信息决策管理作业1

信息决策管理作业班级：物流082班学号：0804082046姓名：王芬芬指导：王国华老师2010年5月21日一、决策支持系统概述二、DSS的发展历史以及应用三、决策支持系统的功能、特点、分类四、决策支持系统的概念模式五、决策支持系统的在企业经营管理中的应用题目：现在企业的经营管理中，常用的决策支持系统相关技术，现在应用在经营管理中的案例举例。

一、决策支持系统概述1、1、决策支持系统的概念决策支持系统（Decision support system, 简记为DSS），是20世纪70年代，由麻省理工学院M.S.Scott Morton首先提出来的。

目前DSS已经成为计算机应用领域中一个十分活跃的分支。

DSS 是一种以计算机为辅助工具，应用决策科学及有关科学的理论与方法，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技术的信息系统。

1、2、决策支持系统的结构、结构特征★DSS的结构DSS由若干部件按一定的结构组成，部件不同或结构不同会构成功能略有差异的DSS。

但各种DSS的结构都必须建立在某种概念模式之上。

DSS的概念模式反映DSS的形式及其与―真实系统‖、人和外部环境的关系。

DSS概念模型的建立是开发中最初阶段的工作，它通过对决策问题与决策过程的系统分析来描述。

★、DSS的结构特征①模型库及其管理系统；②数据库及其管理系统；③方法库及其管理系统；④交互式计算机硬件及软件；⑤对用户友好的建模语言;1、3、决策支持系统的三个技术支撑层次以及三者之间的关系从技术角度看，DSS具有专用DSS、 DSS生成器与DSS工具等三个层次，它们面向不同的人员，起着不同的作用，三个层次相互间有着依托支撑的关系。

（1）、专用DSS：是面向用户的能够提供决策支持功能的基于计算机的信息系统。

目前的DSS都是针对某一个或某一类特定的问题域的，因此专用DSS就是我们通称的DSS。

（2）、DSS生成器：DSS生成器是一种能用来迅速和方便地研制构造专用DSS的计算机硬件和软件系统。

包括数据管理、模型管理和对话管理所需的技术以及能将它们有机地结合起来的接口。

通过DSS 生成器可根据决策者的要求、决策问题域与决策环境等在较短的时间里生成一个专用的DSS★较典型的DSS生成器实例有：a. Execucom 公司的IFPS(交互式财务计划系统)：专门用于生成财务计划决策支持系统；b. Boeing计算机服务公司的EIS(Executive Information System)；c. Tymshare公司的Express等。

这些具有数据管理、图像显示、财务和统计分析、风险分析和优化计算等多种功能。

(3)、DSS工具：DSS工具是可用来构造专用DSS和DSS生成器的技术基础与基本硬件和软件单元。

★DSS工具的概念基于两点：●不同的DSS在开发技术与构件上都有共性部分，如开发语言、结构框架、基本算法、输入输出程序等。

●从零点开始的DSS开发周期过长，与应用对象的变化不相适应。

★DSS工具的实例如：1）净现值计算程序、2）彩色图像工具、3）线性规划软件包、4）数据库查询软件、5)风险分析功能等。

（4）、三者的关系二、DSS的发展历史以及应用2、1、DSS的发展▪电子数据处理(Electronic Data Processing, EDP)阶段▪管理信息系统(Management Information System, MIS)阶段▪决策支持系统(Decision Support System, DSS)阶段▪1960年以前，孕育期，出现计算机数据处理系统，不能提供决策支持▪1960-1970，萌芽期，出现MIS，对日常的决策提供部分支持，如IBM的COPICS系统▪1970-1980，诞生期，DSS概念的提出（MIT，Scott Morton)，有关的理论研究，出现了一些实用性系统。

▪1980-1990，发展期，出现EIS、IDSS、GDSS多个分支，决策支持过程细分（1981，1st）▪1990-现在，成熟期，基于网络的DSS，DW，KMS等形式的新型DSS2、2 DSS的发展现状2.3 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)。

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、模型库管理系统的功能、模型库语言等方面的设计和实现。

(2) 部件接口: 各部件之间的联系是通过接口模块完成的, 部件接口包括: ①对数据部件的数据存取;②对模型部件的模型调用和运行;③对知识部件的知识推理。

(3) 系统综合集成: 根据实际决策问题的要求, 通过集成语言完成对各部件的有机综合, 形成一个完整的系统。

模型库系统虽然已经不再是一个新概念、新技术, 但它不同于数据库系统。

数据库系统有成熟的理论和产品, 模型库系统还没有形成很成熟的产品工具, 它需要系统开发者自己根据需要自行设计和开发。

这样就不可避免地阻碍了决策支持系统的发展。

决策支持系统需要对数据、模型、知识、交互四个部件进行集成。

目前,专家们公认的事实是,计算机语言的支持能力还相当有限, 数值计算语言(如FOR2TRAN、Pascal 、C 等) 不支持对数据库的操作,而数据库语言(如FoxPro 、Oracle 、Sybase 等) 的数值计算能力又很薄弱。

而决策支持系统既要进行数值计算又要进行数据库操作。

这个问题一直是决策支持系统发展的技术障碍,成为决策支持系统发展缓慢的主要原因。

另外, 要提高决策支持系统的智能化水平和决策支持能力, 还需要在其它一些相关技术上有所突破,如建模技术、系统快速原型开发技术、数据库仓库和数据挖掘技术、知识仓库技术、知识发现技术、知识析技术、知识描述技术、公式发现技术、智能代理技术、神经网络技术、可视化技术等等。

2、4 决策支持系统的未来发展从目前决策支持系统的发展及未来需求趋势来看,大致反映出了这样一些明显的发展动向:(1) 不断强化知识管理的功能, 提升系统的知识管理与知识综合应用能力。

例如具有知识学习能力的IDSS 的智能主要体现在系统能利用专家知识辅助决策, 并能够随着决策环境的变化改变自己的行为, 要求其知识处理系统能随环境变化学习新知识、更新知识库。

知识管理与应用则涉及到推理知识、描述知识和过程知识,从而支持问题求解过程。

另外,将知识管理理论与方法应用于DSS 的实现中,可以实现专家经验(隐性知识) 的分享,提高系统的决策支持水平与能力。

(2) 日益强调多种数据、知识的综合、集成运用。

在技术不断更新的条件下, 准确数据信息和高效率的工具是决策者以更低的成本、更加快捷的方式做出及时的科学决策的前提与保证。

因此, 在DSS 的设计与开发中充分考虑对众多数值数据资源、事实数据资源、先验知识、推理知识等的综合、集成运用, 构建有丰富的数据仓库、机构知识仓储等, 并配臵和开发众多的数据挖掘和知识发现及分析工具。

丰富的资源基础保证了系统支持决策的效率与水平。

(3) 在支持一般决策的基础上, 引进和集成电子商务平台的功能, 形成与电子商务的集成、融合发展的态势。

电子商务是信息时代和网络环境下越来越流行的一种商业运作模式, 是商务电子化和信息化的结果。

电子商务的发展不仅强烈地冲击着传统的管理模式和商务运作模式, 同时也产生了许多新的管理决策问题。

所以DSS 的设计与开发越来越多地考虑电子商务这一重要应用背景, 向决策者提供多种分析模型和多种分析角度, 在市场- 客户- 产品等多种条件下进行多维度分析。

例如目前开发的基于Web 的DSS 和基于GIS 的DSS 都面向这类应用提供支持。

(4) 不断谋求技术及应用上的突破, 关注和重视对决策过程中的不确定信息的组织和处理。

尽管现代科学的认识是“世界是物质的, 物质是运动的, 运动是有规律的”, 但是, 在现实世界中还是普遍存在许多的不确定性。

为了有效地解决这类问题, 专家们发展了“软计算方法”。

所谓软计算主要包括模糊逻辑、神经计算、概率推理、遗传算法、混沌系统、信任网络及其它学习理论。

现有的人工智能技术主要致力于以语言和符号来表达和模拟人类的智能行为, 软计算方法则通过与传统的符号逻辑完全不同的方式, 解决那些无法精确定义的问题决策、建模和控制。

软计算方法已在很多领域的决策问题中得到应用。

如王光远的不确定信息及其建模方法; 任守榘等提出利用遗传算法实现处于混沌与湍流环境下具有重构自身的先进制造系统的决策模式及其决策支持系统。

(5) 系统功能的日臻完善, 推动了DSS 的应用向更广领域扩展。

DSS 将不再仅仅是某些特殊人使用或特殊领域使用的工具, 随着其功能的扩充, 应用面将越来越广泛, 将成为社会发展中任何决策者都可以使用的有效工具与手段。

(6) 重视界面的设计与优化, 提供越来越友好的客户端管理功能支持。

用户向系统输入参数或请求信息时, IDSS 支持图形用户界面,客户端管理更加友好,同时系统的响应速度加快, 维护和管理简化, 系统的应用范围得到更大拓展。

总之, DSS 是一个融多种学科知识和技术于一体的集成系统,随着管理理论、行为科学、心理学、人工科学等相关学科的不断发展, 尤其是计算机技术、网络技术等现代信息技术的不断发展, DSS 的应用研究将不断深入, 逐步向着高智能化、高集成化和综合化方向发展, 并将深入到社会生活的各个领域, 成为人们决策活动中不可缺少的有力助手。

2、5、DSS与MIS的区别DSS和MIS是计算机应用于管理工作的两种不同的发展阶段，MIS 主要是以改进组织的效率为目标，DSS主要提高决策质量，改进决策的过程。

2、6、DSS的商业应用★、DSS的商业应用（国外）▪IBM公司开发了地理数据分析与显示系统GADS ；利用GDSS进行决策分析▪Jan de Wit 公司开发了一个基于线性规划的DSS，在2000年，LP使收益增加了26%，且边际贡献率增加了32%▪美国Simplan System 公司开发的辅助战略规划DSS，即SIMPLAN▪美国加州圣何塞市的警察巡逻任务部署系统▪可口可乐公司的定价分析系统▪美国Eastern Bank 开发的用于支持有价证券投资决策、账目审核的OPMS▪日本7-11的销售支持系统★、DSS的商业应用（国内）▪华中科技大学冯珊等开发的用于我国人口和经济发展战略规划及仿真的CDSS▪中国人民大学开发的用于企业财务的DSS▪西北工业大学王隆基等开发的用于企业产品生产计划的DSS ▪宋福根主持开发了大型《现代企业经营决策仿真》系列软件系统神州数码税务决策支持系统解决方案三、决策支持系统的功能、特点、分类3.1、决策支持系统的功能DSS的功能由系统结构所决定，不同结构的系统，功能不尽相同。