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1、决 策 支 持 系 统,张建华 博士,Decision Support System,1,前言,关于课程 关于教材 关于授课者 关于听课者 关于教学过程 关于考核办法,课时安排与教学方法: 总课时:32 学时 周学时:4学时 考 查:理论考试 教学内容 DSS概述(基本概念、关系辨识与发展历程等) DSS技术基础 DSS三种主要的系统结构 DSS开发策略与方法 IDSS(智能决策支持系统) GDSS(群体决策支持系统),地位:计算机类、泛管理类专业骨干课程;信息管理专业核心课程 内容:DSS基础、DSS开发、DSS管理、DSS应用、DSS选型 性质:理论与实践相融合,与时俱进、持续发展与完善,
2、观念转变:应试教育素质教育+学科特征:理论与实践密切结合 平时成绩(出勤/作业/状态等)+考试成绩(指定教材/讲义/参考教材),张建华(Zhang Jianhua),同济大学管理学博士; /为学经历、研究方向与教学经历; 办公室:管理工程系410室(电子商务教研室); 联系电话:67781822 邮件地址: (作业交流用),计算机类、泛管理类日教本科生 有志于报考信息管理专业或方向研究生者。 不甘心于溺死于波涛汹涌的信息之海者,合适教材:针对性强;基础性强;综述性强又不乏前瞻性;深入浅出、言简意赅。 参考教材:黄梯云.智能决策支持系统. 电子工业出版社, 2001; 杨善林. 智能决策方法与智
3、能决策支持系统. 科学出版社, 2005 ;李东, 蔡剑. 决策支持系统与知识管理系统. 中国人民大学 出版社,2005 对应态度:“尽信书则不如无书”;博览群书、勤于思辨。,2,管理决策,第一讲 决策支持系统概述,决策支持系统(概念、特征、功能、类型),决策支持系统与其他系统关系,本讲主要内容:,决策支持系统发展历程,3,管理决策 决策是基本管理职能之一,是决策主体为实现某一既定目标而实施的有意识、有选择的管理活动。 决策的实际效果如何,既取决于决策主体的决断能力(隐性知识的一种),也决定于决策主体所掌握的有关决策问题的数据与信息的数量与质量。 数据(data)是人们对客观世界中的事物属性及
4、其相互关系的抽象表示;它是可以被记录和鉴别的符号,是客观实体及其关系的属性值。 信息(information)是有目的、有用途、有完备意义和有机联系的数据集,是对数据进行再加工与再组织的产物。,第一讲决策支持系统概述,4,管理决策 本体论者将“信息”定义为事物内部结构和外部联系的运动状态与方式。认识论者将“信息”定义为认知主体所感知或所表述出来的事物运动的状态与方式。 维纳(Norbert Wiener)在控制论和社会中把认识论意义上的信息定义为:“信息是我们在适应外部世界并且使这种适应为外部世界所感知的过程中,同外部世界进行互相交换的内容的名称”; 申农(Claude Elwood Shan
5、non)指出“信息是能够用来消除不确定性的东西”; 意大利学者朗高(G. Longo)则精辟地提出“信息就是差异”。 信息系统(MIS、DSS等)通过对决策主体提供有力的信息支持、完成或辅助决策主体完成决策过程,提升决策活动的实际效益。 一般决策过程 决策的类型划分,第一讲决策支持系统概述,5,决策支持系统 对于决策支持系统,人们在不同时点、基于不同视角给出了诸多定义 MIT教授Michael S. Scott Morton 在20世纪70年代指出,DSS为一种在线分析处理化的交谈式系统,协助决策者使用资料与模式,解决非结构化的问题 。 同期,另一位MIT教授Peter G.W.Keen 认为
6、,DSS使用在线分析处理技术协助解决半结构化的决策问题,它辅助但不取代人类决策,目的为改善决策质量而不是决策效率。 Steven L. Alter则提出了被广泛认可的观点,他认为:任何支持决策制定的系统均为DSS,其中包括信息的存取、模式的分析与工具辅助类系统。 20世纪80年代,波恩切克( R.H.Bonczek)认为决策制定是由决策支持系统和它的用户共同完成的,提出智能决策支持系统(IDSS)思想,将人工智能 中的专家系统和知识处理等方法引入到决策支持中。,第一讲决策支持系统概述,6,决策支持系统 到20世纪90年代,特班(Efraim Turban)进一步界定了DSS的系统特性: DSS
7、结合人类判断力与在线分析处理系统,辅助解决半结构化与非结构化问题 DSS能够辅助组织不同管理层次进行决策 DSS能够提供从个人到群体层次的决策支持 DSS能够支持多个彼此互相依赖或具有顺序性的问题决策 DSS能够提供在决策过程中的所有阶段支持 DSS能够支持各种决策制定、彰显决策者的风格 DSS具有自适应性 DSS应具有易操作性 DSS不仅改善决策效率,还能够改善决策效果 DSS强调的是决策支持而非替代人类直接决策 DSS应设有用户接口,容许用户修改甚至自行建造相应的决策模块 DSS能够提供不同分析模式,协助使用者制定决策 DSS可协助使用者存取各种决策相关资料 DSS可单独为单一使用者使用,
8、也可以整合不同DSS解决复杂决策问题。,第一讲决策支持系统概述,7,决策支持系统 我们认为,决策支持系统(Decision Support system,DSS)是以管理科学、运筹学、控制论、行为科学以及信息科学等学科知识为基础,通过有效组织和应用相关数据、信息与知识,以人机会话方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。 DSS强调的是辅助人类做出决策,而非替代人类直接进行决策。 决策支持系统功能归纳: 收集、管理并提供与决策问题有关的组织外部信息以及决策方案执行过程中的反馈信息 。 构建、管理与应用各种决策模型。 提供友好的人机会话 。 提供强大的通信功能,增强决策主体间的协同
9、特征。 维持较高的运行效率与有效性。,第一讲决策支持系统概述,8,决策支持系统 决策支持系统特征归纳: 作为信息系统的子系统,具备信息系统的一般特征。 支持半结构化、非结构化决策。 支持数据库(亦包括各类知识库)存取和建模过程。 模型驱动 。 对决策过程实施全生命周期支持。 支持决策者之间的沟通与协同 。 维持较高的运行效率与有效性。 对事物分类是人们深化对其认识与理解的重要途径。基于不同视角,人们对DSS进行类型划分。,第一讲决策支持系统概述,9,决策支持系统 斯普拉格(Sprague)与卡尔逊(Carlson)依技术功能维度,将DSS相关系统分成三类: 面向特定领域的DSS(Specifi
10、c DSS),如专门解决财务决策问题的财务DSS 。 一般性的DSS软件工具(DSS Generator),协助特定决策类型的DSS,提供一般性的决策辅助功能,若财务DSS以试算表软件开发,则试算表就是一种一般性的DSS软件工具 。 DSS开发工具(DSS Tools):用作协助以上两者发展的软件工具,如协助开发财务DSS使用接口的人机接口开发软件 。 Holsapple与Whintson依系统内核特征,将DSS划分为6类: 文件导向的决策支持系统(Text-oriented DSS) 数据库导向的决策支持系统(Database-oriented DSS) 试算表导向的决策支持系统(Sprea
11、dsheet-oriented DSS) 解模器导向的决策支持系统(Solver-oriented DSS) 规则导向的决策支持系统(Rule-oriented DSS) 复合型决策支持系统(Compound DSS) 智能决策支持系统(Intelligent DSS),第一讲决策支持系统概述,10,决策支持系统 按系统输出结果特征,将DSS分为资料导向(Data Oriented)与模式导向(Model Oriented)两大类: 资料导向型DSS可进一步分为两种类型:资料检索(Data Retrieval)型DSS与资料分析(Data Analysis)型DSS。 模式导向型亦DSS可进一
12、步分为两种类型:模拟(Simulation)型DSS与建议(Suggetion)型DSS,前者有会计模式(Accounting Models)与表达模式(Representation Models)两种类型,后者则有最佳模式(Optimization Models)与建议模式(Suggestion Models)两种类型。 多诺万(Donovan)与马德尼克(Madnick)按系统使用频率,将DSS分为常用型DSS(Institutional DSS)与临时性DSS(Ad hoc DSS),前者如解决生产排程问题的DSS与管理财务规划的DSS,后者如协助谈判的谈判辅助系统。 此外,海克森(Ha
13、ckathorn)与科恩(Keen)依系统支持决策的人数差异,将DSS划分为个人DSS(Individual DSS)、群体DSS(Group DSS,GDSS)与组织DSS(Organizational DSS)三类;卡尔逊(Carlsson)依据系统设计理念,将DSS分为被动DSS(Passive DSS)与主动DSS(Active DSS)两类,前者大致依照事先分析好的资料、模式与确定用户设计决策方案,主动DSS则依托内建的智慧功能,协助处理混乱、复杂与非常态的决策分析。,第一讲决策支持系统概述,11,DSS与其他信息系统间关系 企业信息系统应用参考体系 DSS与MIS间关系 DSS是在
14、MIS的基础上发展起来的,是MIS的高级形式。 MIS运行过程中累积的业务数据可作为DSS的系统输入组分,为其联机分析处理(OLAP) 与数据挖掘(DM)提供支持。 传统MIS主要负责企业例行业务活动中的信息处理任务,DSS负责辅助支持决策活动、提供决策所需的信息。 MIS以数据驱动的,DSS以模型驱动。 MIS重视满足系统全局的、总体的信息需求,DSS强调对决策者个人的信息支持。 从系统使用方式看,MIS是相对保守、强调自动性,系统按既定的流程和思路运行,使用过程中尽可能减少人工干预,其人机会话只是对设定的程序流程与数据选择;DSS是以人机对话为主要工作方式,强调发挥决策人员的经验和判断能力
15、,从而使决策更正确。,第一讲决策支持系统概述,12,决策支持系统发展历程 卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University )科技工程学院在1950年代末和1960年代初期开展了深入的决策理论研究。 麻省理工学院(MIT)在1960年代对于交互式在线分析处理系统的研究成果为DSS的产生奠定了基础。 DSS的概念在20世纪70年代逐渐形成,并在20世纪80年代不断完善,系统研究与应用蓬勃发展,人工智能、数据库、模式库、知识与在线分析处理科技均对DSS的发展有重大贡献。 20世纪80年代后期,高级主管信息系统(Excutive Information Systems,EIS)、
16、群体决策支持系统(Group Decision Support Systems,GDSS)与组织决策支持系统(Organizational Decision Support Systems,ODSS)等,逐渐将DSS由个人取向,转为模式导向与群体导向。 自20世纪90年代起,数据仓库(DW)与联机分析处理(OLAP)概念也被导入DSS,协助DSS进行资料的存取与分析;2000年后,互联网技术的引入极大地延展了DSS。,第一讲决策支持系统概述,13,DW其二,执行动作影响环境;其三,进行推理以解释感知信息,求解问题,产生推理和决策动作。 单Agent系统具有自主性、应激性、能动性、社会性和开放性特征,具有一定的问题求解能力;多Agent系统(Multi Agent System, MAS)则具有很强的智能性与复杂问题求解能力。 Agent可分为三类:知识Agent、功能Agent和接口Agent。其中,知识Agent负责对某个特定领域或类别的知识进行组织管理、存储积累和提取应用;功能Agent面向用户的功能需求,将诸多领域知识进行整合后提供给用户;接口Agent负