决策支持系统

决策支持系统
决策支持系统

▲数据:

记载下来的事实,客观属性的值

▲信息:

构成一定含义的一组数据

▲系统:

由若干相互联系相互制约的元素结合在一起,并具有特定功能的有机整体。

▲系统的组成:

1、系统由各元素或子系统组成

2、至少包含两个以上的元素

3、各元素之间相互联系或相互制约

4、具有目的性

5、适应环境的变化

▲数据处理系统:

是对大量数据进行收集、组织、存储、加工与传播的总和

▲数据处理系统的特征:

1、数据量大;

2、没有特别复杂的运算;

3、时效性强

▲管理信息系统MIS:

运用系统管理的理论方法,以计算机网络和现代通信技术为手段,对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。

▲管理信息系统的基本组成:

管理业务应用系统、数据库系统

▲管理信息系统特点:

1、以数据库系统为基础;

2、数据录入;

3、数据传输;

4、数据存储;

5、数据查询;

6、数据统计;

7、指标计算

▲决策支持系统:

以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为基础,以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段,面向半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。

▲决策支持系统主要特征:

1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、规范化不明

确的问题

2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来

3、易于非计算机专业的人员,以交互会话的方式使用

4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性

5、提供决策的良好效果

▲DSS的功能:

1、管理并提供外部信息

2、收集、管理并提供内部信息

3、收集、管理并提供反馈信息

4、存储和管理数学模型

5、修改和添加数据、模型、方法

6、加工、汇总、分析、预测数据、

7、具有人机会话和图像输出功能以满足数据查询需求

8、提供良好的数据通信功能

9、合理的加工速度和响应时间

▲决策支持系统的形成过程

1、科学计算为管理信息系统奠定了算法基础

2、运筹学的发展为模型辅助决策奠定了模型基础

3、管理信息系统

4、模型辅助决策系统

5、决策支持系统

▲分布式决策支持系统DDSS:

研究由多个物理位置上分离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题

▲DDSS分为:

同步系统:有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。

异步系统:无时间压力下参与者异时异地对信息的调查、核实,并通过对在线研讨产生的不连贯信息进行提取整合,形成系统完整的结论。

▲与DSS集成的人工智能技术主要有:

1、自然语言处理和语音处理技术;

2、专家系统ES;

3、人工神经网络ANN

▲智能决策的新技术

1、计算智能(通过对“数值知识”进行数值计算,来实现某些智能行为,与传统的以符号推演为特征的符号智能互相补充)

2、Agent技术

3、商业智能技术(从商业数据中提取信息和知识,并根据这些做出商业决策)

▲决策支持的主要方式

1、数据辅助决策

2、模型辅助决策

3、知识辅助决策

4、方案辅助决策

▲决策支持系统与管理信息系统的区别

【联系】:DSS是从MIS的基础上发展起来的,都是以数据库为基

础,都需要进行数据处理,都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息

【区别】1、DSS支持半结构化,MIS支持结构化决策

2、DSS可处理不确定性问题,MIS处理确定性问题

3、DSS具有模型管理与服务功能,MIS只涉及处理单模型问题

4、DSS具有强大的人机交互功能,MIS交互功能较弱

5、DSS一般只使用数据,MIS经常维护数据

6、DSS支持方案生成与评估,MIS不具备此功能

7、DSS为模型驱动,MIS是数据驱动

8、DSS面向高层管理人员,MIS面向中低层管理人员

第2章决策、决策过程和决策支持

▲决策:

为了确定未来某个行动目标,根据决策者的经验,在具有一定信息的基础之上,借助科学的方法,从两个以上的可行方案中选择最优方案的分析判断过程。

▲决策的内涵:

1、决策目标;

2、多个可行方案;

3、决策实施;

4、目标优化▲决策的特征:

1、目的性

2、超前性

3、创造性

4、管理性

▲决策的分类:

按性质分(结构化、半结构化、非结构化)

按影响范围分(战略、战术、执行)

按决策环境分(确定型、风险型、非确定型)

▲决策过程:

人们为实现一定目标而制定行动方案,并准备实施的过程,此过程也是一个提出问题、分析问题、解决问题的过程。

▲决策分三个阶段:

1、情报收集;

2、方案设计;

3、方案评估与选择

▲决策过程示意图:(看书上图)

▲科学决策包括:

1、科学的决策程序;

2、科学的决策技术;

3、用科学的思维方法做出决断

▲科学决策的特点:

1、有科学的决策体系和运作机制;

2、有科学的决策程序;

3、重视参谋作用;

4、运用科学技术和科学方法。

▲科学决策原则:

1、信息化;

2、定量分析与定性分析相结合;

3、对比优化;

4、反馈;

5、复杂问题群体决策

▲科学决策流程:

1、提出问题;

2、确定目标;

3、价值准则;

4、拟定方案;

5、分析评估;

6、选择方案;

7、实验验证;

8、普遍实施

▲1、结构化决策(指问题的本质和结构非常明确,且经常重复发生的决策问题,解决这些问题的步骤是已知的,可以采用格式化的书面指示留给用户或计算机处理)

2、非结构化(问题的本质和结构复杂难以理解,无法用固定决策程序来解决)

3、半结构化(介于结构化和非结构化之间)

▲决策支持系统的三部件结构:

对话部件,模型部件,数据部件

▲三部件结构图(看书上图)

▲决策支持系统的三系统结构

语言系统LS,知识系统KS,问题处理系统PPS

▲三系统结构图(看书上图)

▲三部件和三系统结构的比较

【三部件】(优点:①明确了三部件之间的关系②便于和其他系统的区别。缺点:①没有突出DSS的问题处理特性②没有突出语言系统)

【三系统】(优点:①突出了问题处理系统的重要性②明确了语言系统的重要性。缺点:①忽略了数据库系统、模型库系统的关系②不适合与其他系统的区别)

▲模型库和方法库的关系

1、一个模型可以有多个方法;

2、多个方法组成一个模型;

3、模型是由方法实现的

4、模型和方法的表现形式不同

5、模型和方法是同一个问题的两个侧面

▲增强型三部件结构(看书上图)

▲四库系统(看书上图)

▲智能决策支持系统IDSS:

是将人工智能技术引入决策支持系统而形成的一种具有人工智能行为的信息系统。

▲IDSS的分层

1、应用层(面向IDSS的使用者)

2、控制协调层(面向IDSS的总设计师)

3、基本结构层(面向专业程序设计人员)

▲IDSS是专家系统ES与决策支持系统DSS的结合

是智能化、交互性、集成化决策支持系统的简称,是面向决策者、决策过程的综合型决策支持系统的一个功能框架,也称综合决策支持系统。

▲综合决策支持系统I3DSS的结构图(看书上图)

▲I3DSS的体系结构

1、第一个主体是数据库系统、方法库系统和模型库系统的结合,为决策问题提供定量分析的辅助决策信息,是定量分析基础。

2、第二个主体是数据仓库、OLAP,它从数据仓库中提取数据和信息,这些东西反映了大量数据的内在本质,是定量分析的关键。

3、第三个主体是专家系统和数据挖掘的结合,数据挖掘从数据库和数据仓库挖掘知识,放入专家系统中,并由知识推理达到定性分析的辅助决策。

▲I3DSS的特点

1、集成化

2、交互性

3、智能化

▲基于服务的决策支持系统S-DSS的分层:

资源层、服务层、应用支撑层、应用层

▲基于服务的决策支持系统S-DSS的特点:

1、有较强的可扩展性;

2、兼容性好;

3、应用领域宽

▲说明模型库、知识库、数据库三者的两两之间的接口问题(找答案)

▲如何集成模型库系统、知识库系统、数据库系统为统一整体(找答案)

第三章基于数据的决策支持技术

▲数据仓库:

数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合,用于支持决策制定过程。

▲数据仓库特点:

面向主题

集成

稳定

随时间变化

▲数据集市:

是指具有特定应用的数据仓库,主要针对某个具有战略意义的应用或者具体部门级的应用。

▲数据库与数据仓库的区别:

▲多维数据模型:

以分析和描述数据的多维特征为目标,将客观世界划分为维度和度量,最终形成多维逻辑视图

▲多维数据模型相关概念:维、维级别、维成员、度量、多维数组、数据单元

维:人们观察数据的特定角度

维级别:人们观察数据的特定角度还存在不同的细节

维成员:维的一个取值

度量:数据的实际意义,即描述数据“是什么”

多维数组:可以表示为(维1····维n,度量1···度量m)数据单元:多维数组的取值

▲数据仓库中的数据分为四个级别:

早期细节数据、当前细节数据、轻度综合数据、高度综合数据▲粒度:

粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的度量。粒度越小,细节程度越高。

▲元数据:

关于数据的数据

▲元数据的分类:

技术元数据(关于数据仓库系统技术细节的数据)

业务元数据(从业务角度描述数据仓库的数据)

▲元数据的系统管理功能:

1、描述哪些数据在数据仓库中;

2、定义要进入数据仓库的数据和数据仓库中产生的数据;

3、记录数据抽取工作时间安排;

4、记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况;

5、衡量数据质量。

▲数据仓库的数据组织方式:

1、虚拟存储方式

2、基于关系表的存储方式(

3、多维数据库存储方式

▲数据仓库中主要有几类表?

事实表、维表

▲星型模式

事实表和维表联系在一起形成“星型模式”的数据结构

▲雪花模式

“星型模式”的维表按其层次结构用多个维表分开表示。

▲数据仓库的基本体系结构:

数据源,数据ETL,存储与管理,数据的表现

▲ETL处理过程描述:

抽取:是数据进入仓库的入口。

转换:根据数据仓库的要求,进行数据转换等处理,确保来自不同系统、不同格式的数据的一致性和完整性,并按要求装入数据仓库。

加载:将转换后的数据加载到数据仓库中。

▲数据清洗:

决策支持系统作业最终

决策支持系统导论 期末作业 姓名:齐鹏学号:日期:2012 年7月9日 1、设某企业生产多种最终产品丫=(yij),各种产品的单价为Pi,它们的投入产出直接消耗系 数为A=(aij),企业的资源(煤、电力、劳力)的约束方程为BXv=>h (“ <=> ”表示<、 二、> ),其中,B=(bij)是资源消耗系数矩阵,X=(xi)是企业总产品向量,h是资源约束向量。为使企业净产值最大,其目标方程S=E Piyi-max,试安排生产计划(求总产品X和最终产品丫)。 请设计该企业的生产计划决策支持系统,画出DSS运行结构图,并对总控程序、模型程序、数据库进行结构和功能说明。 提示:该决策支持系统需要利用 3 个模型(投入产出模型、线性规划模型和报表模型(打印投入产出表))和两个数据库(投入产出数据库和线性规划数据库)。在DSS总控程序中要详细说明何时调用哪个模型运行,何时存取哪个数据库中的数据,何时进行数据计算。 该DSS需要两次调用投入产出模型:一次计算中间结果,一次计算最后结果。 请注意,模型程序应该是一个标准程序,在一定的参数控制下,可得到中间结果,也可得 到最终结果。该模型程序既适合于该问题的DSS,也适合于其他问题的DSS不能是一个专 用的模型程序。(40 分) 、模型

1.投入产出模型:可以确定均1与兀的关系,兀三(小一=力)一"。 2.线性规划模型:根据约束方程BXv=>h与目标方程S=E Piyi-max可以计算出最优的yi。 3.报表模型:根据最终产品丫=(yij),X=(xi)是企业总产品自动生成报表。 二、数据库 1.投入产出数据库

2.线性规划数据库

决策支持系统期末考试题(2019)

决策支持系统期末考试题 一、判断题(对的打√,错的打×;每题2分,共计10分) 1、决策支持系统使用大量数据和多个模式,形成决策方案,替代决策者实现决策。 2、专家系统使用知识和推理机制,运用定性分析的方式辅助决策。 3、数据仓库是面向主体的、集成的、稳定的、相同时间内的数据集合,用于支持决策。 4、云计算是利用远处的数据中心,通过互联网向客户提供软件、存储、数据处理等服务。 5、人们编写计算机程序是可以不受计算机硬件限制,按照人们的正常的思维方式进行。 二、选择题(在下列选项中,只有一个是正确的;每题2分,共计20分) 1、决策支持系统主要是解决决策过程中出现的()问题。 A. 结构化问题 B. 半结构化问题 C. 非结构化问题 D. 不确定性问题 2、计算机中知识的表示不包括下列哪一种表述()。 A. 数理逻辑知识 B. 产生式规则 C. 数学模型 D. 本体 3、决策支持系统的模型库中的模型是以()方式存储的。 A. 计算机程序 B.数学模型 C. 本体知识 D. 产生式规则 4、()是专家系统的理论基础。 A. 数据库 B. 数学模型 C. 知识库 D.知识表示 5、数据仓库的运行结构采用() A. B/S 结构 B. C/S 结构 C. B/C 结构 D. PC结构 6、下列不属于联机分析处理基本功能的是() A. 切片 B. 钻去 C.旋转 D.投影 7、在关联分析中,关于支持度和可信度的说法正确的是()。 A. 支持度越大,关联规则就越重要 B. 可信度高,支持度低,则关联规则重要 C. 支持度是对关联规则精确度的衡量 D.可信度度是对关联规则重要性的度量 8 、基于云计算的决策支持系统设计方案主要体现在()。 A. 海量数据的处理和并行数据挖掘 B. 软硬件资源隐没于云端,提供商收取费用 C. 分布式多服务器提供数据处理方法,结果自动获取 D. 原有的决策支持系统不能解决的问题,借助于云计算来解决

决策支持系统概述

第1章决策支持系统概述 ▲数据: 记载下来的事实,客观属性的值 ▲信息: 构成一定含义的一组数据 ▲系统: 由若干相互联系相互制约的元素结合在一起,并具有特定功能的有机整体。 ▲系统的组成: 1、系统由各元素或子系统组成 2、至少包含两个以上的元素 3、各元素之间相互联系或相互制约 4、具有目的性 5、适应环境的变化 ▲数据处理系统: 是对大量数据进行收集、组织、存储、加工与传播的总和 ▲数据处理系统的特征: 1、数据量大; 2、没有特别复杂的运算; 3、时效性强 ▲管理信息系统MIS: 运用系统管理的理论方法,以计算机网络和现代通信技术为手段,对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。

▲管理信息系统的基本组成: 管理业务应用系统、数据库系统 ▲管理信息系统特点: 1、以数据库系统为基础; 2、数据录入; 3、数据传输; 4、数据存储; 5、数据查询; 6、数据统计; 7、指标计算 ▲决策支持系统: 以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为基础,以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段,面向半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机系统。 ▲决策支持系统主要特征: 1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、规范化不明 确的问题 2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来 3、易于非计算机专业的人员,以交互会话的方式使用 4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性 5、提供决策的良好效果 ▲DSS的功能: 1、管理并提供外部信息 2、收集、管理并提供内部信息 3、收集、管理并提供反馈信息 4、存储和管理数学模型 5、修改和添加数据、模型、方法

决策支持系统

第十一章决策支持系统 1 决策支持系统的概念 1.1 决策支持系统的产生与发展 诺贝尔奖获得者西蒙强调管理就是决策,认为一个组织的管理活动主要就是决策活动。对于决策依赖有两个观点: ?依靠决策者的经验、智慧、洞察力和魄力 ?依靠科学方法和技术 为克服人性的弱点和计算机的机械性,综合人的分析判断能力和计算机强大的信息处理能力,产生了决策支持系统。 – 20世纪70年代,产生了许多较有代表性的DSS: 支持投资者对顾客证券管理日常决策的Profolio Management System; 用于产品推销、定价和广告决策的Brandaid; 用以支持企业短期规划的Projector; 用于大型卡车生产企业生产计划决策的Capacity Information System,等等 DSS的发展也体现在部件的扩展和新技术、新方法的不断引入。增加知识库和推理机,形成了智能DSS;应用网络技术,形成了群体DSS;集成分布的资源,形成了分布式DSS;结合Web 、智能系统和/或电子商务,形成了基于Web的DSS。

1.2决策支持系统的功能与定义 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。 DSS实现以下目标: 在人的分析与判断能力的基础上,借助计算机与科学方法,支持对半结构化和非结构化问题的有序决策,以获得尽可能令人满意的客观的解或方案。 不同类型的DSS,目标和功能略有不同。 DSS的主要功能: 能存储、管理、维护和组织决策模型、求解方法; 用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析和预测,得出综合信息与预测信息; 具有方便的人机对话和图象输出功能,能满足随机的数据查询要求,回答“What … if … ” 之类的问题。 DSS 的主要特征: 对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题 模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相结合 易于为非计算机专业人员以交互方式使用; 强调对环境及用户特点的灵活性适应性; 支持但不是代替高层决策者制定决策。 例: 某企业为确定生产规模和合适的库存量建立DSS。模型库存有生产计划、库存模拟模型等,数据库存有历年销售量、资金流动情况、成本等。 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,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方案。 需要特别说明: 决策支持系统并不强调寻找最优解,也不意味着提供最后结果,而是为决策者做出自己的判断提供支持; 由决策者在一系列选择中,综合其他不适宜进入模型的因素,得出最后的合理的决策方案。 1.3 决策支持系统的应用与分类 按总体功能划分,DSS有以分析为主、以求解为主和兼有分析与求解等三大类。 分析类既为把握决策问题又为决策前期工作,能为决策方案的设计和抉择提供依据; 求解类为决策者提供决策过程和方案抉择支持; 分析求解类具备分析类与求解类的共同功能。 DSS的分类有多种角度: 按社会领域划分:经济、管理、教育、科技、医疗、政治、军事 按管理层次划分:战略、控制和作业 按管理职能或管理对象划分:营销、生产、采购、财务、人力资源、研发 按决策者划分:个人、群体、高层主管 从发展角度划分:传统、智能、群体、分布式 概括起来,比较成功的DSS应用具有以下特点: (1)大都带有问题分析功能,有些实质上就是一类决策分析系统。 (2)有积累大量数据的信息系统,如ERP系统、CRM系统、经济统计系统的信息支

决策支持系统

决策支持系统 一、决策支持系统(DDS)的概述 1、问题的提出 随着办公自动化系统(OA系统)、,MIS、MRPⅡ、ERPCRM等具有鲜明信息时代特征的技术、方法的不断开发与应用,标志着企业信息化的不断发展。目前,尽管有些企业开发了决策支持系统并在应用上取得了一定的效果,但还面临着开发与应用上的许多问题。随着Intemet 技术的迅速发展,为世界经济带来了大的变化。特别是先进的数据仓库和Web技术,逐渐渗透到企业网络的建设中,从而对DSS在组织中使用产生相当大的影响。 2、DDS的组成 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、推理部分决策支持系统和人机交互部分: (1)数据部分是一个数据库系统; (2)模型部分包括模型库(mb)及其管理系统(mbms); (3)推理部分由知识库(kb)、知识库管理系统(kbms)和推理机组成; (4)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。 3、DDS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。 4、DDS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。 二、DDS相关技术系统 1、智能决策支持系统 在早期DSS两库结构的基础上,随着DSS向非结构化问题领域的拓展,引入人工智能的手段和技术,增加知识部件,即将DSS与专家系统(Es)相结合。这种DSS与Es结合的思想在80年代初提出,构成了智能决策支持系统(IDSS)的初期模型。IDSS作为数值分知识处理的集成体,综合了传统DSS的定量分析技术和Es的符号处理优势,从而能比DSS更有效地处理半结构化与非结构化问题。 2、分布决策支持系统 分布决策支持系统(DDSS)是对传统集中式DSS扩展,是分布决策、分布系统、分布支持三位一体。DDSS的主要优势在于:①比集中式系统更可靠;②系统效率更高,更接近大型组织决策活动的实际情况;③易于扩展;④能够实现平行操作,资源共享。 3、群体决策支持系统 80年代末以来,DSS研究与应用的重要方向之一就是群体决策支持系统(GDSS)。GDSS与

决策支持系统实例

决策支持系统实例 物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请,按仓库的库存情况制定分配方案,再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表,修改各仓库库存数和各单位的物资数。 该决策问题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。总的处理流程如图: 图1 物资分配调拨流程图 一、物资申请和库存的计划汇总 1、各单位按自己的需求提出对各物资的申请 申请数据库为: D i={SQ(W1),SQ(W2),… } i=1,2,3…(1.1) 其中D i表示第i各单位,SQ(W j)表示申请物资W j的需要数量。 将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量,形成总申请数据库。 W j={ SQ(D1),SQ(D2),…} j=1,2,3… (1.2) 其中SQ(D i)表示第i个单位对物资W j的申请数量。 该项数据处理需要编制程序,类似于数据库的旋转来完成。

2、 各仓库度物资的可供应情况 K i ={XY(W 1)—KD(W 1),XY(W 2)—KD(W 2),…} i=1,2,… (1.3) 其中K i 表示第i 个仓库;XY(W j ), KD(W j )分别表示该仓库中物资W j 的现有数量和最低储备量;XY(W j )—KD(W j )表示物质W j 的可供量。 各仓库的多物资的可供应情况汇总成某一物资个仓库的可供量,形成总库存数据库。 Wj={XY(K 1)—KD(K 1),XY(K 2)—KD(K 2),…} (1.4) 该项数据处理工作,要在数据库中计算出可供量后,再进行类似于数据库旋转来实现。 该计划汇总工作构成数据处理模型,它与数据库的关系如图: 图2 计划汇总模型与数据库的关系 二、 制定物资的分配方案 物资分配方案是利用物资分配模型来完成的,该分配模型是通过一系列公式实现。 1、 比较分配情况 对同一物资W j 计算总可供量S (各仓库可供量之和)与总申请量Q (各单位申请量之和)的大小。 2、 物资分配方法 (1) 总可供量大于等于总申请量S ≥Q 物资总申请数据库 物资总库存数据库

决策支持系统选择大全

1、决策支持系统的缩写是(A )。 A DSS B MIS C KS D LS 2、下列哪部分不是Bonczek和Whiston提出的决策支持系统组成部分(D )。 A 语言系统B知识系统C问题处理系统D数据库系统 3、管理信息系统的缩写是( B )。 A DSS B MIS C KS D DB 4、保证信息收集的质量,应坚持以下原则(ABC)。 A准确性原则B全面性原则C时效性原则D完善性原则 5、备选方案拟定出之后,决策者必须认真地分析每一个方案的可应用性和有效性性,属于哪个决策过程(A)。 A分析方案B选择方案C实施方案D备选方案 6、在各种可供选择的方案中权衡利弊,然后选取其一或对一些各有利弊的备择方案优势互补、融会贯通、取其精华、去其不足,属于哪个决策过程(B)。 A分析方案B选择方案C实施方案D备选方案 7、选择满意的方案后,决策过程还没有结束,决策者还必须使方案付诸实践,属于哪个决策过程(C)。 A分析方案B选择方案C实施方案D备选方案 8、确定决策标准, 即运用一套合适的标准分析和评价每一个方案,属于哪个决策过程(D)。A分析方案B选择方案C实施方案D备选方案 9、决策者最后的职责是定期检查计划的执行情形并将实际情形与计划结果进行对比,属于哪个决策过程(D)。 A分析方案B选择方案C实施方案D评价决策 10、下列哪个不是构造目标准则体系应注意的原则(B)。 A系统性原则 B 满意性原则C可操作性原则D可比性原则 11、综合运用经济学、数学、行为科学和计算机科学的概念与方法,研究人类管理活动规律及其应用,逐渐发展成为一门综合性、系统性的交叉科学是(B)。 A决策科学B管理科学C数据库 D信息科学 12、下列不属于数据挖掘对象的是(C)。 A关系数据库 B层次数据库C数据仓库D空间数据库 13、信息值的增加与下列因素无关的是(D)。 A格式、语言和满足用户愿望的详细程度B获取方便性和使用权的增加C从获取到使用的时间D从获取的效率 14、数据仓库出现在信息处理的哪一阶段(B)。 A信息收集B信息组织C信息分析D信息评价 15、数据挖掘出现在信息处理的哪一阶段(C)。 A信息收集B信息组织C信息分析D信息评价 16、Spraque组成形式由对话部件、数据部件、和(D )。 语言子系统问题子系统知识子系统模型部件 17、决策支持系统的核心是( C )。 对话子系统数据子系统模型库子系统知识子系统 18、决策支持系统人机界面的接口是(A )。 对话子系统数据部件模型库子系统知识子系统 19、下列哪一层是决策支持系统呈现给最终用户的形态(A )。 表现层方案层实例层服务器层

决策支持系统期末考试复习

决策支持系统(DSS)与管理信息系统(MIS)的联系和区别 DSS是从MIS的基础上发展起来的,都是以数据库系统为基础,都需要进行数据处理,也都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息。 DSS与MIS的不同 (1)MIS是面向中层管理人员,为管理服务的系统。DSS是面向高层人员,为辅助决策服务的系统。 (2)MIS综合了多个事物处理功能如生产、销售、人事等。DSS是通过模型计算辅助决策。 (3)MIS是以数据库系统为基础,以数据驱动的系统。DSS是以模型库系统为基础的,以模型驱动的系统。 (4)MIS分析着重于系统的信息的需求,输出报表模式是固定的。DSS分析着重于决策者的需求,输出的数据是计算的结果。 (5)MIS系统追求的是效率,即快速查询和产生报表。DSS追求的是有效性,即决策的正确性。 (6)MIS支持的是结构化决策。这类决策是已知的、可预见的,而且是经常的、重复发生的。DSS支持的是半结构化决策。这类决策是指既复杂又无法准确描述处理原则又涉及大量计算,既要应用计算机又要用户干预,才能取得满意结果的决策。 论述决策过程 答:决策过程是决策者对决策问题进行识别、分析、研究、最终作出决策的过程。 1.识别问题:一切决策活动都必须从问题开始,而不是从演绎推理和假设开始。因此,问题的存在是一切决策活动的发端,“问题”在决策活动中占有特殊重要地位。决策制定过程始于一个存在的问题,或更具体一些,存在着现实与期望状态之间的差异。 在决策系统中,问题的产生来源于以下三个方面: (1)主观方面产生的问题; (2)客观方面产生的问题;

(3)实践活动方面产生的问题。 2.确定目标:当选择要解决的问题后,为了抓住问题的实质,必须首先确定系统的决策目标,即进行决策系统的目标分析。经过分析后,所确定的目标必须符合以下要求:目标成果可以用决策目标的价值准则进行定性或定量的衡量;目标是可以达到的,即在内外各种约束条件下是现实的、合理的、可能实现的;达到目标要有明确的时间概念。 3.收集信息:一旦确定了需要解决的问题,就必须对问题进行系统扮析,着手调查研究,收集与解决问题相关的信息,并加以整理。只有掌握了大量准确的信息,才有可能作出正确的决策,提高科学决策水平。为了保证信息收集的质量,应坚持以下原则:(1)准确性原则;(2)全面性原则;(3)时效性原则。 4.确定决策标准和拟订决策方案:确定决策标准,即运用一套合适的标准分析和评价每个方案。首先确定出若干与决策相关的因素,然后规定出各种方案评比、估价、衡量的标准。在一般情况下,实现目标的方案不只一下,而是有两个或更多的可供选择的方案。拟订可行方案主要是寻找达到目标的有效途径,因此这一过程是一个具有创造性的过程。 5.分析方案:备选方案拟订出之后,决策者必须认真地分析每一个方案的可应用性和有效性。对每一个备选方案所希望的结果和不希望的结果出现的可能性进行估计,运用第四阶段确定的标准来对这些备选方案进行比较。 6.选择方案:就是在各种可供选择的方案中权衡利弊,然后选取苦命或对一些各有利弊的备选方案优势互补、融会贯通、取其精华、去其不足。 7.实施方案:选择满意的方案后,决策过程还没有结束,决策者还必须使方案付诸实施。他必须设计所选方案的实施方法,做好各种必需的准备工作,实施方案阶段是最重要的阶段。 8.评价决策效果:决策者最后的职责是定期检查计划的执行情况并将实际情况与计划结果进行对比。这一过程根据已建立的标准来衡量方案实施的效益,通过定期检查来评价方案的合理性。

决策支持系统项目解决方案

目录 1 工程背景和依据 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 编制的依据 (3) 2 决策支持建设现状 (4) 2.1 建设基础 (4) 2.2 需求分析 (4) 3 指导思想、建设原则 (6) 3.1 指导思想 (6) 3.2 建设原则 (6) 4 总体目标 (7) 4.1 总体目标 (7) 5 总体框架和体系 (8) 5.1 总体框架 (8) 5.2 技术路线 (9) 6 主要任务 (11) 6.1 完善信息基础设施 (11) 6.2 建立信息资源中心 (11) 6.3 搭建应用支撑平台 (11) 6.4 建立决策支持应用 (12) 6.5 完善相关支撑体系 (13) 7 重点工程 (15)

7.1 市领导辅助决策支持系统 (15) 7.1.1 市级领导应用 (15) 7.1.2 办公厅及部门应用 (15) 7.2 市领导空间决策支持系统 (16) 7.3 市领导智能决策支持系统 (17) 7.4 市领导多媒体协同办公系统 (18) 7.5 决策分析政务数据交换平台 (19) 7.6 领导决策综合数据库 (20) 8 保障措施 (22) 8.1 加强组织体系建设 (22) 8.2 完善相关政策和制度 (22) 8.3 加强资金保障 (23) 8.4 加强项目培训和咨询 (23) 8.5 强化标准规范建设 (23) 9 计划安排及投资类别 (24) 9.1 总体安排 (24) 9.1.1 工程一期 (24) 9.1.2 工程二期 (24) 9.2 投资类别 (25)

1 工程背景和依据 1.1 项目背景 贯彻党的十六大报告要求“进一步转变政府职能,改进管理方式,推行电子政务,提高行政效率,降低行政成本,形成行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的行政管理体制”。 贯彻党的十七大报告要求“推进决策科学化、民主化,完善决策信息和智力支持系统”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“各级各部门要高度重视电子政务建设工作,切实纳入重要议事日程。主要领导要及时掌握情况,解决问题,加强督促,有计划、有力度地搞好工作推进。”。 《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》:“整合各专业数据系统的关系型数据、非结构化数据,以及多媒体数据,建设全省电子政务数据仓库,利用数据整合、数据分析、数据挖掘技术,建立全省电子政务决策支持系统,为各级领导提供决策支持。” 哈尔滨市已经具备决策支持建设的条件和环境,《哈尔滨市国民经济和社会信息化“十一五”发展规划》指出:“在应用系统建设方面,统一建设了公文传输、信息管理、督办管理、目标管理、议案管理和政务值班管理等6个政务应用系统,在工商、税务等各业务部门分别建设各自业务应用系统的基础上,建设完成了全市企业基础信息共享平台、城市空间地理基础信息共享平台等跨领域、跨部门的应用系统,工商、建委、市政、市长热线和政务呼叫中心等电话呼叫系统,提高了政府为民排忧解难的服务效率”。 1.2 编制的依据《黑龙江省电子政务建设“十一五”规划》《哈尔滨市国民

决策支持系统

决策支持系统 1、运筹学和系统工程利用计算机技术后,形成了模型辅助决策系统。 2、MIS的主要爱功能是事务处理。 3、DSS是面向高层人员。为辅助决策是的系统。 4、DSS支持的是半结构化决策或非结构化决策 4、DSS是以模型库系统和知识库系统为基础、以模型和知识驱动的系统。 4、DSS追求的是效益,即决策的正确性。 5、人工智能(AI)的基本内容包括:知识获取、知识组织和知识处理方法。 6、在AI系统中,将与问题有关的知识组织和存储在一起,称为知识库。 7、西蒙认为决策过程包括四个阶段:信息、设计、选择和实现。 8、在决策全过程中需要遵循的原则:实事求是原则,外脑原则,经济原则。 9、在决策实施过程中需要遵循的原则:跟踪原则,反馈原则。 10、决策过程开始于信息阶段。 11、决策变量描述行动方案,该变量的值由决策人确定。 12、模型的解是某选定方案中决策变量的一组特定值。 13、选择阶段包括从设计阶段已找到的行动方案集合中,搜索适当的行动方案,用于解决问题。 14、对于规范模型,既可用分析方法,也可用穷举法。 14良好的DSS必须能容易进行What-if分析和目标搜索。 15按决策的对象和范围可将决策分为宏观决策和微观决策。 16、企业家们做出决策的众多方式具有三个特点:合理性、策略性和灵活性。 17、最常用的结构化决策模型有两种:决策影像图模型和决策树模型。 18、在决策影响图中,椭圆表示偶然事件。 19、在决策树中,圆框表示变化的事件。 20、决策树用于风险分析。 21做决策所包含的信息包含大量的不完全信息。 22、DSS主要由数据库子系统、模型库子系统和用户接口子系统构成。 23、模型库子系统由模型库和模型库管理系统组成,他是DSS的核心部分,也是DSS区别于其他信息系统的重要标志。 24、在DSS基本结构中,增加了知识库子系统。 25、数据结构有六种。 25、依照模型库建立和使用的特点可以把模型库分为三类:通用模型库,专用模型库,智能模型库。 26、操作模型是指为解决业务操作的决策问题而建立的模型库。 27、知识库系统的核心部分是知识库和推理机制。 28利用行动语言表达用户需求的方式称为接口交互模式。 28原型法有下列主要优点:1开发时间短2用户反馈速度快3用户对系统及其信息需求和功能的理解增强4费用低。 28面向对象方法是以对象或数据为中心。 29系统实现阶段包括下列任务:测试、评价、演示、说明、训练和配置。 30、电子表格是最流行的终端用户建模工具之一。 31、两种最流行PC表格软件包是Microsoft Excel和Lotus1-2-3。 32、物理集成包含完成功能继承所需要的硬件、软件和通信功能的集成。

决策支持系统发展现状与发展趋势(1)

决策支持系统发展现状与趋势分析 信息092 王岩090612271引言 决策是人类社会发展中人们在为实现某一目的而决定策略或办法时,时时存在的一种社会现象。任何行动都是相关决策的一种结果。正是这种需求的普遍性,决策支持系统应运而生。20多年来,DSS已在理论研究、系统开发和实际应用诸方面取得了令人瞩目的进步,并呈现出积极的多元化的发展态势。随着人工智能技术、网络技术、通信技术和信息处理技术的发展和多学科的交叉结合发展,决策支持系统呈现多元化结构发展态势。 决策支持系统,简称DSS(Decision Support System),是以特定形式辅助决策的一种科学工具。它通过人机对话等方式为决策者提供了一个将知识性、主动性、创造性和信息处理能力相结合、定性与定量相结合的工作环境,协助决策者分析问题、探索决策方法,进行评价、预测和选优。 近几年来,从关于决策支持系统基本定义和决策支持系统基本结构出发,演化产生了一系列新的概念、观点和结构。为此,本文从对决策支持系统的发展现状加以概括论述,同时总结了决策支持系统发展的趋势和前景。 决策支持系统的兴起于发展 决策支持系统的大致经历了这样几个发展过程:20世纪60年代后期,面向模型的决策支持系统诞生,标志着决策系统的这门学科的开端,20世纪70年代,决策支持系统的理论得到了长足的发展,80年代的前期和中期,实现了金融规划系统以及群体决策支持系统;20世纪80年代中期,通过将决策支持系统和知识系统相结合,提出了发展智能决策支持系统的设想;此后,开始出现主管信息系统,联机分析处理等。到了20世纪90年代中期,人们开始关注和开发基于Web的决策支持系统,随着Internet的革命性和深入应用,基于分布式的、基于群体网络化和远程化的协同的情报分析与综合决策支持系统逐步浮出水面并开始走向应用;随着人工智能的不断发展,决策支持系统的智能化程度越来越高,对人们的决策的支持能力也越来越大。 DSS的系统结构 尽管DSS在形态上各色各样,但它们在结构上有一个基本特征——集成性,对不同形态的DSS进行分解时,又会发现DSS主要由五个部件组成:人机接口、数据库、模型库、知识库、方法库。每个库又带有各自的管理系统,即对话管理系统、数据库管理系统、模型库管理系统、知识库管理系统、方法库管理系统。因此一般地说,大部分DSS都可以认为是这十个基本部件的不同的集成和组合,即这十个部件可以组成实现支持任何层次和级别的DSS系统。 阻碍决策支持系统发展的关键技术问题 1980年,Sprague就曾提出了决策支持系统的三部件结构,即对话部件、数据部件(数据库Data Base和数据库管理系统DBMS)、模型部件(模型库MB和模型库管理系统MBMS)。该结构明确了DSS的组成,也间接地反映了DSS的关键技术,即模型库管理系统、部件接口、系统综合集成。 1981年,Bonczak等又提出了DSS三系统结构,即语言系统(LS)、问题处理系统(PPS)、知识系统(KS)[13]。从这些系统总体架构的概括与设计思路看,开发一个实际的高性能DSS需要解决如下关键技术问题: (1)模型库系统的设计和实现:它包括模型库的组织结构、模型库管理系统

管理信息系统第十一章习题

第十一章决策支持系统 第十一章习题 11.1 单项选择题 11.1.1 DSS涉及计算机、管理决策、数学、人工智能等多学科的理论、方法和技术,对使用者而言,以下最好的说法是( C )。 a. 计算机知识最重要 b. 数学知识最重要 c. 管理决策知识最重要 d. 很难说哪种知识最重要 11.1.2 关于使用DSS的问题有以下几种说法,其中最好的说法是( B )。 a. 无论是谁,只要有说明书,慢慢地试着用,会用好的 b. 经验丰富的经理会用的好些 c. 懂计算机的人会用的好些 d.没有计算机专业人员的引导很难用好 11.1.3 以下与DSS产生和发展最无关的是( D )。 a. 信息技术的发展 b. 管理决策理论的发展 c. 企业环境的变化 d. 白领工人的增加 11.1.4 与MIS等其他信息系统相比,以下DSS的定义中,( C )是DSS最显著的特色。 a. DSS是一种以计算机为工具的信息系统 b. DSS应用决策科学及有关学科的理论与方法 c. DSS以人机交互方式辅助决策者 d. DSS是解决半结构化和非结构化问题的信息系统 11.1.5 传统的DSS有许多功能,如A. 企业内外部信息查询;B. 决策模型构建;C. 求解算法供选;D. 决策问题分析。现在如果要你作为用户就其重要程度排队,排在最前面的是( D )。 a. A b. B c. c d. D 11.1.6 DSS是基于两种基本形式的结构分解和组合而演变起来的,这两种基本形式是( B )。 a. 数据库与模型库 b. 两库结构与基于知识的结构 c.人机对话子系统和三库结构 d. 模型库和方法库 11.1.7 MIS和DSS都有模型,但它们的模型在( A )方面是有区别的。 a. 模型的可组建性 b. 模型的大小 c.模型的多少 d. 模型的储存方式 11.1.8 DSS中的模型库和方法库是两个重要的构件,它们所存储的决策资源不同,作用也不同。模型库储存的模型和方法库储存的方法之间的区别( A )。 a. 在于对决策支持作用的“幕前”和“幕后” b. 实际上是很难识别的 c. 实际上并不大 d. 在于对决策支持作用的大小 11.1.9 以下关于各种信息系统的说法中正确的是( C )。 a. 某企业建立了多个OAS b. 某企业建立了多个CRM c. 某企业建立了多个DSS d. 某企业建立了多个ERP 11.1.10 与专家系统相比,人工神经元网络具有( B )的特点。 a. 解决问题的逻辑清晰 b. 某些应用会超过专家的水平 c. 能对结果进行合理的解释 d. 较人性化 11.1.11 传统的DSS与智能DSS在构成、应用对象、性能等方面有许多区别,但其中最主要的区别是( D )。

管理信息系统作业一及答案讲解

《管理信息系统》第一次作业 一、判断题 1.通常认为,管理信息系统主要解决结构化的决策问题,而决策支持系统则以支持半 结构化和非结构化问题为目标。( 2.DSS以MIS管理的信息为基础,是MIS功能上的延伸。( 3.EDPS是面向业务的信息系统,MIS是面向管理的信息系统,DSS则是面向决策的 信息系统。( 4.DSS是在人和计算机交互的过程中帮助决策者探索可能的方案,为管理者提供决策 所需的信息。( 5.不同的管理层次对信息的需求是不同的。战略管理层与运行控制层所需信息的特性 有很大差别,而管理控制层所需信息的特性则介于两者之间。( 6.组织内、外部的各种因素对管理信息系统的应用,影响甚微。( 7.不同的生产特征,不会体现在企业开发应用的管理信息系统中。( 8.在管理信息系统的建设之前,不需要对不规范的管理进行规范化,对小企业尤其如 此。(

9.组织内对管理信息系统的理解和认识程度,对管理信息系统的应用有着重要影响 10.数据处理是管理活动的基本内容,也是管理信息系统的基本功能。( 11.数据库是比文件系统更高级的一种数据组织方式。( 12.目前市场上出售的数据库管理系统几乎都是支持关系数据模型的,如现在流行的 Oracle、Sybase、SQL Server、Access等。( 二、单选题 1.按照不同级别管理者对管理信息的需要,通常把管理信息分为以下三级 _________。 (A 公司级、工厂级、车间级(C 厂级、处级、科级 (B 工厂级、车间级、工段级(D 战略级、战术级、作业级 2.EDPS是以下哪个术语的简称? (A电子数据处理系统(B单项数据处理阶段 (C综合数据处理阶段(D管理信息系统 3.DSS是以下哪个术语的简称? (A决策支持系统(B群体决策支持系统 (C智能决策支持系统(D管理决策系统 4.管理信息系统的应用离不开一定的环境和条件,这里所说的“环境”具体指的是_________。

决策支持系统总结

决策支持系统 决策支持系统DSS是指具有辅助决策能力的高级计算机信息管理系统,为企业提供各种决策信息以及问题的解决方案,将决策者从底层次的信息分析处理工作中解放出来,使他们拥有更多的时间专注于最需要决策智慧和经验的工作,从而提高决策质量和效率。第一章:计算机管理决策支持概论 计算机实现决策支持的原因:1、计算快速2、客服认知的限制3、减少费用4、技术支持5、质量支持6、竞争支持 管理信息系统MIS的特征:1、MIS的主要功能是事物处理2、MIS包含多个数据处理系统3、MIS是为结构化决策服务的 4、MIS具有系统的一切特性 5、MIS是实际管理系统的一部分 6、MIS是以数据库系统作为基础建立MIS的功能:1、事物处理2、数据库的更新和维护3、产生各类报表4、查询处理5、用户与系统的交互作用 DSS 和MIS的联系和区别:1、MIS是面向中层管理人员,为管理服务的系统。DSS是面向高层人员,为辅助决策服务的系统 2、MIS是按事务功能综合多个事务处理的信息系统,DSS是通过多种模型和知识组合计算辅助决策。 3、MIS是以数据库系统作为基础、以数据驱动的系统。DSS是以模型库和知识库作为基础 4、MIS分析着重于系统的总体信息的需求,DSS分析着重于决策者的需求 5、MIS追求的是效率,DSS追求的是效率,即决策的正确性 6、MIS支持的是结构化决策,DSS支持的是半结构化决策或非结构化决策 企业内外环境的变化DSS不断发展,主要原因: 1、企业运营在一个不稳定的经济环境中 2、企业面临着日益激烈的国内外竞争 3、企业面临着不断加 大的运作情况困难4、已有的计算机系统不支持增加效率、利润和进入盈利市场的目标 决策支持系统的理论基础:1、管理科学2、信息管理科学3、信息经济学4、人工智能与专家系统5、认知科学 重要的信息处理技术:1、信息本质与信息收集2、信息组织与数据仓库3、信息分析与数据挖掘 数据仓库:是在数据的基础上发展起来的,又称信息仓库。是一种利用多维方法和集成方法进行数据组织和数据存取的新技术,能够将不同来源、分散的数据汇集和处理为统一的数据资源,以便终端用户访问。 数据挖掘:是从大量的数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程,是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物 数据挖掘的对象:主要是关系型数据库,数据仓库,并逐渐发展到空间数据库,时态数据库、多媒体数据库、web数据源等 数据挖掘的主要任务:是概念描述、关联分析、分类和预测、聚类、偏差检测、时序模式分析。采用的方法和技术包括:统计分析法,机器学习,神经计算法,模糊数学发,可视化技术等。 信息管理科学对DSS的影响:1、信息管理科学为决策支持系统提供基本的理论框架2、信息管理科学的技术促进决策支持系统的变革3、信息管理科学的发展趋势影响着决策支持系统的发展方向。 第二章:决策的理论与方法 决策的概念:是人们为实现特定目标,经过缜密的推断分析而在众多备选方案中择取最佳方案的活动。包含三个方面的意思: 1、找出制定决策的依据, 2、在诸行动方案中进行抉择 3、对已选择的方案及实施进行评价。 决策基本特征:1、决策是管理的中心,决策贯穿管理的全过程2、在决策准则上,用满意性准则代替最优化准则 3、强调集体与组织对决策的影响 4、重视计算机技术的应用。 决策问题的构成要素:1、决策人2、决策目标3、决策方案4、后果集5、信息集 决策问题的特点:1、明确的针对性2、客观的显示行3、一定的风险性4、优选性5、局限性 决策全过程需遵循的原则:1、实事求是原则2、外脑原则。即重视参谋、智囊的作用3、经济原则。节约资源,力求最佳效果 确定决策目标需遵循的原则:1、差距原则。现实和目标存在差距,努力缩小差距2、紧迫原则。目标和显示存在紧迫性 3、力及原则。达到目标、解决差距应该是力所能及的。 制定备选方案需遵循的原则:1、瞄准原则。备选方案必须瞄准决策目标2、差异原则。备选方案之间必须有所差异 优选方案需遵循的原则:1、两最原则。最后的选择方案应该是效益最大,损失最小,可靠性最大,风险性最小的决策方案 2、预后原则。选定的方案应具有应变能力和预防措施 3、时机原则。决策应该在信息充分或根据充足的时机做出。决策实施过程中应遵循的原则:1、跟踪原则。决策付诸实施后,要随时检查验证,不能放任自流。 2、反馈原则。一旦发生决策与客观情况有不适之处,要及时采取措施,进行必要的修改和调整。

决策支持系统简介

决策支持系统简介 计算机是当代发展最为迅速的科学技术之一,其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域,大大提高了社会生产力,引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。计算机科学技术具有极大的综合性质,与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术,促进它们的发展。计算机科学与其他学科相交叉产生了许多新学科,推动着科学技术向更广阔的领域发展。 智能决策支持系统(Intelligent Decision Support Systems,简称IDSS)是决策支持系统(Decision Support Systems,简称DSS)与人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)相结合的产物,它将人工智能中的知识表示与处理的思想引入到DSS,其独特的研究方法和广泛的发展前途使之一出现就成为决策支持技术研究的热点。 智能决策支持系统是以信息技术为手段,应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法,针对半结构化和非结构化的决策问题,通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互信息系统。 实践表明,只有当决策支持系统具有较丰富的知识和较强的知识处理能力时,才能向决策者提供更为有效的决策支持。 考虑到IDSS是在传统DSS基础上发展起来的,所以这里先介绍有关决策、决策科学和决策支持技术的基本概念。 一、DSS的产生与发展 1.1DSS的产生背景 电子数据处理EDP(Electronic Data Processing):提高了工作效率,把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。缺点:仅局限于具体信息处理,不共享,不考虑整体或部门情况。 管理信息系统MIS(Management Information Systems):整体分析,系统设计,信息共享,部门协调。缺点:难于适应多变的内、外部管理环境,对管理人员的决策帮助十分有限。 决策支持系统DSS(Decision Support Systems):70年代中期Keen和Scott Morton在《管理决策系统》(1971)一书中提出。目标:对管理者做决策提供技术支持。 背景:运筹学模型发展已经比较完善,多目标决策分析突破了单一效用理论的框架,计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展,人工智能特别是知识处理技术的发展,数据库技术、图形显示技术、各类工具软件的发展与完善,构成了DSS形成与发展的技术基础。 1.2DSS的发展 70年代,Scott Morton在《管理决策系统》(1971)一书中首次提出DSS。 Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书,阐明DSS的主要观点,初步构造出DSS的基本框架。 1978至1988年,DSS得到迅速发展,许多实用系统被开发出来,投入实际应用,产生明显效益。

决策支持系统名词解释大全

高度结构化决策:如果决策的目标简单,可选行动方案少,界定并且明确决策带来的影响,则此类决策为高度结构化决策。 简答决策支持系统的设计思想:是努力实现一个具有巨大发展活力的、适应性强的开发系统,其设计方法则强调充分发挥人的经验、判断力、创造力,强调其未来的发展,努力使决策更加正确。 数据仓库:将大量用于事物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。 确定型决策:是指只存在一种完全确定的自然状态的决策。 风险型决策:也称随机决策,是决策者根据几种不同的自然状态可能发生的概率所进行的决策。 不确定型决策:对这类事件的决策只能在不肯定情况作出,即在知道可能出现的各种自然状态,但又无法确定各种自然状态发生概率的情况下作出,这类决策问题就是不确定型决策。目标准则体系:在多目标决策问题中,其目标或者经过逐层分解,或者依据决策主体要求和实际情况需要,形成多层次结构的子目标系统,使得在最低一层子目标可以用单一准则进行评价,称之为目标准则体系。 多阶段决策过程:把一个问题看作是一个前后关联的具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程。 定性方法:是指决策者在占有一定的事实资料、实践经验、理论知识的基础上,利用其直观判断能力和逻辑推理能力对决策问题进行定性分析的方法。 定量方法:是指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上,运用数学和其他分析技术建立起可以表现数理关系的数学模型,并利用它进行决策的方法。 信息管理科学:是以信息为主要研究对象,以信息处理的规律和应用方法为主要研究内容,以计算机等技术为主要研究工具,以模拟和扩展人类的信息处理和知识处理功能为主要目标的综合性学科。 简答信息处理技术:是指信息本质与信息收集,信息组织与数据仓库,信息分析与数据挖掘。联机分析处理:是决策者和高层管理人员对数据仓库的多维信息分析处理。 数据挖掘:是从大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。 解决问题的灵活性:是指提供给最终用户的灵活性,称为解决问题的灵活性。 修改配置的灵活性:是指在使用F1还不能生效的情况下,DSS所提供的修正某个特定的DSS 的能力,称为修改配置的灵活性。 适配的灵活性:是指当完全不同的特定DSS的要求产生时,系统能够通过对DSS的基本成分的变更,使得新的专用DSS的产生。称为适配的灵活性。 包容的灵活性:如果DSS的基础技术的某些基本性质发生了变化,它们必然影响到在其之上的系统的能力,称包容的灵活性。 适应性设计方法:DSS的开发过程不应当像开发MIS那样严格地划分成若干阶段,而应当是一个前后各阶段紧密联系的、反复的实施过程。他们所提倡的DSS开发方法叫适应性设计方法,又称反复设计法。 四要素法:表达方式、系统操作、记忆输助、控制机构,这个系统分析观点又被简称为四要素法或ROMC方法。 DSS工具:是指用于开发DSS最基础的技术,既可用于DSS生成器的开发,也可用于专用DSS的开发,它包括开发专用DSS或DSS生成器的基本硬件和软件单元。 外壳类:即提供决策支持系统的一个框架。当开发一个具体的DSS时,开发者只需根据使用说明填写“具体内容”(包括数据、模型与方法等),即可形成一个可运行的决策支持系统。专用DSS:是完成专门决策任务的计算机软件和硬件系统。

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