决策支持系统及其开发实验报告

目录实验一-------------------------2实验二-------------------------6实验三-------------------------9实验四-------------------------12实验五-------------------------18实验六-------------------------23实验七-------------------------23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、内容与要求熟悉并了解创建运行环境、运行程序模型；掌握样本、变量、输入、输出的概念和原理；掌握模型概念、类型、形式、数学模型、程序模型等。三、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。3.阅读本实验参考材料第二部分。4.设计建模环境。四、实验结果1．模型类别模型的概念：模型是对现实世界的简化和抽象，将对世界的结构、联系、机理、过程等认识的符号描述，即思维过程简约化表示。模型的分类：根据采用的符号系统模型可分为：物理模型：用实体模拟、类比，如地球仪。数学模型：用数学语言描述的一类模型，类似数学公式的形式。结构模型：反映系统的结构特点和因果关系的模型，具体为各种图模型。仿真模型：计算机上运行的程序化表达的模型。常用的决策模型多为数学模型，而空间决策支持中常用的是数学模型和结构模型。数学模型是通过变量与参数构成的方程式模拟世界的演变，现实中若实现模型的值，就达到追求的目标。广义数学模型类别有：1、原理性模型2、系统学模型3、规划模型4、预测模型5、管理决策模型6、仿真模型7、计量经济模型西蒙根据决策的合理性将决策过程分为三种模型：(l）理想模型根据主观期望效用理论（subjectiveexpectedutility）的这种模型要求：决策者有一个明确定义的效用函数，假定决策者有一个十分完备的可选择方案集合；假定决策者能确定未来事件发生的概率分布；进而决策者可以按照效用函数极大的准则进行决策。(2）行为模型人们在进行决策时，常常要受到各种行为和心理因素的影响。由于有各种行为因素的影响，西蒙提出了有限合理性（boundedrationality）原则。他认为现实世界的决策由于必然要受到行为因素的影响，因而应该使用行为模型，但也只能达到有限的合理性。(3）直觉模型直觉模型是指决策者完全凭主观进行决策，即通俗讲的靠“拍脑袋”进行决策。这种模型可以看成是行为模型的一种特例，它受当事人行为因素的影响更大，合理性的局限也更大。在实际生活中，这种模型的使用是大量的。对于直觉模型的合理性要进行分析，并不能一概排斥。当一个人使用直觉进行决策时，可能非常迅速，连他本人也说不出为什么做出这样的决策。但实际上他是应用了长期积累的经验、知识以及其特有的素质，这个决策也可能是正确的。以上所谓模型可理解为决策的过程模型。需与模型加以区分。作为DSS基础的模型，“教材”将模型从总体上分为物理模型、数学模型、结构模型、仿真模型。当然从不同的角度，可有不同的划分结果。DSS中涉及最多的是数学模型和仿模型。2．模型表示形式模型的很多类别，其根本形式可分有数学模型和程序模型，程序模型又可分源程序和目标程序形式。3．应用数学软件的软件构成软件由常用统计方法，多元统计方法，线性代数计算，关于，概述，图像显示，最优化方法，回归分析八部分组成。其中常用统计方法，多元统计方法，线性代数计算，最优化方法和回归分析为数学模型，图像显示为仿真模型，关于和概述为结构模型。应用数学软件的软件构成是模型集合。4．应用数学软件的表示形式形式涵盖了数学模型和程序模型，比如说数学原理均为数学的表现形式，而操作演示和实际操作均为程序模型。5．应用数学软件的数据来源其数据来源包括了很多方面，由程序自带的数据库，也有人机对话输入。实验参考材料第二部分：样本为54位被随机选取的某种特殊肝脏手术的病患的存活情形(Y)，变量为X1：血液凝结指数X2：预后指数(涵盖有病人的年龄)X3：酵素功能检查指数X4：肝功能检查指数输入为：四个变量（X1、X2、X3、X4）与存活情形（Y）以及LOGY（残差分析Y对应转换）输出为：Y相对与四个变量的线性回归模型数学模型为：计量经济模型线性回归模型，使用的为STEPWISE（逐步回归法），除此之外还有FORWARD（前进选择法）、BACKWARD（后退消去法）、MAXR（最大R-SQUARE）、MINR（最小R-SQUARE）四种方法来选取适当的变量。程序模型为：目标程序6．软件包应用基于此软件包，可以进行多模型辅助决策五、实验体会（收获）1．模型对决策的重要性在以往的学习中，我们知道，管理信息系统在本质上是属于更高一级的电子数据处理，它能提高数据处理的速度，提高工作效率。但是，高效率仅仅是系统业务处理中所追求的一个“过程目标”，而不是建造系统所追求的“最终目标”。高效率并不等于高效益，只有科学的、正确的决策才能带来好的效益，为企业带来活力与旺盛的生命力。否则将相去甚远，在错误决策下的高效率只能加重损失的程度。因此，企业所追求的最终目标，应该是决策的正确性、科学性和有效性，高效率只有在这个前提下才能发挥它对企业积极的、促进的作用。可见，是管理自身的要求需要尽快地从MIS发展到DSS，即由数据管理向模型管理发展。DSS与MIS相比更先进一步，是因为它强调以下三点：(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。以上三个观点虽然在MIS中没有被忽视，但不能否认，它们也没有被加以重视，这也使得MIS只是强调数据处理能力的提高，但它所收集、存储，处理和提供的信息，还远未能够对管理工作产生积极的影响，没有强调对决策工作积极的支持。DSS则面向决策，针对半结构化甚至于非结构化的决策问题，不光重视数据管理，更强调模型管理对于决策的支持作用。可见，MIS发展到DSS也标志着由数据管理到模型管理的扩展。DSS依赖模型而得以发展，DSS由模型驱动而运行。因此模型是DSS的根本。在DSS中，对话部件支持决策者来使用这个系统，数据部件提供存取来作为制定决策的原始资料，而模型部件则是给决策者以通过推理、比较、选择来分析解答整个问题的能力。实际上，正是将模型引人信息系统才使得MIS向前进一步发展并成为决策支持系统。因此，不难看出，在DSS中模型部件的地位是十分重要的。2．设计建模环境SAS：SAS系统功能包括客户机/服务器计算、数据访问、数据存储及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、质量控制、项目管理、运筹学方法、计量经济学与预测等。实际使用时可以根据需要选择相应的模块。Matlab：Matlab集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体。在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需简单地列出数学表达式、其结果便以人们十分熟悉的数值或图形方式显示出来。Lindo：LINDO可以用来求解线性规划(LP--LinearProgramming)、整数规划(IP--IntegerProgramming)和二次规划(QP--QuadraticProgramming)等问题。LINDO易于规划问题的输入、求解和分析，程序执行速度很快。Lingo：LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEARPROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATICPROGRAMING）其中LINGO６.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。SPSS：SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。Excell：Excel是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。3．实验感想通过这次实验，我认识到了在决策过程中建模的重要意义，掌握了许多关于模型的概念，包括模型分类，模型表示等，对于各类建模工具也有了初步了解。实验二数学模型一、实验目的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。四、实验结果（结论）1．应用建模流程图1)建模准备（实际问题）：要了解问题的实际背景，明确建模的目的，掌握对象的各种信息，弄清实际对象的特征，情况明才能方法对。(2)建模假设：根据实际对象的特征和建模的目的，在掌握必要资料的基础上，对原型进行抽象、简化并且用精确的语言作出假设，是建模过程关键的一步。(3)模型建立：在建模假设的基础上，利用恰当的数学工具构造出刻画实际问题的数学模型。（数学工具越简单越好）(4)模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。(5)模型分析：对模型求解的结果进行数学上的分析。(6)模型检验：将结果与实际比较，用实际现象、数据等检验模型的合理性和适用性，看它是否符合客观实际，若不符合，就修改或增减假设条件，重新建模，循环往复，不断完善，直到获得满意结果。(7)模型应用：一个成功的数学模型，必须根据建模的目的，将其用于分析、研究和解决实际问题，充分发挥数学模型在生产和科研中的特殊作用。2．建模过程（1）实际问题：寻找合适的网络节点有4个通讯站A，B，C，D，它们在平面直角坐标系中的坐标依次为(0,0),(1,4),(2,1),(4,3)。试用通讯网络线将它们连接起来，使线路总长L最少，这里网络线只能与x轴平行或垂直。L最少值是多少？为什么？一般情形如何连接？若通讯站个数为5或6结论如何？（2）抽象化简假设对于坐标系的任意两点,最短路线的网络节点求法:1).从水平方向看,即把所有点都投影到X轴上,只要节点的投影在两点的投影中间即可2).从垂直方向看,即把所有点都投影到Y轴上,只要节点的投影在两点的投影中间即可可见节点是不唯一的,对应的路线图也不唯一.为了求解的简化,期间所求的网络节点的横/纵坐标分别为各点的横/纵坐标的平均值,即:X=(x1+x2)/2Y=(y1+y2)/2（3）参数变量参与这个问题的因素有横坐标和纵坐标。（4）组建模型同理类推,对于多点的网络,也只要求出其网络节点即可,即:X=(x1+x2+...+xn)/nY=(y1+y2+...+yn)/n（5）参数估计此题中X=(0+1+2+4)/4=1.75≈2(四舍五入取整)Y=(0+4+1+3)/4=2（6）运行检验通过计算所有可能节点的总距离L,验证得该结论正确。（7）判定符合性（结论）大致符合实际情况，只因为实际工程中可能产生废料的情况使结果比实际值偏小。（8）实际应用应充分考虑工程可能产生的废料，防止实际误差偏大。五、实验体会（收获）1．数学模型是一种模拟，是用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划，它或能解释某些客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。2．通过这次实验，我对数学建模有了初步的认识，开始