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《决策支持系统》

实验报告

实验一 认识模型3

实验二 建立模型8

实验三 模型的人工求解11

实验四 程序模型14

实验五 模型表示与组合21

实验六 总控与DSS集成24

目录

目录

实验一　认识决策模型

一、实验目的

认识模型，区分模型的类别，明确模型的形式，加深理解模型的意义及对决策的作用。

二、内容与要求

创建运行环境

运行程序模型

样本、变量、输入、输出

模型概念、类型、形式

数学模型、程序模型

三、方案设计(实验步骤)

1.上网搜索或查看本实验参考资料第一部分和教材，找出模型概念、分类和表示形式。

2.运行实验资源中的应用数学软件包。

回答软件构成(模型集合，或非模型集合)写入实验结果3。

运行程序的本质为模型，其表示形式是数学、算法、程序形式？是源程序，还是目标程序？

其数据来源(数据库，数据仓库，人机对话输入)写入实验结果。

基于此软件包，可以进行何种决策支持(模型决策，多模型辅助决策，自动组合模型决策)。

体会模型对决策的重要性。

3.阅读本实验参考材料第二部分。

举例说明其中的样本、变量、输入、输出、数学模型、程序模型到实验结果5中。

4.设计建模环境。

了解SAS Matlab Lindo/Lingo SPSS Excell的界面和功能，及对建模的作用。

5.其它

实验结果(结论)

1．模型类别

模型类别

广义数学模型

根据决策的合理性

原理性模型

系统学模型

规划模型

预测模型

管理决策模型

仿真模型

计量经济模型

理想模型

行为模型

直觉模型

2．表示形式

表示形式

原理性模型

定理、定律、公式

系统学模型

系统动力学、大系统理论、灰色理论、系统辨识、系统控制、最优控制和创造工程学等

规划模型

线性规划、非线性规划、动态规划、目标规划、更新理论和运输问题

预测模型

定性预测方法(特尔斐法－专家调查法、情景分析法、主观概率法和对比法等); 定量预测方法(趋势法、因素相关分析法(如回归法等)、平滑法等。)

管理决策模型

关键路线法(CPM)、计划评审技术(PERT)、风险评审技术(VERT)和层次分析法(AHP)等

仿真模型

蒙特卡罗法(概率统计)、KSIM模拟(多变量目标)和微观分析模拟(微观个体)等。

计量经济模型

经济计量法、投入产出法、动态投入产出法、回归分析、可行性分析和价值工程等。

3．软件构成

该Mathcai软件由六个模型集合(图像显示、最优化方法、回归分析、常用统计方法、多元统计方法、线性代数计算)和两个非模型集合(关于、概述)构成，具体如下：

一、模型集合：

1、图像显示：(1)、统计数据的图像显示；(2)、数据的空间曲面图；(3)、平面散点图；(4)、空间散点图；(5)、三次样条插值；(6)、倒数距离加权插值；(7)、一元函数的平面曲线图；(8)、二元函数的空间曲面图；(9)、函数的等高线图；(10)、参数函数的平面曲线图；(11)、参数函数的空间曲线图；(12)、参数函数的空间曲面图。

2、最优化方法：(1)、单纯形法求线性规划问题的解；(2)、一维搜索法求一元函数的最小值；(3)、POWELL 法求多元函数的最小值；(4)、单纯形下山法求多元函数的最小值；(5)、变尺度法求多元函数的最小值；(6)、共轭梯度法求多元函数的最小值；(7)、图像法求多元函数的最小值。

3、回归分析：(1)、按照输入的公式进行数据转换；(2)、一元线性回归；(3)、多元线性回归；(4)、多项式回归；(5)、广义线性回归；(6)、拟线性回归；(7)、非线性回归；(8)、逐步回归；(9)、主成分回归。

4、常用统计方法：(1)、正态总体参数的假设检验和区间估计；(2)、单个总体分布的 χ2 检验；(3)、正态分布的概率纸检验；(4)、联立表独立性的 χ2 检验；(5)、方差分析；(6)、正交试验设计。

5、多元统计方法：(1)主成分分析；(2)、典型相关分析；(3)、判别分析；(4)、聚类分析。

6、线性代数计算：(1)、矩阵的基本运算；(2)、求行列式的值；(3)、矩阵的初等变换；(4)、矩阵的标准形分解；(5)、求向量集的最大无关子集；(6)、线性代数方程组的求解；(7)、矩阵的ＱＲ分解；(8)、实对称矩阵的特征值与特征向量；(9)、矩阵的奇异值分解；(10)、求矩阵的广义逆矩阵。

二、非集合模型

1、关于

2、概述：(1)、软件系统概况介绍；(2)、软件系统的安装和使用；(3)、安装后硬盘上的文件夹结构；(4)、怎样脱离系统运行个别软件；(5)、怎样将说明文件打印出来；(6)、软件系统的邮购和升级；(7)、发生问题时的处理。

4．程序的表现形式

运行程序的本质为模型，其表示形式是程序形式

5．数据来源

其数据来源是通过人机对话输入实现的。

样本：