第十一章决策支持系统及其发展

第十一章决策支持系统及其发展2019/8/302第一节DSS的产生与发展2019/8/303决策支持系统是以信息技术为手段，应用管理科学、计算机科学及有关学科的理论和方法，针对半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的人机交互信息系统。2019/8/3041.1DSS的产生背景电子数据处理——EDP（ElectronicDataProcessing）管理信息系统——MIS（ManagementInformationSystems）决策支持系统——DSS（DecisionSupportSystems）2019/8/305电子数据处理EDP（ElectronicDataProcessing）提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。2019/8/306管理信息系统MIS（ManagementInformationSystems）：整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。缺点：难于适应多变的内、外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。2019/8/307决策支持系统DSS（DecisionSupportSystems）：70年代中期Keen和ScottMorton在《管理决策系统》（1971）一书中提出。目标：对管理者做决策提供技术支持。2019/8/308技术背景：运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破了单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件的发展与完善，构成了DSS形成与发展的技术基础。2019/8/3091.2DSS的发展70年代，ScottMorton在《管理决策系统》（1971）一书中首次提出DSS。PeterG.W.Keen等人编写了一套丛书，阐明DSS的主要观点，初步构造出DSS的基本框架。1978至1988年，DSS得到迅速发展，许多实用系统被开发出来，投入实际应用，产生明显效益。1988至现在，DSS技术持续发展，目前已基本成熟。新一代DSS研究仍然十分活跃。2019/8/30101.3DSS的理论基础信息论计算机技术管理科学与运筹学信息经济学行为科学人工智能2019/8/3011(1)信息论信息是现代科学技术中普遍使用的一个重要概念。信息论是运用信息的观点，把系统看作是借助于信息的获取、传送、加工处理、输出而实现其有目的性行为的研究方法。2019/8/3012(2)计算机技术计算机软件技术计算机硬件技术计算机网络技术计算机图形处理技术计算机知识处理技术等。2019/8/3013(3)管理科学与运筹学管理科学MS（ManagementScience）：面向管理者，研究决策问题，如决策目标、决策效能等。运筹学OR（OperationsResearch）：提供一系列优化、仿真、决策等模型。2019/8/3014(4)信息经济学在信息时代，研究信息的产生、获得、传递、加工处理、输出等方面的价值问题。从经济学的角度，研究信息产生和获得的成本是多少？利润是多少？即研究信息价值问题。2019/8/3015(5)行为科学研究决策者的决策风格、在决策过程中的决策行为等，指导DSS的设计和开发。涉及到决策者的心理学。2019/8/3016(6)人工智能将人工智能技术用于管理决策是一项开拓性工作。当前研究的IDSS就是DSS与AI技术相结合的产物，它用领域专家的知识来选择和组合模型，完成问题的推理和运行，为用户提供智能的交互式接口。2019/8/3017人工智能技术作为计算机应用研究的前沿，近十年取得了惊人的进展，呈现了光明的前景。专家系统、智能机器人和模式识别是人工智能中最活跃、最富有成果的三个研究领域。2019/8/3018其中专家系统（ExpertSystems,即ES）研究，取得了许多实用化的成果。当今世界上已经有上万个专家系统，应用于医疗、诊断、探矿、军事、调度、质谱分析、计算机配置、辅助教育等各种领域，并已开始涉足财务分析、计划管理、工程评估、法律咨询等管理决策领域。2019/8/3019DSS和ES：处于不同的学科范畴，有着不同的解决问题的方法。DSS主要运用数据和模型，ES主要运用知识和推理。在管理科学领域，一个是方兴未艾，一个是后起之秀，各有特色。但是它们的互相结合和互相渗透，将会把计算机用于决策支持技术推向一个新的高度。2019/8/3020决策的正确性关系到经营效果和事业成败，决策理论、决策方法和决策工具的科学化和现代化是正确性的重要保证。人工智能将为DSS提供有效的理论和方法。例如，知识的表示和建模，推理、演绎和问题求解及各种搜索技术，再加上功能很强的人工智能语言，都为DSS的发展走向更加实用的阶段提供强有力的理论和方法的支持。2019/8/30211.4DSS与相关技术的关系决策与预测的关系DSS与MS/OR的关系DSS与MIS的关系DSS与ES的关系2019/8/3022(1)决策与预测的关系决策：创造未来，基于预测，实现将来一个目标。预测：预言未来，基于分析、研究、仿真、实验。例如：灾害预测与防灾决策、日常预测与决策、经营预测与决策、宏观预测与决策、贯序预测与决策、为重大决策作预备性研究等。2019/8/3023(2)DSS与MS/OR的关系MS：处理结构化问题，运用分析的观点。OR：处理结构化问题，研究对象主要集中在数学规划、决策论、对策论等理论和方法上。DSS：处理战略、规划等半结构化和非结构化一类的决策问题。2019/8/3024(3)DSS与MIS的关系MIS：收集、传递、存储、加工处理各种信息，监测运营数据，利用历史数据预测未来，用指定的数学方法分析数据，提供全面数据和分析报告。面向管理人员，提供低层次的决策支持。DSS：面向决策者，提供适当的决策支持，是MIS的高级阶段。2019/8/3025(4)DSS与ES的关系IDSS=DSS+ESES：利用知识和推理机，处理半结构化和非结构化问题。DSS：使用数据和模型，处理结构化问题，与ES结合后，可处理半结构化和非结构化问题。2019/8/3026第二节DSS的基本概念2019/8/30272.1决策过程设计方案评价方案确定目标实施方案环境2019/8/30282.2决策问题的类型决策问题的类型（按结构化程度分为）：结构化决策问题半结构化决策问题非结构化决策问题2019/8/3029结构化程度：对某一过程的环境和规律，能否用明确的语言（数学的或逻辑学的，形式的或非形式的）给予清晰的描述（定量的或推理的）。2019/8/3030结构化问题：能够描述清楚的问题。三个阶段都能使用确定的算法或决策规则。非结构化问题：不能够描述清楚，而只能凭直觉或经验作出判断的问题。三个阶段都不能使用确定的算法或决策规则。半结构化问题：介于两者之间的问题。一个或二个阶段能使用确定的算法或决策规则。2019/8/30312.3决策问题的性质和层次作业调度运筹管理战略规划支持需求结构化库存报表、零件定货线性规划、生产调度新厂位置选择EDPMS/OR半结构化股票管理、贸易开发市场、经费预算资本获利分析DSS非结构化为杂志选择封面聘用管理人员研究、开发分析经验和直觉2019/8/30322.4决策风格按获取数据的方式分：•感知型（S）•直觉型（N）感知型——喜欢与特定问题有关的硬数据。直觉型——喜欢描写可能性的整体信息。2019/8/3033按处理数据的方式分：•思考型（T）•感觉型（F）思考型——喜欢用逻辑或其他规范化的手段去推理。感觉型——喜欢用个人的术语来考虑问题。2019/8/3034组合起来，共有四种类型的决策风格：•系统型（ST）•思辩型（NT）•司法型（SF）•直观推断型（NF）2019/8/3035第三节DSS的构造与系统结构2019/8/3036DSS的构造研究主要解决DSS的组成问题，即组成DSS的部件。现在，经典提法是：DSS=四库系统+对话系统（人机界面）四库系统：数据库系统、模型库系统、方法库系统、知识库系统。2019/8/3037近年来，有的学者提出增加DSS的组成部件，从而形成5库、6库、7库、8库等群库结构。即：DSS=群库系统+对话系统（人机界面）群库系统：数据库、模型库、方法库、知识库、文本库、图形库、语音库、工具库、地理信息库………………2019/8/3038DSS的系统结构主要研究DSS各主要部件的连接关系。2019/8/30393.1人机界面技术主要研究内容集中在：•可视化图形界面技术•基于多媒体技术的界面技术•自然语言界面技术2019/8/30403.2数据库系统数据库系统包括数据库及其管理系统，其基本技术与一般数据库及其管理系统基本相同。但也有自己的特点。2019/8/3041共同点：数据的独立性最小冗余度最大的共享性统一管理与控制适当的反映时间整体性（完整性）可修改性和可扩充性安全和保密简明性2019/8/3042DSS数据库系统的特点：面向决策支持过程组织和管理数据面向模型、面向模型生成来使用数据数据描述方式要面向不同的决策者2019/8/30433.3模型库系统模型——是以某种形式对一个系统的本质属性的描述，揭示系统的功能、行为及其变化规律。模型库系统——以库的形式对模型进行组织和管理，包括模型库及模型库管理系统。2019/8/3044模型库（ModelBase）提供模型的存储和表示模式。模型库管理系统提供模型的提取、访问、更新和合成等操作。2019/8/3045人们认识客观世界一般有三种方法：逻辑推理法实验法模型法模型法是我们认识客观世界的最得力、最方便、最有效的方法。2019/8/3046注意：并非所有模型都是数学模型，并非所有模型都是定量的。例如，门捷列夫元素周期表。2019/8/30473.3.1模型群解决软科学所涉及的问题时，可利用的模型已达100多个，根据他们的功能和用途可分为若干模型群。2019/8/3048（1）预测模型群•定性模型：特尔斐法、主观概率预测法、交叉影响巨阵法等•定量模型：回归预测、平滑预测、马尔柯夫链预测等回归预测：一元回归、多元线性回归、非线性回归等；平滑预测：平均预测法、指数预测法等2019/8/3049（2）系统结构模型群主要用来分析社会经济系统以及其他系统的结构，反映系统各要素之间的主要联系和关联作用，从宏观上和结构上来揭示系统的运行规律。系统结构模型、层次分析模型、投入产出模型、系统动力学模型等。2019/8/3050（3）数量经济模型群：计量经济模型、经济控制论模型等。（4）优化模型群：线性规划、非线性规划、动态规划、目标规划和最优控制等（5）不确定模型群：模糊数学模型、灰色模型、随机模型等（6）决策模型群：单目标风险性决策、多目标决策，以及一些不确定性决策方法等（7）系统综合模型群：即大系统理论。2019/8/30513.3.2模型体系解决某一特定系统工程问题的一系列模型。（从概念上）2019/8/30523.3.3模型库模型库提供模型的存储和表示模式。模型库管理系统提供模型的提取、访问、更新和合成等操作。模型的表示形式：模型的程序表示：基于程序的表示方法。模型的数据表示：基于数据的表示方法。模型的逻辑表示：基于知识的表示方法。2019/8/30533.3.4当前研究课题模型的自动生成技术模型管理的人工智能方法模型管理与数据管理的结合2019/8/30543.4方法库系统方法库系统（MBS）综合了数据库和程序库。方法库——类似于程序库，包含面向多种应用的程序包或功能程序。2019/8/3055方法库管理系统——对程序方法提供多种功能操作。具有扩充的程序组件可与多种数据库系统相连接可随时加入新的程序组件2019/8/30563.5知识库系统3.5.1基本概念数据——客观事物的属性、数量、位