决策支持系统教案.doc
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1、【精品文档】如有侵权,请联系网站删除,仅供学习与交流决策支持系统教案.精品文档.西安财经学院教 案 课程名称: 决策支持系统 适用专业: 信息管理与信息系统 教师姓名: 王解法 课程所属院系: 信息学院 时间 2006 年 08 月 10 日计划总课时: 36课时其中课堂教学 36课时、实践教学 0 课时课时分配:1. 决策支持系统概述. 2h2. 决策支持. 2h3. 决策支持系统8h4. 智能决策支持系统和智能技术的决策支持10h5. 数据仓库与数据挖掘的决策支持10h6. 综合决策支持系统2h7. 决策支持系统的开发与实例1h8. 决策支持系统的讨论1h本课程重点:1. 理解决策支持系统
2、是一门方法学,而不是告诉你解决问题的具体技术;2. 决策支持系统属于系统集成的方法,要求为了一定目的把不同的现有软件集成在一起;3. 决策支持系统强调针对任务而集成,并不是通用万能的系统。本课程难点:决策支持系统是一门关于非结构化、半结构化问题解决的方法学的课程,纵观整个课程,主要难点集中在以下几个方面:1) 如何正确理解结构化和非结构化问题?2) 非结构化问题的在一定程度上具有因人而已的不确定解,人的先验知识如何对结果产生影响?3) 决策支持系统的结构和功能模块之间如何进行信息传递,现有的教材对此都没有详细的介绍,怎样理解;4) 对人工智能理论的理解,构成了一个理解上的鸿沟,特别是不确定推理
3、,人的先验知识起很大的作用;5) 如何应用到实际中去,怎样和实际情况无缝联系起来,尚需要深入的思考。课后作业分配表:所需参考书目:1 陈文伟. 决策支持系统教程. 北京:清华大学出办社, 2004.2 陈铤. 决策分析. 北京:科学出版社,1987.3 林齐宁. 决策分析. 北京:北京邮电大学出版社,2002.第 1 章:决策支持系统的概念第 1.1 节:决策支持系统的形成和发展本节内容:本节介绍了决策支持系统的起因、发展历史以及决策支持系统和其它学科的关系,同时介绍了决策支持系统的一些特定问题的系统概念。必须告诉学生什么是非结构化问题,并力求让学生不受约束的开展自由发挥,不要压抑自己的个性。
4、同时强调决策支持系统是一门方法学,而不是专门技术。首先了解相关的课程,这包括管理信息系统、管理科学(运筹学)、决策支持系统、专家系统、智能决策支持系统、群决策支持系统、经理信息系统。这些系统从简单到复杂,从结构化到非结构化。图1.1 决策的结构化问题及解决方法关于决策支持系统,国内有不同的看法,有的强调人的先验知识,有的强调模型的组合。本书作者属于后者。管理信息系统的解决结构化的问题,强调数据处理和管理;管理科学(运筹学)强调建立模型,对系统过程要清楚、并尽量简化,要求能够抓住问题的实质;较低层次上的决策支持系统强调这两种方法的结合,即组合模型;而专家系统强调半结构化问题的基于规则的组合,需要
5、专家知识,并具有知识管理功能,特别适合定性决策;智能决策支持系统把专家系统和决策支持系统结合起来,解决定性和定量问题;群决策支持系统把网络技术和决策支持技术结合起来,解决半结构化问题。经理信息系统更加高级,解决问题的非结构化更强,考虑先验知识的要求更高,与经理的风险态度、出事风格、信仰追求有关,属于决策支持系统的更高层。 决策是永恒的话题,决策支持系统是永远发展不到尽头的!提示要点 1(教材P1,最下面一段)管理信息系统是一种以计算机为基础,支持管理活动和管理功能的信息系统。更具体的定义为:管理信息系统是由人和计算机结合的对管理信息进行收集、存储、维护、加工传递和使用的系统; 2(教材P2,最
6、下面一段)管理科学是对管理问题用定量分析方法,建立数学模型,通过求解计算,达到辅助管理决策的一门学科; 3(教材P3,最下面一段)管理科学与运筹学运用单模型辅助决策,规模不大,数据较少。随着社会发展,复杂问题越来越多,单一的模型技术已经不能适用了。从而出现了多模型的联合辅助决策问题,这些模型间的数据传递量很大,只能借助于数据库来实现。这种大量的模型和数据,促使决策支持系统必须考虑增加模型库和数据库,并把它们有机组织起来。这也是决策支持系统的起因。 4(教材P4,上面)决策支持系统的特性; 5(教材P4,上面)结构化决策和非结构化决策; 6(教材P4,中间)专家系统是20世纪50年代人工智能的进
7、一步发展。它是利用专家的知识,特别是经验知识,通过推理过程得出辅助决策的结论。强调定性知识的推理。 7(教材P5,中间)智能决策支持系统把决策支持系统(定量)和专家系统(定性)结合起来,后来再根据智能理论的发展,把神经网络、机器学习、遗传算法、自然语言理解等揉入系统。 8(教材P5,下面)把分布在不同地理位置的通过计算机系统连接起来,为了某一个重大或复杂问题,考虑各自的利益,共同协商,达到一个各方都满意的结果。网络是基础。 9(教材P7,上面)经理信息系统是对高层管理着的战略决策提供支持的决策支持系统。不仅帮助查阅本企业的运营信息,同时能帮助掌握竞争者的有关活动。 10(教材P7P8)决策支持
8、系统的技术进步:单模型辅助决策,交互建模的DSS,组合模型的DSS,智能的DSS本节重点:1管理科学的研究方法;2决策支持系统的起因;3智能决策支持系统的内容本节难点:1对结构化、非结构化问题的理解课堂进行中的情况记录:(碰到难以回答的问题、突然有些的想法、学生的好建议等)第 1.2 节:决策支持系统概念本节内容:本节介绍了决策问题的结构化分类、决策支持系统的定义、决策支持系统与其它学科的关系。对问题的结构化程度的划分,具体要用到3个因素:问题形式化描述的难以程度;解题方法的难易程度;解题中所需计算量的多少。自从决策支持系统的概念提出后,不少人对决策支持系统进行了定义,其中,比较典型的有:R.
9、 H. Spraque和E. D. Carlson,P. G. W. Keen,S. S. Mittra。这些定义都强调人机的结合、强调多模型组合、强调辅助决策。 本节还介绍了决策支持系统和运筹学的关系、决策支持系统和管理信息系统的关系。提示要点 1(教材P10,中间段)关于决策支持系统的定义,本书作者的定义:决策支持系统是综合利用大量数据,有机组合众多模型、通过人机交互,辅助各级决策者实现科学决策的系统。 2(教材P11,中间段)决策支持系统与管理科学/运筹学的关系 3(教材P11,中间段)决策支持系统与管理信息系统的关系本节重点:1决策支持系统的定义;2. 决策支持系统与运筹学、管理信息系
10、统的关系本节难点:决策支持系统的定义课堂进行中的情况记录:(碰到难以回答的问题、突然有些的想法、学生的好建议等)第 1.3 节:新决策支持系统与综合决策支持系统本节内容:随着数据库技术和数据库管理系统的广泛应用,全球范围内的数据库中存储的数据量急剧增大。有些公司经过长年累月积累下来的商业数据记录目前已经超过几百万条。因此解决数据爆炸和知识贫乏的问题引起人们的重视。20世纪90年代中期,兴起了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项技术。 本节介绍了基于数据仓库的决策支持系统、综合决策支持系统和网络环境的综合决策支持系统的概念,形成过程。 数据是历史记录,是历史见证,不能毁掉,当人们还没有能力从数据
11、中寻找规律时,最好的办法就是要保留下来。如同我们保护古文物一样,是为了以后来研究。由于数据中隐含着大量的信息,所以有必要采取一定的科学方法来抽取。在目前技术条件下,要实现全自动的信息获取是难上加难的,所以只能借助于人的先验知识。所以把这种分析(数据仓库、联机分析、数据挖掘)都归入决策支持系统的范畴中去了。提示要点 1(教材P13,中间)数据仓库是在数据库的基础上发展起来的。它将大量的数据库的数据按决策需要进行重新组织,以数据仓库的形式进行存储,它将为用户提供辅助决策的随机查询、综合数据以及随时间变化的趋势分析信息等。 2(教材P13,下段)数据挖掘是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据
12、的分析处理而出现的。数据挖掘从大量数据中提取出隐藏在数据中的有用信息,为人们的正确决策提供了很大的帮助。 3(教材P14,中间)联机分析处理提供了多维数据分析,进行切片、切块、钻取等多种分析手段。 4(教材P14,下段)以数据仓库为基础结合联机分析处理和数据挖掘形成了基于数据仓库的新决策支持系统。 5(教材P15,下段)将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统称为综合决策支持系统。本节重点:1数据仓库;2. 数据挖掘; 3. 联机分析处理本节难点:综合决策支持系统课堂进行中的情况记录:(碰到难以回答的问题、突然有些的想法、学生的好建议等)第 2 章:决策支持第 2.1 节:决策
13、与决策支持本节内容: 决策是对未来的方向、目标以及实现途径做出决定的过程。决策是指个人或集体为了达到或实现某一目标,借助于一定的科学手段和方法,从若干备选方案中选择或综合成一个满意合理的方案,并付诸实施的过程。决策具有4个特征:目的性;超前性;创造性;管理性。 著名的学者H. A. 西蒙认为决策过程由4个步骤组成:确定决策目标;拟定各种被选方案;从各种被选方案中进行选择;执行方案。 决策技术使决策工作建立在更加科学、更加可靠的基础上。决策技术包括“硬技术”和“软技术”。“硬技术”是运用数学化、模型化、计算机化等来完成决策工作,提供了解决决策问题的定量分析手段,并创造出了一些实用方法和技术。决策
14、“软技术”是专家智囊集体的智慧,对于重大的及其复杂的非结构化决策需要利用“软技术”来解决。 决策问题的复杂程度与3个因素有关:变量数目、不确定程度和时间因素。这3个因素有多种组合,构成了不同复杂程度的决策问题,如下表。复杂程度类型数学手段最简单单变量、静态、确定型算术、代数、极值原理单因素多变量、静态、确定型单变量、静态、概率型单变量、动态、确定型矩阵代数、线性规划、非线性规划概率论基本原理微分方程双因素多变量、静态、概率型多变量、动态、确定型单变量、动态、概率型多元统计分析动态规划、自动控制理论存货理论、排队论、马尔可夫过程论三因素多变量、动态、概率型复杂的随机过程决策体系是指决策整个过程中
15、的各个层次、各个部门在决策活动中的决策权限、组织形式、机构设置、调节机制、监督方法的整个体系。决策体系由决策系统、参谋(智囊)系统、信息系统、执行系统与监督系统这五个部分组成一个统一整体。图2.1 决策体系的运行在DSS发展历史中,决策支持是一个先导概念,决策支持的概念形成若干年后,才出现了决策支持系统。决策支持的能力具体表现在以下几个方面:(1) 模型的决策支持 模型是对客观事物的特征和变化规律的一种科学抽象,通过研究模型来揭示决策问题原型的形状、特征和本质。模型方法是制定各类决策问题的基本方法和主要工具。该方法的途径是:在探索一些较复杂的现象和过程时,根据已经掌握的事实材料,首先建立一个适
16、当的模型加以描述,从而认识和掌握其变化规律,分析各种因素对决策问题的影响程度,为确定最优决策问题提供定量依据。管理科学/运筹学是这种决策支持方式。(2) “如果,将怎样”(What-if)分析的决策支持 对决策问题已经建立的模型进行分析,即对模型中的方程、变量、参数做各种各样的假设,并通过模型计算后,对各种结果进行对比分析后,研究最优解会有怎样的变化,这种分析就是What-if分析。What-if分析具有以下基本作用: 优化模型的许多参数在建模时是很难精确确定的,只能对一些数据进行估计。通过what-if分析可以表明系数估计值必须精确到怎样的程度才能避免得出错误的最优解,而且,可以找出哪些系数
17、是需要重新精确定义的灵敏度参数平;在决策问题的条件发生了变化时,通过what-if分析,即使不求解,也可以表明模型参数的变化是否会改变最优解;当模型特定的参数反映政策决策时,what-if分析可以表明改变这些决策对结果的影响,从而有效指导管理者做出最终的决策。决策支持系统的初期是采用这种决策支持方式。(3) 决策问题方案的决策支持 模型是决策支持的重要手段,多模型组合形成决策问题方案能扩大单模型的决策支持能力。对于比较复杂的决策问题,难以用单模型辅助决策。这时,就需要用多模型的组合来形成决策方案实现辅助决策。每个模型所需要的数据都不相同,模型之间的数据的转换也是一项很繁琐的工作。对于多模型的组
18、合,一般的方法是对每个模型分别由计算机来计算。决策支持系统基本上是属于这种决策支持方式。(4) 自动生成决策问题方案的决策支持 决策问题方案一般是由程序员根据决策问题的要求,选择解决该问题的模型、数据及多模型的组合方式,再编制该问题的决策支持系统方案,通过计算得到该方案的解,并评价方案。由于不同的决策问题的决策方案是不同的,不具有通用性,每个决策问题方案只能是分别由程序员编制程序并计算。当把所有模型和各类数据都作为决策资源存入模型库与数据库中,即模型库中既有数学模型,也有数据处理模型和人机交互模型等,数据库中既有公用数据也有私有数据,它们都作为决策资源。而决策问题被理解为将模型资源和数据资源作
19、为积木块进行组合,搭建成系统方案的处理过程,用总控程序来描述。这时的总控程序就简单了,它只是控制模型运行、存取数据和人机对话进行判断这三者结合的控制流程。利用计算机的系统快速原型法能自动生成具有上面要求的决策支持系统控制程序,达到控制模型程序的运行,数据库中数据的存取及人机对话,这样就实现了决策问题方案的自动生成。知识推理和智能技术的决策支持 知识和模型一样,也是一种决策资源。知识是从现实问题中抽取出来的,是现实问题中状态改变的描述。问题求解是从开始状态通过知识推理,建立从开始状态到目标状态的推理链,这是一种从定性分析角度出发的求解问题方法。它也是一种符号处理方法,完全不同于数学模型的定量分析
20、方法。知识推理是决策支持的定性分析手段。提示要点1 科学决策强调过程的科学性,但是对于结果不能强加要求;2 决策的前提就是预测,这要求决策者能对过去的状态做一个认真的分析,提炼出未来可能的状态变化;3 在选择决策方案时,要考虑决策者对不同结果的风险态度。本节重点:1西蒙的决策过程;2决策的硬技术和软技术;3决策体系;4. 数据、信息、知识、智慧;5. 决策支持的概念本节难点:理解决策的过程,理解决策支持的含义课堂进行中的情况记录:(碰到难以回答的问题、突然有些的想法、学生的好建议等)第 2.2 节:模型的决策支持本节内容:1 模型模型是对于现实世界的事物、现象、过程或系统的简化描述。模型反映了
21、实际问题最本质的特征和量的规律,即描述了现实世界中有显著影响的因素和相互关系。按照模型的表现可以分为物理模型、数学模型、结构模型和仿真模型。(1) 物理模型 也称实体模型,又可分为实物模型和类比模型。(2) 数学模型 用数学语言描述的一类模型。数学模型可以是一个或一组代数方程、微分方程、差分方程或统计学方程,也可以是它们的某一种适当的组合,通过这些方程定量或定性地描述系统各变量之间地相互关系或因果关系。(3) 结构模型 结构模型是反映系统的结构特点和因果关系的模型。结构模型中的一类重要模型是图模型。结构模型是研究复杂系统的有效手段。(4) 仿真模型 仿真模型是通过数字计算机、模拟计算机或混合计
22、算机上运行的程序所表达的模型。采用适当的仿真语言或程序,物理模型、数学模型和结构模型一般都能转变为仿真模型。2 数学模型与建模数学模型的种类很多,有这么几种:原理性模型、系统学模型、规划模型、预测模型、管理决策模型、仿真模型、计量经济模型。建立一个数学模型一般采用的步骤如下: 模型准备。了解问题的实际背景,明确建立模型的目的,研究对象的各种信息、数据,弄清对象的特征,在此基础上探讨解决问题的办法。 模型建立。根据实际对象的特征和建模目的,分析对象有关联的多种因素,找出主要与次要因素,本质与非本质因素,对问题进行必要的简化,并用明确的语言做出假设。 模型建立。根据假设,利用适当的数学工具描述各变
23、量之间的关系,建立相应的数学结构(公式、表格、图形等),即模型。建模应该遵守一个原则,那就是尽量采用简单的数学工具,以便建立的模型能被更多的人了解和使用。 模型求解。运用适当的数学工具,特别是利用计算机对模型进行求解。 模型分析。对求得的结果进行数学上的分析,即根据问题的性质分析各变量之间的依赖关系或稳定性态或给出预测或给出最优决策或控制。 模型检验。将模型分析的结果返回到实际对象中,用实际的结果对模型的合理型、适用性、正确性、灵敏性、健壮性做出评价。3 优化模型的决策支持优化模型中最典型的是线性规划模型。线性规划模型是管理科学/运筹学的一个重要分支,广泛应用于经济分析、经营管理、军事作战和工
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