决策支持系统发展综述(共12页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上决策支持系统发展综述空军工程大学导弹学院 雷英杰运算机是当代进展最为迅速的科学技术之一,其应用几乎已深入到人类活动和生活的一切领域,大大提升了社会生产力,引起了经济结构、社会结构和生活方式的深刻变化和变革。运算机科学技术具有极大的综合性质,与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术,促进它们的进展。运算机科学与其他学科相交叉产生了许多新学科,推动着科学技术向更宽敞的领域进展。智能决策支持系统是以信息技术为手段,应用治理科学、运算机科学及有关学科的理论和方法,针对半结构化和非结构化的决策咨询题,通过提供背景材料、协助明确咨询题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析
2、比较等方式,为治理者做出正确决策提供关心的智能型人机交互信息系统。实践表明,只有当决策支持系统具有较丰富的知识和较强的知识处理能力时,才能向决策者提供更为有效的决策支持。考虑到IDSS是在传统DSS基础上进展起来的,因此那个地点先介绍有关决策、决策科学和决策支持技术的差不多概念。一、DSS的产生与进展DSS的产生背景电子数据处理EDP(Electronic Data Processing):提升了工作效率,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形。治理信息系统MIS(Management Information Systems):整体分析,系统
3、设计,信息共享,部门和谐。缺点:难于习惯多变的内、外部治理环境,对治理人员的决策关心十分有限。决策支持系统DSS(Decision Support Systems):70年代中期Keen和Scott Morton在治理决策系统(1971)一书中提出。目标:对治理者做决策提供技术支持。背景:运筹学模型进展差不多比较完善,多目标决策分析突破了单一效用理论的框架,运算机软、硬件及网络技术的迅猛进展,人工智能专门是知识处理技术的进展,数据库技术、图形显示技术、各类工具软件的进展与完善,构成了DSS形成与进展的技术基础。DSS的进展70年代,Scott Morton在治理决策系统(1971)一书中首次提
4、出DSS。Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书,阐明DSS的要紧观点,初步构造出DSS的差不多框架。1978至1988年,DSS得到迅速进展,许多有用系统被开发出来,投入实际应用,产生明显效益。1988至现在,DSS技术连续进展,目前已差不多成熟。新一代DSS研究仍旧十分活跃。DSS的理论基础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猎取、传送、加工处理、输出而实现其有目的性行为的研究方法。运算机技术运算机软件技术、硬件技术、网络技术、图形处理技术、知识处理技术等。治理科学与运筹学治理科学MS(Management Scie
5、nce):面向治理者,研究决策咨询题,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。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、输出等方面的价值咨询题。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?即研究信息价值咨询题。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。人工智能将人工智能技术用于治理决策是一项开拓性工作。当前研究的IDSS确实是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,完成咨询题的推理和运行,为用户提供智能的
6、交互式接口。人工智能技术作为运算机应用研究的前沿,近十年取得了惊人的进展,出现了光明的前景。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。其中专家系统ES(Expert Systems)研究,取得了许多有用化的成果。当今世界上差不多有上千个专家系统,应用于医疗、诊断、探矿、军事、调度、质谱分析、运算机配置、辅助教育等各种领域,并已开始涉足财务分析、打算治理、工程评估、法律咨询等治理决策领域。DSS和ES:处于不同的学科范畴,有着不同的解决咨询题的方法。DSS要紧运用数据和模型,ES要紧运用知识和推理。在治理科学领域,一个是方兴未艾,一个是后起之秀,各有特色。然而它
7、们的互相结合和互相渗透,将会把运算机用于决策支持技术推向一个新的高度。决策的正确性关系到经营成效和事业成败,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、演绎和咨询题求解及各种搜索技术,再加上功能专门强的人工智能语言,都为DSS的进展走向更加有用的时期提供强有力的理论和方法的支持。DSS与有关技术的关系决策与推测的关系决策:制造以后,基于推测,实现今后一个目标。推测:预言以后,基于分析、研究、仿真、实验。例如:灾难推测与防灾决策、日常推测与决策、经营推测与决策、宏观推测与决策、贯序推测与决策、为重大决策作预
8、备性研究等。DSS与MS/OR的关系MS:处理结构化咨询题,运用分析的观点。OR:处理结构化咨询题,研究对象要紧集中在数学规划、决策论、计策论等理论和方法上。DSS:处理战略、规划等半结构化和非结构化一类的决策咨询题。DSS与MIS的关系MIS:收集、传递、储备、加工处理各种信息,监测运营数据,利用历史数据推测以后,用指定的数学方法分析数据,提供全面数据和分析报告。面向治理人员,提供低层次的决策支持。DSS:面向决策者,提供适当的决策支持,是MIS的高级时期。DSS与ES的关系IDSS = DSS + ESES:利用知识和推理机,处理半结构化和非结构化咨询题。DSS:使用数据和模型,处理结构化
9、咨询题,与ES结合后,可处理半结构化和非结构化咨询题。二、DSS的差不多概念决策过程决策过程:如图1所示。设计方案确定目标评判方案实施方案环 境图1 决策过程决策科学要紧研究:确定目标、设计方案、评判方案三个差不多时期。这三个差不多时期又分别称为懂得、设计、选择活动。决策咨询题的类型决策咨询题的类型(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。结构化咨询题:能够描述清晰的咨询题。三个时期都能使用确定的算法或决策规则。非结构化咨询题:不能够描述清晰,而只能凭直觉或体会
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