1、決策支持系統原理和設計 教學基本要求： 課前請做好預習保持課堂安靜，頭腦清醒，思維活躍重視上機實踐，有效利用寶貴的上機時間認真、獨立、按時完成并提交實驗報告本課程學習目標認識什么是決策支持系統認識決策支持系統的體系結構掌握知識庫原理與設計、模型庫及其管理系統的原理與設計 掌握數據倉庫、數據挖掘的有關理論和方法掌握決策支持系統的原理與開發方法 教材及參考書 教材胡于進，凌玲：決策支持系統的開發與應用 機械工業出版社，2006 參考書決策支持系統（DSS）理論方法案例（第3版） 高洪深編 清華大學出版社 2005年5月 第3版 ，中國計算機學會學術著作叢書 推薦參考書籍管理運籌學薛聲家左小德編著暨

2、南大學出版社信息時代的管理信息系統 （美）斯蒂芬哈格 梅芙卡明斯 詹姆斯道金斯 著 嚴建援 等譯 機械工業出版社 原書第2版數據、模型與決策 （美）弗雷德里克S希利爾 馬克S希利爾 等著 任建標譯 中國財政經濟出版社數據倉庫結構設計與實施建構信息系統的金字塔 池太崴 編著 電子工業出版社學習方式 聽課 （啟發式、討論式） 讀書 （預習、復習） 報告 （綜合實驗+練習）考試成績平時成績 （考勤、書面作業、上機練習、綜合練習）期末考試本次課堂內容決策與決策支持的概念決策支持系統基本概念決策支持系統的功能決策支持系統的模式及分類決策支持系統的背景與發展什么是決策支持系統？ 決策支持系統是綜合利用各種

3、數據、信息、知識、人工智能和模型技術，輔助高級決策者解決半結構化或非結構化決策問題。以計算機處理為基礎的人機交互信息系統。充分應用了管理學、數學、數據庫和計算機等學科的最新成果。 第1章 DSS 概述決策支持系統（Decision support system, 簡記為DSS），是20世紀70年代，由麻省理工學院M.S.Scott Morton首先提出來的。目前DSS已經成為計算機應用領域中一個十分活躍的分支。1.1 決策與決策支持1.1.1 決策及分類 決策是人類的固有行為之一。 是人民為了達到某一目標有意識地選擇行動方案并付諸實施的過程。 決策的基本要素決策者和決策對象根據“管理評論”的觀

4、點，在未來的企業競爭中，最大的贏家將是那些“大腦袋，小身子”的組織，例如，Adtrack公司，只有人，卻能跟蹤有關報紙和雜志的1 000萬份廣告（在一個數據倉庫中）。這35人的任務就是向報紙和雜志的廣告機構提供關于它們與競爭對手對抗中的相對地位。完成這一任務是很復雜的。信息技術能輔助人類的決策，卻不能代替人類的決策案例一假設你面臨的決策是從四項工作中選種其一，如果這四項工作對你都有同等的吸引力，你選擇哪一個呢？決策的基點有：月薪工作所在城市未來的機遇對個人未來的發展的影響案例二女生早上起床衣著選擇問題穿什么上衣？配什么下裝？穿什么鞋？（顏色、款式、布料、天氣、心情、運動、上課或約會、或逛街等）

5、化什么樣的妝才協調、漂亮？案例三無限配送公司在兩個工廠生產同一中新產品，并將該產品運送到兩個倉庫。工廠1的產品通過鐵路只能運送倉庫1，產品數量不限，而工廠2的產品只能運送到倉庫2，同樣，產品數量不限。獨立的卡車可將多達50個單位的產品由工廠運到一個配送中心，再從配送中心以最多50單位的載貨量運到各個倉庫。每條路線的單位運貨成本如下表所示，表中還給出了工廠的產量和各個倉庫的需求量。問題的目標是如何以最小的成本來運送所需的貨物。設Sf1-dc為從工廠1運輸到配送中心的產品數量（不超過50） Sf2-dc50, Sf2-w2 , Sf1-w1,無限制 Sdc-w1 50 , Sdc-w2 50 問題

6、的目標是 最小化 成本運輸所需產品的最小成本成本300 Sf1-dc400 Sf2-dc700 Sf1-w1 900 Sf2-w2 200 Sdc-w1 400 Sdc-w21.確定需求約束 Sf1-dc Sf1-w1 80 (f1) Sf2-dc Sf2-w2 70 (f2) Sf1-w1 Sdc-w1 60 (w1) Sf2-w2 Sdc-w2 90 (w2) (Sf1-dc Sf2-dc) Sdc-w1 Sdc-w2 =0 (中心)2.上限約束 Sf1-dc 50, Sf2-dc50, Sdc-w1 50 ， Sdc-w2 50 Sf1-w1, Sf2-w2無限制 3.非負約束 Sf1-

7、dc , Sf2-dc , Sf1-w1, Sf2-w2 Sdc-w1, Sdc-w2 均不小于0決策的分類（1）按決策問題的性質分 結構化、半結構化、非結構化（2）按決策問題的重要性分 戰略決策、戰術決策、作業決策（3）按決策問題的認識程度分 確定性、風險性、不確定性（4）按決策目標分 單目標、多目標（5）按決策方法分 定性、定量、模糊（6）按決策者數量分 單人決策、群體決策(1) 決策問題的性質與層次 決策問題，可以被分為三個層次，即作業調度、運籌管理和戰略規劃。這樣，結合其性質，可以把決策問題，劃分為9種性質與層次的組合，舉例列表（表1）。 表1 決策問題按性質與層次分類 管理層次決策類

8、型作業調度（I）運籌管理（II）戰略規劃（III）支持需求結構化庫存報表、零件定貨生產調度、物資調用工廠選址辦事員、EDP、MS、OR半結構化股票管理、貿易開發市場、經費預算資本獲利分析DSS非結構化為雜志選擇封面聘用管理人員研究與開發分析經驗與直覺決策過程與決策模式決策過程人們為實現一定目標而制定行動方案，并準備組織實施的活動過程，包括提出問題、分析問題、解決問題的過程。西蒙（Simon）提出： 情報階段、設計階段、選擇階段Sprague和Carlson加上： 第四階段：實現階段對決策者來說：決策程序一般包括： 發現問題 確定目標 收集情報 搜索方案 方案選定和決策執行研究決策模式定義： 決

9、策系統中對決策過程的客觀規律的表述，是決策者進行決策必須遵循的規律。不同于決策模型 決策模型是對客觀現實系統的一種描述 決策模式是應遵循的活動程序和行動原則R模式；B模式；F模式；N模式1.2 決策支持系統及其產生與發展 DSS的產生背景 電子數據處理（EDP）：Electronic Data Processing主要用于辦公自動化，進行數據處理、編制報表。 決策支持系統的特征1）DSS能輔助決策者解決半結構化和非結構化的問題2）DSS是面向決策者的，且只能輔助和支持決策者，而非代替3）DSS通過人機交互接口為決策者提高輔助功能4）DSS是模型和決策者共同驅動5）DSS的目標是輔助人的決策過程

10、決策支持系統的功能P67分四種類型： 信息服務 科學計算 決策咨詢 人工智能管理信息系統（MIS）： Management Information Systems對一個企業或部門的有關信息進行整體分析和系統設計，由人和計算機組成的進行管理信息收集、傳遞、儲存、加工、維護和使用的系統。與EDP相比較，MIS的優點是：它把孤立的、零碎的信息變成了一個比較完整的、有組織的信息系統，不僅解決了信息存儲的“冗余”問題，而且提高了信息的效能。 系統分析（SA） ：System Analysis MIS只能幫助管理者對信息作表面上的組織與管理，而不能挖掘大量信息背后所隱藏的規律為決策者服務。 SA和MIS區

11、別：在解決實際問題，特別是復雜的社會、經濟、環境問題時，遇到不少困難。系統分析的許多模型、方法往往看起來有用但不一定真正能用，很多研究成果只是停留在研究室里和書面報告之中，大部分被束之高閣，真正被決策者所采納并付諸實施的成功案例并不多。經過反思，產生了一個共識：MIS和系統分析者都不要企圖取代決策者做出決策，決策支持才是它們的正確地位。于是，人們自然期望研制開發一種能夠克服上述缺點，為決策者提供一些切實可行的幫助的決策支持系統（DSS）。二、DSS的發展 20世紀70年代，行為科學研究日趨盛行。1971年Scott Morton首次指出了計算機對于決策支持的作用。19711976年，許多人開始

12、研究DSS。大部分人認為，DSS就是交互式的計算機系統。到70年代末，較有代表性的DSS有：1.Portfolio Management System (T.P.Gerity,1971) ：其作用是支持投資者對顧客證券管理的日常決策，具有股票分析、證券處理和分類功能。2.Brand aid(J.D.C.Little,1975)：它用于產品推銷、定價和廣告決策的混合市場模型。3.Projector：是一種交互式的DSS，用于支持企業的短期規劃。它主要是幫助經理構造問題和探求解決問題的方法。Projector認為，DSS注重探索，系統決不提供任何“答案”，只是幫助決策者開發他們自己的分析方法。 4

13、.Geodata Analysis and Display System(GADS)：是由IBM研究部開發的一個實驗性系統，其作用是用計算機構造和演示地圖，它被用于警察巡邏路線的輔助設計、城市發展規劃、學校轄區范圍的安排等 。5.Capacity Information System(CIS)：適用于大型卡車生產廠家的規劃部。它可以迅速建立或修改產品計劃，包括安排計劃進度，協調部件和最終產品。它并不提出解決問題的每一個細節，只作輔助規劃決策。6. Generalized Management Information System(GMIS)：該系統的目標在于集成現有的工具，決策者可以利用他們熟

14、悉的語言和數據管理系統，即使其中某些工具相互之間不相容也沒有什麼關系，系統可以完成其中必要的轉換。該系統主要用于處理能源規劃。 19781988年，DSS得到了迅速發展，這一時期，然而，究竟什么是DSS，至今學術界都沒有一個嚴格的定義。 40年來，從DSS結構上來看，經歷了從“兩庫”結構“三庫”結構“四庫”結構“五庫”結構的演進過程；從其功能上來看，經歷了從 “結構化問題” 的解決“非結構化問題”的解決；從決策的問題和決策者分布的空間范圍來看，經歷了“桌面”DSS“網絡”DSS。 DSS發展的理論基礎 DSS的發展與許多學科有關。其理論基礎涉及到信息論、計算機技術、管理學和運籌學、信息經濟學、

15、行為科學、人工智能等。信息論 信息論是20世紀40年代所產生的一門學科。它與系統論、控制論一起，被人們稱為系統科學的“老三論”。從信息論的觀點來看，任何系統都是借助于信息的獲取、傳送、加工、處理而實現特定的目的的。管理科學與運籌學運用管理科學（Management Science,簡記為MS）和運籌學（Operational Research，簡記為OR）的有關原理和方法解決：（1）擬解決的決策問題是什么？（2）決策過程的各個環節，各個環節之間的相互聯系怎樣？（3）影響決策結論的條件、制約因素是什么（4）需要建立什么樣的決策模型？（5）決策過程需要什么信息（數據）支持？ 因此，任何DSS的研制

16、與開發都離不開MS和OR。 信息經濟學 信息經濟學（IE）產生于20世紀60年代，它是研究信息的產生、獲取、傳遞、加工處理、輸出等方面的價值問題。IE也是DSS的理論基礎，原因有二：（1）對信息價值的研究，是信息科學在實際發展中所面臨的重要問題之一；（2）DSS研制與開發與IE有牽連。 行為科學 決策，是人類最基本的行為，它是行為科學研究的核心。DSS的任務和目的是支持決策者進行決策方案的選擇。 因此，研制和開發任何一個DSS之前，必須首先弄清決策者解決具體問題的思維過程，他們是怎樣思考問題的？決策者的能力怎樣？他們愛好是什么？解決這些問題就必須運用行為科學的原理和方法。 人工智能 DSS以輔

17、助決策者解決非結構化的決策問題為目標。由于人工智能，特別是專家系統（Expert System,簡記為ES）的產生和發展，對于非結構化、半結構化問題的求解提供了一種可供嘗試的方法和手段。所以，專家系統引起了DSS研究與開發者的極大興趣，人們將ES引入DSS，使DSS的結構由三庫結構演進為四庫結構，使DSS解決問題的思路和范圍大大地擴展。DSS與相關技術的關系DSS與預測技術的關系DSS與預測技術有著密切而不可分割的關系。決策是為了在將來（實施決策之后）達到一定的目的。決策方案只有在預測的基礎上才能制定出來。預測是認識和預言將來，而決策則是根據認識到的將來的事物變化情況，按決策人的價值觀和偏好作

18、出決定，以達到某種利益和目的。按照問題的性質劃分，預測可分為如下兩種類型：(1) 自然過程與自然災害預測。譬如，大型水利工程建設決策，就必須預測百年一遇的洪水，以便確定壩高和蓄洪能力；對于壩高進行決策時，必須預測建壩后可能淹沒的地區及移民數量、水庫的淤積程度；百年一遇的強地震等。 (2) 社會經濟發展預測。區域發展決策，就必須對人口、經濟發展水平、投資能力、進行預測；在企業經營決策中，企業的發展，商場的經營等所有事情的決策都必須預測。 按照預測的范圍，可以分為宏觀預測和微觀預測；按照決策次數的多少，可以分為一次性、多次性的、貫序的預測。預測技術，目前已經發展了好多種，但大致可劃分為： (1)結

19、構化預測法(可以找到確定的物理原型)； (2)非結構化預測法(無法找到確定的物理原型)； (3)模型預測法(可以建立模型) ； (4)經驗預測法(無法建立模型)。 DSS與建模技術的關系 常見的建模技術可以分成三大類： (1)確定性模型（原型模型）建模技術：依靠實驗和理論演繹手段； (2)非確定性模型（統計模型、模糊邏輯模型）建模技術：以大量的數據積累為支撐； (3)仿真建模技術：依靠模擬。建模技術的發展：單一模型模型系統；模型、計算方法、數據一體化的（計算機）模型模型庫、方法庫、數據庫的分離管理以及與知識庫的聯用。 DSS與MIS的關系 （P9表1-1）目前，關于DSS與MIS之間的關系，是

20、一個爭議比較大的問題。主要存在如下三種觀點：(1)MIS包含DSS；(2)MIS是DSS的子概念；(3)DSS是自成一體的。DSS強調在大范圍內支持決策者工作。ES是專用的，側重將某一專門領域的知識裝入知識庫自動工作。如果決策問題比較狹窄，DSS則有可能模擬決策者的思維過程自動求得問題的解答，而決策者只有最后決定時才起作用。這時，DSS與ES是相同的。 DSS與ES(專家系統)的關系新一代的DSS與ES有密切的關系。所謂智能型DSS，就是將ES的基本原理和方法引用于DSS開發中而產生的。目前，DSS通常把分析技術與常規的數據存取和對半結構或非結構化問題的檢索結合起來。新一代的DSS 一、群體決

21、策支持系統（GDSS）所謂群體決策，是指參與決策的人數多于一個以上。設計開發一個GDSS是一件十分復雜的事情。它涉及不同的人、時間、地點、通訊網絡及個人偏好和其它技術的復雜組合，它的運行方式與制度、文化有著十分密切的關系。大多數群體決策問題都是非結構化的。 二、分布式決策支持系統（DDSS） 一些大規模決策活動，涉及許多承擔不同責任的決策人，決策過程所必需的信息資源或某些重要的決策因素分散在較大的活動范圍，而必須運用分布式方式進行決策。這類決策活動，就被稱為分布式的。支持這類決策問題的DSS就是分布式決策支持系統（DDSS）。DDSS的運行，需要計算機網絡的支持，網絡的每一個結點至少含有一個D

22、SS或具有若干輔助決策的功能。 DDSS研究的主要內容有：(1)從理論上研究具有分布特征的決策過程的原理、結構，分布決策的策略和方法。(2)研究分布信息的表達、適用于分布決策的信息結構以及不完全信息條件下的決策方法。(3)研究高效率、智能化的通訊管理系統，設計適用于各種場合的通訊方式。(4)研究開發適合構成DDSS的模型和實用軟件。研究實用于分布決策的分布式數據庫、分布式模型庫、分布式知識庫的結構和管理，研究設計和分析網絡的拓撲結構。(5)研究能接納異質結點的DDSS，研究能充分利用現有分散的DSS裝配DDSS的方法。(6)完善DDSS的概念，研究評價DDSS的指標體系和方法。三、智能決策支持

23、系統（IDSS） IDSS，是人工智能（AI）技術與DSS相結合的產物 IDSS各組成模塊的結構如下：(1)用戶接口模塊。它是IDSS與用戶交互的窗口，它向用戶提供各種命令和I/O軟件，使用戶能按系統接受的方式提出要求，同時也使系統按用戶要求的形式輸出結果。一般要求設計成菜單驅動方式的用戶界面。(2)問題求解模塊。一般而言，問題求解過程是：決策者提出問題構造面向問題的模塊序列最優解或滿意解。問題求解模塊應該包括2部分，即問題分析和問題求解。其具體過程是：對用戶提出的決策問題進行分析建立面向用戶提出的特定問題的模塊序列每一模塊內部的組建，完成模塊序列的連接和運行結果評價。(3)庫管理模塊。其功能

24、包括：a)在外部環境和系統之間傳輸信息；b)對四庫進行管理、協調和維護；c)滿足問題求解模塊對數據、模型、方法和知識的要求，提供交互式的內部通道，使AI的知識推理和OR的數值計算有機結合起來。(4)數據庫系統。它不僅包含模型運行所需要的數據，也包括模型的運行結果。(5)模型庫系統。MBS是DSS的核心部件，它的作用是面向決策者提供構造模型、修改模型和應用各種模型進行決策支持。(6)方法庫系統。ABS的功能是把有關支持決策的方法有機地結合起來，提供建立模型的方法。四、決策支持中心 決策支持中心（DSC）的概念，是由Owen等人首先提出來的，即：一個由了解決策環境的信息系統組成的決策支持小組作為D

25、SC的核心。 DSC區別于DSS的本質特點是：(1) DSC處在高層次重要決策部位，是一種廣義的DSS。 (2) DSS是基于計算機信息系統為核心支持決策者解決問題的；而DSC是以決策支持小組為核心，采取人機結合的方式支持決策者解決問題的。(3) DSC與決策者的交互方式有兩種：一是決策者與決策支持小組的交互；二是決策者與DSS的人機交互方式。(4) DSC支持決策是針對決策全過程的。 DSSDSC決策者決策過程決策方案報告DSC支持決策的全過程五、戰略決策支持系統 戰略決策支持系統，就是支持戰略管理的DSS。其構成如下：(1)數據庫系統。 (2)模型與方法庫系統。(3)知識庫系統。(4)案例

26、分析系統。(5)輸入-輸出系統。 (6)控制與通訊系統。六、I3DSS I3DSS是智能型、交互型、集成化的決策支持系統的簡稱。它是面向決策者和決策過程的綜合性決策支持系統的一個 框架。對于許多領域的復雜決策問題，采用單一的以信息為基礎，或以模型為基礎，或以知識為基礎DSS都難以滿足需要。解決這類決策問題，必須將系統分析、運籌學方法、計算機技術、知識工程、專家系統有機地結合起來，I3DSS 就應運而生了。數據倉庫與決策支持系統 一、新型的決策支持技術數據倉庫和聯機分析處理（OLAP） 數據倉庫和OLAP是20世紀90年代初提出來的。以數據倉庫和OLAP相結合建立的輔助決策系統是DSS的新形式。

27、數據倉庫，是將大量用于事務處理的傳統數據庫數據進行清理、抽取和轉換，并按決策主題的需要進行重新組織。 隨著數據倉庫的發展，OLAP也得到了迅速發展。數據倉庫面向側重于存儲和管理面向決策主體的數據，而OLAP則側重于數據倉庫中的數據分析，并將其轉化為輔助決策信息。OLAP的一個重要特點，是多維數據分析。二、綜合DSS 傳統的DSS是模型驅動的，而數據倉庫和OLAP是數據驅動的。如果在OLAP中加入模型庫，將會極大地提高OLAP的分析能力。 20世紀90年代，從人工智能、機器學習中發展起來的數據開采技術，是從數據庫、數據倉庫中挖掘有用的知識，其知識的形式有產生式規則、決策樹、數據集、公式等。將數據

28、倉庫、OLAP、數據開采、模型庫結合起來形成的綜合DSS，其結構如下： 問題綜合與交互系統 用戶模型庫管理系統模型庫知識庫管理系統知識庫推理機決策信息知識信息數據庫管理系統數據庫數據庫管理系統數據倉庫數據開采OLAP由上圖可以看出：數據倉庫實現對決策主題數據的存儲與綜合；OLAP實現多維數據分析；數據開采挖掘數據庫和數據倉庫中的知識；模型庫實現實現多個廣義模型的組合輔助決策；專家系統利用知識推理進行定性分析。綜合DSS的結構體系包括三個主體：(1)模型庫系統和數據庫系統的結合，它是決策支持的基礎，為決策問題提供定量分析（模型計算）的輔助決策信息。(2)數據倉庫、OLAP，它從數據倉庫中提取綜合

29、數據和信息，這些數據和信息反映了大量數據的內在本質。(3)專家系統和數據開采的結合。數據開采從數據庫和數據倉庫中挖掘知識，并將其放入專家系統的知識庫中，通過知識推理達到專家系統定性分析的目的。 1.3 決策支持系統的組成與結構基本組成 最基本的DSS： 數據庫+模型庫+對話系統（人機交互系統）另外： 會話系統、控制系統、運行及操作系統、用戶等人機交互系統用戶模型庫管理系統MBMS模型庫MB接口數據庫管理系統DBMS數據庫DB技術構成1、接口技術2、模型管理DSS以模型和數據驅動3、知識管理知識的獲取、表示、學習、推理技術等4、數據庫管理增刪改查+數據管理（如數據析取）5、問題處理構造問題模型和方案6、過程控制DSS的體系結構1、基于多庫的DSS結構 兩庫三庫