内蒙科大管理信息系统课件11 决策支持系统

第一节决策支持系统的概念第二节决策支持系统的组成第三节智能决策支持系统第四节群体决策支持系统第十一章决策支持系统第一节决策支持系统的概念•本节内容：一、决策支持系统的产生与发展二、决策支持系统的功能与定义三、决策支持系统的分类计算机的应用信息支持决策的研究1971年Keen:提出“管理决策系统”（MDS）1978年Keen和ScottMorton提出“决策支持系统”（DSS）形成DSS新学科一、决策支持系统的产生-1•70年代，产生了许多较有代表性的DSS例如：•支持投资者对顾客证券管理日常决策的ProfolioManagementSystem•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•适用于大型卡车生产企业生产计划决策的CapacityInformationSystem，等等一、决策支持系统的产生-2两库系统三库系统DSS组成的发展：四库系统集群系统数据库、模型库、方法库、知识库数据库、模型库、方法库数据库、模型库群体、分布、综合一、决策支持系统的发展•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•提供良好的数据通信功能保证及时收集所需数据并将加工结果传给使用者•具有能忍受的加工速度与响应时间不影响使用者的情绪二、决策支持系统的功能•DSS的定义建立在基本特征与结构特征之上：1.对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题2.模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相结合3.易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用4.强调对环境及用户决策方法改变的灵活性适应性5.支持但不是代替高层决策者制定决策二、决策支持系统的定义-1•根据DSS应具备的功能及特征•根据多位专家学者的意见•DSS的定义可综合为：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。二、决策支持系统的定义-2•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二、决策支持系统的定义-3•DSS都针对某类决策问题，大体有三大类：分析为主、以求解为主、兼有分析和求解•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例如，财务分析系统和市场行情分析系统•求解类为决策者提供决策过程和方案抉择支持例如，同类资源下多品种生产计划优化系统新产品研发方案评选系统三、决策支持系统的分类第二节决策支持系统的组成•本节内容：一、决策支持系统的结构二、人机对话子系统三、数据库子系统四、模型库子系统五、方法库子系统•不同功能和特色的DSS，系统结构亦不同•一般认为DSS的结构有：两库结构和基于知识的结构等两种基本形式•实际中的DSS由这两种结构分解或增加某些部件的演变而来自然语言子系统问题处理子系统知识库子系统用户基于知识的DSS结构一、决策支持系统的系统结构-1三库结构数据库模型库对话子系统数据库子系统模型库子系统用户数据库模型库对话子系统数据库子系统模型库子系统用户方法库知识库方法库子系统知识库子系统数据库模型库对话子系统方法库子系统模型库子系统用户数据库子系统方法库一、决策支持系统的系统结构-2•两种基本结构演变出的DSS都表现为多库结构•在两库结构基础上加入方法库：就构成了三库结构的决策支持系统•再与基于知识的DSS结构相结合：就构成了四库结构的智能决策支持系统•对各种DSS:对话子系统的位置及与用户之间的关系总体上是一致的一、决策支持系统的系统结构-3三库子系统请求检验、形成命令处理处理读取数据、构建模型、选择算法信息查询决策支持决策者请求结果检验评价系统修改维护者请求结果人机对话子系统人机二、人机对话子系统-1•实际中，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•可以说：人机对话子系统是DSS的一个窗口它的好坏标志着DSS的实用水平二、人机对话子系统-2•数据库子系统是DSS的基本部件是支撑模型库子系统及方法库子系统的基础•近年热门起来的数据仓库（DataWarehouse）有被逐步引入DSS的趋势•尤其是一些大型的分析类DSS开始建立在数据仓库的基础上三、数据库子系统•模型是以某种形式反映客观事物本质属性揭示其运动规律的描述•决策求解首先要表达问题的内外特征与变化规律•DSS的模型库子系统在不同的条件下通过模型来实现对问题的动态描述以便探索或选择令人满意的解•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”四、模型库子系统-1模型单元的存储方式：•子程序方式：模型的输入、输出格式及算法用完整的程序表示不利于修改，会造成各模型相同部分的存储冗余•语句方式：用建模语言描述模型，组成语句集合与子程序方式类似，但向用户方向前进了一步•数据方式：把模型看成一组用数据集表示的关系便于数据库管理系统操作模型库使模型库和数据库能用统一的方法进行管理四、模型库子系统-2•方法库子系统存储、管理、调用及维护DSS各部件要用到的各种方法如，通用算法、标准函数等•方法库中的方法一般用程序方式存储•DSS从数据库选择数据，从方法库选择算法然后将数据和算法结合起来进行计算并以直观清晰的呈现方式输出结果供决策者使用五、方法库子系统-1方法库基本数学方法统计方法优化方法预测方法计划方法金融方法各函种数初算等法插值算法拟合法外推法平滑法二分元析相法关回归分析法判别分析因子分析方差分析法求解分析判别分析时间系列法因果分析法矩阵运算法计划评审法方法库方法集合举例五、方法库子系统-2第三节智能决策支持系统•本节内容：一、智能决策支持系统的基本概念二、智能决策支持系统的结构三、人工神经网络在分析与决策中的应用DSS人工智能专家系统机器学习人工神经元网络专家知识优势IDSSDSS+ES结合专家知识和DSS模型分析的优点形成智能DSS（IDSS）提高支持非结构化决策能力知识获取困难知识库一、智能DSS的基本概念-1•专家系统是一种知识系统利用专家知识及知识推理等来理解与求解问题•将ES和传统DSS结合而形成的IDSS：增设了知识库、推理机与问题处理系统人机对话部分还加入了自然语言处理功能•IDSS在用户决策问题的输入、决策问题的描述、决策过程的推理，问题解的求取与输出等方面都有了显著的改进一、智能DSS的基本概念-2•人工神经元网络采用物理器件或计算机模拟生物体中神经网络的某些结构与功能•ANN属于基于案例学习的模型吸取了生物神经网络的部分优点•ANN由许多简单处理单元互连而成局部神经元损坏后不影响全局的活动•ANN具有良好的自组织、自学习和自适应能力特别适用于处理复杂问题或开放系统能弥补专家系统的不足一、智能DSS的基本概念-3•典型的结构为四库结构数据库模型库人机接口方法库管理系统模型库管理系统用户数据库管理系统方法库知识库知识库管理系统自然语言处理系统问题处理系统推理机二、智能DSS的结构-1•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DSSIDSS：更好地理解人能积累已有知识能获得新知识提高分析和求解能力增设：自然语言处理系统知识库推理机问题处理系统二、智能DSS的结构-2自然语言表达的决策问题系统能理解的方式表达的决策问题人机接口自然语言处理系统问题处理系统语法、语义结构分析二、智能DSS的结构–智能人机接口问题处理系统工作流程问题求解器结构化问题：模型选择或构造非结构化问题：推论或知识推理问题分析器问题描述人机接口自然语言处理系统结果四库系统求解资源二、智能DSS的结构–问题处理系统回答知识请求回答知识库维护请求知识库知识库管理系统推理机决策知识和经验知识特定问题领域专门知识从已知事实推出新事实二、智能DSS的结构–知识库子系统1•知识库子系统：获取、解释、表示、推理及管理与维护知识知识：有关规则、因果关系及经验等•存储知识首先要表示知识•知识的表示是知识的符号化过程•常见的知识表示形式有：逻辑表示法语义网络表示法产生式规则表示法框架表示法过程表示法二、智能DSS的结构–知识库子系统2•推理是指从已知事实推出新事实的过程•推理一般由三部分组成：大前提、小前提、结论•例：大前提－拖债达3级及以上的客户信用低小前提－该客户拖债达4级结论－该客户信用低•例：大前提－与信用低的客户做交易要谨慎小前提－该客户信用低结论－与该客户做交易要谨慎二、智能DSS的结构–推理机1•根据推理方向的不同，可以分出三种推理：正向推理、反向推理、正反向混合推理例：从某城市到一个无直达航班的城市为确定坐哪些航班转达，即是简单的推理问题例：若事实M为真，且有规则IFMTHENN，则N为真因此，若事实任务A是紧急订货为真，且有规则IF任务I是紧急订货THEN任务I按优先安排计划则任务A就应优先安排计划二、智能DSS的结构–推理机2输出W1W4W2W3X1X2X3X4输入加权传递加权和Y处理单元输入层隐蔽层输出层三、ANN在分析与决策中的应用-1•人工神经元网络基本原理•ANN可看作黑箱•通过案例学习能具备求解同类问题的本领尤其是那些机理模糊或处理频繁的问题•例如：图像、语音和文字的识别事物的分析、评估和预测半结构化和非结构化问题的方案搜索和选择三、ANN在分析与决策中的应用-2•在产品评价和选择方面：利用学习了股票涨落走势因果对应关系的ANN能得到该证券今后走势的评价输出在一批股票中，用ANN做扫描式的分析和评价发现有看好迹象和走坏征兆的股票•在客户关系管理和交易服务方面：根据客户基本信息和交易信息，能：得出客户优质度、划分客户、找出优质客户识别风险和客户流失征兆为风险防范措施的确定提供依据三、ANN在分析与决策中的应用-3第四节群体决策支持系统•本节内容：一、群体决策支持系统的基本概念二、群体决策支持系统的类型三、群体决策支持系统的组成•前几章所述的DSS是面向个人的实际上组织的决策大都是由领导群体作出的•垮区域活动难使多人坐在一起决策传统的群体决策方法已难以实现要求在广泛空间内和不固定时刻作群体决策在此背景下产生了GDSS一、群体DSS的基本概念-1•GDSS是一类信息系统在DSS基础上利用计算机网络与通信技术让多个决策者为了一个共同的目标通过某种规程相互协作探寻半结构化或非结构化决策问题解决方案•GDSS涉及面很广要面对不同风格与偏好的决策者要综合决策科学、计算机网络、数据库技术、运筹学、心理学及行为科学等多种学科实用系统研究与开发的难度非常大一、群体DSS的基本概念-2DSS计算机技术通信技术GDSS规程半结构化问题非结构化问题一、群体DSS的基本概念-3•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．能集思广益激发思路，使问题方案尽可能完美5．可防止小集体主义及个性对决策结果的影响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一、群体DSS的基本概念-4•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）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）二、群体DSS的类型综合局域网和虚拟会议的优点人机接口公共数据库子系统公共模型库子系统主持人规程库子系统通信库子系统公共方法库子系统私有决策支持系统决策者决策者公共显示设备三、群体DSS的组成-1•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”的决策问题按照某种规程展开•主持人员控制决策活动的进程参会者利用三库资源和私有DSS分析问题进