决策支持系统（DSS）

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　　 决策支持系统
　　 决策支持系统（DSS，Decision Supporting System），是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。该系统能够为决策者提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持。
　　DSS的概念是70年代提出的，并且在80年代获得发展。它的产生基于以下原因：传统的MIS没有给企业带来巨大的效益，人在管理中的积极作用要得到发挥；人们对信息处理规律认识提高，面对不断变化的环境需求，要求更高层次的系统来直接支持决策；计算机应用技术的发展为DSS提供了物质基础。
　　1、DSS的构成和结构
　　DSS的概念结构由会话系统、控制系统、运行及操作系统、数据库系统、模型库系统、规则库系统和用户共同构成。最简单和实用的三库DSS逻辑结构（数据库、模型库、规则库）如图4.10.1所示。

图4.10.1 DSS三库逻辑结构图

　　DSS运行过程可以简单描述为：用户通过会话系统输入要解决的决策问题，会话系统把输入的问题信息传递给问题处理系统，然后问题处理系统开始收集数据信息，并根据知识机中已有的知识，来判断和识别问题，如果出现问题，系统叫过会话系统与用户进行交互对话，直到问题得到明确；然后系统开始搜寻问题解决的模型，通过计算推理得出方案可行性的分析结果，最终将决策信息提供给用户。
　　DSS的技术构成包括：
　　1）接口部分，也就是输入输出的界面，是人机进行交互的窗口。
　　2）模型管理部分，系统要根据用户提出的问题调出系统中已有的基本模型，模型管理部分应当具有存储、动态建模的功能。目前模型管理的实现是通过模型库系统来完成的。
　　3）知识管理部分，集中管理决策问题领域的知识（规则和事实），包括知识的获取、表达、管理等功能。
　　4）数据库部分，管理和存储与决策问题领域有关的数据。
　　5）推理部分，识别并解答用户提出的问题，分为确定性推理和不确定性推理两大类。
　　6）分析比较部分，对方案、模型和运行结果进行综合分析比较，得出用户最满意的方案。
　　7）问题处理部分，根据交互式会话识别用户提出的问题，构造出求解问题的模型和方案，并匹配算法、变量和数据等，运行求解系统。
　　8）控制部分，连接协调系统各个部分，规定和控制各部分的运行程序，维护和保护系统。此外技术构成还包括咨询部分、模拟部分、优化部分等。
　　2、DSS的特点
　　DSS的主要特点有如下几方面：
　　1）系统的使用面向决策者，在运用DSS的过程中，参与者都是决策者。
　　2）系统解决的问题是针对半结构化的决策问题，模型和方法的使用是确定的，但是决策者对问题的理解存在差异，系统的使用有特定的环境，问题的条件也不确定和唯一，这使得决策结果具有不确定性。
　　3）系统强调的是支持的概念，帮助加强决策者作出科学决策的能力。
　　4）系统的驱动力来自模型和用户，人是系统运行的发起者，模型是系统完成各环节转换的核心。
　　5）系统运行强调交互式的处理方式，一个问题的决策要经过反复的、大量的、经常的人机对话，人的因素如偏好、主观判断、能力、经验、价值观等对系统的决策结果有重要的影响。
　　3、决策支持系统的开发方法
　　决策支持系统的开发方法一般采用目标导向法（object Oriented）和原型方法（Prototyping）相结合的方法。具体步骤是先研制一个个DSS的技术部件（应用原型法），然后按照一般系统的结构和系统生成方法组合成DSS的开发工具和开发环境（应用目标导向法）。
　　从开发一个系统的角度来分析，DSS可以分成三个不同的技术层次：DSS工具，即DSS的基本技术部件；DSS的生成器，即组织DSS的通用框架；专用的DSS，即针对具体决策问题由DSS生成器生成的实际应用系统。三个技术层次之间的关系如图4.10.2所示。

图4.10.2 技术层次关系图

　　最基层的设计工作由专业软件人员完成，用户是最高层的使用者。从最基层到中间层的构造过程是系统工程师的任务；中间层是面对DSS建造者的，中间层到最高层的设计过程是系统分析设计人员的主要任务。 DSS的开发过程通常是针对具体目标，分为问题分析、可行性研究、开发方法和开发决策的选择、开发系统和支持决策五个阶段。在开发过程中，决策者必须参与其中，因为决策者是系统设计的直接使用者，他的需求就是系统所要达到的目标。
　　各阶段的基本工作如下：
　　问题分析阶段。该阶段对所面临的问题进行实际调查和分析，达到明确求解问题的目标。
　　可行性研究阶段。依据前一阶段的分析，从实际系统开发在技术方面、可能性方面、方案的有效性方面，以及经济和社会效益方面来研究确定系统开发的可能性。
　　开发方法和开发策略的确定阶段。该阶段要明确系统开发的组织问题和采用何种开发方式进行，并且明确在开发过程中，所采用的工具、方法、手段和具体实现的途径。开发系统阶段，指开发一个针对实际问题领域的专用DSS，包括DSS结构的确定、建立数据模型知识方法的结构、确定评价标准和指标体系等。支持决策阶段，指系统开发完成后的实际运行阶段，包括运行结果分析的方法，支持决策的形式，以及反映系统运行结果有效和实际效果的信息反馈数据的采集等。
　　4、DSS的应用举例
　　一个商业企业基本的业务过程可以概括为进一存一销。所谓进是指商品的采购；存是指商品的存贮，即商品的库存：销是指商品的销售过程，即顾客的购买过程。如果经营者为防止市场的价格波动（主要来自两方面：采购环节、销售环节），在一定时期内保证经营成本在预先确定的范围内，或是保持营业利润在预先确定的范围，则要通过DSS的应用确定在现货市场采购。商品销售的决策，如果范围更广一些，可以涉及期货市场。企业决策的制定与市场中许多不确定因素有关：
　　首先，决策者要对形势做出自己的判断，如预计商品采购价格会上升，则可通过期贷市场作一个套期保值的期货合同，锁定经营成本。
　　其次；决策者对市场信息采用的定量化分析方法和所得出结果，对决策过程有影响。
　　另外，还与决策者对经营管理和现货、期贷市场的知识背景，以及经营者自身素质有关。
　　系统运行的过程如下：
　　1）决策者对市场价格波动的趋势和幅度做出估计判断，并选择技术分析模型二系统根据决策者输入的信息，通过推理，对趋势作出定性判断，并给出各种相关分析和预测算法来支持决策者在此基础上讨论的方案，并确定选取本次决策的模型。
　　2）系统对不同方案进行技术分析，得出预测结果和相关可性分析，以支持决策者对市场发展趋势的判断。同时，系统还根据决策者个人对投资风险的态度计算出各种方案可能带来的结果。
　　3）决策者此时可以得到一个是否有利于作出决策的参考意见，经过权衡作出最终的决策。
　　群体决策支持系统
　　群体决策支持系统（GDSS，Group Decision Supporting System），是指在系统环境中，多个决策参与者共同进行思想和信息的交流，群策群力，寻找一个令人满意和可行的方案，但在决策过程中只由某个特定的人做出最终决策，并对决策结果负责。 群体决策支持系统从DSS发展而来，通过决策过程中参与者的增加，使得信息的来源更加广泛；通过大家的交流、磋商、讨论而有效地避免了个体决策的片面性和可能出现的独断专行等弊端。
　　1、GDSS的功能 群体决策支持系统的基本功能有以下几点：
　　1）通过加强通信，消除了差异：通过限制不必要的感情式的相互作用，控制、协调参与者的关系。
　　2）提高讨论者的地位和结论的公正性。
　　3）系统的实施可以是永久性的（稳定和正式的程序集合）或暂时性的（必要时才使用的系统）。
　　群体决策支持系统的技术功能主要有以下几点：
　　1）对决策过程中的数据信息交流的控制。
　　2）自动选择合适的群体决策技术。
　　3）对可行的决策方案进行分析计算和解释。
　　4）如果群体决策无法得出一致，则讨论个体决策差异或提出重新定义问题的建
　　2、GDSS的基本结构
　　一类典型的GDSS结构如图4.10.3所示。

图4.10.3 GDSS的一般结构

　　GDSS是决策支持领域的新的分支，对常规的DSS进行了扩充，扩充的内容包括：
　　1）增加了一个通信库（Communication Base），方便决策参与者之间进行交流。
　　2）加强了模型库功能，提供了投票、排序、分类评估等功能来实现达成一致的决策。
　　3）系统使用前能够快速准备和具有协调能力，如安排会议议程，事先让与会者熟悉相关数据文件和决策模型等。
　　4）扩充了必要的物理设备。
　　3、GDSS的分类
　　GDSS的类型在很大程度上取决于待决策问题的类型和问题所处的组织环境，因此，一般可将GDSS划分为四种类型：
　　1）决策室（Decision Room）。与传统意义相当的电子会议室，决策参与者集中到一间支持群体决策支持的特殊会议室，通过特殊的终端或节点，参与决策过程。在这种环境下的决策过程都有一定的时间限制。
　　2）局域决策网（Local Decision Network）。GDSS的参与者没有地域的限制，只要局域网上的中央处理器存储有公共的GDSS软件和数据库，参与者就可以通过局域网进行成员间以及成员与中央处理机之间的通信。
　　3）传真会议（Teleconferencing）。针对决策成员在地理上分散但必要时可集中决策的群体。在这种情况下，两个或两个以上的决策室通过视频和通信连接在一起，其方法与决策室相同，而且使用了传真会议。
　　4）远程决策（Remote Decision Marketing）。主要针对需要定期在一起作决策而又不能会面的决策成员。地理上分散的决策成员通过远程“决策站”之间的持续通信，完成决策的制定。 上面四种类型的GDSS，前一种属于集中性，而后三种是属于分散性的。
　　智能决策支持系统
　　智能决策支持系统（IDSS，Intelligence Decision Supporting System），是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，Expert System）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。
　　IDSS的概念最早由Bonczek等人于80年代提出，它的功能是，既能处理定量问题，又能处理定性问题。 IDSS的核心思想是将AI与其它相关科学成果相结合，使DSS具有人工智能。
　　1、IDSS的信息结构
　　把AI技术引人DSS，主要是通过专家系统与DSS相结合，在DSS系统中加入推理机和规则库。由于在决策过程中，许多知识不能用数据来表示，也不能通过模型来描述，所以没有固定方式的专门知识和历史经验。IDSS引人的规则库可以存储这些知识，为决策提供重要的参考和依据。
　　IDSS可以有多种类型的信息库：文本库（TB）、数据库（DB）、方法库（AB）、模型库（MB）和规则库（RB）。其中文本库存储的是大量的自然语言书写的文档；数据库中存放的是事物关键因素的字段形式；模型库中存放的是反映信息本质关系的各种模型；规则库存放的是知识的最精炼的形式。从最初未加工的数据到经过加工的信息再到提炼出的知识，信息的这种演变关系被称为“演进链”。

图4.10.4 IDSS的框架结构图

　　2、IDSS的结构层次
　　依照系统层次的观点，IDSS从技术上可以划分为三个层次：
　　1）应用层，直接面向IDSS的使用者。在该层，决策者可以根据自己的需要，确定IDSS的状态和约束。决策者通过用户接口进行系统对话，输入相关信息，DSS则通过信息转换理解用户请求和命令，并进行系统推理运算，将结果通过输出界面反映给用户。整个过程对用户是透明的。
　　2）控制协调层，面向IDSS的总设计师。其基本单元是系统中餐库的控制协调模块，系统工程师通过各库的标准接口来建立它们之间的联系。
　　3）基本结构层，面向专业程序设计人员。专业程序设计人员通过该层对各库进行具体的实现，具体到定义各库的组织结构、通信方式等，以完成各库的内部管理和外部通信任务。
　　3、IDSS的特点
　　1）基于成熟的技术，容易构造出实用系统；
　　2）充分利用了各层次的信息资源；
　　3）基于规则的表达方式，使用户易于掌握使用；
　　4）具有很强的模块化特性，并且模块重用性好，系统的开发成本低；
　　5）系统的各部分组合灵活，可实现强大功能，并且易于维护；
　　6）系统可迅速采用先进的支撑技术，如AI技术等。
　　4、IDSS的运行效率
　　由于在IDSS的运行过程中，各模块要反复调用上层的桥梁，比起直接采用低层调用的方式，运行效率要低。但是考虑到IDSS只是在高层管理者作重大决策时才运行，其运行频率与其他信息系统相比要低得多，况且每次运行的环境条件差异很大，所以牺牲部分的运传效率以换取系统维护的效率是完全值得的。

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