第十一章 决策支持系统 主要内容： 决策支持系统的概念 决策支持系统的组成 智能决策支持系统 群体决策支持系统 第十一章 决策支持系统 主要内容： 决策支持系统的概念 决策支持系统的组成 智能决策支持系统 群体决策支持系统 案例. 模拟人才招聘选拔GDSS

1.1 决策支持系统的产生与发展 诺贝尔奖获得者西蒙强调管理就是决策，认为一个组织的管理活动主要就是决策活动。 对于决策依赖有两个观点： 1.1 决策支持系统的产生与发展 诺贝尔奖获得者西蒙强调管理就是决策，认为一个组织的管理活动主要就是决策活动。 对于决策依赖有两个观点： 依靠决策者的经验、智慧、洞察力和魄力 依靠科学方法和技术 为克服人性的弱点和计算机的机械性，综合人的分析判断能力和计算机强大的信息处理能力，产生了决策支持系统。

1 决策支持系统的概念 本节内容： 1.1 决策支持系统的产生与发展 1.2 决策支持系统的功能与定义 1.3 决策支持系统的分类与应用

1.1 决策支持系统的产生与发展 计算机的应用 信息支持决策的研究 1971年Keen: 提出“管理决策系统”（MDS） 1.1 决策支持系统的产生与发展 计算机的应用 信息支持决策的研究 1971年Keen: 提出“管理决策系统”（MDS） 1978年Keen和Scott Morton 提出“决策支持系统”（DSS） 形成DSS新学科

1.1 决策支持系统的产生与发展 20世纪70年代，产生了许多较有代表性的DSS： 支持投资者对顾客证券管理日常决策的 1.1 决策支持系统的产生与发展 20世纪70年代，产生了许多较有代表性的DSS： 支持投资者对顾客证券管理日常决策的 Profolio Management System 用于产品推销、定价和广告决策的 Brandaid 用以支持企业短期规划的 Projector 用于大型卡车生产企业生产计划决策的 Capacity Information System，等等

1.1 决策支持系统的产生与发展 产生于不同时期的各种DSS，相互之间的关系： EIS IDSS GDSS ES ANN DSS DDSS 1.1 决策支持系统的产生与发展 产生于不同时期的各种DSS，相互之间的关系： EIS IDSS GDSS ES ANN DSS DDSS OAS WDSS Web NSS

1.1 决策支持系统的产生与发展 两库系统 三库系统 四库系统 集群系统 数据库、模型库 数据库、模型库、方法库 1.1 决策支持系统的产生与发展 两库系统 数据库、模型库 三库系统 数据库、模型库、方法库 四库系统 数据库、模型库、方法库、知识库 集群系统 群体、分布、综合

1.1 决策支持系统的产生与发展 DSS的发展也体现在部件的扩展和新技术、新方法的不断引入。 增加知识库和推理机，形成了智能DSS 1.1 决策支持系统的产生与发展 DSS的发展也体现在部件的扩展和新技术、新方法的不断引入。 增加知识库和推理机，形成了智能DSS 应用网络技术，形成了群体DSS 集成分布的资源，形成了分布式DSS 结合Web 、智能系统和／或电子商务，形成了基于Web的DSS

1.2 决策支持系统的功能与定义 DSS实现以下目标： 在人的分析与判断能力的基础上， 借助计算机与科学方法， 1.2 决策支持系统的功能与定义 DSS实现以下目标： 在人的分析与判断能力的基础上， 借助计算机与科学方法， 支持对半结构化和非结构化问题的有序决策， 以获得尽可能令人满意的客观的解或方案。 DSS目标通过功能实现。 不同类的DSS，目标和功能略有不同。

1.2 决策支持系统的功能与定义 DSS的主要功能： 能存储、管理、维护和组织决策模型、求解方法； 1.2 决策支持系统的功能与定义 DSS的主要功能： 能存储、管理、维护和组织决策模型、求解方法； 用模型与方法对数据进行加工、汇总、分析和预测，得出综合信息与预测信息； 具有方便的人机对话和图象输出功能，能满足随机的数据查询要求，回答 “What … if … ” 之类的问题。

1.2 决策支持系统的功能与定义 DSS 的主要特征： 对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题 1.2 决策支持系统的功能与定义 DSS 的主要特征： 对准结构化程度不高、说明不够充分的决策问题 模型或分析技术与传统的数据存取及检索技术相结合 易于为非计算机专业人员以交互方式使用； 强调对环境及用户特点的灵活性适应性； 支持但不是代替高层决策者制定决策。

1.2 决策支持系统的功能与定义 根据DSS的目标、功能和特征， DSS的定义： 1.2 决策支持系统的功能与定义 根据DSS的目标、功能和特征， DSS的定义： DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互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。

1.2 决策支持系统的功能与定义 例： 某企业为确定生产规模和合适的库存量建立 DSS。模型库存有生产计划、库存模拟模型等，数据库存有历年销售量、资金流动情况、成本等。 决策者通过计算机终端屏幕，根据 DSS 提供最佳订货量和重新订货时间，相应的生产成本、库存成本等信息，进行“如果……将会怎样？”的询问。 对所提方案进行灵敏度分析，或者以新的参数进行模拟而得到一个新方案。

1.2 决策支持系统的功能与定义 需要特别说明： 决策支持系统并不强调寻找最优解，也不意味着提供最后结果，而是为决策者做出自己的判断提供支持； 由决策者在一系列选择中，综合其他不适宜进入模型的因素，得出最后的合理的决策方案。

1.3 决策支持系统的应用与分类 按总体功能划分，DSS有以分析为主、以求解为主和兼有分析与求解等三大类。 1.3 决策支持系统的应用与分类 按总体功能划分，DSS有以分析为主、以求解为主和兼有分析与求解等三大类。 分析类既为把握决策问题又为决策前期工作，能为决策方案的设计和抉择提供依据。 例如：财务分析系统和市场行情分析系统 求解类为决策者提供决策过程和方案抉择支持。 例如，同类资源下多品种生产计划优化系统 新产品研发方案评选系统

1.3 决策支持系统的应用与分类 DSS的分类有多种角度： 按社会领域划分： 经济、管理、教育、科技、医疗、政治、军事 按管理层次划分： 1.3 决策支持系统的应用与分类 DSS的分类有多种角度： 按社会领域划分： 经济、管理、教育、科技、医疗、政治、军事 按管理层次划分： 战略、控制和作业 按管理职能或管理对象划分： 营销、生产、采购、财务、人力资源、研发 按决策者划分：个人、群体、高层主管 从发展角度划分：传统、智能、群体、分布式

1.3 决策支持系统的应用与分类 概括起来，比较成功的DSS应用具有以下特点： （1）大都带有问题分析功能，有些实质上就是一类决策分析系统。 1.3 决策支持系统的应用与分类 概括起来，比较成功的DSS应用具有以下特点： （1）大都带有问题分析功能，有些实质上就是一类决策分析系统。 （2）有积累大量数据的信息系统，如ERP系统、CRM系统、经济统计系统的信息支持。 （3）大都面向比较专一和范围有限的决策问题，例如、计划安排、资源分配、评价选择等。 （4）能够将非结构化／半结构化问题转化为半结构化／结构化问题。

1.3 决策支持系统的应用与分类 DSS所具备的功能和特征，目前有显现于其他各类信息系统的趋势。 1.3 决策支持系统的应用与分类 DSS所具备的功能和特征，目前有显现于其他各类信息系统的趋势。 如，CRM系统中的客户分析与关怀方案决策支持 个性化服务方案的决策支持 ERP系统中的供应商分析评价与选择 e-Business中的产品故障分析与排除软件 这种趋势是系统功能集成的必然，将来 DSS与典型MIS 的界限将逐渐模糊。

2 决策支持系统的组成 本节主要内容： 2.1 决策支持系统的系统结构 2.2 人机对话子系统 2.3 数据库子系统 2.4 模型库子系统 2 决策支持系统的组成 本节主要内容： 2.1 决策支持系统的系统结构 2.2 人机对话子系统 2.3 数据库子系统 2.4 模型库子系统 2.5 方法库子系统

2.1 决策支持系统的系统结构 DSS 的结构主要有两种基本形式。 实际中的DSS由这两种结构分解演变而来。 对话子系统 数据库 子系统 2.1 决策支持系统的系统结构 DSS 的结构主要有两种基本形式。 实际中的DSS由这两种结构分解演变而来。 对话子系统 数据库 子系统 模型库 用户 两库结构 自然语言 子系统 问题处理 知识库 用户 基于知识 的结构

2.1 决策支持系统的系统结构 两种基本结构演变出的DSS都表现为多库结构。 对话 用户 子系统 方法库 管理系统 数据库 模型库 数据库 2.1 决策支持系统的系统结构 两种基本结构演变出的DSS都表现为多库结构。 数据库 模型库 对 话 子 系 统 数 据 库 管理系 统 模 型 库 管理 系 统 用户 方法库 知识库 方 法 库 知 识 库 数据库 模型库 对话 子系统 方法库 管理系统 用户 数据库 模型库 对 话 子 系 统 数 据 库 管理系 统 模 型 库 管理 系 统 用户

2.1 决策支持系统的系统结构 对话子系统是DSS的人机接口界面，对接受到的请求作检验，形成命令。然后从数据库读取数据，从模型库选取和构建模型，从方法库中选择合适的方法，进行决策分析和决策支持。 决策支持过程是一个多阶段的 人机交互的启发式过程， 经过多次反复， 直至用户形成决策意见， 确定问题的解。 数据库 模型库 对话 子系统 方法库 管理系统 用户

2.2 人机对话子系统 人机对话子系统是DSS的用户和计算机的接口，在操作者、资源库之间起着传送、转换命令和数据的重要作用，其核心是人机界面。 DSS 由不了解系统内部的人使用，因此用户接口对系统的成败有举足轻重的影响，DSS 维护人员也需要方便的工作环境。 人机对话子系统是 DSS 的一个窗口， 它的好坏标志着 DSS 的实用水平。

2.2 人机对话子系统 信息查询 决策支持 决策者 请 求 检验评价 系统修改 维护者 请 求 结果 人机对话子系统 人 机 三库子系统 2.2 人机对话子系统 信息查询 决策支持 决策者 请 求 检验评价 系统修改 维护者 请 求 结果 人机对话子系统 人 机 三库子系统 请求检验、形成命令 处理 处理 读取数据、 构建模型、选择算法

2.2 人机对话子系统 从系统的使用和维护两个角度，人机对话子系统的总目标要求： （1）使用户了解系统可提供的数据、模型及方法。 2.2 人机对话子系统 从系统的使用和维护两个角度，人机对话子系统的总目标要求： （1）使用户了解系统可提供的数据、模型及方法。 （2）通过“如果…则…（What…if…）”方式提问。 （3）对请求输入有检验与容错能力，提示与帮助。 （4）使用户取得或选择某种分析结果或预测结果。 （5）根据反馈结果对模型提出评价及修正意见。 （6）能以图形及表格等输出信息、结论及依据。

2.3 数据库子系统 查询 模块 人机对话 子系统 数据 字典 模型库 方法库 数据库管理系统 析取 模块 数据库 源数据库

2.3 数据库子系统 DSS数据库应该由内置的和外部地两部分： 前者存放直接使用的信息和分析结果， 2.3 数据库子系统 DSS数据库应该由内置的和外部地两部分： 前者存放直接使用的信息和分析结果， 后者是逻辑上连接的各种MIS的数据库，可以通过数据析取模块加工处理而获得。 数据库系统的数据字典用于描述与维护各数据项的属性、来龙去脉及相互关系。 数据库管理系统是一组管理数据的软件，也是与DSS其他子系统交互的接口。

2.3 数据库子系统 数据仓库（data warehouse）已逐步被引入 DSS，一些大型的分析类DSS建立在数据仓库的基础上。 2.3 数据库子系统 数据仓库（data warehouse）已逐步被引入 DSS，一些大型的分析类DSS建立在数据仓库的基础上。 数据仓库的数据组织、查取和利用方式与管理决策涉及面广，相关因素多，围绕某具体问题的特点相吻合，因此能对分析与决策提供有力支持。

2.4 模型库子系统 决策求解首先要表达问题的内外特征与变化规律。模型是以某种形式反映客观事物本质属性，揭示其运动规律的描述。因此，模型能较好地满足决策求解的需求。 模型库子系统是构建和管理模型的软件系统，是DSS中最复杂与最难实现的部分。

2.4 模型库子系统 DSS 用户依靠模型库中的模型进行决策，因此认为 DSS是由“模型驱动的” 应用模型获得的输出结果分别起以下三种作用： 2.4 模型库子系统 DSS 用户依靠模型库中的模型进行决策，因此认为 DSS是由“模型驱动的” 应用模型获得的输出结果分别起以下三种作用： （1）直接用于制定决策； （2）对决策的制定提出建议； （3）用来估计决策实施后可能产生的后果。

2.4 模型库子系统 应用模型分析和求解的适用范围与条件： （1）直接用于制定决策 — 问题结构性较好、模型参数已知、算法明确。 2.4 模型库子系统 应用模型分析和求解的适用范围与条件： （1）直接用于制定决策 — 问题结构性较好、模型参数已知、算法明确。 （2）对决策的制定提出建议 — 非结构化的决策问题、模型参数需估计。 （3）用来估计决策实施后可能产生的后果 — 战略性决策、涉及因素广、参数高度不确定。

2.4 模型库子系统 模型库子系统主要由模型库、模型库管理系统和模型字典等部分组成。 成品仓库 模型库 成品 半成品 零部件 成品组装说明书 2.4 模型库子系统 模型库子系统主要由模型库、模型库管理系统和模型字典等部分组成。 成品 半成品 零部件 成品组装说明书 成品仓库 模型 子模型 模型单元 模型字典 模型库

2.4 模型库子系统 将模型库与成品库比较，则存放的是“成品的零部件和框架”。 2.4 模型库子系统 将模型库与成品库比较，则存放的是“成品的零部件和框架”。 模型字典即是这些“零部件和框架”的描述，说明它们的功能、用途和使用事项等。 使用DSS支持决策时，根据具体问题构造或生成决策支持模型。 理论上，模型库中的“元件”可以构造出任意形式的模型，解决任何所能表述的问题。

2.4 模型库子系统 决策支持模型可分为模拟方法类、规划方法类、计量经济方法类、投入产出方法类等。 按照经济类再细分有： 2.4 模型库子系统 决策支持模型可分为模拟方法类、规划方法类、计量经济方法类、投入产出方法类等。 按照经济类再细分有： 预测类模型：如产量预测模型、消费预测模型等。 综合平衡模型：如生产计划模型、投入产出模型等。 结构优化模型：如能源结构优化模型、工业结构优化模型等。 经济控制类模型：如财政税收、信贷、物价、工资、汇率等对国家经济的综合控制模型等。

2.4 模型库子系统 模型单元的存储方式： 子程序方式： 模型的输入、输出格式及算法用完整的程序表示 2.4 模型库子系统 模型单元的存储方式： 子程序方式： 模型的输入、输出格式及算法用完整的程序表示 不利于修改，会造成各模型相同部分的存储冗余 语句方式： 用建模语言描述模型，组成语句集合， 与子程序方式类似，但向用户方向前进了一步。 数据方式： 把模型看成一组用数据集表示的关系， 使模型库和数据库能用统一的方法进行管理。

2.4 模型库子系统 模型库管理系统的主要功能： 模型的利用： 决策问题的定义和概念模型化； 2.4 模型库子系统 模型库管理系统的主要功能： 模型的利用： 决策问题的定义和概念模型化； 选择模型或单元模型，构造具体问题的决策支持模型以及运行模型。 模型的维护： 模型的联结、修改与增删等。 模型的使用与维护实质上是用户通过人机对话子系统予以控制与操作的。

2.5 方法库子系统 方法库子系统存储、管理、调用及维护DSS要用到的各种方法，如，通用算法、标准函数等。 方法库一般用程序方式存储方法。 2.5 方法库子系统 方法库子系统存储、管理、调用及维护DSS要用到的各种方法，如，通用算法、标准函数等。 方法库一般用程序方式存储方法。 DSS从数据库选择数据，从方法库选择算法，然后将数据和算法结合起来进行计算，并以直观清晰的呈现方式输出结果，供决策者使用。

2.5 方法库子系统 模型库 数据库 方法库 管理系统 选择数据 选择算法 结果、中间结果

2.5 方法库子系统 方法库 基 本 数 学 方 法 统 计 优 化 预 测 划 评 价 各 函 种 数 初 算 等 法 插 值 算 法 2.5 方法库子系统 方法库 基 本 数 学 方 法 统 计 优 化 预 测 划 评 价 各 函 种 数 初 算 等 法 插 值 算 法 拟 合 法 外 推 法 平 滑 法 二 分 元 析 相 法 关 回 归 分 析 法 因 子 分 析 方 差 分 析 法 求 解 分 析 判 别 分 析 时 间 系 列 法 因 果分 析 法 矩 阵 运 算 法 计 划 评 审 法 层次分析法 模糊 算 法

本节主要内容： 3.1 智能决策支持系统的基本概念 3.2 智能决策支持系统的结构 3.3 人工智能及其应用 3.4 知识库 3 智能决策支持系统 本节主要内容： 3.1 智能决策支持系统的基本概念 3.2 智能决策支持系统的结构 3.3 人工智能及其应用 3.4 知识库

3.1 智能决策支持系统的基本概念 存在问题：人和机器有一定距离，限制了DSS的效果 解决途径：机器向人靠拢。 人灵活的 分析判断能力 3.1 智能决策支持系统的基本概念 存在问题：人和机器有一定距离，限制了DSS的效果 解决途径：机器向人靠拢。 人灵活的 分析判断能力 计算机强大的 运算能力 交互 协作 DSS 解决半结构化和非结构化的决策问题

3.1 智能决策支持系统的基本概念 结合专家知识和 DSS 模型分析的优点 形成智能 DSS （IDSS） 提高支持非结构化决策能力 3.1 智能决策支持系统的基本概念 结合专家知识和 DSS 模型分析的优点 形成智能 DSS （IDSS） 提高支持非结构化决策能力 IDSS DSS+ES DSS 人 工 智 能 专家系统 机 器 学 习 人 工 神 经 元 网 络 专家知识优势 知识获取困难 知识 库

3.2 智能决策支持系统的结构 数据库 模型库 人机接口 方法库 管理系统 用 户 知识库 自然语言处理系统 问题处理系统 推理机

3.2 智能决策支持系统的结构 IDSS 具有人工智能的行为， 向人类靠拢了一大步， 使不熟悉机器的人也能方便地使用 DSS。 IDSS： 3.2 智能决策支持系统的结构 IDSS： 更好地理解人 能积累已有知识 能获得新知识 提高分析和求解能力 增设： 自然语言处理系统 知识库 推理机 问题处理系统 IDSS 具有人工智能的行为， 向人类靠拢了一大步， 使不熟悉机器的人也能方便地使用 DSS。

3.2 智能决策支持系统的结构 智能人机接口接受接自然语言方式表达的决策问题及决策目标，较大地改变了人机界面的性能。 3.2 智能决策支持系统的结构 智能人机接口接受接自然语言方式表达的决策问题及决策目标，较大地改变了人机界面的性能。 问题处理系统处于IDSS的中心位置，是联系人与机器及所存储的求解资源的桥梁。 知识库子系统是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理以及管理与维护的系统，包括知识库管理系统、知识库及推理机。

3.2 智能决策支持系统的结构 自然语言表达的 决策问题 人机接口 语法、语义 结构分析 自然语言处理系统 系统能理解的方式 表达的决策问题 3.2 智能决策支持系统的结构 自然语言表达的 决策问题 系统能理解的方式 表达的决策问题 人机接口 自然语言处理系统 问题处理系统 语法、语义 结构分析

3.2 智能决策支持系统的结构 人 机 接 口 问题处理系统 工作流程 结果 自然语言处理系统 问题描述 问 题 分 析 器 结构化问题 ： 3.2 智能决策支持系统的结构 问 题 分 析 器 问题描述 人 机 接 口 自然语言处理系统 问题处理系统 工作流程 结果 四 库 系 统 求解资源 问 题 求 解 器 结构化问题 ： 模型选择或构造 非结构化问题 ： 推论或知识推理

3.2 智能决策支持系统的结构 知识库子系统是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理以及管理与维护的系统。 回答知识请求 3.2 智能决策支持系统的结构 知识库子系统是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理以及管理与维护的系统。 回答知识请求 回答知识库维护请求 知识库 管理系统 推理机 从已知事实 推出新事实 决策知识和经验知识 特定问题领域专门知识 知识库

3.2 智能决策支持系统的结构 一般的知识库包含事实库和规则库两部分。 例如： 3.2 智能决策支持系统的结构 一般的知识库包含事实库和规则库两部分。 例如： 事实库中存放了“任务A是紧急订货”、“任务B是出口任务”那样的事实。 规则库中存放着“IF 任务I是紧急订货，THEN 任务I按优先安排计划”、“IF 任务I是紧急订货，and 任务I是出口任务，THEN 任务I按最优先安排计划” 那样的规则。

3.2 智能决策支持系统的结构 推理机是一组程序，它针对用户问题去处理知识库（规则和事实）。 3.2 智能决策支持系统的结构 推理机是一组程序，它针对用户问题去处理知识库（规则和事实）。 推理的基本原理是：若事实M为真，且有一规则“IF M THEN N”存在，则N为真。 如果事实“任务A是紧急订货”为真，且有一规则“IF 任务 I 是紧急订货 THEN 任务 I 按优先安排计划”存在，则任务A就应优先安排计划。

3.3 人工智能及其应用 人工智能是机器模仿人类而获得和具有的智能。 3.3 人工智能及其应用 人工智能是机器模仿人类而获得和具有的智能。 人类决策活动是一类智能活动，人工智能应用于DSS，可以提高决策活动的能力和成效。 其中最主要的领域有专家系统、机器学习、人工神经网络、智能代理、数据挖掘和知识发现等。 IDSS中结合应用比较多的要数： 专家系统、人工神经网络

3.3 人工智能及其应用 专家系统（ES）是利用专家领域知识求解特定问题的计算机信息系统，使用符号方式求解问题。 3.3 人工智能及其应用 专家系统（ES）是利用专家领域知识求解特定问题的计算机信息系统，使用符号方式求解问题。 符号方式相对于数字方式而言，即分析和求解问题不是依靠数值的计算而是依靠符号的判断。 例如：“任务A”、“紧急任务”、“出口任务” 这些符号加上一系列的符号判断知识——规则，以及推理知识，就构成了专家系统的要素。

3.3 人工智能及其应用 常见的计算机打印故障诊断帮助系统就是一个简单的专家系统。 该系统储存了可能的打印故障现象、原因和解决办法等知识。 3.3 人工智能及其应用 常见的计算机打印故障诊断帮助系统就是一个简单的专家系统。 该系统储存了可能的打印故障现象、原因和解决办法等知识。 通过以下方式查找问题的原因和解决问题： 提问—检查指示—检查结果—再提问 一些较复杂的专家系统已进入实际应用阶段， 例如，疾病诊断系统、购车选型咨询系统等。

3.3 人工智能及其应用 专家系统的弱点： 专家头脑中的知识获取困难，费时、低效； 推理规则固定，难以适应变化的情况； 3.3 人工智能及其应用 专家系统的弱点： 专家头脑中的知识获取困难，费时、低效； 推理规则固定，难以适应变化的情况； 不能从过去处理过的事例中继续地学习。 人工神经网络ANN具有良好的自组织、自学习和 自适应能力，适用于处理复杂问题或开放系统， 能弥补专家系统的不足。

3.3 人工智能及其应用 人工神经网络基本原理 Y 输出 输出层 传递 处理单元 加权和 隐蔽层 加权 输入层 输入 W1 W4 W2 W3 3.3 人工智能及其应用 人工神经网络基本原理 输出 W1 W4 W2 W3 X1 X2 X3 X4 输入 加权 传递 加权和 Y 处理单元 输入层 隐蔽层 输出层

3.3 人工智能及其应用 ANN 属于基于案例学习的模型。采用物理器件或计算机，模拟生物体中神经网络的结构与功能。 3.3 人工智能及其应用 ANN 属于基于案例学习的模型。采用物理器件或计算机，模拟生物体中神经网络的结构与功能。 通过案例学习，学会怎样的输入给出怎样的输出。 是一个黑箱，得出的结论难以做出合理的解释。 适用于求解机理模糊或处理频繁的问题。

3.3 人工智能及其应用 ANN 能识别图像、语音和文字， 例如，信封上手写邮政编码的识别。 ANN 能分析评估客户特征、信用、风险等， 3.3 人工智能及其应用 ANN 能识别图像、语音和文字， 例如，信封上手写邮政编码的识别。 ANN 能分析评估客户特征、信用、风险等， 例如，划分客户、找出优质客户。 ANN 能分析股票、债券等金融产品的走势， 例如，输入一个证券的现状和相关因素， 能得到该证券今后走势的评价输出。

3.3 人工智能及其应用 ES与ANN的比较 ES ANN 开发时间长， 专家要愿意交代问题解决过程 开发时间短， 专家只要交代输入和输出 3.3 人工智能及其应用 ES与ANN的比较 ES ANN 开发时间长， 专家要愿意交代问题解决过程 开发时间短， 专家只要交代输入和输出 建立在人表达的处理逻辑上 建立在模拟学习基础上 难适应环境变化 适应环境能力强 性能在理论上不超过专家 某些应用会超过专家水平 能解释结果，提出建议 无法解释，黑箱操作 使用符号方法，逻辑推理 使用数字方法，关联推理 串联处理、闭环系统 并行处理，自组织系统 知识驱动 数字驱动

3.4 知识库 知识库：在逻辑上是人类知识的模型， 在物理上是储存知识的设施。 3.4 知识库 知识库：在逻辑上是人类知识的模型， 在物理上是储存知识的设施。 知识库的概念产生于专家系统，现在已被广泛地应用于各类信息系统和知识系统中。 知识库的主要问题是： 知识的内容； 知识的表示； 知识的组织与存储。

3.4 知识库 知识内容：依不同的IDSS面向的决策问题而定， 知识表示：常见的有逻辑关系、规则、框架、语义网络、神经网络，以及案例等方法。 3.4 知识库 知识内容：依不同的IDSS面向的决策问题而定， 知识表示：常见的有逻辑关系、规则、框架、语义网络、神经网络，以及案例等方法。 知识储存：由表示方法决定。 例如，产生式规则知识可以转化为前提、条件、结论、行动等数据项，以及规则函数的符号数据项，用关系型数据库存储。

3.4 知识库 知识的逻辑表达法――决策树 处理方案： 立即发货 ≤库存量 先按库存发货 > 库存量 进货后再补发 ≤30天 需求量 3.4 知识库 知识的逻辑表达法――决策树 处理方案： 立即发货 先按库存发货 进货后再补发 先付款再发货 不发货 通知先付欠款 需求量 ≤库存量 > 库存量 欠款 时间 ≤30天 > 30天 ≤100天 > 100天

4 群体决策支持系统 本节主要内容： 4.1 群体决策支持系统的基本概念 4.2 群体决策支持系统的类型 4.3 群体决策支持系统的组成 4 群体决策支持系统 本节主要内容： 4.1 群体决策支持系统的基本概念 4.2 群体决策支持系统的类型 4.3 群体决策支持系统的组成 4.4 谈判支持系统简述

4.1 群体决策支持系统的基本概念 前述的DSS的决策支持只局限于单个决策者。 实际中，组织的决策大都是由领导群体作出。 4.1 群体决策支持系统的基本概念 前述的DSS的决策支持只局限于单个决策者。 实际中，组织的决策大都是由领导群体作出。 事关生存与发展的重大决策都由集体参与制定。 群体决策还要求多个决策者能在一个周期内异时异地合作协商寻求解决问题的方案。 群体决策支持系统（GDSS）在此背景下产生。

4.1 群体决策支持系统的基本概念 半结构化问题 非结构化问题 网络技术 GDSS 规程 DSS 计算机技术 通信技术

4.1 群体决策支持系统的基本概念 GDSS 面向多个决策者，在某种规程下进行决策。 面对不同风格与偏好的决策者。 4.1 群体决策支持系统的基本概念 GDSS 面向多个决策者，在某种规程下进行决策。 面对不同风格与偏好的决策者。 综合决策科学、计算机网络、数据库技术、 运筹学、心理学及行为科学等多种学科。 GDSS是一种利用计算机网络与通信技术，供多个决策者通过某种规程相互协作地探寻半结构化或非结构化决策问题解决方案的信息系统。

4.1 群体决策支持系统的基本概念 GDSS有以下一些特点： （1）不受时间与空间的限制； （2）让决策者便捷地交流与共享信息，减少片面性 4.1 群体决策支持系统的基本概念 GDSS有以下一些特点： （1）不受时间与空间的限制； （2）让决策者便捷地交流与共享信息，减少片面性 （3）使决策者克服消极心理，无保留地发表意见； （4）集思广益激发思路，使方案尽可能完美； （5）防止小集体主义及个性影响决策； （6）提高决策者对决策结果的满意程度和置信度； （7）群体越大效果越显著。

4.2 群体决策支持系统的类型 根据环境、人员空间分布、决策周期长短等因素， GDSS 大致可以四种类型： 决策室 （同时同地） 局域决策网 4.2 群体决策支持系统的类型 根据环境、人员空间分布、决策周期长短等因素， GDSS 大致可以四种类型： 决策室 （同时同地） 局域决策网 （同地异时） 远程决策网 （异地异时） 综合局域网和虚拟会议的优点 虚拟会议 （异地同时）

4.2 群体决策支持系统的类型 比较多见的是建立在计算机局域网基础上的，用于多位决策者在近距离内的不同办公室里定时或不定时作群体决策的系统即是局域决策网。 这种类型的主要优点是可克服定时决策的限制，也即决策者可在决策周期内分时地参与决策。 例如：员工绩效评价、生产计划制定、公文处理 ERP、电子商务等系统中具有此类决策功能项。

4.3 群体决策支持系统的组成 人机接口 公共数据库 子系统 公共模型库 主持人 规程库子系统 通信库子系统 公共方法库 私有决策 支持系统 4.3 群体决策支持系统的组成 人机接口 公共数据库 子系统 公共模型库 主持人 规程库子系统 通信库子系统 公共方法库 私有决策 支持系统 决策者 公共 显示设备

4.3 群体决策支持系统的组成 GDSS 按一个预定的规程以会议方式运行。 由一个主持人及多个决策者参加， 围绕一个称为“主题”的决策问题。 4.3 群体决策支持系统的组成 GDSS 按一个预定的规程以会议方式运行。 由一个主持人及多个决策者参加， 围绕一个称为“主题”的决策问题。 主持人员控制决策活动的进程， 人机接口接收决策群体的各种请求，其中包括主持人关于会议要求与安排的发布请求，参会者对数据、模型、方法等决策资源的请求等。

4.3 群体决策支持系统的组成 通信库子系统相当于会议的秘书处，存储与管理主题信息、进程信息及往来信息，负责信息的收发，参会者之间、参会者与资源库之间的通信。 规程库子系统存储与管理运作规则、会议事件流程规则等，例如，决策者请求的优先级别规则、各种协调规则等。 公共显示屏信息由通信库子系统传送至各参会者的站点。

Negotiation Support Systems NSS是一种既有协调又有博弈的决策支持系统。 4.4 谈判支持系统简述 展开GDSS的概念，可以将群体决策引伸为多个冲突目标的多方决策，例如多方商务谈判决策。 谈判决策参与者是一个多方群体，各有目标和利益，在冲突中寻求各方都能接受的解决方案。 由此产生了谈判支持系统——NSS Negotiation Support Systems NSS是一种既有协调又有博弈的决策支持系统。

4.4 谈判支持系统简述 谈判支持系统的类型： 供仲裁方使用的NSS，能优化决策方案求得稳定解。 例如：DECISIONMAKER。 4.4 谈判支持系统简述 谈判支持系统的类型： 供仲裁方使用的NSS，能优化决策方案求得稳定解。 例如：DECISIONMAKER。 用于谈判各方的NSS ，以效用函数评判谈判方案优劣。 例如：INSPIRE。

4.4 谈判支持系统简述 NSS 应该包括以下基本功能： （1）人机交互地进行谈判分析和决策的支持； （2）为谈判方分析和制定谈判战略； 4.4 谈判支持系统简述 NSS 应该包括以下基本功能： （1）人机交互地进行谈判分析和决策的支持； （2）为谈判方分析和制定谈判战略； （3）分析和评估谈判方所处状态； （4）促进各方信息交流，引向一致； （5）在冲突和矛盾中寻找共同点； （6）提出平衡的可行的解决方案； （7）对形成的决策方案做灵敏度分析。

案例：模拟人才招聘选拔GDSS 以人事管理事例为模拟对象，在多位应聘者中选拔一位信息管理人才。 由一定数量的用户扮演招聘者，共同参加模拟的人才招聘选拔工作的全过程。 在一个局域网上运行。 以理解DSS的基本原理和获得GDSS的感性认识

案例：模拟人才招聘选拔GDSS 选拔 数据 活动 规程 方法 模型 应聘者A 应聘者B 应聘者C S 招聘者1 招聘者2 招聘者3 招聘者n 控制者 通信库

案例：模拟人才招聘选拔GDSS 应聘者材料 评审意见综合提问随即抽取选拔结论表决 平均综合法 预置提问问题 加权综合法 应聘者答问 模糊评判 数据 活动 规程 方法 模型 S 通信库 应聘者材料 预置提问问题 应聘者答问 招聘者评价 选拔结论 内置邮件系统 发布信息 评审意见综合提问随即抽取选拔结论表决 平均综合法 加权综合法 模糊评判 时间随机函数 招聘选拔规则招聘选拔流程 进程状态

案例：模拟人才招聘选拔GDSS 接受招聘者报到 招聘者报到 招聘者阅读活动事项 阅读应聘者背景材料 招聘者打应聘者简历分 宣布活动事项 系统启动 发布应聘者背景材料 系统总控

案例：模拟人才招聘选拔GDSS 发布面试提问问题 招聘者提问 提问汇总、提取发布 招聘者阅读提问汇总 预置答问提取、发布 阅读答问、打分 招聘者打印象分 招聘者阅读评分汇总 面试印象分综合发布 系统总控

案例：模拟人才招聘选拔GDSS 表决统计抉择入选者 发布招聘选拔结果 招聘者阅表决结果 主控系统启动 系统总控 启动表决程序 招聘者选拔表决

案例：模拟人才招聘选拔GDSS 案例讨论： （1）该案例系统中规程库至少储存有那些规程，它们体现在哪些地方，起什么作用。 （2）案例系统如何集中决策参与者决策意见，哪些决策模型会影响最终的决策结果。 （3）思考一个延伸问题，如果进一步拓展到员工绩效的评价分析，哪些地方需要改进，还需要增加什么必要的组成等。

本章小结 决策支持系统 概念 组成 群体DSS 智能DSS 产生与发展 功能与定义 分类与应用 系统结构 人机对话 数据库 模型库 方法库 系统概念 人工智能 知识库 系统类型 系统组成 NSS