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管理科学与工程的研究现状及未来展望

管理科学与工程的研究现状及未来展望

管理科学与工程的研究现状及未来展望摘要:本文研究了管理科学与工程在当前的研究现状和未来的展望。

管理科学与工程是一门交叉学科,涵盖了管理理论和工程技术的内容,旨在优化和改进组织和工程系统的管理和运营。

本文首先回顾了管理科学与工程领域的主要研究方向,包括决策分析、供应链管理、生产优化和项目管理等。

接着我们提出了管理科学与工程的发展趋势,本文的研究对于推动管理科学与工程的发展,有效应对现实问题具有重要的意义。

关键词:管理科学;工程;现状;展望引言:管理科学与工程作为一门交叉学科,旨在通过运用管理理论和工程技术,优化和改进组织和工程系统的管理和运营。

随着社会的不断发展和变革,管理科学与工程也面临着各种挑战和机遇。

本文旨在研究管理科学与工程的研究现状和未来展望,以期为学者和决策者提供有价值的参考。

1管理科学与工程的研究现状管理科学与工程是一门交叉学科,旨在应用管理理论和工程技术来解决组织和工程系统的管理和运营问题。

决策分析:决策分析是管理科学与工程的重要研究方向之一。

研究者通过运用数学模型和决策分析方法,帮助组织和决策者更好地理解和解决复杂的决策问题,如风险评估、优化决策和多层次决策等;供应链管理:随着全球化和市场竞争的加剧,供应链管理成为管理科学与工程领域的热点研究方向。

该领域主要关注如何优化供应链中各个环节的运作,如物流管理、库存控制、供需匹配等,以提高整体效率和降低成本;生产优化:生产优化是管理科学与工程的核心研究内容之一。

通过运用工程技术和管理方法,研究者致力于提高生产过程的效率和质量,减少资源浪费,并优化设备配置和生产调度,以满足市场需求;项目管理:项目管理是管理科学与工程的关键领域。

以项目为单位,研究者研究如何有效地规划、组织和控制项目的进展,确保项目按时、按质按量完成,同时优化资源利用和风险管理;智能化与数字化管理:随着信息技术的快速发展,智能化与数字化管理成为管理科学与工程的前沿研究方向。

群体协同促进突发公共事件应急决策发展的新机制

群体协同促进突发公共事件应急决策发展的新机制

Value Engineering 0引言群体协同以其互动共享与协调合作的特点,为突发公共事件应急决策发展提供了有效的思路。

充分理解群体协同的本质内涵,加以灵活使用,构建基于群体协同的突发公共事件应急决策支持系统,对适应不断出现的各种突发公共事件,提高应急管理整体质量,具有重要的意义。

1突发公共事件应急决策与群体协同机制1.1突发公共事件应急决策伴随着经济与社会的高速发展,自然灾害、事故灾难、公共卫生与社会安全等各类事件不断出现,我国已进入了突发公共事件的高发期。

从应急管理角度,如何在突发公共事件后提供高效合理的决策支持以及进行快速灵活的指挥调度,是提高危机管理能力,有效地开展应急物流,进而降低灾害影响、提高救助水平极为重要的保证。

应急决策是整个突发公共事件应急管理的核心,是贯穿于突发事件的预防、准备、管理、反应、恢复、重建全过程的灵魂,对应急管理的成败起着至关重要的作用。

应急决策涉及众多部门,同时伴随着信息的不确定性,要求快速高效的制定出完善的总体应急方案,是一项兼具复杂性、层次性与模糊性的社会经济系统工程。

针对突发公共事件具有突发、不确定、紧迫及严重威胁的特性,应急决策的有效性和效率直接决定了事件的影响和损失程度。

各种突发事件的非独立性及相关性使得应急决策过程需要多个部门的共同参与。

目前,应急决策总体方案通常由指挥人员凭借知识、经验对部门方案进行整合制定,存在的主要问题是:①各部门分属不同领域、专业性强,部门信息系统相互独立,业务系统数据库标准、格式不一,导致信息采集、交流不畅,共享度低;②各部门对灾害的评估以及各自以往的经验均存在差异,往往从自身角度出发制定应急方案,不能全面客观的反映突发公共事件的实际情况,难以适应现实中抢险救灾活动复杂多变的特点;③应急决策对象极其复杂,决策环境一般难以控制、变化迅速且通常趋于恶化,无法及时掌握动态数据、信息,决策分析滞后,应急反应效率低;④总体应急方案制定与调度缺乏系统性,不能很好的进行定量分析和多方案比选。

决策支持系统与智能系统

决策支持系统与智能系统

DSS 的功能和特点
数据分析
帮助用户收集、整理和分析各种类型的数据,以支持决策过程。
模型构建
允许用户建立决策模型,以模拟不同的决策方案并做出最佳选择。
决策制定
提供工具和方法,帮助用户制定决策并评估决策方案的优劣。
IS 的功能和特点
1智能决策ຫໍສະໝຸດ 持通过自动化和人工智能技术,帮助用户做出准确和高效的决策。
决策支持系统与智能系统
决策支持系统(DSS)和智能系统(IS)是关键的商业和技术工具,帮助组织 在复杂的决策环境中实现更好的结果。
DSS 的定义
决策支持系统(DSS)是一种计算机化的信息系统,旨在帮助决策者通过数据 分析、模型构建和决策制定来解决非结构化问题。
IS 的定义
智能系统(IS)是一种集成了人工智能、大数据和自动化技术的计算机系统, 旨在模拟人类的智能行为并提供智能决策支持。
• 金融和投资决策 • 供应链管理 • 医疗诊断和治疗决策 • 市场营销策略
DSS 和 IS 的发展趋势
人工智能
大数据
人工智能技术的发展将为DSS和IS 提供更多的智能功能和决策支持。
对大数据处理和分析能力的需求 将推动DSS和IS的发展。
自动化
自动化技术的不断进步将提高 DSS和IS的智能化水平。
2
大数据处理
能够处理和分析大量的结构化和非结构化数据,提取有用的信息和洞察。
3
自动化操作
具备自主学习和执行任务的能力,提高工作效率并减少错误。
DSS 和 IS 的关系
决策支持系统(DSS)是智能系统(IS)的一种类型,智能系统是在DSS的基础 上加入了人工智能等技术的升级版本。
DSS 和 IS 的应用领域

数据融合技术在船舶中的应用

数据融合技术在船舶中的应用

数据融合技术在船舶中的应用作者:刘贞贤来源:《电子世界》2013年第12期【摘要】随着船舶系统自动化程度的提高,数据融合技术在船舶自动化方面有着很大的应用前景和研究价值。

本文主要介绍了数据融合技术在船舶信息综合处理、航海避碰决策系统、船舶故障诊断、岸船一体化系统中的应用方法和未来发展趋势。

【关键词】数据融合;船舶自动化;船舶信息处理;船舶故障诊断20世纪70年代,美国海军研究部门通过计算机技术对多个声呐信号进行数据融合分析,从而准确地探测出了敌方的位置。

从此数据融合技术进入人们的视野。

从军事领域出发,近年来,数据融合技术的应用研究扩展到了船舶自动化控制系统、机械设备故障监测、汽车电子系统、无损检测等各个领域中,成为了自动化控制中的研究热点。

数据融合即是对多源信息进行综合处理分析,得到结论的过程,其原理如图1所示。

近年来船舶自动化迅速发展,多传感器系统成为船舶自动控制系统中不可或缺的一部分。

船舶上的传感器种类和数量众多,获得的信息也多样而复杂,如机舱各种设备的运行状态、船舶航行的各种参数等,另外还有经过雷达、声呐、卫星等传送的关于海况、气象、障碍物等各种不同信息,这信息有实时的和非实时的、确定的和模糊的、变化快的和变化慢的等。

数据融合技术就是在多传感器系统的基础上产生和发展起来的。

数据融合即是通过对传感器的信息及其他已经掌握的信息进行充分利用和合理支配,对各种冗余和互补信息进行组合,从而得到对被测对象更加准确和详尽的描述,进而提高了多传感器系统的监测效果,扩展了多传感器系统的监测功能。

1.数据融合在船舶信息综合处理中的应用利用数据融合技术实现传播信息综合处理的流程如图2所示。

在对船舶数据信息进行综合处理时,首先对各种数据进行分类。

分类的方法有Bayes统计理论法、D-S证据推理法、聚类分析法、自适应神经网络法等。

其次,在数据分类的基础上,通过对数据的融合来完成目标追踪、目标识别,最终完成信息决策。

大连海事大学研究报告生指导教师

大连海事大学研究报告生指导教师
Proceedings of the CIIT 2005,Cambridge, USA:ACTA Press (EI,ISTP检索>
2005.12
Zhang Yingjun,Zhang XiuGuo
4
Web Service and Process Model Based Composition Model of Dynamic E-Business
张秀国,张英俊
10
基于TAPI的电话应用程序的开发与实现
计算机应用
2002,Vol.22
张秀国,张英俊
11
自组织时分多址接续系统的吞吐模型
大连海事大学学报
2002 No.2
王飞舟,张英俊
12
网络环境下的电子海图应用系统开发平台的研究
大连海事大学学报
2001№2
张英俊,张秀国
13
基于电子海图的船舶调度管理系统的研究
1
基于国际标准S57/DX90的电子海图数据库的建立
教育部
2
船舶安全航行智能决策系统的研究
辽宁省
3
电子海图显示与信息系统
交通部
4
海上搜救决策支持系统的研究
交通部
5
海洋空间信息服务平台核心软件构件研究
科技部
6
远洋船舶及货物运输在线监控系统
科技部
7
GIS支持下的突发性海洋污染事故生物资源损害评估研究
国家自然科学基金
8
航海知识库关键基础技术研究
交通部
9
重庆市水上交通管理监控系统标准电子江图引擎
重庆市
10
重庆市船舶检验管理信息系统
重庆市
11
重庆市内河航道数字制图系统

决策支持系统(免费啦)

决策支持系统(免费啦)

⑹ 数据、模型与方法能容易地修改和添加。 如:数据模式的变更、模型的连接或修改、各种 方法的修改等。
⑺ 能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、 分析、预测,得出所需的综合信息与预测信息。
⑻ 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,回答 “如果…则…”之类的问题。
⑼ 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。 ⑽ 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。
【大连海事大学—课件】
《决策支持系统》
袁长峰 副教授
大连海事大学交通运输管理学院
研究内容
决策支持系统概述 模型辅助决策 数据库与人机交互系统 决策支持系统 专家系统
综合决策支持系统
研究目的

掌握DSS的概念、与MIS系统的区别


会设计和应用模型进行辅助决策
掌握DSS的基本体系结构、DSS的设计和开发
模型体系,这就是DSS中的模型库所要容纳
的模型群,因此说,DSS是系统工程所要研究 和开发的重要领域。
4.行为科学
研究决策者的决策风格、在决策过程中的 决策行为等,指导DSS的设计和开发。涉及
到决策者的心理学。大量的研究表明,系统
模型所表现的缺陷甚至失败很少是因为技术
上的原因,而多半是由于脱离实际。

4. DSS的功能
⑴ 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、生产能力与财务报表等。 ⑵ 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、经济统计、市场行情、同行动态与科技 进展等。 ⑶ 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、物料供应计划落实情况、生 产计划完成情况等。 ⑷ 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、库存控制模型与生产调度模型等。 ⑸ 能够存储并提供常用的数学方法及算法。 如:回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。

智慧港口大数据分析与决策支持系统的建设与应用

智慧港口大数据分析与决策支持系统的建设与应用

智慧港口大数据分析与决策支持系统的建设与应用
何扬;孙强;马英虎;潘虎;王冰冰
【期刊名称】《移动信息》
【年(卷),期】2024(46)4
【摘要】智慧港口是现代港口管理的重要组成,其中,大数据分析与决策支持系统的建设与应用尤为重要。

文中对该问题展开了深入研究,从港口行业的角度出发,探讨了大数据技术在港口领域中的应用现状与潜在优势。

首先,介绍了大数据在港口管理中的概念和重要性,并着重阐述了数据采集与处理技术、数据分析与挖掘方法等技术手段。

其次,针对智慧港口决策支持系统的建设,论述了系统框架设计、数据可视化与应用界面开发、系统集成与功能优化等的关键步骤和方法。

最后,通过实际案例,分析了智慧港口大数据在实际应用中的效果,并展望了未来智慧港口大数据应用的发展趋势与前景。

【总页数】3页(P232-234)
【作者】何扬;孙强;马英虎;潘虎;王冰冰
【作者单位】华设设计集团安全科技(江苏)有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP302.1
【相关文献】
1.浅析规划辅助决策系统在智慧城市建设中的应用——以扬州市三维城市景观决策支持系统为例
2.基于大数据分析的智慧型医院集成管理平台建设与应用效果评价
3.
新型临床决策支持系统在智慧医院建设中的应用研究4.智能算法大数据分析在智慧校园建设中的应用
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DSS决策支持系统

DSS决策支持系统

DSS决策支持系统DSS是Decision Support System的缩写,意为决策支持系统。

它是一种通过整合多种信息和技术来辅助管理人员进行决策的系统。

DSS能够帮助管理人员在复杂和不确定的环境中进行决策,提供有关决策问题的数据、模型和分析工具,以支持对各种决策方案的评估和选择。

DSS通常由三个主要组成部分组成。

第一个组成部分是数据仓库,它用于收集、存储和管理大量的数据。

数据仓库不仅包含来自内部系统的数据,还可以整合来自外部数据源的数据,例如市场调研数据、竞争对手的信息等。

数据仓库提供了一个单一的数据源,使管理人员能够方便地访问和分析数据,以支持他们的决策过程。

第二个组成部分是模型和分析工具。

这些工具可以帮助管理人员对数据进行建模和分析,以了解数据之间的关系和趋势。

模型可以使用统计技术、预测技术、优化技术等来揭示数据的潜在规律和趋势。

分析工具可以帮助管理人员解读数据并做出决策。

第三个组成部分是用户界面。

用户界面是管理人员与DSS系统交互的平台。

它可以是一个图形用户界面,也可以是一个Web界面。

通过用户界面,管理人员可以访问数据仓库、运行模型和分析工具,以及查看和分析结果。

用户界面通常设计得直观而易用,以便管理人员能够快速理解和操作系统。

DSS能够应用于各种不同的领域和行业。

例如,在制造业中,DSS可以帮助管理人员进行生产调度、库存管理和供应链优化等决策。

在市场营销领域,DSS可以帮助管理人员进行市场定位、产品定价和促销策略等决策。

在金融领域,DSS可以帮助管理人员进行风险评估、投资决策和资产配置等决策。

虽然DSS可以提供有价值的信息和工具来支持决策过程,但它并不是一个完全自动化的系统。

最终的决策还是需要由管理人员来做出。

DSS的目的是辅助决策,提供有关决策的数据和分析结果,而不是替代决策过程。

DSS还有一些潜在的挑战和限制。

首先,它需要大量的数据支持,因此在数据不完整或不准确的情况下,DSS的效果可能会受到影响。

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模型体系,这就是DSS中的模型库所要容纳
的模型群,因此说,DSS是系统工程所要研究 和开发的重要领域。
4.行为科学
研究决策者的决策风格、在决策过程中的 决策行为等,指导DSS的设计和开发。涉及
到决策者的心理学。大量的研究表明,系统
模型所表现的缺陷甚至失败很少是因为技术
上的原因,而多半是由于脱离实际。
⑹ 数据、模型与方法能容易地修改和添加。 如:数据模式的变更、模型的连接或修改、各种 方法的修改等。
⑺ 能灵活地运用模型与方法对数据进行加工、汇总、 分析、预测,得出所需的综合信息与预测信息。
⑻ 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,回答 “如果…则…”之类的问题。
⑼ 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。 ⑽ 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。


(2)3库系统结构
用户
人机交互系统
数据库 管理系统
方法库 管理系统
模型库 管理系统
数据库
方法库
模型库
2. DSS任务

Hale Waihona Puke 分析和识别问题; 描述和表达决策问题以及决策知识; 形成候选的决策方案; 构造决策问题的求解模型(数学模型、运筹学 模型、程序模型); 建立评价问题的各种准则(价值准则、科学准 则、效益准则); 多方案、多目标、多准则情况下的比较和优化; 综合分析。
5. 代表性的DSS




Portfolio Management System(T.P.Gerity,1971):支持投资者对顾客证券管理 的日常决策,具有股票分析、证券处理和分类等功能。 Brandaid(J.D.C.Little,1975):产品推销、定价和广告决策的混合市场模型。 把商品销售和利润与经理的行动计划联系起来,快速而方便地分析战略。 Projector:支持企业短期规划。帮助经理构造问题和探求可能解决的分析方法。 Geodata Analysis and Display System(GADS) IBM开发的一个试验系统。用 计算机来构造和演示地图,被用于警察巡逻路线的辅助设计、城市发展规划、 学校辖区范围的安排等。 Capacity Information System(CIS): 适用于大型卡车生产厂家的规划部。迅速 建立或修改产品计划,如安排计划进度、协调部件和最终产品。 Generalized Management Information System(GMIS): 集成现有的工具,决策 者可以利用他们自己熟悉的语言和数据管理系统。由硬件和软件结合组成一 种“虚拟计算机”,完成必要的转换。
IFPS(interactive financial planning system):会话 式财务计划软件,辅助经理进行计划与决策。 AUTOAB-300:财务决策支持系统,应用于财 务工作中模型建立、计划、预测及报表生成等。 AAIMS:支持计划、财务及其它管理工作。进 行各种计划最优化、效益分析、计划预测等。 COPS:宏观经济与市场分析。 PAMS:投资效益分析。 BESS:基础经济模拟系统。 SIMUT:港口能力规划支持系统。 MDDS:海运优化调度系统。 MAS:智能型资源的分配和调运系统。 ACTDSS:通用决策支持系统生成器。
6.信息经济学
在信息论中既然能给信息量化,那么信 息的产生和获得的成本是多少?利润又是多
少?信息经济学给出了答案,即信息的价值
问题,也就是信息从产生、获得、加工处理、
输出等过程中的成本和利润的关系。
1.4 DSS与相关技术的关系
1.DSS与管理科学(MS)、运筹学(OR)的 关系 F管理科学、运筹学在处理结构化问题上优 势突出;而DSS在解决半结构和非结构的问 题效果较好; F管理科学、运筹学为DSS解决复杂问题提供 了理论依据,即DSS模型库的建立; FDSS把处理问题的过程分为四个步骤:调研、 建模、优化和解释,而MS/OR只完成建模工 作; FDSS与MS/OR既是相互支持、相互合作的整 体,又是相互剧烈竞争的对手 。

4. DSS的功能
⑴ 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、生产能力与财务报表等。 ⑵ 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、经济统计、市场行情、同行动态与科技 进展等。 ⑶ 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、物料供应计划落实情况、生 产计划完成情况等。 ⑷ 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、库存控制模型与生产调度模型等。 ⑸ 能够存储并提供常用的数学方法及算法。 如:回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。
3. DSS的主要特点
面向决策者,即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; 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; 帮助管理人员完成半结构化和非结构化的决 策问题; 强调支持的概念,用于支持决策者,而不是 代替其进行决策; 动态的、模型和用户共同驱动; 强调交互式的处理方式。
第一章 决策支持系统概述
1.1 决策支持系统的产生 1.2 决策支持系统的内容
1.3 DSS发展的理论基础
1.4 DSS与相关技术的关系
1.5 新一代DSS的发展 1.6 决策支持系统实例
1.1 决策支持系统的产生
1. 决策的涵义
韦伯大辞典的定义:决策就是从两个或者多个备
选方案中有意识的选择其中一个方案。根据此定 义决策包括两个要素:
在《哈佛管理众书》中,决策的定义为: 西蒙(H.A.Simon)将决策视为一个过程:决策就是 “指考虑策略(或办法)来解决目前 找出要求制定决策的原则;寻找、拟定和分析可 或未来(问题)的智力活动。”
能的行动方案;选择特定方案。
(H.A.Simon 管理学家决策理论学派创始人诺贝尔奖金获得者)
(1)有意识的选择 (2)备选方案
DSS的主要概念和基本理论只有靠信息论提供的分析方法才
能做出结论,例如 DSS在运行中的通信、控制、反馈等概
念,离开信息论可能就难以阐述和理解了。
2.计算机技术
DSS作为一个很重要的计算机应用领域, 需要计算机技术作为它的理论支持,计算机 软件和硬件是DSS开发的制约因素。利用功 能强一点的机器或者稍微完善一点的语言, 能把一个在某个系统中被认为无法完成的工

DSS(Decision Support System)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。
5. 决策支持系统产生的背景

传统的MIS的局限是导致DSS产生的原因之一; FMIS在技术及方法论上存在固有的缺陷, 导致系统的自身僵化; F只重视“电算化”而忽视了管理和决策的 效能,导致传统MIS不能很好发挥效益。 人们对信息处理规律认识的提高是DSS产生和 发展的内在动力; F要想进一步提高信息处理的作用,对管理工 作做出实质性的贡献,就必须面对不断变化的 环境要求,研究更高级的系统,直接支持决策。
4. 决策支持系统的概念

基本概念最早于20世纪70年代初由美国MIT的高端 (G.Anthony Gorry )和斯柯特· 莫顿(Michael S.Scott Morton)教授在《管理决策系统》一文中首 先提出,当时人们称其为人机决策系统或管理决策 系统。为了强调这种系统对决策只能起辅助作用, 应发挥决策者的主体作用,后来将其名称改为决策 支持系统,有时也称为辅助决策支持系统。它是一 种以支持决策为目的的人机信息系统 。

相关技术的发展是DSS发展的外部因素。 F运筹学模型已发展到近乎完善的地步; F数理统计方法及其软件的发展;
F人工智能方面的知识表达技术、专家系
统语言及智能用户界面的发展;
F系统小型、高效率、廉价的微机及工作
站的出现;
F数据库及其管理系统的改善;
F图形专用软件等。
1.2 决策支持系统的内容
1. DSS的系统结构 (1)2库系统结构

1.3 DSS发展的理论基础
1.信息论
信息论的奠基人R.E.Shannon,他的主要贡献是把信息定 义为一个可量化的名词,此后,在工程、通信以及控制理
论中展现了一个新的领域。DSS实质上是一类信息处理系统, 所以在理论分析时Shannon引出的概念很重要。当人们开始 接触DSS时,也许看不到信息论与它有什么关系,但实际上
决策例子
百事可乐的例子
瓶子形状?
包装?
决策例子
“囚徒困境”例子
以下几种情况: 如果两人都不坦白,警察会以非法携带枪支罪 而将二人各判刑1年; 如果其中一人招供而另一人不招,坦白者作为 证人将不会被起诉,另一人将会被重判15年; 如果二人都招供,则二人都会因罪名各判10年。
这两个囚犯该怎么办呢?
识别程度 问题确定,参数 问题不确定, 量化 参数难以量化
复杂程度 不太复杂 很复杂 模型描述 可用数学模型规 需开发专用模 范描述 型或无法建模 信息来源 内部 外部和内部综 合信息 决策方式 自动化 非自动化 案例
问题较难确定
较复杂 较难描述 主要是内部 半自动化
账务处理、物资 国民经济宏观 市场预测、股 出入库管理等 决策、西部大 票管理等 开发决策等
【大连海事大学—课件】
《决策支持系统》
袁长峰 副教授
大连海事大学交通运输管理学院
研究内容
决策支持系统概述 模型辅助决策 数据库与人机交互系统 决策支持系统 专家系统
综合决策支持系统
研究目的

掌握DSS的概念、与MIS系统的区别


会设计和应用模型进行辅助决策
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