第1章 决策支持系统概述【课件】.ppt

(3)S．S．Mittra对DSS的定义 决策支持系统是从数据库中找出必要的数据，并利用数学模型的功能，为用户产生所需要的信息。 决策支持系统具有以下功能： ①为了作出决策，用户可以试探几种“如果，将如何”(What If……)的方案。 ②DSS必须具备一个数据库管理系统、一组以优化和非优化模型为形式的数学工具和一个能为用户开发DSS资源的联机交互系统。 ③DSS结构是由控件部分将数据存取模块、数据变换模块(检索数据，产生报表和图形)和模型建立模块(选择数学模型或采用模拟技术)3个模块连接起来实现决策问题的回答。 2）决策支持系统的要求 强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性 对准上层管理人员经常面临的结构化程度不高、说明不够充分的问题； 把模型或分析技术与传统的数据储存技术机检索技术结合起来 易于为非计算机专业以交互会话的方式 支持但不是代替高层决策者制定决策。 4） 决策支持系统的特点 面向决策者 主要帮助管理人员完成半结构化的决策问题 强调支持的概念 模型和用户共同驱动 强调交互的处理方式 5）决策支持系统的功能 能够并及时提供本系统与本决策有关的各种数据 及时收集提供各项活动的反馈信息 能够用一定的方式储存与所研究的决策问题有关的各种模型、常用的数学方法 各种数据、模型、方法的管理都应该是易于改变、易于增添的 提供方便的人机对话接口和图形输出功能 提供良好的数据传输功能 具有一定的加工速度与响应时间 决策支持系统和专家系统各自自成体系，要结合它们将有一些技术难题需要解决。 专家系统结构中核心的部分由“知识库、推理机和动态数据库”三部件组成。知识库存放大量的专家知识；推理机完成对知识的有哪些信誉好的足球投注网站和推理；动态数据库存放已知的事实和推理出的事实与结果。 相对来说，决策支持系统中的数据库是静态数据库。 智能决策支持系统是以决策支持系统为主体，结合人工智能技术形成的系统。 人工智能技术包括：专家系统、神经网络、机器学习、遗传算法、自然语言理解等。 神经网络是基于人脑神经元的数学模型(MP模型，多输入单输出)建立起来的智能技术。 神经网络分为前馈式网络、反馈式网络和自组织网络。 机器学习是模拟人的学习方法，通过学习获取知识的智能技术。机器学习包括归纳学习、类比学习、解释学习等类型。 机器学习和决策支持系统结合，主要是增加学习功能，获取辅助决策知识。 自然语言理解是指计算机从用户输入的自然语言请求中，分析语言中的语法获取语义。 自然语言理解和决策支持系统的结合，能提高人机交互的效果，即在人机交互中可以直接采用自然语言与决策支持系统对话。 3.2 群决策支持系统(Group Decision Support System，GDSS) 群体决策是若干决策者针对大型问题或复杂问题，在共同环境和一定的目标下发挥相互联系或相互制约的作用，通过共同协商，寻求各方都满意的结果。 如对一个城市长远的发展、一个省（市、县）农业的重大决策，个人决策局限很大，这就需要不同的部门群体决策来解决。 群决策的成员可以是分布在较远的地方，这需要利用计算机分布式网络来连接它们，故分布式网络对GDSS是不可缺少的。 1）群决策支持系统简介 DSS是模型库系统、数据库系统、知识推理系统、人机交互系统四者的有机结合体。 GDSS是在多个DSS和多个决策者的基础上进行集成的结果。 可以说，GDSS是集成多个决策者的智慧、经验以及相应的DSS组成的集成系统，它以计算机及其网络为基础，用于支持群体决策者共同解决半结构化的决策问题。 实际领域中的问题提给各DSS系统，它支持决策者作出各自的决策，进入GDSS系统，由组织管理者对各自的决策通过GDSS进行综合分析和集成，形成决策结论，最后该决策结论反馈到实际领域问题中。 DSS1 DSSn DSS2 DSS3 问题1 问题2 问题3 问题n 决策意见1 决策意见2 决策意见3 决策意见n GDSS 决策结论 实际问题 GDSS具有以下特性： ①GDSS是一个支持群决策的支持系统，它需要专门设计，不是多个DSS的简单组合。 ②GDSS能减少群中部分消极行为的影响。 ③GDSS能完成群决策过程和得出群决策方案，并在组织管理者的指导下得到群决策结果。 ④GDSS能支持在一个地点举行的群决策会议，也能支持远程的决策会议，并得到决策问题的结果。 2）GDSS的应用类型 根据决策者的集中和分散程度以及利用计算机网络形式的不同，将GDSS分为4种类型。 (1)决策室(Decision Room)