1、片号：片号：1前言前言 关于课程关于课程关于教材关于教材关于授课者关于授课者关于听课者关于听课者关于教学过程关于教学过程关于考核办法关于考核办法课时安排与教学方法课时安排与教学方法:总课时：总课时：32 学时学时 周学时：周学时：4学时学时考考 查：理论考试查：理论考试教学内容教学内容uDSS概述（基本概念、关系辨识与发展历程等）概述（基本概念、关系辨识与发展历程等）uDSS技术基础技术基础uDSS三种主要的系统结构三种主要的系统结构uDSS开发策略与方法开发策略与方法uIDSS（智能决策支持系统）（智能决策支持系统）uGDSS（群体决策支持系统）（群体决策支持系统）地位：计算机类、泛管理类专
2、业骨干课程地位：计算机类、泛管理类专业骨干课程;信息管理专信息管理专业核心课程业核心课程内容：内容：DSS基础、基础、DSS开发、开发、DSS管理、管理、DSS应用、应用、DSS选型选型性质：理论与实践相融合，与时俱进、持续发展与完善性质：理论与实践相融合，与时俱进、持续发展与完善 认真、负责地教认真、负责地教+虚心、勤奋地学虚心、勤奋地学达成共同的目标、完成教学任务达成共同的目标、完成教学任务堂上师生者从严、堂下朋友者轻松堂上师生者从严、堂下朋友者轻松教学教学学生学生教师教师?教教?学学?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
3、材/讲义/参考教材）张建华（张建华（Zhang Jianhua），同济大学管理学博士；），同济大学管理学博士；/为学经历、研究方向与教学经历；为学经历、研究方向与教学经历；办公室：管理工程系办公室：管理工程系410410室室(电子商务教研室电子商务教研室)；联系电话：联系电话：6778182267781822邮件地址：邮件地址：alazhanglaoshi163(alazhanglaoshi163(作业交流用作业交流用)计算机类、泛管理类日教本科生计算机类、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。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不甘心于溺
4、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。前瞻性；深入浅出、言简意赅。参考教材：黄梯云参考教材：黄梯云.智能决策支持系统智能决策支持系统.电子工业出版社电子工业出版社,2019,2019；杨善林杨善林.智能决策方法与智能决策支持系统智能决策方法与智能决策支持系统.科学出版社，科学出版社，2019;2019;李东李东,蔡剑蔡剑.决策支持系统与知识管理系统决策支持系统与知识管理系统.中国人民大学中国人民大学 出版社，出版社，2019 2019 对应态度：对应态度：“尽信书则不如无书尽信书则不如无书”；
5、博览群书、勤于思辨。；博览群书、勤于思辨。片号：片号：2管理决策管理决策第一讲第一讲 决策支持系统概述决策支持系统概述决策支持系统决策支持系统(概念、特征、功能、类型概念、特征、功能、类型)决策支持系统与其他系统关系决策支持系统与其他系统关系本讲主要内容：本讲主要内容：决策支持系统发展历程决策支持系统发展历程片号：片号：3 管理决策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。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（隐决策的实际效果如何，既取决于决策主体
6、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。题的数据与信息的数量与质量。数据（数据（data）是人们对客观世界中的事物属性及其相互关）是人们对客观世界中的事物属性及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。体及其关系的属性值。信息（信息（information）是有目的、有用途、有完备意义和有）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。机联系的数据集，是对数据进行再加工与再
7、组织的产物。第一讲决策支持系统概述第一讲决策支持系统概述 学号性别姓名书号书名 借书学生图书学号时间客观实体及其关系的属性化描述客观实体及其关系的属性化描述书号出版社片号：片号：4管理决策管理决策本体论者将本体论者将“信息信息”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。认识论者将识论者将“信息信息”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。方式。维纳（维纳（Norbert Wiener）在）在控制论和社会控制论和社会中把认识论意义上的信息定义中把认识论意义上的信息定义为：为：“信
8、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中，同外部世界进行互相交换的内容的名称”；申农申农(Claude Elwood Shannon)指出指出“信息是能够用来消除不确定性的东西信息是能够用来消除不确定性的东西”；意大利学者朗高（意大利学者朗高（G.Longo）则精辟地提出）则精辟地提出“信息就是差异信息就是差异”。信息系统（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
9、际效益。助决策主体完成决策过程，提升决策活动的实际效益。一般决策过程一般决策过程决策的类型划分决策的类型划分第一讲决策支持系统概述第一讲决策支持系统概述 片号：片号：5 决策支持系统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教授教授Michael S.Scott Morton 在在20世纪世纪70年代指出，年代指出，DSS为一种在线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的问题。同期，另一位同期，另
10、一位MIT教授教授Peter G.W.Keen 认为，认为，DSS使用在线分析处理技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。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，其中包括信息的存取、模式的分析与工具辅助类系统。20世纪世纪80年代，波恩切克年代，波恩切克(R.H.Bonczek）
11、认为决策制定是由决策支持系）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统和它的用户共同完成的，提出智能决策支持系统(IDSS)思想思想,将人工智将人工智能能 中的专家系统和知识处理等方法引入到决策支持中。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第一讲决策支持系统概述 片号：片号：6决策支持系统决策支持系统到到20世纪世纪90年代，年代，特班（特班（Efraim Turban）进一步界定了）进一步界定了DSS的系统特性：的系统特性：A DSS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结合人类判断力与在线分析处理系统，辅
12、助解决半结构化与非结构化问题A DSS能够辅助组织不同管理层次进行决策能够辅助组织不同管理层次进行决策A DSS能够提供从个人到群体层次的决策支持能够提供从个人到群体层次的决策支持A DSS能够支持多个彼此互相依赖或具有顺序性的问题决策能够支持多个彼此互相依赖或具有顺序性的问题决策A DSS能够提供在决策过程中的所有阶段支持能够提供在决策过程中的所有阶段支持A DSS能够支持各种决策制定、彰显决策者的风格能够支持各种决策制定、彰显决策者的风格 A DSS具有自适应性具有自适应性 A DSS应具有易操作性应具有易操作性 A DSS不仅改善决策效率，还能够改善决策效果不仅改善决策效率，还能够改善决
13、策效果A DSS强调的是决策支持而非替代人类直接决策强调的是决策支持而非替代人类直接决策 A 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A DSS能够提供不同分析模式，协助使用者制定决策能够提供不同分析模式，协助使用者制定决策 A DSS可协助使用者存取各种决策相关资料可协助使用者存取各种决策相关资料 A DSS可单独为单一使用者使用，也可以整合不同可单独为单一使用者使用，也可以整合不同DSS解决复杂决策问题。解决复杂决策问题。第一讲决策支持系统概述第一讲决策支持系统概述 片号：片号：7决策支持系统决策支持系统我们认为，决
14、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。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。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：决策支持系统功能归纳：收集、管
15、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程中的反馈信息。构建、管理与应用各种决策模型。构建、管理与应用各种决策模型。提供友好的人机会话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特征。提供强大的通信功能，增强决策主体间的协同特征。维持较高的运行效率与有效性。维持较高的运行效率与有效性。第一讲决策支持系统概述第一讲决策支持系统概述 片号：片号：8 决策支持系统决策支持系统决策支持系统特征归纳：决策支持系统特征归纳：F作为信息系统的子系统，具备信息系统的一般特征。作为信息系统的子系统，具备信息
16、系统的一般特征。F支持半结构化、非结构化决策。支持半结构化、非结构化决策。F支持数据库（亦包括各类知识库）存取和建模过程。支持数据库（亦包括各类知识库）存取和建模过程。F模型驱动模型驱动。F对决策过程实施全生命周期支持。对决策过程实施全生命周期支持。F支持决策者之间的沟通与协同支持决策者之间的沟通与协同。F维持较高的运行效率与有效性。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，人们对不同视角，人们对DSS进行类型划分。进行类型划分。第一讲决策支持系统概述第一讲决策支持系统概述 片号：片号：9决策支持系
17、统决策支持系统斯普拉格斯普拉格(Sprague)与卡尔逊（与卡尔逊（Carlson）依技术功能维度，将）依技术功能维度，将DSS相关系统分成三类相关系统分成三类:F 面向特定领域的面向特定领域的DSS（Specific DSS），如专门解决财务决策问题的财务），如专门解决财务决策问题的财务DSS。F 一般性的一般性的DSS软件工具（软件工具（DSS Generator），协助特定决策类型的），协助特定决策类型的DSS，提供一，提供一般性的决策辅助功能，若财务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以试算表软件开发，则试算表就是一种一般性的的DSS软件工具软件工具
18、。F DSS开发工具（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）：用作协助以上两者发展的软件工具，如协助开发财务财务DSS使用接口的人机接口开发软件使用接口的人机接口开发软件。Holsapple与与Whintson依系统内核特征，将依系统内核特征，将DSS划分为划分为6类：类：G 文件导向的决策支持系统（文件导向的决策支持系统（Text-oriented DSS）G 数据库导向的决策支持系统（数据库导向的决策支持系统（Database-oriented DSS）G 试算表导向的决策支持系统（试算表导向的决策支持系统（Spreadsheet-oriented D
19、SS）G 解模器导向的决策支持系统（解模器导向的决策支持系统（Solver-oriented DSS）G 规则导向的决策支持系统（规则导向的决策支持系统（Rule-oriented DSS）G 复合型决策支持系统（复合型决策支持系统（Compound DSS）G 智能决策支持系统（智能决策支持系统（Intelligent DSS）第一讲决策支持系统概述第一讲决策支持系统概述 片号：片号：10决策支持系统决策支持系统按系统输出结果特征，将按系统输出结果特征，将DSS分为资料导向（分为资料导向（Data Oriented）与模式导向（）与模式导向（Model Oriented）两大类）两大类:C
20、资料导向型资料导向型DSS可进一步分为两种类型：资料检索（可进一步分为两种类型：资料检索（Data Retrieval）型）型DSS与与资料分析（资料分析（Data Analysis）型）型DSS。C 模式导向型亦模式导向型亦DSS可进一步分为两种类型：模拟（可进一步分为两种类型：模拟（Simulation）型）型DSS与建议（与建议（Suggetion）型）型DSS，前者有会计模式（，前者有会计模式（Accounting Models）与表达模式（）与表达模式（Representation Models）两种类型，后者则有最佳模式（）两种类型，后者则有最佳模式（Optimization Mo
21、dels）与建议模式（）与建议模式（Suggestion Models）两种类型。）两种类型。多诺万（多诺万（Donovan）与马德尼克（）与马德尼克（Madnick）按系统使用频率，将）按系统使用频率，将DSS分为常用型分为常用型DSS（Institutional DSS）与临时性）与临时性DSS（Ad hoc DSS），前者如解决生产排程问题），前者如解决生产排程问题的的DSS与管理财务规划的与管理财务规划的DSS，后者如协助谈判的谈判辅助系统。，后者如协助谈判的谈判辅助系统。此外，此外，海克森（海克森（Hackathorn）与科恩（）与科恩（Keen）依系统支持决策的人数差异，将）依系统
22、支持决策的人数差异，将DSS划分为个人划分为个人DSS（Individual DSS）、群体）、群体DSS（Group DSS，GDSS）与组织）与组织DSS（Organizational DSS）三类；卡尔逊（）三类；卡尔逊（Carlsson）依据系统设计理念，将）依据系统设计理念，将DSS分为分为被动被动DSS（Passive DSS）与主动）与主动DSS（Active DSS）两类，前者大致依照事先分析）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，协助处则依托内建的智慧功能，协助处理混乱、复杂与
23、非常态的决策分析。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第一讲决策支持系统概述 片号：片号：11DSS与其他信息系统间关系与其他信息系统间关系企业信息系统应用参考体系企业信息系统应用参考体系DSS与与MIS间关系间关系z DSS是在是在MIS的基础上发展起来的，是的基础上发展起来的，是MIS的高级形式。的高级形式。z MIS运行过程中累积的业务数据可作为运行过程中累积的业务数据可作为DSS的系统输入组分，为其联机的系统输入组分，为其联机分析处理（分析处理（OLAP）与数据挖掘（与数据挖掘（DM）提供支持。）提供支持。传统传统MIS主要负责企业例行业务活动中的信息处理任务，主要负
24、责企业例行业务活动中的信息处理任务，DSS负责辅助支持决负责辅助支持决策活动、提供决策所需的信息。策活动、提供决策所需的信息。MIS以数据驱动的，以数据驱动的，DSS以模型驱动。以模型驱动。MIS重视满足系统全局的、总体的信息需求，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强调对决策者个人的信息支持。持。从系统使用方式看，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
25、数据选择；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，从而使决策更正确。断能力，从而使决策更正确。第一讲决策支持系统概述第一讲决策支持系统概述 片号：片号：12决策支持系统发展历程决策支持系统发展历程卡内基梅隆大学（卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）科技工程学院在）科技工程学院在1950年代末和年代末和1960年代初期开展了深入的决策理论研究。年代初期开展了深入的决策理论研究。麻省理工学院（麻省理工学院（MIT）在）在1960年代对于交互式在线分析处理系统的研究成果为年代
26、对于交互式在线分析处理系统的研究成果为DSS的的产生奠定了基础。产生奠定了基础。DSS的概念在的概念在20世纪世纪70年代逐渐形成，并在年代逐渐形成，并在20世纪世纪80年代不断完善，系统研究与应年代不断完善，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的发的发展有重大贡献。展有重大贡献。20世纪世纪80年代后期，高级主管信息系统（年代后期，高级主管信息系统（Excutive Information Systems，EIS）、群体决策支持系统（、群体决策支持系统（Group Decision
27、Support Systems，GDSS）与组织决策支）与组织决策支持系统（持系统（Organizational Decision Support Systems，ODSS）等，逐渐将）等，逐渐将DSS由由个人取向，转为模式导向与群体导向。个人取向，转为模式导向与群体导向。自自20世纪世纪90年代起，数据仓库（年代起，数据仓库（DW）与联机分析处理（）与联机分析处理（OLAP）概念也被导入）概念也被导入DSS，协助，协助DSS进行资料的存取与分析；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第一讲决策支持系统概
28、述 片号：片号：13DW&DM&OLAP第二讲第二讲 DSS技术基础技术基础人工智能技术人工智能技术本讲主要内容：本讲主要内容：片号：片号：14 DW&OLAP&DM 数据仓库（数据仓库（Data Warehouse,DW）是支持管理决策过程的面向主）是支持管理决策过程的面向主题、集成的、反映历史变化的、信息本身相对稳定（只读）的数据题、集成的、反映历史变化的、信息本身相对稳定（只读）的数据集合。集合。DB与与DW之间的关系。之间的关系。数据仓库具有多维度、分析型、只读操作等特点，需并行与分布技数据仓库具有多维度、分析型、只读操作等特点，需并行与分布技术支撑。术支撑。按功能结构划分，数据仓库系
29、统至少应该包含数据获取（按功能结构划分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（）、数据存储（Data Storage）、数据访问（）、数据访问（Data Access）三个关键部分。）三个关键部分。数据仓库在系统体系结构上一般包括数据源、数据的存储与管理、数据仓库在系统体系结构上一般包括数据源、数据的存储与管理、联机分析处理（联机分析处理（OLAP）服务器以及前端工具等主要部分。）服务器以及前端工具等主要部分。联机分析处理（联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）基于假）基于假设前提，属验证分析，由用户驱动，
30、具有设前提，属验证分析，由用户驱动，具有“自上而下、不断深入自上而下、不断深入”的特点。的特点。第二讲第二讲 DSS技术基础技术基础片号：片号：15OLAP 与传统的关系型数据库的主要应用、面向日常事务处理的与传统的关系型数据库的主要应用、面向日常事务处理的OLTP（联机事务处理（联机事务处理）之间的主要区别如表）之间的主要区别如表3-9所示。所示。OLAP通常有三种不同的实现方法，分别是以关系型数据库为基础的关系型通常有三种不同的实现方法，分别是以关系型数据库为基础的关系型OLAP(Relational OLAP,ROLAP)、通过多维数组的方式对关系型数据表进行处理的多维、通过多维数组的方
31、式对关系型数据表进行处理的多维OLAP(Multi-Dimensional OLAP,MOLAP)以及前端展示以及前端展示OLAP(Desktop OLAP)。常见的常见的OLAP产品包括产品包括IBM公司的公司的DB2 OLAP Server、Oracle公司的公司的Express Server以及以及Microsoft公司的公司的 SQL Server中内嵌的中内嵌的OLAP Services等。等。数据挖掘（数据挖掘（Data Mining,DM）也称为数据库中的知识发现）也称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)，指利用人工智能、
32、统计学和相关数据库技术，从现有数据集中获取，指利用人工智能、统计学和相关数据库技术，从现有数据集中获取有价值的、新颖的、最终可理解的模式（知识）的非平凡过程。有价值的、新颖的、最终可理解的模式（知识）的非平凡过程。DM实施从问题定义开始实施从问题定义开始，属于数据型的分析技术，比，属于数据型的分析技术，比OLAP处于较深的层次。处于较深的层次。数据挖掘通常包括六种分析方法，即分类数据挖掘通常包括六种分析方法，即分类（classification）、）、估值（估值（estimation）、预言（、预言（prediction）、相关性分组或关联规则（）、相关性分组或关联规则（affinity gr
33、ouping or association rules）、聚集（、聚集（clustering）、描述和可视化（）、描述和可视化（description and visualization）、）、复杂数据类型挖掘复杂数据类型挖掘(包括文本、包括文本、音频、视频以及图形图像等音频、视频以及图形图像等)。DW、OLAP 和和DM三者关系如图三者关系如图3-19所示所示。DW、OLAP 和和DM三者间的良好融合与三者间的良好融合与互动发展，极大增强了管理信息系统对管理互动发展，极大增强了管理信息系统对管理“决策决策”职能的支持力度职能的支持力度 第二讲第二讲 DSS技术基础技术基础片号：片号：16人工
34、智能及其在人工智能及其在DSS中的应用中的应用人工智能（人工智能（Artificial Intelligence,AI）概念在）概念在1956年的达特茅斯（年的达特茅斯（Dartmouth）学）学会上首次被提出会上首次被提出。AI是研究模仿和执行人脑的某些智力功能来开发相关理论和技术的学科，它模拟人是研究模仿和执行人脑的某些智力功能来开发相关理论和技术的学科，它模拟人的判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等的判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。思维活动。20世纪世纪50年代，年代，AI研究以游戏与博弈为中心，但当时以电
35、子线路模拟神经元与人脑研究以游戏与博弈为中心，但当时以电子线路模拟神经元与人脑活动的研究都失败了。活动的研究都失败了。20世纪世纪70年代，年代，AI研究热潮在全球范围兴起。研究热潮在全球范围兴起。1977年，年，“专家系统与知识工程之父专家系统与知识工程之父”费根鲍姆（费根鲍姆（Feigenbaum）主张以知识为中心开展）主张以知识为中心开展AI研究，掀开了研究，掀开了AI研究的新篇章研究的新篇章。20世纪世纪80年代，在专家系统（年代，在专家系统（Expert System,ES）领域）领域AI表现出了强大生命力。表现出了强大生命力。20世纪世纪90年代以来，年代以来，AI研究与应用领域逐
36、渐拓展，商业化产品日趋丰富与成熟。研究与应用领域逐渐拓展，商业化产品日趋丰富与成熟。常见的常见的AI应用领域包括博弈、问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自应用领域包括博弈、问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、智能决策支持系统、机器学习、知识发现、人工神经网络动程序设计、专家系统、智能决策支持系统、机器学习、知识发现、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制与智能检索、智能调度与智慧以及系、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制与智能检索、智能调度与智慧以及系统与语言工具等。统与语言工具等。第二讲第二讲 DSS技术基础技术基础片号：片号：17
37、对（管理）知识的获取、表示与应用是对（管理）知识的获取、表示与应用是DSS系统高端应用的主要组系统高端应用的主要组分，也一直是分，也一直是AI系统研发的基本问题。可见，系统研发的基本问题。可见，AI与与DSS有着天然的有着天然的联系。联系。AI在在DSS研发中主要具有如下作用：研发中主要具有如下作用：提升提升DSS系统对数据、信息的加工处理水平。系统对数据、信息的加工处理水平。AI领域知识表示方法有助于提升领域知识表示方法有助于提升DSS系统的知识组织水平。系统的知识组织水平。AI领域的搜索策略与方法有助于提升领域的搜索策略与方法有助于提升DSS系统的检索效率。系统的检索效率。AI领域内的优秀
38、成果能切实提升领域内的优秀成果能切实提升DSS系统的智能化水平。系统的智能化水平。AI领域的专家系统（领域的专家系统（ES）、智能决策支持系（）、智能决策支持系（IDSS）统则直接促）统则直接促进了进了DSS系统的高端应用。系统的高端应用。第二讲第二讲 DSS技术基础技术基础片号：片号：18DSS概念结构概念结构第三讲第三讲 DSS系统结构系统结构DSS框架结构框架结构本讲主要内容：本讲主要内容：DSS体系结构体系结构片号：片号：19DSS概念结构概念结构 一个决策支持系统由四个部分组成：交互环境系统、问题处理系统、知识一个决策支持系统由四个部分组成：交互环境系统、问题处理系统、知识系统以及系
39、统用户系统以及系统用户。决策用户通过交互环境系统提出决策支持请求，问题处理系统通过决策数决策用户通过交互环境系统提出决策支持请求，问题处理系统通过决策数据库（包括据库（包括DB/MB/KB等）收集和提取信息，所得信息提供给用户。等）收集和提取信息，所得信息提供给用户。DSS框架结构框架结构 DSS框架结构随决策理论和方法、计算机技术的发展而进化。由框架结构随决策理论和方法、计算机技术的发展而进化。由H.Sprague等人提出的数据库、模型库、人机对话管理系统组成的两库结构等人提出的数据库、模型库、人机对话管理系统组成的两库结构最为简便，而比较常见的则为三库结构，即数据库、模型库、方法库和人最为
40、简便，而比较常见的则为三库结构，即数据库、模型库、方法库和人机对话管理系统，如图所示。机对话管理系统，如图所示。智能决策支持系统（智能决策支持系统（Intelligent Decision Support Systems，IDSS）是）是在在DSS的基础上与人工智能（的基础上与人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的结合和集）技术的结合和集成所形成的系统，其是一个具有四库系统结构，如图成所形成的系统，其是一个具有四库系统结构，如图10-6所示。所示。第三讲第三讲 DSS系统结构系统结构片号：片号：20DSS体系结构体系结构 体系结构表征了体系结构表征了DSS数据库
41、子系统、方法库子系统、模型库子系统数据库子系统、方法库子系统、模型库子系统及会话系统等逻辑部件的组织和集成方式及会话系统等逻辑部件的组织和集成方式。H.Sprague提出了四种结构形式，即网络型、桥形、层次型及塔型提出了四种结构形式，即网络型、桥形、层次型及塔型结构。结构。网络型网络型DSS的体系结构的主要目标是允许不同的构模和对话部分能够共享数据，并的体系结构的主要目标是允许不同的构模和对话部分能够共享数据，并能使系统的扩展工作简化。该结构通过接口部分将对话、构模和数据库部分集成。能使系统的扩展工作简化。该结构通过接口部分将对话、构模和数据库部分集成。桥型桥型DSS结构用一个公用桥来取代各自
42、的接口，以减少结构用一个公用桥来取代各自的接口，以减少DSS网络系统结构要求的部网络系统结构要求的部件接口的数目，却又保留集成新的部件的能力。件接口的数目，却又保留集成新的部件的能力。层次型层次型DSS系统结构则试图采用单个的对话部分和具有多种造模部件的数据库部分系统结构则试图采用单个的对话部分和具有多种造模部件的数据库部分来集成多个部分，每一个造模部分都共享同一个数据库和对话部分，其间的数据通来集成多个部分，每一个造模部分都共享同一个数据库和对话部分，其间的数据通信通过共享数据库部实现、控制信息通信通过共享的对话部分完成。信通过共享数据库部实现、控制信息通信通过共享的对话部分完成。塔型结构试
43、图提供部件的模块化和灵活性，以支持各种硬件设备和源数据库，同时塔型结构试图提供部件的模块化和灵活性，以支持各种硬件设备和源数据库，同时保持三个保持三个DSS主要部件之间的简单的接口。主要部件之间的简单的接口。第三讲第三讲 DSS系统结构系统结构片号：片号：21DSS系统开发概述系统开发概述第四讲第四讲 DSS系统开发概述系统开发概述常见常见开发方法开发方法本讲主要内容：本讲主要内容：片号：片号：224.1 DSS系统开发概述系统开发概述决策支持系统是由用户提出、由开发者设计，并根据决策支持系统是由用户提出、由开发者设计，并根据用户的评价逐渐修改的。用户的评价逐渐修改的。适应性设计框架提供了决策
44、支持系统开发过程和所涉适应性设计框架提供了决策支持系统开发过程和所涉及各方人员的概括性介绍。及各方人员的概括性介绍。DSS开发的主要特征与要求：开发的主要特征与要求：反复交互设计反复交互设计 用户参与设计用户参与设计 适应决策者风格适应决策者风格 尽可能短的研制周期尽可能短的研制周期 以生成器为基础的积木式设计以生成器为基础的积木式设计 第四讲第四讲 DSS系统开发概述系统开发概述片号：片号：234.1 DSS系统开发概述系统开发概述在在DSS系统开发前，相关参与主体均要基于自己所扮演的角色特征做好相应的系统开发前，相关参与主体均要基于自己所扮演的角色特征做好相应的准备工作准备工作。DSS系统
45、需求企业系统需求企业DSS系统开发商系统开发商相关咨询机构相关咨询机构一般而言，一般而言，DSS系统开发要遵循如下思想：系统开发要遵循如下思想：“超越超越”的思想的思想“突破突破”的思想的思想“兼顾兼顾”的思想的思想系统工程思想系统工程思想DSS系统开发一般遵循如下原则系统开发一般遵循如下原则：目标性原则目标性原则 整体性原则整体性原则 适应性原则适应性原则 适用性原则适用性原则 规范化原则规范化原则“一把手一把手”原则原则第四讲第四讲 DSS系统开发概述系统开发概述片号：片号：244.2 常见常见DSS开发方法开发方法结构化开发方法（结构化开发方法（Structured Developing
46、 Method）是）是20世纪世纪80年代使用最广泛的软件开发方法。它基于系统开发生命周期年代使用最广泛的软件开发方法。它基于系统开发生命周期思想以及系统的概念、特征与系统工程方法，以思想以及系统的概念、特征与系统工程方法，以“用户至上用户至上”为为原则，采用自顶向下、结构化、模块化等手段，对系统进行规原则，采用自顶向下、结构化、模块化等手段，对系统进行规划、分析、设计和实施。划、分析、设计和实施。系统开发生命周期法体现了一种关于系统设计与实施的普遍存系统开发生命周期法体现了一种关于系统设计与实施的普遍存在的观点。它将整个过程描绘成一系列递归的阶段，每一个阶在的观点。它将整个过程描绘成一系列递
47、归的阶段，每一个阶段都有自己需要的输入、处理和输出。段都有自己需要的输入、处理和输出。原型法（原型法（Prototyping Approach）是在）是在20世纪世纪80年代随着计年代随着计算机软件技术的发展，被提出的一种在设计思想、工具与方式算机软件技术的发展，被提出的一种在设计思想、工具与方式等方面全新的系统开发方法等方面全新的系统开发方法。第四讲第四讲 DSS系统开发概述系统开发概述片号：片号：25IDSS技术基础技术基础第五讲第五讲 智能决策支持系统智能决策支持系统本讲主要内容：本讲主要内容：IDSS概述概述片号：片号：265.1 IDSS概述概述20世纪世纪80年代，知识工程（年代，
48、知识工程（KE）、人工智能（）、人工智能（AI）的兴起为处）的兴起为处理不确定性领域的决策问题提供了技术保证，使理不确定性领域的决策问题提供了技术保证，使DSS朝着智能朝着智能化方向前进。化方向前进。智能决策支持系统（智能决策支持系统（Intelligent decision support systems，IDSS）综合运用）综合运用DSS定量模型求解与分析及人工智能（定量模型求解与分析及人工智能（Artificial intelligent，AI）技术定性分析和不确定推理的优势）技术定性分析和不确定推理的优势，充分运用人类在求解中的经验和知识，通过人机会话的方式，充分运用人类在求解中的经验
49、和知识，通过人机会话的方式，为解决半结构化或非结构化问题提供决策支持。，为解决半结构化或非结构化问题提供决策支持。典型的典型的IDSS结构是在传统三库结构是在传统三库DSS基础上增设知识库与推理机基础上增设知识库与推理机，加入自然语言处理系统和问题处理系统，加入自然语言处理系统和问题处理系统(PSS)构成四库系统构成四库系统结构。结构。第五讲第五讲 智能决策支持系统智能决策支持系统片号：片号：275.1 IDSS概述概述智能人机智能人机接口接受用自然语言或接近自然语言的方式表达的决接口接受用自然语言或接近自然语言的方式表达的决策问题及决策目标，较大程度地改变了人机界面的性能。策问题及决策目标，
50、较大程度地改变了人机界面的性能。问题处理系统问题处理系统处于处于DSS的中心位置，是联系人与机器及所存储的中心位置，是联系人与机器及所存储的求解资源的桥梁，主要由问题分析器与问题求解器两部分组的求解资源的桥梁，主要由问题分析器与问题求解器两部分组成成。问题处理系统是问题处理系统是IDSS中最活跃的部件，它既要识别与分析问题，设中最活跃的部件，它既要识别与分析问题，设计求解方案，还要为问题求解调用四库中的数据、模型、方法及知计求解方案，还要为问题求解调用四库中的数据、模型、方法及知识等资源，对半结构化或非结构化问题还要触发推理机作推理或新识等资源，对半结构化或非结构化问题还要触发推理机作推理或新
