决策支持系统概述

第一讲决策支持系统概述（教材第一、第二章）第一节DSS的理论基础本节主要内容：一.决策二.决策过程与决策体系三.决策的分类四.决策信息五.决策支持六.决策方案与方案的生成第二节DSS的产生与发展本节主要内容：一.DSS的产生二.DSS的发展三.DSS发展的3个阶段第三节DSS的概念和功能本节主要内容：一.关于DSS的定义和理解二.DSS的特点三.DSS的任务和功能第四节DSS与其他学科的关系本节主要内容：一.DSS的学科内容二.DSS与MIS的关系三.DSS与运筹学的关系第五节新一代DSS的应用与发展本节主要内容：一.群决策支持系统二.智能决策支持系统三.分布式决策支持系统四.基于DW的新决策支持系统五综合决策支持系统一.决策1.概念：指个人或集体为了达到或实现某一个目标，借助一定的科学手段和方法，从若干备选方案中选择或综合成一个满意合理的方案，并付诸实施的过程。它具有目的性、超前性、创造性、管理性。2.构成要素：决策陈述一批替代方案一套决策准则。3.科学决策的原则：信息化原则定量分析与定性分析紧密结合的原则对比、优化的原则反馈原则复杂问题群体决策的原则二.决策体系与决策过程1.决策系统决策系统的构成要素。（1）.决策主体（2）.决策目标（3）.决策方案（4）.结局（5）.效用2.决策过程信息阶段设计阶段选择阶段实现阶段提出问题→确定目标→价值准则拟定方案分析评估→选择方案普遍实施→实验验证西蒙的决策过程理论3.决策体系决策整个过程中的各个层次、各个部门在决策活动中的决策权限、组织形式、机构设置、调节机制、监督方法的整个体系。（1）.决策系统——核心（2）.参谋（智囊）系统（3）.信息系统（4）.执行系统（5）.监督系统决策系统执行系统监督系统参谋系统信息系统图1－1:决策体系结构图三.决策的分类重点：西蒙的结构化分类。决策问题的结构化程度：是指对决策问题的决策过程的环境和规律，能否用明确的语言(数学的或逻辑学的，形式的或非形式的，定量的或推理的)给予清晰的说明或描述。问题结构化程度的区分因素：问题形式化描述的难易程度解题方法的难易程度解题中所需的计算量的多少结构化问题非结构化问题半结构化问题常规的，可重复的，少见，有创造性和直观性介于前二者之间每个问题仅有一个求解方法不具备已知求解方法或存在若干求解方法而所得的答案不一致有多个问题求解的方法，通过人为干预可比较容易确定答案可利用计算机程序来实现难以编制程序问题求解过程的一些阶段可以利用计算机，而另一些阶段不行四.决策信息决策信息：对决策过程发生作用的消息、情报和知识的总称。数据信息知识智慧外部信息与内部信息描述性信息与控制性信息五.决策支持1.对“决策支持”的认识决策支持是指用计算机来达到以下目的：(1)帮助经理在半结构化或非结构化的任务中作决策；(2)支持经理的决策，显然无代替经理的判断力的意思；(3)改进决策效能，而不是提高它的效率。2.决策支持的方式（1）模型的决策支持（2）“如果，将怎样”（what-if）分析的决策支持（3）决策问题方案的决策支持（4）自动生成决策问题方案的决策支持（5）知识推理与智能技术的决策支持六.决策方案与方案的生成1.决策方案的拟定原则：（1）方案的前瞻性（2）方案的可行性（3）方案的多样性（4）方案的层次性（5）方案的创新性（6）方案的优化性2.决策方案的生成：（1）按照标准数学模型的数学结构的要求，分析当前决策问题的数学结构并获取所需的数据，形成决策方案。（2）利用标准数学模型组合成实际问题方案。串行组合和并行组合。一.DSS的产生DSS产生电子数据处理与管理信息系统MIS只能帮助管理者对信息作表面上的组织和管理，而不能把信息的内在规律更深刻地挖掘出来为管理决策服务。管理科学/运筹学面对复杂问题时，难以实现模型的组合和交互，辅助决策的有效性降低。二、DSS的发展1.20世纪70年代末，初阶段的DSS2.20世纪80年代初，Sprague提出三部件结构的DSS，Bonczak等提出三系统结构的DSS3.20世纪80年代后期，专家系统与DSS结合，产生了智能DSS4.20世纪90年代中后期，DSS与DW、DM、OLAP结合，产生综合DSS三、DSS发展的三个阶段1.数据库阶段2.数据仓库阶段3.商务智能阶段一.关于DSS的定义和理解P.G.W.Keen和M.S.Scott－Morton：辅助管理者对半结构化问题的决策过程，支持而不是取代管理者的判断，提高决策的有效性而不是效率的计算机应用系统。R.H.Spraque和E.D.Carlson：DSS具有交互式计算机系统的特征，帮助决策者利用数据和模型去解决半结构化问题。陈文伟（1994年）：DSS是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级管理者实现科学决策的系统。……一.关于DSS的定义和理解（续）总结：DSS是针对管理者面临的半结构化和非结构化决策问题，综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级管理者实现科学决策的系统。二.DSS的特点1.DSS倾向于针对上层管理具有典型意义的半结构化和非结构化决策问题2.DSS是支持而不是取代决策者作出决策3.强调交互式、友好的用户界面4.DSS的目的是提高决策的有效性而不是效率5.DSS试图将模型和分析技术的应用同传统的数据存取检索功能结合起来（包含了组合模型的意思）6.可为各种类型的知识工作者提供支持7.强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性三.DSS的任务和功能1.DSS的任务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，即目标、规则、方法和途径等；构造决策问题的求解模型；建立评价决策问题的各种准则；多方案、多目标、多准则情况下的比较和优化；综合分析。三.DSS的任务和功能（续）2.DSS的功能管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息；收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息；数据挖掘和数据分析；在DSS的各模块数据基础上组织分析数据，使DSS的数据能够帮助企业决策者制定重大决策；收集管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息；能以一定方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型；…………（详见教材p52）一.DSS的学科内容管理科学/运筹学管理信息系统信息管理科学计算机技术数学人工智能行为科学（见教材第一章第二节，P30。）二.DSS与MIS一种观点认为MIS包括DSS另一种观点认为MIS是DSS的子概念第三种观点认为二者是自成一体——你认为呢？？？1联系：DSS在MIS基础上发展起来的，二者都以数据库系统为基础，都需要进行数据处理，能为用户提供不同程度的辅助决策信息。2区别：1）MIS是为管理服务的系统，DSS是辅助决策的系统2）MIS按事务功能综合多个事务处理的EDP，DSS通过模型计算辅助决策2.DSS与MIS的区别（续）3）MIS以数据库为基础，是数据驱动的系统，DSS以模型为基础，是模型驱动的系统4）MIS追求系统的效率，DSS追求决策结果的有效性和科学性5）MIS支持结构化问题的解决，DSS支持半结构化问题的解决6）MIS强调管理系统内信息流程的整体性，为所有决策人员提供其所需的信息，并强调其系统性。DSS强调对决策者提供系统外部环境信息、内部综合信息、决策者个人经验和判断等方面的支持。三.DSS与运筹学（管理科学）1.相同点以模型辅助决策是二者的共同基础。2.DSS与运筹学（管理科学）相比的特点：DSS将数据和模型通过接口组成一个系统；DSS需要多模型间的选择和组合，形成多个方案；DSS通过人机交互支持人对非结构化问题的解决；DSS便于用户的使用和适应用户的不同需求。一.群决策支持系统1基本结构增加通信库，加强了模型库功能，系统使用前能够快速准备和具有协调能力，扩充必要的物理设备。2基本功能通过加强通信，消除了差异；提高讨论者的地位和结论的公正性；系统的实施可以是永久性的或暂时性的。3技术功能4特征三分布式决策支持系统（DDSS）1DDSS的主要优势比集中式系统更可靠；系统效率更高；易于扩展；能够实现平行操作，资源共享。2区别于一般DSS的特征3DDSS和GDSS的区别和联系四基于DM技术的新决策支持系统1数据仓库技术ＤW就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。2数据挖掘技术在DW基础上结合人工智能方面的知识和方法,提出了各种算法,即DM方法。它是KDD的组成和关键所在。3联机分析处理技术使管理者能够在各种角度，通过对数据的切片、切块、钻取等分析手段，操纵企业数据，获取所需的信息。五综合决策支持系统1新决策支持系统与传统决策支持系统的关系1）新DSS中数据挖掘获取的知识与传统DSS的知识推理中的知识是不相同的2)新DSS没有充分利用模型和组合模型来辅助决策3）二者都还没有完全成熟所以，二者整合成为必然。2主体结构1）模型库系统和数据库系统结合，完成多模型的组合和数据的共享。2）数据仓库与联机分析处理结合，完成对数据仓库中数据的综合、预测和多维分析。3）知识库系统和数据挖掘结合，完成知识的推理。用户问题综合与交互系统MBMSMB决策信息知识信息KBMS推理机KBDMOLAPDWMSDWDBMSDB3网络环境下的综合决策支持系统