《决策支持系统》PPT课件.ppt

内容提要本章将从决策支持系统的概念、决策支持系统的组成、智能决策支持系统及群体决策支持系统等四个方面分别叙述决策支持系统的基本知识。,第一节决策支持系统的概念,学习目的:掌握决策支持系统(DSS)的定义；掌握决策支持系统的功能与组成；了解DSS与MIS的关系；内容提要:DSS的产生与发展、DSS的功能、DSS的基本特征、DSS的定义、DSS与MIS的关系等。,第一节决策支持系统的概念,一、决策支持系统的产生与发展我国DSS研究现状DSS的概念是80年代末引入我国的，但在此之前有关辅助决策的研究早就有所开展。目前我国在DSS领域的研究己有不少成果，但总体上发展较缓慢，在应用上与期望有较大的差距，这主要反映在软件制作周期长，生产率低，质量难以保证，开发与应用联系不紧密等方面。,第一节决策支持系统的概念,二、决策支持系统的目标,DSS的目标就是要在人的分析与判断的基础上借助计算机与科学方法，支持决策者对半结构化和非结构化问题进行有效的决策，以获得尽可能令人满意的、客观的解决方案。,第一节决策支持系统的概念,三、决策支持系统的功能,1、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。2、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。(PEST模型),Environmentalanalysis,Politial,Economic,Social,Techonological,PEST分析是指宏观环境的分析，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。一般应对政治、经济、技术、和社会这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。,第一节决策支持系统的概念,三、决策支持系统的功能,3、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。4、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。5、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。,第一节决策支持系统的概念,三、决策支持系统的功能,6、使系统中的数据、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。7、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。8、具有方便的人机会话和图像输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答“如果则”(Whatif)之类的问题。,第一节决策支持系统的概念,三、决策支持系统的功能,9、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。10、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。,第一节决策支持系统的概念,四、决策支持系统的基本特征,1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、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取技术及检索技术结合起来；3、易于为非计算机专业人员，以交互会话的方式使用；4、强调对环境及用户决策方法改变的灵活性及适应性；5、支持但不是替代高层决策者制定决策。,第一节决策支持系统的概念,决策支持系统的定义,根据上述DSS功能和特征，可定义为：DSS是一种以计算机为辅助工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半决结构化和非结构化决策问题的信息系统。,第一节决策支持系统的概念,决策支持系统与管理信息系统的关系,1、目前的主要观点MIS是一个总概念，DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统。DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同于MIS的新型系统。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。,第一节决策支持系统的概念,决策支持系统与管理信息系统的关系,1、目前的主要观点有广义与狭义之分，就狭义而言，MIS与DSS是不同的系统，就广义而言，DSS是MIS的分系统。2、争议的原因首先可以肯定的是，不同的观点是从不同的角度来观察问题的，在分析两者关系时，存在先入为主的因素；其次是停留在事物发展的某点上或者说以静止的观点观察问题，也将导致认识上的差异。,第一节决策支持系统的概念,4、DSS与MIS的关系DSS与MIS目标一致起点不同,第二节决策支持系统的组成,DSS的基本模式,真实系统,决策者,第三节智能决策支持系统,智能决策支持系统的基本概念将人工智能技术引入传统DSS形成智能型DSS(IDSS)。即IDDS是在传统DSS的基础上结合人工智能技术而形成的。人工智能应用的两大分支是专家系统(ExpertSystem简称ES)和人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，简称ANN)。,第三节智能决策支持系统,1、专家系统：是以计算机为工具，利用专家知识及知识推理等技术来理解与求解问题的知识系统。将ES和传统DSS结合而形成的IDSS。在结构上：增设了知识库、推理机与问题处理系统，人机对话部分还加入了自然语言处理功能。专家系统的弱点：知识获取困难。人工地把各种知识转换到知识库中，费时低效；推理规则是固定的，难于适应变化的情况；不能从过去处理过的事例中继续地学习。,第三节智能决策支持系统,2、人工神经网络：通过采用物理可实现的器件或采用计算机来模拟生物体中神经网络的某些结构与功能，就其性质看，神经网络属于基于案例学习的模型，它模拟人的神经元结构，构造人工神经元，吸取了生物神经网络的部分优点。人工神经网络在结构上由许多很小的处理单元相互连接而成，局部或部分的神经元损坏后不影响全局的活动，其连接权值和连接结构都可以通过对样本数据的学习而得到。,第三节智能决策支持系统,2、人工神经网络：与专家系统相比，人工神经网络具有良好的自组织、自学习和自适应能力，因而特别适用于处理复杂问题或开放系统，这正好可以弥补专家系统的不足。人工神经网络的弱点：人工神经网络的知识是分布在整个系统内部，对用户而言是个黑箱；而且人工神经网络对于自己的结论不能做出合理的解释。,第三节智能决策支持系统,遗传算法遗传算法也是一种人工