决策支持系统报告

1《决策支持系统》实验报告学期10-11学年第2学期专业地理信息系统班级0811学号0820209116姓名杨根勇任课教师王兆华苏州科技学院环境科学与工程学院2实验一认识模型............................................3实验二建立模型............................................8实验三模型的人工求解..................................11实验四程序模型...........................................14实验五模型表示与组合..................................21实验六总控与DSS集成.................................24目录3实验一认识决策模型一、实验目的认识模型，区分模型的类别，明确模型的形式，加深理解模型的意义及对决策的作用。二、内容与要求创建运行环境运行程序模型样本、变量、输入、输出模型概念、类型、形式数学模型、程序模型三、方案设计（实验步骤）1.上网搜索或查看本实验参考资料第一部分和教材，找出模型概念、分类和表示形式。2.运行实验资源中的应用数学软件包。回答软件构成（模型集合，或非模型集合）写入实验结果3。运行程序的本质为模型，其表示形式是数学、算法、程序形式？是源程序，还是目标程序？其数据来源（数据库，数据仓库，人机对话输入）写入实验结果。基于此软件包，可以进行何种决策支持（模型决策，多模型辅助决策，自动组合模型决策）。体会模型对决策的重要性。3.阅读本实验参考材料第二部分。举例说明其中的样本、变量、输入、输出、数学模型、程序模型到实验结果5中。4.设计建模环境。了解SASMatlabLindo/LingoSPSSExcell的界面和功能，及对建模的作用。5.其它4四、实验结果（结论）1．模型类别模型类别广义数学模型根据决策的合理性原理性模型系统学模型规划模型预测模型管理决策模型仿真模型计量经济模型理想模型行为模型直觉模型2．表示形式表示形式原理性模型定理、定律、公式系统学模型系统动力学、大系统理论、灰色理论、系统辨识、系统控制、最优控制和创造工程学等规划模型线性规划、非线性规划、动态规划、目标规划、更新理论和运输问题预测模型定性预测方法(特尔斐法－专家调查法、情景分析法、主观概率法和对比法等);定量预测方法(趋势法、因素相关分析法（如回归法等）、平滑法等。)管理决策模型关键路线法（CPM）、计划评审技术（PERT）、风险评审技术（VERT）和层次分析法（AHP）等仿真模型蒙特卡罗法(概率统计)、KSIM模拟(多变量目标)和微观分析模拟(微观个体)等。计量经济模型经济计量法、投入产出法、动态投入产出法、回归分析、可行性分析和价值工程等。3．软件构成该Mathcai软件由六个模型集合（图像显示、最优化方法、回归分析、常用统计方法、多元统计方法、线性代数计算）和两个非模型集合（关于、概述）构成，具体如下：一、模型集合：1、图像显示：（1）、统计数据的图像显示；（2）、数据的空间曲面图；（3）、平面散点图；（4）、空间散点图；（5）、三次样条插值；（6）、倒数距离加权插值；（7）、一元函数的平面曲线图；（8）、二元函数的空间曲面图；（9）、函数的等高线图；（10）、参数函数的平面曲线图；（11）、参数函数的空间曲线图；（12）、参5数函数的空间曲面图。2、最优化方法：（1）、单纯形法求线性规划问题的解；（2）、一维搜索法求一元函数的最小值；（3）、POWELL法求多元函数的最小值；（4）、单纯形下山法求多元函数的最小值；（5）、变尺度法求多元函数的最小值；（6）、共轭梯度法求多元函数的最小值；（7）、图像法求多元函数的最小值。3、回归分析：（1）、按照输入的公式进行数据转换；（2）、一元线性回归；（3）、多元线性回归；（4）、多项式回归；（5）、广义线性回归；（6）、拟线性回归；（7）、非线性回归；（8）、逐步回归；（9）、主成分回归。4、常用统计方法：（1）、正态总体参数的假设检验和区间估计；（2）、单个总体分布的χ2检验；（3）、正态分布的概率纸检验；（4）、联立表独立性的χ2检验；（5）、方差分析；（6）、正交试验设计。5、多元统计方法：（1）主成分分析；（2）、典型相关分析；（3）、判别分析；（4）、聚类分析。6、线性代数计算：（1）、矩阵的基本运算；（2）、求行列式的值；（3）、矩阵的初等变换；（4）、矩阵的标准形分解；（5）、求向量集的最大无关子集；（6）、线性代数方程组的求解；（7）、矩阵的ＱＲ分解；（8）、实对称矩阵的特征值与特征向量；（9）、矩阵的奇异值分解；（10）、求矩阵的广义逆矩阵。二、非集合模型1、关于2、概述：（1）、软件系统概况介绍；（2）、软件系统的安装和使用；（3）、安装后硬盘上的文件夹结构；（4）、怎样脱离系统运行个别软件；（5）、怎样将说明文件打印出来；（6）、软件系统的邮购和升级；（7）、发生问题时的处理。4．程序的表现形式运行程序的本质为模型，其表示形式是程序形式5．数据来源其数据来源是通过人机对话输入实现的。6样本：变量：X1,X2及X3数学模型：逐步回归法模型程序模型：结果：6．决策支持此软件包可以实现模型决策，多模型辅助决策，自动组合模型决策。432100193.000947.000925.006852.048876.0XXXXLogY7五、体会（收获）通过本实验的学习，我了解并掌握了模型的概念以及建模处理问题的必要性，以及在建模的工程中需要注意的一些问题，具体体会如下：1．模型的重要性模型便于观察和理解现实世界，模拟其演变。是研究自然和社会对象的基础。它的重要性有：(1)将模型并入信息系统软件；(2)为高层管理提供有用信息，以便支持那些相对而言结构化程度比较低的决策行为，如支持半结构化的决策活动；(3)提供给用户强有力、然而并不难掌握的与系统之间的人一机交互能力，即用户能够用较为简单的语言向系统咨询，并从系统得到科学的、有效的决策支持。2．我们因该仔细考虑建立模型过程的每一步鉴于模型的重要意义，我觉得建立模型过程的每一步都必须是明确和有计划的。分析人员可能认为，对一个具体的间题，时间是关键的，于是总急急忙忙地建立模型，这是错误的。必须强调的是，必须弄清与分析人员自身对应的管理人员是谁。通常，建立模型的过程应适当放慢，以保证管理人员能理解模型的基本原理。总之，分析人员只能在经过仔细考虑的情况下，尽可能快地建立模型，并且使建立模型过程尽量清晰，使管理人员能了解这一过程。3．建模时要面向问题模型是用来向决策人提供一种更有效地做出决策的手段。建立模型的人员应该经常习惯于问：“模型怎样才能帮助管理人员解决问题？”在建立模型时，分析人员可能发现问题变得比原来想的更复杂。这时，分析人员必须重新审议问题，并与管理人员一起核实这一审议。实验二数学模型一、实验目的8掌握数学模型及其构建方法二、实验内容构建一个数学模型三、方案设计与要求1.参考本实验后附材料或教学演示，确定用于建模的决策问题。2.明确问题涉及的变量和逻辑关系，必要时用假设简化问题，设定变量符号。3.借用基本数学形式表达变量间的关系，需要时筛选变量，形成初步的模型形式。在无法进行严格的数学推导时,可以使用“不严格”的数学形式。理解模型的语义含义和功能。4.尽量使用实际资料检验数学结果，并用恰当的学科语言表达数学结果。5.确定最终的模型。绘制应用建模流程于实验结果1,完整的建模过程写在实验结果2，总结写入体会（收获）中。四、实验结果（结论）1．应用建模流程图2．建模过程下面以一个实例阐述建模的具体过程：例：某公司研制了两种新产品，即“玻璃门”和“铝框窗”，并准备生产这两种抽象化简假设参数变量组件模型参数估计运行检验应用符合？实际问题9新产品。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，这是决策活动的起点；①新产品有什么优点？能否被消费者购买？这都需要进行分析。若新产品会增加成本，就需要进行成本分析；②公司的生产工厂能有多少时间生产新产品？每周能卖掉几个产品？这需要制定营销计划；③生产新产品时，在工厂有限的生产能力基础上使现生产一种产品，还是两个产品同时生产？同时生产对同时抢先市场有好处，为两种产品做组合广告，也会有更好的效果。(2)建立模型；寻找两种新产品的市场能力，那种组合能产生最大利润该问题属于线性规划模型问题。线性规划有固定的数学结构和问题求解方法，是结构化决策问题，但是将实际问题建立成合适的线性规划的数学结构模型，为此需要搜集以下信息：①每个工厂有多少生产能力生产新产品？②生产每一个产品每个工厂个需要多少生产能力？③每一产品的单位利润会有多少？这些数据只能得到估计值，特别是新产品的利润（产品还未出来就要估计它的利润），这是一个半结构化问题。进过调查和分析，有A、B、C三个工厂同时生产该产品，生产能力如下：工厂生产该产品时间（时/周）工厂A4工厂B12工厂C18门工厂A1小时+工厂C3小时窗工厂B2小时+工厂C2小时设每周生产新门的数量为x，生产新窗的数量为y。则该问题的线性方程为：①利润：p=300x+500y②工厂A约束：x≤4工厂B约束：2y≤12工厂C约束：3x+2y≤18(x≥0,y≥0)(3)最优决策，对各种结局的价值所作的定量估计；通过对该决策问题的线性规划模型求解，即求在生产能力允许的范围条件下，达到最大利润的最优解。利用线性规划模型的求解方案可得到最优解是：x=2,y=6,p=360线性规划模型为决策者提供了最优决策。它是公司领导层是否生产新产品的决策支持。(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。10如What……If分析由于线性规划模型的参数均是估计值，这样计算出的最优解也是估计值，所以要对如下问题进行What……If分析，即What……If实验。①新产品中有一个产品的单位利润的估计值不准确时，最优解怎样变化？②两个产品的单位利润的估计值都不准确时，又将会怎样？③其中一个工厂每周可用于生产新产品的时间改变后，会对结果产生怎样的影响？④如果3个工厂每周可用于生产新产品的时间改变后，又会对结果产生怎样的影响？这些问题对决策仍很重要。解决这些问题是利用优化模型进一步的决策支持。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。五、体会（收获）通过本实验的学习，我掌握了以下内容：一、建模过程中要注意的问题1．明确研究目标，力图从实际问题中归纳出所采用的假设和解题线索;2．用假设简化问题，在实际与数学简化之间选择恰当的平衡点,这是建模成功与否的关键,体现了建模工作的想象力和创造力;3．进行正确的推理，在无法进行严格的数学推导时,可以使用“不严格”的数学,代之以对问题的分析,归纳,类比,猜测,尝试,事后检验；4．尽量使用实际资料检验数学结果，并用恰当的学科语言表达数学结果。5．在建模中，数学决不仅仅是工具,要从所作的数学推导和所得到的数学结论中指出所包含的更一般的、更深刻的内在规律。数学建模绝不仅仅以应用数学解决一个实际问题为目标，我们更希望揭示基本自然规律，产生新的数学思想和方法。二、怎样学习建模1.要会“翻译”。扩充知识面，既能将实际问题用数学语言表达，又能将数学结论用“常人”能懂得的语言表达。2.要会实践。培养洞察力，能一眼抓住问题的关键；培养联想力，触类旁通，能透过某些不同的实际问题的表面看到共同的数学特性；学会在实践中提出问题，搜集资料，组建模型，解决问题。3.要会思考。应用已学到的数学知识和方法进行数学分析，培养综合，归纳，抽象，化简等数学思维方式。4.要会计算，学会使用软