决策支持系统（DSS）介绍

决策支持系统介绍

引言:

决策支持系统(Decision Support System ，简称DSS)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统(MIS)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。

一、DSS的产生与发展

1.1 DSS的产生背景

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。

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，对管理人员的决策帮助十分有限。

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。

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。

1.2 DSS的发展

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。

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。

1.3 DSS的理论基础

（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。

（2）计算机技术

计算机软件技术、硬件技术、网络技术、图形处理技术、知识处理技术等。

（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。

（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。

（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。

（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。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。

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。

二、DSS的基本概念

2.1 决策过程

决策过程：如图1所示。

设计方案

确定目标

评价方案

实施方案

环境

图1 决策过程

决策科学主要研究：确定目标、设计方案、评价方案三个基本阶段。这三个基本阶段又分别称为理解、设计、选择活动。

2.2 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、半结构化、非结构化三种。

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，定量的或推理的）给予清晰的描述。

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。

2.3 决策问题的性质和层次

决策问题的层次：办事员（作业调度）、部门负责人（运筹管理）、顶层负责人（战略规划）。

按照决策问题的层次和类型，决策问题可分为9类，如表1所示。

表1 决策问题的类型

	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	EDP MS/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

三、 DSS的结构

从结构上来看,DSS是帮助决策者利用数据.模型.方法.知识推理等去解决非结构化决策人机交互系统,主要由会话系统(人机接口).数据库.模型库,方法库和知识库及其管理系统组成.

1. 模型库:DSS的模型库(MB)及其模型库管理系统是DSS的核心,也是DSS区别于MIS系统的重要特征.DSS的模型的建立通常是随着DSS解决问题的要求而定的,不同的企业不同层次的决策需求是不一样的,一般包括:投资模型.筹资决策模型.成本分析模型.利润分析模型等.

2. 数据库:数据库管理系统负责管理和维护DSS中使用的各种数据,在模型运行的过程中所使用的数据,按其数据内容分类,分别建立数据仓库文件.运行的结果所产生的各种决策信息,常以报表或图形形式存放在数据库中,并增加时间维度来实现数据库的动态连续性.通过数据库管理系统有效地实现与模型库.方法库,知识库与用户接口部件方便.快捷地连接,实现数据地有效输出,以达到为各种决策服务的目的.

3. 方法库:方法库及其管理系统是在存储和管理各种数值方法和非数值方法.包括方法的描述.存储.删除等问题.比如会计决策支持系统常用的方法有:预测方法(时序分析法.结构性分析法.回归预测法等),统计分析法(回归分析.主成本分析法等),优化方法(线性规划法.非线性规划法,动态规划法.网络计划法等)及数学方法等.

4. 知识库:知识库及其管理系统是以相关领域专家的经验为基础,形成一系列与决策有关的知识信息,最终表示成知识工程,通过知识获取形成一定内容的知识库.并结合一些事实规则及运用人工智能等有关原理,通过建立推理机制来实现知识的表达和运用.

5. 人机接口:交互式人机对话接口是实现用户和系统之间的对话,通过对话以各种形式输入有关信息,包括数据,模型,公式,经验,判断等,通过推理和运算充分发挥决策者的智慧和创造力,充分利用系统提供的定量算法,做出正确的决策的.

四、 新一代DSS的研究与发展

（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。

（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。

（3）智能决策支持技术（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。

（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。

（5）战略决策支持系统（SDSS）

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。

（6）I³DSS

智能的、交互式的、集成化的（Intelligent, Interactive and Integrated DSS）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）。

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，系统应具有更强的人机交互能力，称为交互式（Interactive）系统。

I³DSS的提出和实际应用，是DSS进入一个新的历史阶段。

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