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1、教学基本要求：课前请做好预习保持课堂安静，头脑清醒，思维活跃重视上机实践，有效利用宝贵的上机时间认真、独立、按时完成并提交实验报告,决策支持系统,上机时间及上机要求,本课程学习目标,认识什么是决策支持系统认识决策支持系统的体系结构掌握知识库原理与设计、模型库及其管理系统的原理与设计 掌握数据仓库、数据挖掘的有关理论和方法掌握决策支持系统的原理与开发方法,教材及参考书,教材胡于进，凌玲：决策支持系统的开发与应用 机械工业出版社，2006,参考书决策支持系统（DSS）理论方法案例（第3版）高洪深编 清华大学出版社 2005年5月 第3版，中国计算机学会学术著作丛书,推荐参考书籍,管理运筹学薛声家左
2、小德编著暨南大学出版社信息时代的管理信息系统（美）斯蒂芬哈格 梅芙卡明斯 詹姆斯道金斯 著 严建援 等译 机械工业出版社 原书第2版数据、模型与决策（美）弗雷德里克S希利尔 马克S希利尔 等著 任建标译 中国财政经济出版社数据仓库结构设计与实施建构信息系统的金字塔 池太崴 编著 电子工业出版社,学习方式,听课（启发式、讨论式）读书（预习、复习）报告（综合实验+练习）,考试成绩,平时成绩（考勤、书面作业、上机练习、综合练习）期末考试,本次课堂内容,决策与决策支持的概念决策支持系统基本概念决策支持系统的功能决策支持系统的模式及分类决策支持系统的背景与发展,什么是决策支持系统？,决策支持系统是综合利
3、用各种数据、信息、知识、人工智能和模型技术，辅助高级决策者解决半结构化或非结构化决策问题。以计算机处理为基础的人机交互信息系统。充分应用了管理学、数学、数据库和计算机等学科的最新成果。,第1章 DSS 概述,决策支持系统（Decision support system,简记为DSS），是20世纪70年代，由麻省理工学院 Morton首先提出来的。目前DSS已经成为计算机应用领域中一个十分活跃的分支。,1.1 决策与决策支持,1.1.1 决策及分类 决策是人类的固有行为之一。是人民为了达到某一目标有意识地选择行动方案并付诸实施的过程。决策的基本要素决策者和决策对象,根据“管理评论”的观点，在未来
4、的企业竞争中，最大的赢家将是那些“大脑袋，小身子”的组织，例如，Adtrack公司，只有人，却能跟踪有关报纸和杂志的1 000万份广告（在一个数据仓库中）。这35人的任务就是向报纸和杂志的广告机构提供关于它们与竞争对手对抗中的相对地位。完成这一任务是很复杂的。,信息技术能辅助人类的决策，却不能代替人类的决策,案例一,假设你面临的决策是从四项工作中选种其一，如果这四项工作对你都有同等的吸引力，你选择哪一个呢？决策的基点有：月薪工作所在城市未来的机遇对个人未来的发展的影响,案例二,女生早上起床衣着选择问题穿什么上衣？配什么下装？穿什么鞋？（颜色、款式、布料、天气、心情、运动、上课或约会、或逛街等）
5、化什么样的妆才协调、漂亮？,案例三,无限配送公司在两个工厂生产同一中新产品，并将该产品运送到两个仓库。工厂1的产品通过铁路只能运送仓库1，产品数量不限，而工厂2的产品只能运送到仓库2，同样，产品数量不限。独立的卡车可将多达50个单位的产品由工厂运到一个配送中心，再从配送中心以最多50单位的载货量运到各个仓库。每条路线的单位运货成本如下表所示，表中还给出了工厂的产量和各个仓库的需求量。问题的目标是如何以最小的成本来运送所需的货物。,设Sf1-dc为从工厂1运输到配送中心的产品数量（不超过50）Sf2-dc50,Sf2-w2,Sf1-w1,无限制 Sdc-w1 50,Sdc-w2 50 问题的目标
6、是 最小化 成本运输所需产品的最小成本成本300 Sf1-dc400 Sf2-dc700 Sf1-w1 900 Sf2-w2 200 Sdc-w1 400 Sdc-w2,1.确定需求约束 Sf1-dc Sf1-w1 80(f1)Sf2-dc Sf2-w2 70(f2)Sf1-w1 Sdc-w1 60(w1)Sf2-w2 Sdc-w2 90(w2)(Sf1-dc Sf2-dc)Sdc-w1 Sdc-w2=0(中心)2.上限约束 Sf1-dc 50,Sf2-dc50,Sdc-w1 50，Sdc-w2 50 Sf1-w1,Sf2-w2无限制 3.非负约束 Sf1-dc,Sf2-dc,Sf1-w1,S
7、f2-w2 Sdc-w1,Sdc-w2 均不小于0,决策的分类,（1）按决策问题的性质分 结构化、半结构化、非结构化（2）按决策问题的重要性分 战略决策、战术决策、作业决策（3）按决策问题的认识程度分 确定性、风险性、不确定性（4）按决策目标分 单目标、多目标（5）按决策方法分 定性、定量、模糊（6）按决策者数量分 单人决策、群体决策,(1)决策问题的性质与层次,决策问题，可以被分为三个层次，即作业调度、运筹管理和战略规划。这样，结合其性质，可以把决策问题，划分为9种性质与层次的组合，举例列表（表1）。,表1 决策问题按性质与层次分类,决策过程与决策模式,决策过程人们为实现一定目标而制定行动方
8、案，并准备组织实施的活动过程，包括提出问题、分析问题、解决问题的过程。西蒙（Simon）提出：情报阶段、设计阶段、选择阶段Sprague和Carlson加上：第四阶段：实现阶段,对决策者来说：,决策程序一般包括：发现问题 确定目标 收集情报 搜索方案 方案选定和决策执行,研究,决策模式,定义：决策系统中对决策过程的客观规律的表述，是决策者进行决策必须遵循的规律。,不同于决策模型 决策模型是对客观现实系统的一种描述 决策模式是应遵循的活动程序和行动原则,R模式；B模式；F模式；N模式,1.2 决策支持系统及其产生与发展,DSS的产生背景 电子数据处理（EDP）：Electronic Data P
9、rocessing主要用于办公自动化，进行数据处理、编制报表。,决策支持系统的特征,1）DSS能辅助决策者解决半结构化和非结构化的问题2）DSS是面向决策者的，且只能辅助和支持决策者，而非代替3）DSS通过人机交互接口为决策者提高辅助功能4）DSS是模型和决策者共同驱动5）DSS的目标是辅助人的决策过程,决策支持系统的功能P67,分四种类型：信息服务 科学计算 决策咨询 人工智能,管理信息系统（MIS）：Management Information Systems对一个企业或部门的有关信息进行整体分析和系统设计，由人和计算机组成的进行管理信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统。与EDP相
10、比较，MIS的优点是：它把孤立的、零碎的信息变成了一个比较完整的、有组织的信息系统，不仅解决了信息存储的“冗余”问题，而且提高了信息的效能。,系统分析（SA）：System Analysis MIS只能帮助管理者对信息作表面上的组织与管理，而不能挖掘大量信息背后所隐藏的规律为决策者服务。,SA和MIS区别：在解决实际问题，特别是复杂的社会、经济、环境问题时，遇到不少困难。系统分析的许多模型、方法往往看起来有用但不一定真正能用，很多研究成果只是停留在研究室里和书面报告之中，大部分被束之高阁，真正被决策者所采纳并付诸实施的成功案例并不多。,经过反思，产生了一个共识：MIS和系统分析者都不要企图取代
11、决策者做出决策，决策支持才是它们的正确地位。于是，人们自然期望研制开发一种能够克服上述缺点，为决策者提供一些切实可行的帮助的决策支持系统（DSS）。,二、DSS的发展,20世纪70年代，行为科学研究日趋盛行。1971年Scott Morton首次指出了计算机对于决策支持的作用。19711976年，许多人开始研究DSS。大部分人认为，DSS就是交互式的计算机系统。,到70年代末，较有代表性的DSS有：1.Portfolio Management System(T.P.Gerity,1971)：其作用是支持投资者对顾客证券管理的日常决策，具有股票分析、证券处理和分类功能。2.Brand aid(J
12、.D.C.Little,1975)：它用于产品推销、定价和广告决策的混合市场模型。,3.Projector：是一种交互式的DSS，用于支持企业的短期规划。它主要是帮助经理构造问题和探求解决问题的方法。Projector认为，DSS注重探索，系统决不提供任何“答案”，只是帮助决策者开发他们自己的分析方法。4.Geodata Analysis and Display System(GADS)：是由IBM研究部开发的一个实验性系统，其作用是用计算机构造和演示地图，它被用于警察巡逻路线的辅助设计、城市发展规划、学校辖区范围的安排等。,5.Capacity Information System(CIS)
13、：适用于大型卡车生产厂家的规划部。它可以迅速建立或修改产品计划，包括安排计划进度，协调部件和最终产品。它并不提出解决问题的每一个细节，只作辅助规划决策。6.Generalized Management Information System(GMIS)：该系统的目标在于集成现有的工具，决策者可以利用他们熟悉的语言和数据管理系统，即使其中某些工具相互之间不相容也没有什麽关系，系统可以完成其中必要的转换。该系统主要用于处理能源规划。,19781988年，DSS得到了迅速发展，这一时期，然而，究竟什么是DSS，至今学术界都没有一个严格的定义。40年来，从DSS结构上来看，经历了从“两库”结构“三库”结
14、构“四库”结构“五库”结构的演进过程；从其功能上来看，经历了从“结构化问题”的解决“非结构化问题”的解决；从决策的问题和决策者分布的空间范围来看，经历了“桌面”DSS“网络”DSS。,DSS发展的理论基础,DSS的发展与许多学科有关。其理论基础涉及到信息论、计算机技术、管理学和运筹学、信息经济学、行为科学、人工智能等。信息论 信息论是20世纪40年代所产生的一门学科。它与系统论、控制论一起，被人们称为系统科学的“老三论”。从信息论的观点来看，任何系统都是借助于信息的获取、传送、加工、处理而实现特定的目的的。,管理科学与运筹学运用管理科学（Management Science,简记为MS）和运筹
15、学（Operational Research，简记为OR）的有关原理和方法解决：（1）拟解决的决策问题是什么？（2）决策过程的各个环节，各个环节之间的相互联系怎样？（3）影响决策结论的条件、制约因素是什么（4）需要建立什么样的决策模型？（5）决策过程需要什么信息（数据）支持？因此，任何DSS的研制与开发都离不开MS和OR。,信息经济学 信息经济学（IE）产生于20世纪60年代，它是研究信息的产生、获取、传递、加工处理、输出等方面的价值问题。IE也是DSS的理论基础，原因有二：（1）对信息价值的研究，是信息科学在实际发展中所面临的重要问题之一；（2）DSS研制与开发与IE有牵连。,行为科学 决策
16、，是人类最基本的行为，它是行为科学研究的核心。DSS的任务和目的是支持决策者进行决策方案的选择。因此，研制和开发任何一个DSS之前，必须首先弄清决策者解决具体问题的思维过程，他们是怎样思考问题的？决策者的能力怎样？他们爱好是什么？解决这些问题就必须运用行为科学的原理和方法。,人工智能 DSS以辅助决策者解决非结构化的决策问题为目标。由于人工智能，特别是专家系统（Expert System,简记为ES）的产生和发展，对于非结构化、半结构化问题的求解提供了一种可供尝试的方法和手段。所以，专家系统引起了DSS研究与开发者的极大兴趣，人们将ES引入DSS，使DSS的结构由三库结构演进为四库结构，使DS
17、S解决问题的思路和范围大大地扩展。,DSS与相关技术的关系,DSS与预测技术的关系DSS与预测技术有着密切而不可分割的关系。决策是为了在将来（实施决策之后）达到一定的目的。决策方案只有在预测的基础上才能制定出来。预测是认识和预言将来，而决策则是根据认识到的将来的事物变化情况，按决策人的价值观和偏好作出决定，以达到某种利益和目的。,按照问题的性质划分，预测可分为如下两种类型：(1)自然过程与自然灾害预测。譬如，大型水利工程建设决策，就必须预测百年一遇的洪水，以便确定坝高和蓄洪能力；对于坝高进行决策时，必须预测建坝后可能淹没的地区及移民数量、水库的淤积程度；百年一遇的强地震等。(2)社会经济发展预
18、测。区域发展决策，就必须对人口、经济发展水平、投资能力、进行预测；在企业经营决策中，企业的发展，商场的经营等所有事情的决策都必须预测。,按照预测的范围，可以分为宏观预测和微观预测；按照决策次数的多少，可以分为一次性、多次性的、贯序的预测。预测技术，目前已经发展了好多种，但大致可划分为：(1)结构化预测法(可以找到确定的物理原型)；(2)非结构化预测法(无法找到确定的物理原型)；(3)模型预测法(可以建立模型)；(4)经验预测法(无法建立模型)。,DSS与建模技术的关系,常见的建模技术可以分成三大类：(1)确定性模型（原型模型）建模技术：依靠实验和理论演绎手段；(2)非确定性模型（统计模型、模糊
19、逻辑模型）建模技术：以大量的数据积累为支撑；(3)仿真建模技术：依靠模拟。建模技术的发展：单一模型模型系统；模型、计算方法、数据一体化的（计算机）模型模型库、方法库、数据库的分离管理以及与知识库的联用。,DSS与MIS的关系（P9表1-1）,目前，关于DSS与MIS之间的关系，是一个争议比较大的问题。主要存在如下三种观点：(1)MIS包含DSS；(2)MIS是DSS的子概念；(3)DSS是自成一体的。,DSS强调在大范围内支持决策者工作。ES是专用的，侧重将某一专门领域的知识装入知识库自动工作。如果决策问题比较狭窄，DSS则有可能模拟决策者的思维过程自动求得问题的解答，而决策者只有最后决定时才
20、起作用。这时，DSS与ES是相同的。,DSS与ES(专家系统)的关系,新一代的DSS与ES有密切的关系。所谓智能型DSS，就是将ES的基本原理和方法引用于DSS开发中而产生的。目前，DSS通常把分析技术与常规的数据存取和对半结构或非结构化问题的检索结合起来。,新一代的DSS,一、群体决策支持系统（GDSS）所谓群体决策，是指参与决策的人数多于一个以上。设计开发一个GDSS是一件十分复杂的事情。它涉及不同的人、时间、地点、通讯网络及个人偏好和其它技术的复杂组合，它的运行方式与制度、文化有着十分密切的关系。大多数群体决策问题都是非结构化的。,二、分布式决策支持系统（DDSS）,一些大规模决策活动，
21、涉及许多承担不同责任的决策人，决策过程所必需的信息资源或某些重要的决策因素分散在较大的活动范围，而必须运用分布式方式进行决策。这类决策活动，就被称为分布式的。支持这类决策问题的DSS就是分布式决策支持系统（DDSS）。DDSS的运行，需要计算机网络的支持，网络的每一个结点至少含有一个DSS或具有若干辅助决策的功能。,DDSS研究的主要内容有：(1)从理论上研究具有分布特征的决策过程的原理、结构，分布决策的策略和方法。(2)研究分布信息的表达、适用于分布决策的信息结构以及不完全信息条件下的决策方法。(3)研究高效率、智能化的通讯管理系统，设计适用于各种场合的通讯方式。(4)研究开发适合构成DDS
22、S的模型和实用软件。研究实用于分布决策的分布式数据库、分布式模型库、分布式知识库的结构和管理，研究设计和分析网络的拓扑结构。(5)研究能接纳异质结点的DDSS，研究能充分利用现有分散的DSS装配DDSS的方法。(6)完善DDSS的概念，研究评价DDSS的指标体系和方法。,三、智能决策支持系统（IDSS）,IDSS，是人工智能（AI）技术与DSS相结合的产物 IDSS各组成模块的结构如下：(1)用户接口模块。它是IDSS与用户交互的窗口，它向用户提供各种命令和I/O软件，使用户能按系统接受的方式提出要求，同时也使系统按用户要求的形式输出结果。一般要求设计成菜单驱动方式的用户界面。,(2)问题求解
23、模块。一般而言，问题求解过程是：决策者提出问题构造面向问题的模块序列最优解或满意解。问题求解模块应该包括2部分，即问题分析和问题求解。其具体过程是：对用户提出的决策问题进行分析建立面向用户提出的特定问题的模块序列每一模块内部的组建，完成模块序列的连接和运行结果评价。,(3)库管理模块。其功能包括：a)在外部环境和系统之间传输信息；b)对四库进行管理、协调和维护；c)满足问题求解模块对数据、模型、方法和知识的要求，提供交互式的内部通道，使AI的知识推理和OR的数值计算有机结合起来。(4)数据库系统。它不仅包含模型运行所需要的数据，也包括模型的运行结果。,(5)模型库系统。MBS是DSS的核心部件
24、，它的作用是面向决策者提供构造模型、修改模型和应用各种模型进行决策支持。(6)方法库系统。ABS的功能是把有关支持决策的方法有机地结合起来，提供建立模型的方法。,四、决策支持中心,决策支持中心（DSC）的概念，是由Owen等人首先提出来的，即：一个由了解决策环境的信息系统组成的决策支持小组作为DSC的核心。DSC区别于DSS的本质特点是：(1)DSC处在高层次重要决策部位，是一种广义的DSS。,(2)DSS是基于计算机信息系统为核心支持决策者解决问题的；而DSC是以决策支持小组为核心，采取人机结合的方式支持决策者解决问题的。(3)DSC与决策者的交互方式有两种：一是决策者与决策支持小组的交互；
25、二是决策者与DSS的人机交互方式。(4)DSC支持决策是针对决策全过程的。,DSS,DSC,决策者,决策过程,决策方案报告,DSC支持决策的全过程,五、战略决策支持系统,战略决策支持系统，就是支持战略管理的DSS。其构成如下：(1)数据库系统。(2)模型与方法库系统。(3)知识库系统。(4)案例分析系统。(5)输入-输出系统。(6)控制与通讯系统。,六、I3DSS,I3DSS是智能型、交互型、集成化的决策支持系统的简称。它是面向决策者和决策过程的综合性决策支持系统的一个 框架。对于许多领域的复杂决策问题，采用单一的以信息为基础，或以模型为基础，或以知识为基础DSS都难以满足需要。解决这类决策问
26、题，必须将系统分析、运筹学方法、计算机技术、知识工程、专家系统有机地结合起来，I3DSS 就应运而生了。,数据仓库与决策支持系统,一、新型的决策支持技术数据仓库和联机分析处理（OLAP）数据仓库和OLAP是20世纪90年代初提出来的。以数据仓库和OLAP相结合建立的辅助决策系统是DSS的新形式。数据仓库，是将大量用于事务处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织。,随着数据仓库的发展，OLAP也得到了迅速发展。数据仓库面向侧重于存储和管理面向决策主体的数据，而OLAP则侧重于数据仓库中的数据分析，并将其转化为辅助决策信息。OLAP的一个重要特点，是多维数据分析。,
27、二、综合DSS,传统的DSS是模型驱动的，而数据仓库和OLAP是数据驱动的。如果在OLAP中加入模型库，将会极大地提高OLAP的分析能力。20世纪90年代，从人工智能、机器学习中发展起来的数据开采技术，是从数据库、数据仓库中挖掘有用的知识，其知识的形式有产生式规则、决策树、数据集、公式等。将数据仓库、OLAP、数据开采、模型库结合起来形成的综合DSS，其结构如下：,问题综合与交互系统,用户,模型库管理系统,模型库,知识库管理系统,知识库,推理机,决策信息,知识,信息,数据库管理系统,数据库,数据库管理系统,数据仓库,数据开采,OLAP,由上图可以看出：数据仓库实现对决策主题数据的存储与综合；O
28、LAP实现多维数据分析；数据开采挖掘数据库和数据仓库中的知识；模型库实现实现多个广义模型的组合辅助决策；专家系统利用知识推理进行定性分析。,综合DSS的结构体系包括三个主体：(1)模型库系统和数据库系统的结合，它是决策支持的基础，为决策问题提供定量分析（模型计算）的辅助决策信息。(2)数据仓库、OLAP，它从数据仓库中提取综合数据和信息，这些数据和信息反映了大量数据的内在本质。(3)专家系统和数据开采的结合。数据开采从数据库和数据仓库中挖掘知识，并将其放入专家系统的知识库中，通过知识推理达到专家系统定性分析的目的。,1.3 决策支持系统的组成与结构,基本组成 最基本的DSS：数据库+模型库+对
29、话系统（人机交互系统）,另外：会话系统、控制系统、运行及操作系统、用户等,人机交互系统,用户,模型库管理系统MBMS,模型库MB,接口,数据库管理系统DBMS,数据库DB,技术构成,1、接口技术2、模型管理DSS以模型和数据驱动3、知识管理知识的获取、表示、学习、推理技术等4、数据库管理增删改查+数据管理（如数据析取）5、问题处理构造问题模型和方案6、过程控制,DSS的体系结构,1、基于多库的DSS结构 两库三库四库五库,2、基于问题处理模式的结构,“三系统”结构,核心部分,3、基于网络的DSS体系结构,C/S模式,人机交互及问题处理子系统,用户,数据库,模型库,DBMS,MBMS,TCP/I
30、P网络协议,客户端 C,服务器端 S,B/S模式,浏览器B,用户,数据库,模型库,客户端,服务器端 S,Web服务器,应用服务器,Internet,决策支持系统的三个技术层次,从技术角度看，DSS具有专用DSS、DSS生成器与DSS工具等三个层次，它们面向不同的人员，起着不同的作用，三个层次相互间有着依托支撑的关系。,1、专用DSS是面向用户的能够提供决策支持功能的基于计算机的信息系统。目前的DSS都是针对某一个或某一类特定的问题域的，因此专用DSS就是我们通称的DSS。,2、DSS生成器 DSS生成器是一种能用来迅速和方便地研制构造专用DSS的计算机硬件和软件系统。包括数据管理、模型管理和对
31、话管理所需的技术以及能将它们有机地结合起来的接口。通过DSS生成器可根据决策者的要求、决策问题域与决策环境等在较短的时间里生成一个专用的DSS 较典型的DSS生成器实例有：a.Execucom公司的IFPS(交互式财务计划系统)：专门用于生成财务计划决策支持系统；b.Boeing计算机服务公司的EIS(Executive Information System)；c.Tymshare公司的Express等。这些具有数据管理、图像显示、财务和统计分析、风险分析和优化计算等多种功能。,今天的作业,上网查找上述 DSS生成器详细的功能简介,3、DSS工具,DSS工具是可用来构造专用DSS和DSS生成器的技术基础与基本硬件和软件单元。DSS工具的概念基于两点：1）不同的DSS在开发技术与构件上都有共性部分，如开发语言、结构框架、基本算法、输入输出程序等。2）从零点开始的DSS开发周期过长，与应用对象的变化不相适应。DSS工具的实例如：净现值计算程序、彩色图像工具、线性规划软件包、数据库查询软件、风险分析功能等。,4、三种技术层次间的关系,课后任务,浏览教材第一章，搞清楚以下问题：DSS的作用DSS与MIS、ES的区别和联系DSS基本概念,
