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文档简介

1,第一章 决策支持系统概述,2,不论个人还是集体无时无刻都会遇到决策问题。 管理的核心是“决策”。全球经济一体化的进程以及IT的发展,消除了许多贸易壁垒。企业比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境,更难以形成并维护其竞争壁垒。竞争压力对企业制定决策的准确性、及时性提出更高要求。 决策支持系统作为一种新兴的信息技术,能为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案,从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担,使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作,因此提高了决策的质量和效率。,引言,决策是一门艺术还是科学?还是兼而有之?,3,引言,影响决策制定的主要因素:,大趋势: 当今决策面临的问题越来越复杂,决策的成本越来越来高。,4,1.1 决策支持系统的产生和发展 1.1.1 DSS的产生背景 1.传统MIS的局限 难以适应多变的外部及内部环境 忽视了对管理的支持作用,5,2. 对信息处理规律认识的提高 MIS和EDP只是处理日常的信息事务(初级阶段),适应不断变化环境,研究高级系统,直接支持决策,6,3.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。,7,1.1.2 决策支持系统的发展阶段 1.DSS的发展历程 电子数据处理EDP(Electronic Data Processing) 管理信息系统MIS(Management Information Systems) 决策支持系统DSS(Decision Support Systems),8,电子数据处理EDP(Electronic Data Processing)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。,9,管理信息系统 MIS(Management Information Systems): 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,立足于相对稳定的信息系统模式上。 系统设计人员很少考虑倒企业的组织机构和各层管理人员的决策行为进行深入的研究,因此对管理人员的决策帮助十分有限。,10,决策支持系统DSS(Decision Support Systems): 70年代中期Keen和Scott Morton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。,11,2. DSS的历史 70年代,Scott Morton在管理决策系统(1971)一书中首次提出DSS。 Peter G. 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。 1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构,即对话部件、数据部件(数据库DB和数据库管理系统DBMS)、模型部件(模型库MB和模型库管理系统MBMS)。该结构明确了DSS 的组成,也间接地反映了DSS的关键技术,即模型库管理系统、部件接口、系统综合集成。它为DSS的发展起到了很大的推动作用。 1981年Bonczak等提出了DSS三系统结构,即语言系统(LS)、问题处理系统(PPS)、知识系统(KS)。该结构在“问题处理系统”和“知识系统”上具有特色,并在一定范围内有其影响,但它与人工智能的专家系统(ES)容易混淆。 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。,12,1.2 决策支持系统的基本概念,1.2.1 决策支持系统的定义 1.定义:DSS是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础,以计算机技术、模拟技术和信息技术为手段,面对半结构化的决策问题,支持决策活动的具有智能作用的人机计算机系统。,13,例:有一制造厂为决定它的生产规模和合适的库存量,建立一个决策支持系统。 模型库:由生产计划、库存模拟模型 (如预测、库存控制模型)等组成。 数据库中存有历年销售量、资金流动情况、成本等原始数据。 决策者通过计算机终端屏幕,根据DSS提供最佳订货量和重新订货时间,以及相应的生产成本、库存成本等信息,进行 “如果将会怎样?” 的询问,对所提方案进行灵敏度分析或者以新的参数进行模拟而得到一个新的方案。,14,2.DSS的基本特征: (1)针对决策人员经常面临的结构化程度不高、 说明不够充分的问题。 (2)把模型或分析技术与传统的数据存储技术及 检索技术结合起来。 (3)易于为非计算机专业的人员以交互会话的方 式使用。 (4)强调对环境及用户的决策方法改变的灵活性 及适应性。 (5)支持但不是代替决策者制定决策。,15,1.2.2 决策支持系统的任务和特点 1.DSS的主要任务,分析和识别问题 描述和表达决策问题以及决策知识 形成候选的决策方案 构造决策问题的求解模型 建立评价决策问题的各种准则 多方案、多目标、多准则情况下的比较和优化 综合分析,16,2.DSS的主要特点 面向决策者 解决半结构化问题 强调支持:扩展决策者的决策能力 模型和用户共驱动:根据决策的不同层次、周围环境、用户要求以及人们对决策问题的理解和已经获得的知识动态决定。 交互式处理方式,17,1.2.3 决策支持系统的功能, 管理并随时提供与决策问题有关的组织内部信息。 如:订单要求、库存状况、生产能力与财务报表等。 收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息。 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、物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数学 模型。 如:定价模型、库存控制模型与生产调度模型等。 能够存储并提供常用的数学方法及算法。 如:回归分析方法、线性规划、最短路径算法等。,18, 上述数据、模型与方法能容易地修改和添加。 如:数据模式的变更、模型的连接或修改、各种方法的修改等。 能灵活地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与预测信息。 具有方便的人机对话和图像输出功能,能满足随机的数据查询要求,回答 “如果则”之类的问题。 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送给使用者。 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。,19,1.3 DSS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,20,(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。 定义:信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。 研究内容:信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑,给出了估算通信信道容量的方法。信息传输和信息压缩是信息论研究中的两大领域。这两个方面又由信息传输定理、信源信道隔离定理相互联系。,21,(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。,22,(3) 管理科学与运筹学 管理科学MS(Management Science):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(Operations Research):提供一系列优化、仿真、决策等模型。,23,(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。,24,(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。,25,(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。,26,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。,27,28,其中专家系统(Expert Systems , 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。,29,专家系统的特性: 定性方式辅助决策 使用知识和推理机制 知识获取比较困难 知识包括确定知识和经验知识 解决问题的能力受知识库内容的限制 专家系统适应范围较宽,30,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。,31,1.4 DSS与MIS/ES/MS/OR的关系 (1) 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。,32,MIS是从数据数据的基础上发展起来,具 备以下的功能: 事务处理 数据库的更新和维护 产生各类报表 查询处理 用户与系统的交互作用,33,DSS:面向决策者,提供适当的决策支持,是MIS的高级阶段。 二者联系: MIS是DSS的基础部分,也即DSS包括提供决策信息的MIS,MIS是DSS的一个子系统 MIS需要担负反馈信息的收集工作,可以支持DSS的结果检验和评价 DSS可以对MIS进行检查和审计,完善MIS DSS将部分问题结构化,归入MIS的范围,34,区别:,35,(2) DSS与ES的关系 IDSS = DSS + ES ES: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,处理半结构化问题,与ES结合后,可处理非结构化问题。,36,DSS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,37,(3)DSS与MS/OR的关系 MS/OR处理问题的步骤:调研、建模、优 化和解释。建模方面较成功,但多模型的 选择和组合来说,DSS更有利 将数据和模型通过接口组成一个系统 需要多模型间的选择和组合,形成多个方案 人机交互支持非结构决策 便于使用和适应不同需求。,38,1.5 新一代DSS的研究与发展,群决策支持系统(GDSS) 分布式决策支持系统(DDSS) 智能决策支持系统(IDSS) 决策支持中心(DSC) 战略决策支持系统(SDSS) 智能交互综合 I3DSS,39,(1)群决策支持系统(GDSS) 支持多人或集体共同决策:利用通信技术(网络、电话会议、电子信息交换)、计算机技术(多用户系统、4GL、数据库、数据分析OLAP、数据存储、数据仓库、数据挖掘)和决策支持技术(议程设置)、AI与推理技术、决策模型方法如决策树、风险分析、预测方法等,结构化群决策方法如德尔菲法等)相结合。,40,(2)分布式决策支持系统(DDSS) 研究DSS在分布式环境中、与分布式技术相结合相关的技术问题。,41,(3)智能决策支持系统(IDSS) AI与DSS技术相结合,形成了高级别的、具有知识处理能力的DSS。 组成:四库系统+接口。知识库、数据库、模型库、方法库及人机接口,还有问题求解模块。,42,(4)决策支持中心(DSC) 1985年欧文提出来的。 功能:提供办公决策支持,具有定性定量 相结合的综合集成功能。 组成:以决策支持小组为核心,为决策的 全过程提供技术支持。,43,(5)战略决策支持系统(SDSS) 功能:支持战略级或高层管理者的决策过 程。 组成:数据库系统、模型库系统、方法库 系统、知识库系统、案例分析系统、 输入输出系统、控制与通信系统等。,44,(6) I3DSS 含义:智能的、交互式的、集成化的(Intelligent, Interactive and Integrated)DSS。 特点:面向问题,有机集成。 综合采用系统分析、运筹学方法、计算机技术、知识工程、专家系统等技术,使之有机结合,而不是单一的以信息为基础的系统,或单一的以数学模型为基础的系统,或单一的以知识为基础的系统。在面向问题的前提下,充分发挥各自的优势,特别是发挥它们在联合运用时的优势,即集成化(Integrated)。 .,45,当DSS进入到高层次的决策活动领域时,由于处理的问题多半是半结构化或非结构化的,为了帮助决策者进一步明确问题、认定目标和环境约束,产生决策方案和对决策方案进行综合评价,系统应具有更强的

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