决策支持系统

决策分类
　　(1)结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规则，能用确定的模型或语言描述，以

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适当的算法产生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策。 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。
　　(2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓最优解的决策。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。
　　(3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策，这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决策方案中得到较优的解。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。　
　　非结构化和半结构化决策一般用于一个组织的中、高管理层，其决策者一方面需要根据经验进行分析判断，另一方面也需要借助计算机为决策提供各种辅助信息，及时做出正确有效的决策。决策步骤
　　决策的进程一般分为4个步骤：
　　(1)发现问题并形成决策目标，包括建立决策模型、拟定方案和确定效

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果度量，这是决策活动的起点；
　　(2)用概率定量地描述每个方案所产生的各种结局的可能性；
　　(3)决策人员对各种结局进行定量评价，一般用效用值来定量表示。效用值是有关决策人员根据个人才能、经验、风格以及所处环境条件等因素，对各种结局的价值所作的定量估计；
　　(4)综合分析各方面信息，以最后决定方案的取舍，有时还要对方案作灵敏度分析，研究原始数据发生变化时对最优解的影响，决定对方案有较大影响的参量范围。
　　决策往往不可能一次完成，而是一个迭代过程。决策可以借助于计算机决策支持系统来完成，即用计算机来辅助确定目标、拟定方案、分析评价以及模拟验证等工作。在此过程中，可用人机交互方式，由决策人员提供各种不同方案的参量并选择方案。基本结构

概述

　　决策支持系统基本结构主要由四个部分组成，即数据部分、模型部分、推理部分

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和人机交互部分：
　　数据部分是一个数据库系统;
　　模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(mbms);
　　推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成；
　　人机交互部分是决策支持系统的人机交互界面，用以接收和检验用户请求，调用系统内部功能软件为决策服务，使模型运行、数据调用和知识推理达到有机地统一，有效地解决决策问题。

决策支持系统的发展过程

　　自从20世纪70年代决策支持系统概念被提出以来，决策支持系统已经得到很大的发展。
　　1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构（对话部件、数据部件、模型部件），明确了决策支持系统的基本组成，极大地推动了决策支持系统的发展。
　　20世纪80年代末90年代初， 决策支持系统开始与专家系统（Expert System, ES）相结合，形成智能决策支持系统（ Intelligent Decision Support System, IDSS）。智能决策支持系统充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。智能决策支持系统是决策支持系统发展的一个新阶段。20世纪90年代中期出现了数据仓库（Data Warehouse, DW）、联机分析处理（On-Line Analysis Processing, OLAP）和数据挖掘（Data Mining, DM）新技术，DW+OLAP+DM逐渐形成新决策支持系统的概念，为此，将智能决策支持系统称为传统决策支持系统。新决策支持系统的特点是从数据中获取辅助决策信息和知识，完全不同于传统决策支持系统用模型和知识辅助决策。传统决策支持系统和新决策支持系统是两种不同的辅助决策方式，两者不能相互代替，更应该是互相结合。
　　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决策支持系统，即将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统是更高级形式的决策支持系统，成为综合决策支持系统（Synthetic Decision Support System, SDSS）。综合决策支持系统发挥了传统决策支持系统和新决策支持系统的辅助决策优势，实现更有效的辅助决策。综合决策支持系统是今后的发展方向。
　　由于Internet的普及，网络环境的决策支持系统将以新的结构形式出现。决策支持系统的决策资源，如数据资源、模型资源、知识资源，将作为共享资源，以服务器的形式在网络上提供并发共享服务，为决策支持系统开辟一条新路。网络环境的决策支持系统是决策支持系统的发展方向。
　　知识经济时代的管理——知识管理（Knowledge Management, KM）与新一代Internet技术——网格计算，都与决策支持系统有一定的关系。知识管理系统强调知识共享，网格计算强调资源共享。决策支持系统是利用共享的决策资源（数据、模型、知识）辅助解决各类决策问题，基于数据仓库的新决策支持系统是知识管理的应用技术基础。在网络环境下的综合决策支持系统将建立在网格计算的基础上，充分利用网格上的共享决策资源，达到随需应变的决策支持。

决策支持系统（DSS）的基本特征

　　1、对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不充分的问题；
　　2、把模型或分析技术与传统的数据存取技术检索技术结合起来；
　　3、易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用；
　　4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适应性；
　　5、支持但不是代替高层决策者制定决策。

决策支持系统（DSS）的结构特征

　　1、数据库及其管理系统；
　　2、模型库及其管理系统；
　　3、交互式计算机硬件及软件；
　　4、图形及其他高级显示装置；
　　5、对用户友好的建模语言。图书《决策支持系统》信息
　　书 名: 决策支持系统(信息系统工程丛书)
　　作　者：邓苏

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黄宏斌
　　出版社： 电子工业出版社
　　出版时间： 2009
　　ISBN: 9787121078132
　　开本： 16
　　定价: 38.00 元《决策支持系统》内容简介
　　决策支持系统是信息技术的主要研究领域之一。《决策支持系统》从理论基础、分析设计和应用案例三个方面讲述了决策支持系统的关键技术和典型应用。《决策支持系统》的主要内容包括：决策支持系统现状与发展、决策的概念和方法、决策支持系统典型结构、决策支持系统关键技术、决策支持系统的分析设计以及决策支持系统案例。
　　《决策支持系统》可以作为高等院校管理科学与工程、系统工程、计算机科学与应用专业本科生或研究生的教材，也可作为信息系统分析设计人员的参考书。《决策支持系统》目录

第1章决策支持系统概述

　　1.1决策支持系统的概念
　　1.1.1信息、系统、信息系统与决策支持系统
　　1.1.2决策支持系统形成过程
　　1.1.3决策支持的主要方式
　　1.1.4决策支持系统与管理信息系统的比较
　　1.2决策支持系统现状
　　1.2.1国外DSS研究现状
　　1.2.2我国DSS研究现状
　　1.3决策支持系统的发展
　　1.3.1分布决策支持系统
　　1.3.2自适应决策支持系统
　　1.3.3智能决策支持系统
　　1.3.4群决策支持系统
　　1.3.5联机分析技术
　　1.3.6数据挖掘技术
　　1.3.7数据仓库技术
　　1.3.8决策支持中心
　　习题

第2章决策、决策过程和决策支持

　　2.1决策
　　2.1.1决策概念
　　2.1.2决策问题分类
　　2.1.3决策分析方法
　　2.2决策过程
　　2.2.1决策过程的概念
　　2.2.2科学决策
　　2.3决策支持系统的三部件结构
　　2.3.1数据部件
　　2.3.2模型部件
　　2.3.3人机交互部件
　　2.4决策支持系统的三系统结构
　　2.4.1语言系统
　　2.4.2问题处理系统
　　2.4.3知识系统
　　2.4.4三部件结构和三系统结构形式比较
　　2.5决策支持系统结构的其他形式
　　2.5.1增强型三部件结构
　　2.5.2四库系统
　　2.5.313DSS
　　2.5.4基于服务的决策支持系统结构
　　习题

第3章基于数据的决策支持技术

　　3.1基于指标统计报表的辅助决策技术
　　3.1.1多级数据统报技术
　　3.1.2指标分析模型的建立
　　3.1.3报表展现技术
　　3.2数据仓库技术
　　3.2.1数据仓库的定义
　　3.2.2多维数据模型
　　3.2.3数据仓库数据构成及组织
　　3.2.4数据仓库系统的结构
　　3.2.5数据ET1过程
　　3.2.6数据仓库的设计
　　3.3联机分析处理技术
　　3.3.1基本分析操作
　　3.3.201AP体系结构
　　3.3.301AP存储结构
　　3.4数据挖掘技术
　　3.4.1数据挖掘相关概念
　　3.4.2数据挖掘功能分类
　　3.4.3联机分析挖掘
　　3.5经理信息系统
　　3.5.1EIS的定义及其发展
　　3.5.2EIS的要求与功能
　　3.5.3与DW、OLAP和DM技术的综合集成
　　习题

第4章基于知识的决策支持技术

　　4.1知识与决策支持
　　4.1.1知识的概念与分类
　　4.1.2知识与决策支持
　　4.2知识的表示与推理技术
　　4.2.1知识表示
　　4.2.2推理
　　4.2.3谓词逻辑
　　4.2.4产生式规则
　　4.2.5语义网络
　　4.2.6框架
　　4.2.7神经网络
　　4.3知识系统
　　4.3.1专家系统概述
　　4.3.2产生式系统
　　4.3.3元知识
　　4.4知识系统开发
　　4.4.1专家系统开发过程
　　4.4.2专家系统开发工具
　　习题

第5章基于模型的决策支持技术

　　5.1模型与模型资源
　　5.2模型辅助决策的形式
　　5.2.1单模型辅助决策
　　5.2.2多模型辅助决策
　　5.3模型表示方法
　　5.3.1模型的数学表示
　　5.3.2模型的程序表示
　　5.3.3模型的数据表示
　　5.3.4模型的知识表示
　　5.3.5模型的面向对象表示
　　5.3.6模型的面向本体表示法
　　5.4模型库系统
　　5.4.1模型库的分类
　　5.4.2模型库的组织与存储
　　5.4.3模型的查询和维护
　　5.4.4模型的运行管理
　　5.4.5模型库管理系统语言体系
　　5.5模型组合
　　5.5.1模型组合的基本方法
　　5.5.2组合模型的表示
　　5.5.3模型组合的实现方案
　　习题

第6章群决策支持技术

　　6.1群决策的基本概念
　　6.1.1群决策的概念
　　6.1.2群体决策过程
　　6.1.3群体决策技术
　　6.1.4群体决策的特点
　　6.2GDSS
　　6.2.1GDSS的概念
　　6.2.2GDSS的功能与特点
　　6.2.3GDSS的组成与结构
　　6.2.4GDSS的类型
　　6.2.5决策室
　　6.3基于MAS的GDSS
　　6.3.1Agent概述
　　6.3.2多Agent系统（MAS）
　　6.3.3基于MAS的GDSS
　　习题

其他章节

　　第7章　决策支持系统的设计与开发
　　第8章　典型决策支持系统案例
　　第9章　基于G2的智能控制系统设计与开发
　　第10章　决策支持系统实验平台设计
　　参考文献