题的结构化程度，对结构化问题选择或构造模型，采用传统的模型计算求解；对半结构化或非结构化问题则由规则模型与推理机制来求解。问题处理系统：是IDSS中最活跃的部件，它既要识别与分析问题，设计求解方案，还要为问题求解调用四库中的数据、模型、方法