第二章 决策支持系统课件

第2章决策支持(2)第二章决策支持系统-2（2）部分内容

2.1.4决策支持概念2.2模型的决策支持2.2.1模型2.2.2数学模型与建模第二章决策支持系统-2

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；试探用多个不同的结构化方法去尝试解决非结构化问题。

●支持而不是代替经理的判断力；●改进决策的效能（Effectiveness），而不是提高决策的效率（Efficiency）。2.1.4决策支持概念第二章决策支持系统-21.模型的决策支持模型是对客观事物的特征和变化规律的一种科学抽象，通过研究模型来揭示决策问题原型的形状、特征和本质。模型方法是制定各类决策问题的基本方法和主要工具。对于数学模型，需要建立变量与参数构成的方程式。通过模型的算法，求出变量的值和方程的值。

数学模型辅助决策就是要求决策者按模型所求出的值去做决策。决策支持的能力第二章决策支持系统-2

对一个决策问题在没有掌握它的本质和规律时，它是一个非结构化决策问题，通过人们不懈的努力，建立了该问题的模型，找到它的本质和规律后，该问题就变成了一个结构化决策问题。

1939年，苏联数学家康托罗维奇提出了线性规划问题。1947年，美国数学家G.B.丹齐克提出了求解线性规划问题的通用方法——单纯形法。1951年，美国经济学家T.C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域。从此，应用线性规划模型解决决策问题已从非结构化决策问题变成了结构化决策问题了。

管理科学/运筹学是这种决策支持方式。第二章决策支持系统-22.“如果，将怎样”（what－if）分析的决策支持在已建立的模型求出最优解后，对决策问题进行各种各样的假设，并通过模型计算，对各种结果进行深入分析，研究最优解会有怎样的变化，这种分析称为“如果，将怎样”（what－if）分析。决策支持系统的初期是采用这种决策支持方式。见书39页表2.2第二章决策支持系统-2“如果，将怎样”（what－if）分析的基本作用：（1）优化模型的许多参数在建模时是很难精确确定的，只能是对一些数据的估计。通过what－if分析可以找出哪些系数是需要重新精确定义的灵敏度参数。（2）通过what－if分析，即使不求解，也可以表明模型参数的变化是否会改变最优解。（3）what－if分析可以表明改变这些决策对结果的影响，what－if分析在求得基本模型的最优解后，为管理层的决策能提供非常有用的信息。第二章决策支持系统-23.决策问题方案的决策支持多模型组合形成决策问题方案能扩大单模型的决策支持能力。每个模型所需要的数据都不相同，模型之间的数据的转换也是一项很繁琐的工作。对于多模型的组合，一般的方法是对每个模型分别由计算机来计算。模型间的数据转换由人在计算机外人工来进行。见书94页

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模型之间的数据的转换是一个数据处理问题，应该建立数据处理模型（区别于数学模型）来完成。

数学模型计算比较复杂，需要进行矩阵运算、循环和迭代，甚至用到递归，一般用数值计算语言（即高级语言，如PASCAL、C、FORTRAN等）来编程和求解。

数据处理模型，不需要进行复杂的计算，但处理的数据量很大，要进行数据存储结构的转换，一般用数据库语言（如FOXPRO、ORACLE等）来编程。第二章决策支持系统-2

多模型的组合要求把两类不同语言编制的程序结合起来，需要解决计算机中两个问题：

（1）两类语言的接口。90年代中、末期出现的ODBC、ADO软件是两类语言通用接口。

（2）两类语言的集成。集成两类不同语言的模型，需要有一个控制程序来组合多个模型，形成系统方案。这种集成语言一般采用宿主语言，如以C语言为主语言，在C中嵌入数据库语言，形成的宿主语言。

决策支持系统（DSS）基本上是属于这种决策支持方式。第二章决策支持系统-24.自动生成决策问题方案的决策支持决策问题方案一般是由程序员根据决策问题的要求，选择解决该问题的模型，数据及多模型的组合方式，再编制该问题的决策支持系统方案，通过计算得到该方案的解，并评价方案。当把所有模型和各类数据都作为决策资源存入模型库与数据库中，即模型库中既有数学模型，也有数据处理模型和人机交互模型等，数据库中既存有公用数据也存有私有数据，它们都作为决策资源。第二章决策支持系统-2决策问题是将模型资源和数据资源作为积木块进行组合，搭建成系统方案的处理过程，我们用总控程序来描述。这时的总控程序就简单了，它只是控制模型运行、存取数据和人机对话进行判断这三者结合的控制流程。利用计算机的系统快速原型法能自动生成决策支持系统控制程序，达到控制模型程序的运行，数据库中数据的存取及人机对话，实现了决策问题方案的自动生成。

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当某个决策方案需要改变其中某个模型为另外的模型，或者改变存取数据库中数据时，只须修改决策支持系统控制程序中模型的调用或数据的存取，通过方案的自动生成就能够快速生成新的决策支持系统方案。决策方案的自动生成为改变决策方案带来快捷和方便。第二章决策支持系统-25.知识推理与智能技术的决策支持知识是现实问题中状态（概念）改变的描述。问题求解是从开始状态（概念）通过对知识的推理，建立从开始状态（概念）到目标状态（概念）的推理链，这是一种从定性分析角度的求解问题方法。它也是一种符号处理方法，完全不同于数学模型的定量分析方法。知识推理是决策支持的定性分析手段。第二章决策支持系统-2

专家系统是人工智能中应用最广、影响最大的人工智能技术。（见书125页）

专家系统的知识有产生式规则、谓词逻辑、框架、语义网络等。其中，以产生式规则用得最多。

专家系统通过知识的推理，达到人类专家解决问题的能力。例如，医疗专家系统可以类似医生，由计算机给病人看病，从输入的病人症状可以推理出病人得了什么病，并开出处方为病人治病。第二章决策支持系统-2

神经网络也是人工智能的重要技术。神经网络是将人脑中神经元的信息处理和学习过程用MP模型和Hebb模型表示。神经网络的知识表现在神经元之间连接的权值，MP模型和Hebb模型可以看成是神经网络的推理。见书133页

第二章决策支持系统-2遗传算法是模拟生物遗传过程（选择、交叉、变异）进行群体遗传，它对于优化问题的求解是非常有效的，它也是获取分类知识的重要技术。（见书143页）这些人工智能技术都是以知识推理为核心，它们都从不同的角度达到决策支持的作用。知识推理与人工智能的决策支持是区别于模型以及模型组合方案的决策支持的另一种重要决策支持方式。

第二章决策支持系统-22.2模型的决策支持2.2.1模型模拟是人类了解世界的手段，也是人类创造世界的方式。模拟的原理就是建立一个与真实系统相关联的模型，通过模型来研究系统。模型不是现实世界本身，模型是对于现实世界的事物、现象、过程或系统的简化描述。模型反映了实际问题最本质的特征和量的规律。见书37页第二章决策支持系统-21.物理模型

（1）实物模型：根据相似性理论制造的按原系统比例缩小(也可放大或与原系统尺寸一样)的实物，例如风洞实验中飞机模型、水力系统的船舶模型、建筑模型等。

（2）类比模型：不同物理学领域(力学的，电学的，热学的，流体力学的等)的系统中各自的变量有时服从相同的规律，根据这个共同的规律可以制定出物理意义完全不同的比拟和类推模型。

第二章决策支持系统-22.数学模型用数学语言描述的一类模型。数学模型可以是一个或一组代数方程、微分方程、差分方程、积分方程或统计学方程，也可以是它们的某一种适当的组合，通过这些方程定量或定性地描述系统各变量之间的相互关系或因果关系。3.结构模型反映系统的结构特点和因果关系的模型。结构模型中的一类重要模型是图模型。例如，一个系统的结构图能准确的描述系统中各个组成部分以及它们之间的关系。第二章决策支持系统-24.仿真模型仿真模型是通过计算机上运行的程序所表达的模型。采用适当的仿真语言或程序，物理模型、数学模型和结构模型一般都能转变为仿真模型。在现实系统上进行实验，实验费用是昂贵的；实验可能破坏系统的平衡，造成危险；实验需要很长时间；在这样的情况下，建立系统的仿真模型是有效的。第二章决策支持系统-2

人类历史上，很多科学家为了寻找自然界的规律付出了毕生的心血。例如，16世纪天文学家第谷将自己25年中观测星球资料给了开普勒。开普勒花了17年时间对这些数据进行了详细深入的分析，得出了行星运动的三大定律:(1)每颗行星都在自己的椭圆轨道上运行，太阳恰好位于椭圆的一个焦点上；(2)行星的动径在相等的时间内扫过的面积相等；(3)行星运行周期（T）的平方与其椭圆轨道长半轴（a）的三次方成正比，即：建立模型实例第二章决策支持系统-2

开普勒三个定律为万有引力定律的发现提供了实验依据。半个世纪后，1687年牛顿发现了万有引力定律：

其中m1，m2分别为两个物体的质量，r为它们间的距离，G为万有引力常数。牛顿的万有引力定律创立了经典力学。第二章决策支持系统-2

1798年,卡文迪什测得了万有引力常数G，并计算了地球的质量M=6×1024kg，取得了轰动效果。太阳系的第八大行星（海王星）和第九大行星（冥王星）的发现以及哈雷彗星的发现，都是依照万有引力定律先被计算出来，后被人观测并证实。1861年,麦克斯韦成功把法拉第发现的电与磁的转换关系统一表示为麦克斯韦电磁方程组。第二章决策支持系统-2

爱因斯坦在发明广义相对论后，想把引力和电磁力统一起来。虽然他没有成功，但是人们又发现了两种更基本的力——把原子核相互连接起来的核强力，以及造成放射性的核弱力。1973年，格拉肖发现了把电磁力、核弱力和核强力统一起来的一个数学公式，称为“大一统场理论”（GUT），认为这三种力都曾经是在大爆炸刚刚结束时统治宇宙的单一的“超力”的一部分。第二章决策支持系统-2

1984年，施瓦茨和格林宣布能够把引力与三种力统一起来，唯一的条件是，粒子不再被看作是点，而是称为“超弦”的极小的物体，存在于10维中。1995年，威藤提出了万物终极的M理论，它用11维的“膜”(这11维当中除了4维以外全部都卷曲得很小，以致我们无法看到)来统一描述包括电磁力、引力和原子核力。今天看来，M理论最有可能成为爱因斯坦所追求的目标。第二章决策支持系统-2

这些数学公式和定律都是原理性模型，它们是科学家终身奋斗的目标，他们的成功代表了自然科学的巨大进步，使我们对自然界的认识更全面和更准确，它推动人类社会的物质文明的发展。第二章决策支持系统-2

（1）原理性模型自然科学中所有定理，公式都是这类模型。

（2）系统学模型系统学是研究系统结构与功能的一般规律的科学。按系统的复杂程度把系统分为简单系统和巨系统。简单系统是指组成系统的元素比较少，它们之间的关系又比较简单。巨系统是指组成系统元素的数目非常庞大的系统。系统学的模型有：系统动力学、大系统理论、灰色系统、系统辨识、系统控制、最优控制和创造工程学等。1.数学模型分类第二章决策支持系统-2

（3）规划模型数学规划是研究合理使用有限资源以取得最大效果。规划问题大致可分为两类：(1)用一定数量的资源去完成最大可能实现的任务；(2)用尽量少的资源去完成给定的任务。数学规划问题可归结为：在约束条件的限制下，根据一定的准则从若干可行方案中选取一个最优方案。规划模型包括：线性规划、非线性规划、动态规划、目标规划、运输问题等。第二章决策支持系统-2

（4）预测模型预测是对事物的发展方向、进程和可能导致的结果进行推断或测算。预测方法分为定性方法和定量方法两类。定性预测大都侧重于质变方面，回答事件发生的可能性。主观预测大多属于定性预测。定量预测侧重于量变方面，回答事件发展的可能程度。定性预测方法主要有：特尔斐法(专家调查法)、情景分析法、主观概率法和对比法等。定量预测方法主要有：趋势法、因素相关分析法(如回归法等)、平滑法等。第二章决策支持系统-2

（5）管理决策模型管理是为了充分利用各种资源来达到系统目标，对系统及其组成部分施加的一种控制，管理决策是在管理过程中做出的各种决策。管理成为有效地组织集体劳动的专业工作。管理中的共同规律性就是管理科学。管理决策中的模型有：关键路线法(CPM)、计划评审技术(PERT)、风险评审技术(VERT)和层次分析法等。第二章决策支持系统-2

（6）仿真模型仿真是利用模型在现实际系统中发生的本质过程，并通过对系统模型的实验来研究设计中的系统。仿真与数值计算、求解方法的区别在于它是一种实验技术。仿真过程包括建立仿真模型和进行仿真实验两个主要步骤。为了寻求系统的最优结构和参数，常常要在仿真模型上进行多次实验，通过实验观察系统模型各变量变化的全过程。仿真模型包括：蒙特卡罗法、KSIM模拟和微观分析模拟等。第二章决策支持系统-2

（7）计量经济模型计量经济学是以数学和统计学的方法确定经济关系中的具体数量关系的科学，又称经济计量学。计量经济学是为国家干预和调节经济、加强市场预测、合理组织生产、改善经营管理等经济活动服务的。计量经济模型包括：经