第11章 决策支持系统课件

第十一章决策支持系统

决策支持系统的概念决策支持系统的产生与发展决策支持系统的功能与定义决策支持系统与管理信息系统的关系决策支持系统的组成决策支持系统的概念模式决策支持系统的系统结构第11章决策支持系统第一节决策支持系统的概念

一、决策支持系统的产生与发展

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与利用，将企业的管理水平提到了一个新的层次，然而当时的MIS还不能利用信息来满足组织中一些半结构化和非结构化问题的决策支持要求（MIS只能解决结构化的简单的决策问题）

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。第11章决策支持系统

当时的DSS大都由模型库、数据库及人机交互系统等三个部件组成，它被称为初阶决策支持系统（两库系统），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。

80年代后期，专家系统（ES）与DSS相结合，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。

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利用便捷的网络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，以支持需要集体作出决定的重要决策。（如三峡工程）第11章决策支持系统

在GDSS的基础上，为了支持范围更广的群体，包括个人与组织共同参与大规模复杂决策，人们又将分布式的数据库、模型库与知识库等决策资源有机地集成，构建分布式决策支持系统DDSS。DSS的发展与信息技术、管理科学、人工智能及运筹学等科学技术的发展密切相关。DSS的概念是80年代末引入我国的，但在此之前有关辅助决策的研究早就有所开展。目前我国在DSS领域的研究已有不少成果，但总体上发展较缓慢，在应用上与期望有较大的差距，这主要反映在软件制作周期长，生产率低，质量难以保证，开发与应用联系不紧密等方面。第11章决策支持系统

二、决策支持系统的功能与定义决策是人们在改造客观世界中为实现主观目的而进行策略或方案选择的一种行为。现实世界中的决策问题大多是半结构化或非结构化的问题，其解决主要依赖于决策者经验的分析与判断，它必然带有决策者的大量主观因素，因此所选的方案往往因人而异，难免不反映个人的风格和意志（决策与决策风险——联想收购IBM的PC业务）

DSS的目标：就是要在人的分析与判断能力的基础上借助计算机与科学方法支持决策者对半结构化和非结构化问题进行有序的决策，以获得尽可能令人满意的客观的解决方案(决策的科学化——定性与定量相结合的决策)。第11章决策支持系统（一）DSS的功能：（以确定产品售价决策为例讲解）

1．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、财务报表等（数据库-成本）

2．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、市场行情、科技进展等；（数据库—

市场价格）3．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、生产计划完成情况等

（数据库—市场占用率）

4．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、库存控制模型等（模型库—

盈亏平衡模型）第11章决策支持系统5．能够存储并提供常用的数学方法及算法，如线性规划、最短路径算法等（方法库—线性规划）6．上述数据、模型与方法能容易地修改和添加，如模型的连接或修改、各种方法的修改等；7．能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、分析，得出所需的综合信息与预测信息（定价模型的使用）8．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（价格与市场占用率的关系）9．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（网络支持）

10．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。第11章决策支持系统

（二）DSS的特征：1．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（非结构化决策问题）

2．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（模型与方法的结合）

3．易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用（友好的人机交互界面）

4．强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性（高效的方案验算）

5．支持但不是代替高层决策者制定决策（辅助决策而不是代替人决策）

6.充分利用先进的信息技术快速传递和处理信息。第11章决策支持系统（三）DSS的定义：DSS是一种以信息技术为手段，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。第11章决策支持系统

三、决策支持系统与管理信息系统的关系

DSS不同于传统的管理信息系统。MIS主要为管理者提供预定的报告，而DSS则是在人和计算机交互的过程中帮助决策者探索可能的决策方案。

MIS和DSS的区别和联系

联系：MIS和DSS是计算机应用于管理活动中的两个不同发展阶段，MIS是DSS的数据基础，而DSS是MIS发展的新阶段；

区别：MIS为管理者提供管理所需要的信息，而DSS不但提供信息，而且还提供解决问题的方法。

总体来讲，DSS与MIS目标一致而起点不同，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，可将DSS看做是MIS的高级阶段或高级分系统。第11章决策支持系统第二节决策支持系统的组成

一、决策支持系统的概念模式

DSS的概念模式反映DSS的形式及其与“真实系统”、人和外部环境的关系。基本的概念模式如图11.1所示。（重点：DSS只能辅助决策，最终的决策是有决策者完成的）第11章决策支持系统

由图可见，决策者运用自己的知识（定性决策），把他和DSS的响应输出（定量决策）结合起来对他所管理的“真实系统”进行决策；左下部表示了与DSS有关的基础数据，包括来自真实系统并经过处理的内部信息、环境信息、与人的行为有关的信息等；

右下边是最基本的DSS，由模型库系统、数据库系统和人机对话系统等组成。第11章决策支持系统

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。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。见图11.2。

第11章决策支持系统

第11章决策支持系统

三角式系统结构以人机对话子系统为中介，它与数据库、模型库及方法库两两之间都有互相通信的接口与直接的联系。第11章决策支持系统DSS两库系统结构的工作原理

对话子系统对接受到的用户请求作检验，形成命令，对信息查询请求进行数据库操作，提取信息，所得的信息传递给用户。对决策支持的请求通过识别问题、从模型库中选取模型或构造模型，从数据库读取数据，运行模型并将运行结果通过对话子系统传送给用户或暂存数据库待用。第11章决策支持系统

三、人机对话子系统

人机对话子系统是DSS中的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。

可以说，人机对话子系统是DSS的一个窗口，它的好坏标志着该系统的实用水平。第11章决策支持系统

四、数据库子系统

数据库子系统由数据库、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。

五、模型库子系统

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、最难实现的部分。DSS设立模型库子系统的目的就是为了在不同条件下，通过模型来实现对问题的动态描述，以便探索或选择令人满意的问题解。

模型库子系统主要由模型库、模型库管理系统和模型字典等部分组成。第11章决策支持系统

六、方法库子系统

方法库子系统是存储、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。

方法库子系统由方法库及方法库管理系统组成。第11章决策支持系统

七、决策支持系统的三个技术层次

从技术角度看，DSS具有专用DSS、DSS生成器与DSS工具等三个层次，它们面向不同的人员，起着不同的作用，三个层次间有着依推、支撑的关系。

第11章决策支持系统第11章决策支持系统

决策过程常常处在不断变化的经济环境之中，这就要求决策支持系统能对决策过程模型、参数、约束条件、内部外部影响因素等及时予以改变或扩充。从这一点来看，利用DSS生成器开发专用的DSS比直接由DSS工具来开发更能灵活地适应各种变化。第11章决策支持系统第三节智能决策支持系统一、智能决策支持系统的概念智能决策支持系统(IDSS):是在传统DSS的基础上结合人工智能技术（ES或ANN）而形成的。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。

IDSS=DSS+AI第11章决策支持系统(一)专家系统专家系统：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。（如远程医疗专家系统）专家系统有以下共同的特点：它们能进行某些人们求解的工作；它以规则或框架的形式表示知识；它可以和人进行相互对话；它们能同时考虑多个假设。第11章决策支持系统(二)人工神经网络人工神经网络：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，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。第11章决策支持系统（三）ES与ANN的比较专家系统(ES)的优点：在用户决策问题的输人，机器对决策问题的描述，决策过程的推理，问题解的求取与输出等方面都有了显著的改进。专家系统(ES)的弱点：费时低效；推理规则固定，难于适应变化的情况；不能从过去处理过的事例中继续地学习，知识获得困难。第11章决策支持系统（三）ES与ANN的比较人工神经网络(ANN)的优点：具有良好的自组织、自学习和自适应能力，适用于处理复杂问题或开放系统。人工神经网络(ANN)的弱点：人工神经网络的知识是分布在整个系统内部，对用户而言是个黑箱