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决策系统(决策支持系统)

爱站云 2020-01-11 值得一看 0 评论

  决策支持系统(Decision-mAKingSupportSystem,DSS)是管理信息系统应用概念深化,在管理信息系统基础上发展起来的系统。


  DSS是解决非结构化问题,服务于高层决策的管理信息系统,按功能可分为专用DSS,DSS工具和DSS生成器。专用DSS是为解决某一领域问题的DSS。

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  决策支持系统的发展沿革


  1、70年代中期


  由美国麻省理工学院的米切尔S·斯科特(MichaelS·Scott)和彼德G·W·基恩(PeterG·W·Keen)首次提出了“决策支持系统”一词,标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进人了一个新的阶段,并形成了决策支持系统新学科。


  2、在整个70年代,研究开发出了许多较有代表性的DSS。例如:


  支持投资者对顾客证券管理日常决策的ProfolioManagement;


  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及适用于大型卡车生产企业生产计划决策的CapacityInformationSystem等等。


  3、到70年代末,DSS大都由模型库、数据库及人机交互系统等三个部件组成,它被称为初阶决策支持系统。


  4、80年代初,DSS增加了知识库与方法库,构成了三库系统或四库系统。


  知识库系统:是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理及管理与维护的系统。知识库系统知识的获取是一大难题,但几乎与DSS同时发展起来的专家系统在此方面有所进展。


  方法库系统:是以程序方式管理和维护各种决策常用的方法和算法的系统。


  5、80年代后期,人工神经元网络及机器学习等技术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途径。专家系统与DSS相结合,充分利用专家系统定性分析与DSS定量分析的优点,形成了智能决策支持系统IDSS,提高了DSS支持非结构化决策问题的能力。


  6、近年来,DSS与计算机网络技术结合构成了新型的能供异地决策者共同参与进行决策的群体决策支持系统GDSS。


  GDSS利用便捷的网络通信技术在多位决策者之间沟通信息,提供良好的协商与综合决策环境,以支持需要集体作出决定的重要决策。


  在GDSS的基础上,为了支持范围更广的群体,包括个人与组织共同参与大规模复杂决策,人们又将分布式的数据库、模型库与知识库等决策资源有机地集成,构建分布式决策支持系统(DDSS)。


  7、DSS产生以来,研究与应用一直很活跃,新概念新系统层出不穷。


  1985年欧文(Owen)等人提出了由专业人员组成的,支持决策者使用DSS解决决策问题的决策支持中心(DSC)的概念。


  8、DSS的发展还体现在组成部件的扩展与部件组成的结构变化上。


  9、研究与应用范围不断扩大与层次不断提高,国外相继出现了多种高功能的通用和专用DSS。


  SIMPLAN,IFPS,GPLAN,EXPRESS,EIS,EMPIRE,GADS,VISICALC,GODDESS等都是国际上很流行的决策支持系统软件


  1983年,R.博奇克研制成功DSS的开发系统(DSSDS);


  DSS与人工智能相结合,出现了智能化DSS(IDSS);


  1984年,DSS与计算机网络相结合,出现了群体DSS(GDSS);


  现在,决策支持系统已逐步扩广应用于大、中、小型企业中的预算分析、预算与计划、生产与销售、研究与开发等智能部门,并开始应用于军事决策、工程决策、区域开发等方面。


  10、我国DSS研究现状


  DSS的概念是80年代末引人我国的,但在此之前有关辅助决策的研究早就有所开展。


  目前我国在DSS领域的研究己有不少成果,但总体上发展较缓慢,在应用上与期望有较大的差距,这主要反映在软件制作周期长,生产率低,质量难以保证,开发与应用联系不紧密等方面。


  决策支持系统


  决策支持系统(Decision-makingSupportSystem,DSS)是管理信息系统应用概念深化,在管理信息系统基础上发展起来的系统。


  DSS是解决非结构化问题,服务于高层决策的管理信息系统,按功能可分为专用DSS,DSS工具和DSS生成器。专用DSS是为解决某一领域问题的DSS。


  决策支持系统的发展沿革


  1、70年代中期


  由美国麻省理工学院的米切尔S·斯科特(MichaelS·Scott)和彼德G·W·基恩(PeterG·W·Keen)首次提出了“决策支持系统”一词,标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进人了一个新的阶段,并形成了决策支持系统新学科。


  2、在整个70年代,研究开发出了许多较有代表性的DSS。例如:


  支持投资者对顾客证券管理日常决策的ProfolioManagement;


  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及适用于大型卡车生产企业生产计划决策的CapacityInformationSystem等等。


  3、到70年代末,DSS大都由模型库、数据库及人机交互系统等三个部件组成,它被称为初阶决策支持系统。


  4、80年代初,DSS增加了知识库与方法库,构成了三库系统或四库系统。


  知识库系统:是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理及管理与维护的系统。知识库系统知识的获取是一大难题,但几乎与DSS同时发展起来的专家系统在此方面有所进展。


  方法库系统:是以程序方式管理和维护各种决策常用的方法和算法的系统。


  5、80年代后期,人工神经元网络及机器学习等技术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途径。专家系统与DSS相结合,充分利用专家系统定性分析与DSS定量分析的优点,形成了智能决策支持系统IDSS,提高了DSS支持非结构化决策问题的能力。


  6、近年来,DSS与计算机网络技术结合构成了新型的能供异地决策者共同参与进行决策的群体决策支持系统GDSS。


  GDSS利用便捷的网络通信技术在多位决策者之间沟通信息,提供良好的协商与综合决策环境,以支持需要集体作出决定的重要决策。


  在GDSS的基础上,为了支持范围更广的群体,包括个人与组织共同参与大规模复杂决策,人们又将分布式的数据库、模型库与知识库等决策资源有机地集成,构建分布式决策支持系统(DDSS)。


  7、DSS产生以来,研究与应用一直很活跃,新概念新系统层出不穷。


  1985年欧文(Owen)等人提出了由专业人员组成的,支持决策者使用DSS解决决策问题的决策支持中心(DSC)的概念。


  8、DSS的发展还体现在组成部件的扩展与部件组成的结构变化上。


  9、研究与应用范围不断扩大与层次不断提高,国外相继出现了多种高功能的通用和专用DSS。


  SIMPLAN,IFPS,GPLAN,EXPRESS,EIS,EMPIRE,GADS,VISICALC,GODDESS等都是国际上很流行的决策支持系统软件;


  1983年,R.博奇克研制成功DSS的开发系统(DSSDS);


  DSS与人工智能相结合,出现了智能化DSS(IDSS);


  1984年,DSS与计算机网络相结合,出现了群体DSS(GDSS);


  现在,决策支持系统已逐步扩广应用于大、中、小型企业中的预算分析、预算与计划、生产与销售、研究与开发等智能部门,并开始应用于军事决策、工程决策、区域开发等方面。


  10、我国DSS研究现状


  DSS的概念是80年代末引人我国的,但在此之前有关辅助决策的研究早就有所开展。


  目前我国在DSS领域的研究己有不少成果,但总体上发展较缓慢,在应用上与期望有较大的差距,这主要反映在软件制作周期长,生产率低,质量难以保证,开发与应用联系不紧密等方面。


  决策系统属于什么系统


  管理信息系统和决策支持系统的区别:


  管理信息系统是一个笼统的概念。决策支持系统、经理信息系统、企业资源计划系统都属于管理信息系统这个概念。


  管理信息系统(ManagementInformationSystem,简称MIS)是一个以人为主导,利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备,进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护,以企业战略竞优、提高效益和效率为目的,支持企业的高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。


  决策支持系统(decisionsupportsystem,简称dss)是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。


  是管理信息系统(mis)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。


  为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境,调用各种信息资源和分析工具,帮助决策者提高决策水平和质量。


  智能决策系统


  由于在智能决策系统的运行过程中,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。但是考虑到智能决策系统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。


  智能决策系统是企业实现现代化管理的重要手段,智能决策的目的就是通过对数据的分析,做出有效的营销决策,速鸿科技智能决策系统将用户行为分析作为重要的功能模块


  辅助决策系统


  辅助决策系统实际上就是经验数据收集、分析、结论得出、预警提示等一系列功能的集成体


  开发环境不重要,重要的是数据种类的选取、判别算法的设计。

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