决策支持系统

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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持。

? (3)大都面向比较专一和范围有限的决策问题,例如、计划安排、资源分配、评价选择等。

?

(4)能够将非结构化/半结构化问题转化为半结构化/结构化问题。

2 决策支持系统的组成

2.1 决策支持系统的系统结构

?

DSS 的结构主要有两种基本形式:两库结构和基于多库的结构,实际中的DSS 由这两种

?

对话子系统是DSS 的人机接口界面,对接受到的请求作检验,形成命令。然后从数据库读取数据,从模型库选取和构建模型,从方法库中选择合适的方法,进行决策分析和决策支持。 ? 决策支持过程是一个多阶段的人机交互的启发式过程,经过多次反复,直至用户形成决策意见,确定问题的解。

2.2 人机对话子系统

?

人机对话子系统是DSS 的用户和计算机的接口,在操作者、资源库之间起着传送、转换命令和数据的重要作用,其核心是人机界面。 ? DSS 由不了解系统内部的人使用,因此用户接口对系统的成败有举足轻重的影响,DSS 维

护人员也需要方便的工作环境。 ? 从系统的使用和维护两个角度,人机对话子系统的总目标要求: ? (1)使用户了解系统可提供的数据、模型及方法。 ? (2)通过“如果…则…(What…if…)”方式提问。 ? (3)对请求输入有检验与容错能力,提示与帮助。 ? (4)使用户取得或选择某种分析结果或预测结果。 ? (5)根据反馈结果对模型提出评价及修正意见。 ? (6)能以图形及表格等输出信息、结论及依据。

两库结构

用户基于知识 的结构

2.3 数据库子系统

?DSS数据库应该由内置的和外部地两部分:

?前者存放直接使用的信息和分析结果,后者是逻辑上连接的各种MIS 的数据库,可以通过数据析取模块加工处理而获得。

?数据库系统的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。

?数据库管理系统是一组管理数据的软件,也是与DSS其他子系统交互的接口。

?数据仓库(data warehouse)已逐步被引入DSS,一些大型的分析类DSS建立在数据仓库的基础上。

?数据仓库的数据组织、查取和利用方式与管理决策涉及面广,相关因素多,围绕某具体问题的特点相吻合,因此能对分析与决策提供有力支持。

2.4 模型库子系统

?模型库子系统是构建和管理模型的软件系统,是DSS中最复杂与最难实现的部分。

?DSS 用户依靠模型库中的模型进行决策,因此认为DSS是由“模型驱动的”

?应用模型获得的输出结果分别起以下三种作用:

?(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。

? 模型库管理系统的主要功能:

? 模型的利用:

? 决策问题的定义和概念模型化;

? 选择模型或单元模型,构造具体问题的决策支持模型以及运行模型。 ? 模型的维护:

? 模型的联结、修改与增删等。

?

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。

3 智能决策支持系统

3.1 智能决策支持系统的基本概念

?

结合专家知识和 DSS 模型分析的优点,形成智能 DSS (IDSS ),这种智能 DSS

(IDSS )能提高支持非结构化决策能力

3.2智能决策支持系统的结构

四库DSS的基本结构

IDSS 具有人工智能的行为,向人类靠拢了一大步,使不熟悉机器的人也能方便地使用DSS。

智能人机接口接受接自然语言方式表达的决策问题及决策目标,较大地改变了人机界面的性能。

?问题处理系统处于IDSS的中心位置,是联系人与机器及所存储的求解资源的桥梁。

知识库子系统是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理以及管理与维护的系统,包括知识库管理系统、知识库及推理机。

3.3 人工智能及其应用

人工智能是机器模仿人类而获得和具有的智能。

人类决策活动是一类智能活动,人工智能应用于DSS,可以提高决策活动的能力和成效。

其中最主要的领域有专家系统、机器学习、人工神经网络、智能代理、数据挖掘和知识发现等。

IDSS中结合应用比较多的要数:

专家系统、人工神经网络

专家系统(ES)是利用专家领域知识求解特定问题的计算机信息系统,使用符号方式求解问题。

符号方式相对于数字方式而言,即分析和求解问题不是依靠数值的计算而是依靠符号的判断。

例如:“任务A”、“紧急任务”、“出口任务”,这些符号加上一系列的符号判断知识——规则,以及推理知识,就构成了专家系统的要素。常见的计算机打印故障诊断帮助系统就是一个简单的专家系统。该系统储存了可能的打印故障现象、原因和解决办法等知识。通过以下方式查找问题的原因和解决问题:

提问—检查指示—检查结果—再提问

一些较复杂的专家系统已进入实际应用阶段,

例如,疾病诊断系统、购车选型咨询系统等。

专家系统的弱点:

专家头脑中的知识获取困难,费时、低效;

推理规则固定,难以适应变化的情况;

不能从过去处理过的事例中继续地学习。

? 人工神经网络ANN 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,能弥补专家系统的不足。

ES 与ANN 的比较

输出 输入 加权

处理单元

3.4 知识库

知识库:在逻辑上是人类知识的模型,在物理上是储存知识的设施。知识库的概念产生于专家系统,现在已被广泛地应用于各类信息系统和知识系统中。

知识的逻辑表达法――决策树

4 群体决策支持系统

4.1 群体决策支持系统的基本概念 ? 前述的DSS 的决策支持只局限于单个决策者。

? 实际中,组织的决策大都是由领导群体作出。 ? 事关生存与发展的重大决策都由集体参与制定。

? 群体决策还要求多个决策者能在一个周期内异时异地合作协商寻求解决问题的方案。 ? 群体决策支持系统(GDSS )在此背景下产生。 ? GDSS 有以下一些特点:

? (1)不受时间与空间的限制;

? (2)让决策者便捷地交流与共享信息,减少片面性 ? (3)使决策者克服消极心理,无保留地发表意见; ? (4)集思广益激发思路,使方案尽可能完美; ? (5)防止小集体主义及个性影响决策;

? (6)提高决策者对决策结果的满意程度和置信度; ?

(7)群体越大效果越显著。

4.2 群体决策支持系统的类型 ? 根据环境、人员空间分布、决策周期长短等因素,GDSS 大致可以四种类型:

?

决策室同时同地);

≤30天

> 30天 ≤100天

> 100天

需求量

需求量

≤库存量 > 库存量 ≤库存量 > 库存量

处理方案: 立即发货

先按库存发货 进货后再补发 先付款再发货 不发货

通知先付欠款

?局域决策网(同地异时);

?虚拟会议(异地同时);

?远程决策网(异地异时)

?

4.3 群体决策支持系统的组成

?GDSS 按一个预定的规程以会议方式运行。

?由一个主持人及多个决策者参加,围绕一个称为“主题”的决策问题。

?主持人员控制决策活动的进程,人机接口接收决策群体的各种请求,其中包括主持人关于会议要求与安排的发布请求,参会者对数据、模型、方法等决策资源的请求等。

?通信库子系统相当于会议的秘书处,存储与管理主题信息、进程信息及往来信息,负责信息的收发,参会者之间、参会者与资源库之间的通信。

?规程库子系统存储与管理运作规则、会议事件流程规则等,例如,决策者请求的优先级别规则、各种协调规则等。

?公共显示屏信息由通信库子系统传送至各参会者的站点。

4.4 谈判支持系统简述

?展开GDSS的概念,可以将群体决策引伸为多个冲突目标的多方决策,例如多方商务谈判决策。

?谈判决策参与者是一个多方群体,各有目标和利益,在冲突中寻求各方都能接受的解决方案。

?由此产生了谈判支持系统——NSS

?Negotiation Support Systems

?NSS是一种既有协调又有博弈的决策支持系统。

?谈判支持系统的类型:

?供仲裁方使用的NSS,能优化决策方案求得稳定解。

?例如:DECISIONMAKER。

?用于谈判各方的NSS ,以效用函数评判谈判方案优劣。

?例如:INSPIRE。

NSS 应该包括以下基本功能:

?(1)人机交互地进行谈判分析和决策的支持;

?(2)为谈判方分析和制定谈判战略;

?(3)分析和评估谈判方所处状态;

?(4)促进各方信息交流,引向一致;

?(5)在冲突和矛盾中寻找共同点;

?(6)提出平衡的可行的解决方案;

?(7)对形成的决策方案做灵敏度分析。

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,

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

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

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

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

医院综合管理决策支持系统

医院综合管理决策支持系统

背景分析12 3数据分散于各业务系统,无法统一管控数据缺乏积累沉淀, 无法进行挖掘分析 和可视化呈现数据缺少共享机制,无 法进行统一上报和自动 化推送 随着医疗信息化的发展,HIS 、LIS 、药房管理、财务及电子病历等系统正支撑着医院业务正常运转,提高了医院办公效率,但各系统沉积的数据价值并未被较好挖掘,主因如下:

建设目标 基于大数据分析技术进行优质决策的案例不断涌现,而该医院现有的信息系统和联机事务处理并不具备应用的数据分析能力,于是决定开发决策支持系统,功能如下: 决策支持 ?采集业务数据,建设数据仓库 ?建设分析主题进行数据挖掘,为管理决策提供依据 数据展示 ?提供报表、图表、管理驾驶舱等可视化效果 ?支持APP、微信等移动端数据展示 数据服务 ?对各业务系统统一管控,保证数据质量 ?数据共享,实现数据上报和推送 权限控制 ?各层级人员的数据权限

建设成果 八大模块:院长决策分析、门诊分析、住院分析、收入分析资源分析、药品耗材分析、检查手术分析、医疗质量分析

院长决策分析 院长决策分析全面展示医院综合情况,为医院领导提升医院管理、优化资源配置提供科学依据。院长可以从仪表盘获得全院整体情况,包括门诊和住院的主要业务量、业务趋势,以及主营收入的进度和构成。

门诊业务是所有医院最主要的服务类型,自然也是患者人流量最大的部分。从人流量上,可以从挂号、就诊、检查三方面进行分析,比如挂号可以看急诊挂号人次(同比、环比)、挂号人次构成、挂号人次分析(近6个月发展趋势、各科室排名);就诊可以看接诊病人 来源(按地域)、接诊人次、接诊人次分析(人次构成、近6个月发展趋势、科室排名)。从收入方面,也可以分为门急诊费用、药品收入、耗材收入、门急诊医保四方面进行详细分析。

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。

决策支持系统发展现状与趋势分析

决策支持系统发展现状与趋势分析1 吴新年2 (中国科学院国家科学图书馆兰州分馆兰州730000) 陈永平 (北方民族大学图书馆银川750021) 摘要:在简要回顾决策支持系统发展历史的基础上,系统归纳了决策支持系统的主要类型,分析总结了阻碍决策支持系统发展的关键技术问题和决策支持系统未来的发展取向。 关键词:决策支持系统;现状;趋势;关键技术 1 决策支持系统的兴起与发展 决策是人类社会发展中时时处处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,人们一直致力于要开发一种系统,来辅助或支持人们进行决策,以便促进提高决策的效率与质量。尤其是随着现代信息技术和人工智能技术的发展和普及应用,更有力地推动了决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)的发展。 简要说来,DSS大致经历了这样几个发展历程:20世纪60年代后期,面向模型的DSS 诞生,标志着决策支持系统这门学科的开端;20世纪70年代,DSS的理论得到长足发展,80年代前期和中期,实现了金融规划系统以及群体决策支持系统(Group DSS);20世纪80年代中期,通过将DSS与知识系统相结合,提出发展了智能决策支持系统(IDSS)的设想[1];此后,开始出现了主管信息系统( executive information system,简称EIS)3、联机分析处理(OLAP)等。到了20世纪90年代中期,人们开始关注和开发基于Web的DSS,随着Internet的革命性发展和深入应用,基于分布式的、支持群体网络化和远程化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;随着人工智能技术的不断发展,DSS 的智能化程度越来越高,对人们决策的支持能力也越来越强大。 2 决策支持系统的主要类型 自20世纪70年代提出决策支持系统(DSS)以来,DSS已经得到了很大发展。从目前发展情况看,主要有如下几种决策支持系统: (1)数据驱动的决策支持系统(Data-Driven DSS)[2]。这种DSS强调以时间序列访问和操纵组织的内部数据,也有时是外部数据。它通过查询和检索访问相关文件系统,提供了最基本的功能。后来发展了数据仓库系统,又提供了另外一些功能。数据仓库系统允许采用 1本研究受“西部之光”项目“甘肃省科技文献信息共享平台建设研究与示范”资助。 2作者简介:吴新年,男,1968年11月出生,在职博士,研究员,硕士研究生导师。迄今公开发表论文60多篇,合作出版著作3部。主要研究方向:信息资源管理;情报研究与决策咨询。wuxn@https://www.360docs.net/doc/ea16238607.html, 陈永平,男,1969年出生,1991年毕业于兰州大学图书情报学系,副研究馆员,现任北方民族大学图书馆副馆长,公开发表论文10余篇。主要研究方向:信息组织与服务。cyp1120@https://www.360docs.net/doc/ea16238607.html, 3主管信息系统(Executive Information System),指为了满足无法专注于计算机技术的领导人员的信息查询需求,而特意制定的以简单的图形界面访问数据仓库的一种应用。

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。

决策支持系统

决策支持系统 考生姓名:考生学号: 学院:专业: 考生成绩: 任课老师

水资源管理决策支持系统综述 摘要: 由于现今在我们地球,水资源是基础性的自然资源 ,是生态环境建设的控制因素, 同时又是战略性的经济资源。以水资源紧缺、水污染严重和洪涝灾害为特征的水危机已成为我国可持续发展的重要制约因素。因此,开发水资源综合管理决策支持系统对缓解水资源紧缺、遏制水污染、有效防治洪涝灾害有着重要的现实意义。现在,我们就了解一下几个特定地区的水资源决策支持系统。 关键词:水资源管理;决策支持系统;地理信息管理 一:辽河油田地下水资源管理决策支持系统 1.系统平台 地下水资源管理决策支持系统的开发要求系统平台具备良好的用户界面、方便灵活的查询工具、开放的用户接口以及数据格式的兼容性和开放性等几个主要因素。这里选择美国环境系统研究所发布的Arcview GIS 3. 3 作为基本平台,以可视化开发Visual Basic 作为系统的开发平台,通过建立在OCX 技术基础上的GIS 功能组件MapObject s 对GIS 进行组件式二次开发,以实现辽河油田地区地下水资源管理决策支持系统的各种功能。 2.技术路线 通过野外调查、资料收集、查阅文献、互联网检索采集信息, 建立相应的知识库和基础数据库, 以以系统理论、计算机科学、水环境科学、数值模拟理论、空间信息科学为理论依据, 以集成技术、数据库技术、组件开发技术、数值模拟技术及GIS 空间分析技术为支撑, 在VB开发环境下, 借助MapObjects 组件、专业应用控件及Access 数据库构建辽河油田地区地下水资源管理决策支持系统,实现信息管理、水质评价、水位和水量模拟预测以及结果分析等多个功能。 3.关键技术 3.1 集成技术 集成是指一个整体的各部分之间能够彼此有机、协调的工作, 以发挥整体效益, 达到整体优化的目的。集成技术包括硬件集成、软件集成、数据和信息集成、技术与管理集成、人与组织机构集成等。管理决策支持系统的建立一方面是基于GIS 软件与数据库软件的集成, 另一方面也是数据和信息的集成,方 括合理规划数据和信息、减少数据冗余, 更有效地实现信息共享、确保数据和信息的安全保密等。 3.2 数据库技术 组织完备、结构良好的数据库具有减少数据重复、避免数据的不一致、数据共享、强化数据的标准化,以及实现安全性的管理、完整性的维护, 使需求冲突获得平衡等优点。数据库技术可以对数据进行高效的管理。系统采用Microso ft Access 数据库软件对数据进行管理,运用Visual Basic编程软件进行数据库开发。 3.3 组件开发技术 组件开发技术属于GIS 二次开发方式中的集成二次开发, 是指利用GIS 工具软件生产厂家提供的建立在OCX 技术基础上的GIS 功能组件,在Visual Basic等编程工具编制的应用程序中,直接将GIS 功能嵌入其中,实现地理信息

决策支持系统

决策支持系统(decision support system ,简称dss)是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统(mis)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境,调用各种信息资源和分析工具,帮助决策者提高决策水平和质量。(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 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。 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 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(ms); 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。

企业智能综合决策支持系统方案设计

企业智能综合决策支持系统方案设计 厦门巨龙软件工程有限公司王三明硕士 2003-1-22 投稿 一般来讲,企业管理中的决策基本上可以分为两种:即结构化决策和非结构化决策。结构化决策涉及到的变量较少,只要采用专门的公式来处理相关信息,就能够得到准确的答案。通过计算机语言来编制相应的程序,就可以在计算机上面处理这些信息。结构化决策完全可以用计算机来代替。 在非结构化决策中,可能提供出很多正确的解决方案,但是没有精确的计算公式能够计算出哪个解决方案是最优。也没有规则和标准能够衡量那种方案是最佳解决方案。在没有决策支持系统作基础的情况下是难以迅速而有效地进行决策的。 因此,企业智能综合决策支持系统(InterigentDecisionSupportSystem,IDSS)应有高度的灵活性和良好的交互性,适用于非结构化决策的支。 一、智能综合决策支持系统IDSS方案设计 企业决策支持系统应以支持经营决策为主要目的,故IDSS应支持: ◆企业外部环境研究分析决策支持; ◆企业内部条件分析决策支持; ◆经营决策,其中包括产品决策、销售决策与财务决策等。 1.企业外部环境研究决策支持 为了支持外部环境调查分析,IDSS系统中应提供以下一些主要因素的检索机制: §国家有关经济政策和法规,尤其是金融、财务、税收、外贸进出口方面的政策和法规; §国际国内相关行业的市场行情及产量、价格等;产品市场分析;主要原、燃、材料供应情况及价格等等。 2.企业内部条件分析决策支持 IDSS应支持:产品分析、市场分析、资金利润分析、盈亏分析等。 市场分析决策模块 包括市场开拓决策、销售策略决策等。 ◆市场分析模块应提供: §市场面分布分析 §市场产品竞争分析 §价格变动对需求影响程度分析 §开辟新市场分析 为此,IDSS应提供市场潜力模型,以便支持管理者考虑提高产品竞争能力,占领未实现市场,开辟未开发市场 ◆销售决策支持 IDSS应包括: §预测模型(可用于销售量预测、价格预测等)

决策支持系统属于什么【银行卡决策支持系统的设计】

决策支持系统属于什么【银行卡决策支持系统的设计】本文提出了一种基于数据仓库、在线分析处理及数据挖掘的银行卡业务决策支持系统解决方案,较好地解决了银行卡相关业务的决策问题。银行卡业务是我国商业银行业务的一个重要组成部分。在银行卡业务中,利润率是一个关键指标,而建立以客户为中心的管理信息系统,通过对大量信息的分析找出客户消费的行为和规律,进而预测客户的个性化需求、及时响应客户的需求、设计出更加符合客户需要的产品和服务,是赢得客户认可、提高利润率的有效办法。然而,目前大多数银行卡业务缺乏真正面向市场、面向客户的决策支持系统,对客户的判别也只停留在静止、片面、主观的水平,不能对客户做出动态的、全面的、客观的评价。为了更好地细分市场、细分客户,提高业务管理水平和银行卡业务的获利能力,建立基于数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的银行卡决策支持系统,成为银行提高综合竞争力的必然选择。 数据仓库系统的设计

数据仓库系统由三个部分组成,即建模系统、ETL系统、OLAP 系统。建模系统主要用于辅助设计人员进行数据仓库设计; ETL系统辅助数据仓库实现人员设计和实现ETL过程,完成数据仓库加载和更新数据; OLAP系统为OLAP设计人员提供设计平台,为OLAP分析准备数据,同时为最终用户提供OLAP分析工具。各个系统之间通过元数据文件进行关联(如图所示)。 1. 数据决策主题的选取 银行卡业务的收入主要有客户透支贷款的利息收入、向特约商户收取的客户刷卡消费的结算手续费收入、年费收入和其他收入,所有的收入都客户和商户。在以客户为中心的现代商业银行总体营销理念指导下,获取优质客户是商业银行关注的重点。银行卡决策支持系统就是在客户关系管理基础上提出的,客户分析、商户分析和卡业务分析是分析的三大主题。 2. 客户分析 客户分析包括客户基本信息分析、客户综合贡献度分析、客户活跃度分析、信用等级分析及风险控制,分别从时间、渠道、产品、

决策支持系统基本概念

路漫漫其修远兮,吾将上下而求索- 百度文库决策支持系统 基 本 概 念 总 结

1.1决策支持系统起源 1.1.1 决策支持系统的起源: 决策支持系统DSS(Decision Support Systems):20世纪70年代中期Keen 和Scott Morton创造了“决策支持系统”一词。目标是:用于管理的一种新型的计算机信息系统,对管理者的决策提供技术支持。 以下三种系统在DSS的产生和发展过程中起到了相当重要的作用: (1)电子数据处理EDP(Electronic Data Processing):计算机在管理领域的应用是从进行数据处理和编制报表开始的,这类应用所涉及的技术称为电子数据处理。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。 (2)管理信息系统MIS(Management Information Systems):对一个企业或部门的有关信息进行整体分析和系统设计,由人和计算机组成的进行管理信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统。整体分析,系统设计,信息共享,部门协调。帮助管理者对信息做表面上的组织和管理,而不能把信息的内在规律挖掘出来为决策服务。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。 (3)系统分析SA(System Analyse):挖掘大量信息背后所隐藏的规律,取代决策者作出决策的系统。 从以上三个系统可以看到系统由低级向高级发展的进化过程。对于第三个系统,在解决实际问题,特别是复杂的社会、经济、环境问题时,遇到不少困难。系统分析的许多模型、方法往往理论上可行,但不一定实用。很多研究成果只是停留在研究和书面报告层面,真正被决策者所采纳并付诸实施的成功案例并不多。经过反思,达成了一个共识:MIS和SA都不要企图取代决策者作出决策,决策支持才是它们的正确地位。因此,人们研制开发了一种能够克服上述缺点,为决策者提供切实可行帮助的决策支持系统DSS。 1.1.2 决策支持系统的产生背景: 运筹学模型发展已经比较完善,多目标决策分析突破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,构成了决策支持系统形成与发展的技术基础。 1.2 决策支持系统的发展 1.2.1 决策支持系统的发展编年简史 1971年决策支持系统概念提出。Scott Morton在《管理决策系统》一书中第一次指出了计算机对于决策的支持作用。

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