决策支持系统

SBS决策支持系统第二章管理信息系统概论第一节决策支持系统的要领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SBS20世纪70年代中期，Keen和ScottMorton首次提出了“决策支持系统”（DSS）一词，标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进入了一个新的阶段，并形成了决策支持系统新学科。20世纪80年代初，DSS增加了知识库和方法库，构成了三库系统或四库系统。近年来，DSS与计算机网络技术结合构成了新型的能供异地决策者共同参与决策的群体决策支持系统GDSS，GDSS利用便捷的网络通信技术在多位决策者之间沟通信息，提供良好的协商与综合决策环境，以支持需要集体作出决定的重要决策。11.1决策支持系统的要领决策支持系统的发展SBS管理并提供与决策问题有关的组织内部信息，如订单要求、库存动态、生产能力与财务状况等收集、管理并提供与决策问题有关的外部信息，如政策法规、经济统计、市场行情、同行动态与科技进展等收集、管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息，如订单或合同执行进程、材料供应计划落实情况、生产计划完成情况等能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种求解模型，如定价模型、库存控制模型与生产调度模型11.1决策支持系统的要领决策支持系统的功能SBS能够提供常用的数学方法及算法，如回归分析方法、线型规划、最短路径算法等上述数据模型与方法能容易的修改与添加，如数据模式的变更、模型的联接或修改、各种方法的修改等能灵活运用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析、预测，得出所需的综合信息和预测信息具有方便的人机对话和图形输出功能，能够满足随机的数据查询要求，回答“如果……则……（What…….if…….）”之类的问题11.1决策支持系统的要领决策支持系统的功能SBS提供良好的数据通信功能，以保证及时收集所需数据并将加工结果传给使用者具有使用者能忍受的加工速度与响应时间，不影响使用者的情绪11.1决策支持系统的要领决策支持系统的功能SBS对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不充分的问题把模型或分析技术与传统的数据存取技术与检索技术结合起来易于为非计算机专业人员以交互会话的方式使用强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性支持但不代替高层决策者制定决策充分利用先进信息技术快速传递和处理信息11.1决策支持系统的要领决策支持系统的特征SBS决策支持系统与传统MIS关系1．MIS系统是面向组织中的中层管理人员，处理的是结构化的信息流；而DSS则面向组织中的高层和中层管理人员，支持半结构化决策和非结构化决策，辅助管理决策。2．就系统目标而言，DSS目标更明确。MIS在组织总的控制下为管理者提供日常的数据和帮助，DSS则主要集中在像排队、评估、资源分配等专门的决策问题上。3．在系统分析上，MIS主要是确定信息需求，而DSS则是要根据决策问题，确定并建立决策过程中将要使用的分析模型。4．从原理上讲，DSS系统在运行过程中，允许终端用户控制数据、分析模型和对话，针对同一问题，使用者选取不同的分析模型，采集不同的数据，将得到不同的方案，由此而来产生多个可供选择的行动方案。5、MIS的开发一般使用生命周期法，DSS使用原型法。SBS真实系统环境响应操作问题决策与人的行为有关的信息内部信息人机对话系统外部信息数据库系统模型库系统决策者11.1决策支持系统的要领决策支持系统基本模型图SBS9.2决策支持系统系统的组成对话子系统模型库子系统数据库子系统用户DSS的两库结构图SBS自然语言子系统问题处理子系统知识库子系统用户9.2决策支持系统系统的组成基于知识的DSS结构SBS人机对话子系统模型库管理系统方法库管理系统数据库管理系统数据库模型库方法库用户9.2决策支持系统系统的组成DSS四库结构图SBS人机对话子系统是DSS的一个窗口，它的好坏标志着该系统的实用水平。给出的是总的目标要求。9.2决策支持系统系统的组成人机对话子系统SBS能使用户了解系统通过“如果……则……（what…..if….）”方式提问对请求输入有足够的检验与容错能力，给用户某些必要的提示与帮助通过运行模型使用户取得或选择某种分析结果或预测结果在决策过程结束后，能把反馈结果存入系统，对现有的模型提出评价及修正意见当需要的时候，可以按使用者要求的方式，很方便地以图形及表格等丰富的表达方式输出信息、结论及依据等9.2决策支持系统系统的组成人机对话子系统的优势SBS数据库子系统由数据库、数据折取模块、数据字典、数据库管理系统及数据查询模块等部件组成9.2决策支持系统系统的组成数据库子系统SBSDSS数据库应该由内置数据库和外部数据源数据库两部分组成。9.2决策支持系统系统的组成数据库子系统的组成SBS模型库子系统模型是以某种形式反映客观事物的本质属性，揭示其运动规律的描述。为了把握客观事物的发展变化，人们需要一种能普遍适应于表示和认识事物内在联系及与外部关系的手段，而模型就是能满足这一需要的重要手段之一。9.2决策支持系统系统的组成模型库子系统SBS模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统，它是DSS中最复杂、最难实现的部分。DSS用户是依靠模型库中的模型进行决策的，因此我们认为DSS是由“模型驱动的”。应用模型取得的输出结果有三个作用：9.2决策支持系统系统的组成模型库子系统的特点SBS直接用于制定决策对决策的制定提出建议用来估计决策实施后可能产生的后果9.2决策支持系统系统的组成模型库子系统的作用SBS模型按照经济内容可分：预测类模型：如产量预测模型、消费预测模型等综合平衡模型：如生产计划模型、投入产出模型等结构优化模型：如能源结构优化模型、工业结构优化模型等经济控制类模型：如财政税收、信贷、物价、工资、汇率等对国家经济的综合控制模型等9.2决策支持系统系统的组成模型库子系统的类型SBS模型库管理系统模型库管理系统的主要功能是模型的利用与维护。模型的利用包括决策问题的定义和概念的模型化，从模型库中选择恰当的模型或单元模型构造具体问题的决策支持模型以及运行模型；模型的维护包括模型的联结、修改与增删等。9.2决策支持系统系统的组成模型库子系统的主要功能SBS方法库子系统是存储、管理、调用及维护DSS各部件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件，方法库中的方法一般用程序方式存储。9.2决策支持系统系统的组成方法库子系统SBS方法库子系统由方法库和方法库管理系统组成，方法库内存储的方法程序一般有：排序算法、分类算法、最小生成树算法、最小路径算法、计划评审技术、线型规划、整数规划、动态规划、各种统计算法、各种组合算法等。9.2决策支持系统系统的组成方法库子系统的组成SBS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判别分析因子分析二元关系分析方差分析回归分析法外摊法平滑法拟合法插值算法各种初等函数算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一般方法库中的方法集合图9.2决策支持系统系统的组成SBSDSS具有专用DSS、DSS生成器与DSS工具三个层次，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推、支撑的关系。9.2决策支持系统系统的组成决策支持系统的三个层次SBS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。它包括数据管理、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。DSS生成器DSS生成器9.2决策支持系统系统的组成SBS构造专用DSS和DSS生成器的基础技术与基本硬件和软件单元。DSS工具的概念基于两点：不同的DSS在开发技术和构件上都有共性部分从零点开始的DSS开发方式周期过长，与应用对象的变化不相适应。9.2决策支持系统系统的组成DSS工具SBS由于DSS中计算机一方的重点还在于模型的定量计算，人们对话方式与大多数不熟悉计算机的使用者尚存在一定的距离，限制了DSS的应用效果。因此如何将人工智能技术引入传统的DSS形成智能型DSS（IDSS），较大的改进DSS的性能，成为了一个新课题。9.3智能决策支持系统智能决策支持系统的产生SBS人工智能应用的两大分支是专家系统（ExpertSystems，简称ES）和人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）。IDSS是在传统DSS的基础上结合人工智能技术而形成的。9.3智能决策支持系统人工智能SBS智能决策支持系统的结构人机接口问题处理系统自然语言处理系统模型库管理系统数据库管理系统方法库管理系统知识库管理系统推理机模型库数据库方法库知识库用户9.3智能决策支持系统SBS智能人机接口接受用自然语言或接近自然语言的方式表达的决策问题及决策目标，这较大程度的改变了人机界面的性能。9.3智能决策支持系统智能人机接口SBS问题处理系统位于IDSS的中心位置，是联系人与计算机的及所存储的求解资源的桥梁，主要由问题分析器与问题求解器两部分组成。9.3智能决策支持系统问题处理系统SBS人机接口自然语言处理系统问题分析器问题求解器四库系统非结构化问题：推理或知识推理结构化问题：模型选择或构造求解资源决策问题、决策目标、过程交互信息问题描述结果问题处理系统的工程流程图9.3智能决策支持系统SBS知识库管理系统。知识库管理系统的功能主要有两个，一是回答对知识库知识增、删、改等知识维护的请求，二是回答决策过程中问题分析与判别所需知识的请求。知识库。知识库是知识库子系统的核心，知识库中所存储的是那些既不能用数据表示也不能用模型方式描述的专家知识和经验，也即是决策专家的决策知识和经验知识，同时也包括一些特定问题领域的专门知识。推理机。推理是指从已知事实推出新事实（结论）的过程，推理机是一组程序，它针对用户问题去处理知识库（规则和事实）。9.3智能决策支持系统知识库系统和推理机SBS人工神经网络是基于案例学习的模型，具有良好的自组织、自学习和自适应能力，因而特别适用于处理复杂问题和开放系统。9.3智能决策支持系统人工神经网络在决策分析中的应用SBS在客户关系管理和交易服务方面，人工神经网络能用来分析、评估客户特征和信用，据此划分、管理和服务于客户。一些客户众多的企业，如金融、电信行业的企业，有浩瀚的客户基本信息和交易信息，加之客户分析评估问题的结构化程度较低，处理工作量非常大且颇有难度。这些企业面临的客户抱怨和信用风险问题成为突出问题，仅仅靠人力难以解决。一个能将客户基本属性和贡献记录转换出客户优质度的人工神经网络可以用来划分客户，找出优质客户；学会根据客户特性和交易记录对应出客户产品和服务偏好的人工神经网络可为产品设计、客户个性化服务提供有力帮助。9.3智能决策支持系统SBS随着跨区域和跨国经济的发展，各种组织布局有点向面，逐步走向全球化。群体决策不再仅仅是多人坐在一起分析问题、评价方案的活动，还要求多个决策者能在一个周期内异时异地合作协商寻求解决问题的方案，依靠原来的方法进行群体决策在客观上已难以实现。9.4群体决策支持系统群体决策支持系统的产生SBSGDSS是一种在DSS基础上利用计算机网络和通信技术，供多个决策者为一个共同的目标，通过某种规程相互协作地探寻半结构化或非结构化决策问题解决方案的信息系统。9.4群体决策支持系统群体决策支持系统的基本概念SBSGDSS的特点不受时间与空间的限制能让决策者相互之间便捷地交流信息与共享信息，减少片面性决策者可以克服消极的心理影响，无保留的表达自己的意见能集思广益，激发决策者的思路，使问题的方案尽可能趋于完美可防止小集体主义及个性对决策结果的影响可以提高决策群体成员对决策的满意度和置信度群体越大效果越显著9.4群体决策支持系统群体决策支持系统的特点SBS对决策者面对面的集中于一室在同一时间进行决策的情况，GDSS可设立一个于传统会议室相似的电子会议室或决策室，决策者通过互联的计