決策支持

決策按其性質可分為如下3類：

(1)結構化決策，是指對某一決策過程的環境及規則，能用確定的模型或語言描述，以適當的演演算法產生決策方案，並能從多種方案中選擇最優解的決策；

(2)非結構化決策，是指決策過程複雜，不可能用確定的模型和語言來描述其決策過程，更無所謂最優解的決策；

(3)半結構化決策，是介於以上二者之間的決策，這類決策可以建立適當的演演算法產生決策方案，使決策方案中得到較優的解。

非結構化和半結構化決策一般用於一個組織的中、高管理層，其決策者一方面需要根據經驗進行分析判斷，另一方面也需要藉助計算機為決策提供各種輔助信息，及時做出正確有效的決策。

決策的進程一般分為4個步驟：

(1)發現問題並形成決策目標，包括建立決策模型、擬定方案和確定效果度量，這是決策活動的起點；

(2)用概率定量地描述每個方案所產生的各種結局的可能性；

(3)決策人員對各種結局進行定量評價，一般用效用值來定量表示。效用值是有關決策人員根據個人才能、經驗、風格以及所處環境條件等因素，對各種結局的價值所作的定量估計；

(4)綜合分析各方面信息，以最後決定方案的取捨，有時還要對方案作靈敏度分析，研究原始數據發生變化時對最優解的影響，決定對方案有較大影響的參量範圍。

決策往往不可能一次完成，而是一個迭代過程。決策可以藉助於計算機決策支持系統來完成，即用計算機來輔助確定目標、擬定方案、分析評價以及模擬驗證等工作。在此過程中，可用人機交互方式，由決策人員提供各種不同方案的參量並選擇方案。

決策支持系統基本結構主要由四個部分組成，即數據部分、模型部分、推理部分和人機交互部分：

數據部分是一個資料庫系統;

模型部分包括模型庫(mb)及其管理系統(mbms);

推理部分由知識庫(kb)、知識庫管理系統(KBMS)和推理機組成；

人機交互部分是決策支持系統的人機交互界面，用以接收和檢驗用戶請求，調用系統內部功能軟體為決策服務，使模型運行、數據調用和知識推理達到有機地統一，有效地解決決策問題。

決策支持系統的發展過程

自從20世紀70年代決策支持系統概念被提出以來，決策支持系統已經得到很大的發展。

1980年Sprague提出了決策支持系統三部件結構（對話部件、數據部件、模型部件），明確了決策支持系統的基本組成，極大地推動了決策支持系統的發展。

20世紀80年代末90年代初，決策支持系統開始與專家系統（Expert System, ES）相結合，形成智能決策支持系統（ Intelligent Decision Support System, IDSS）。智能決策支持系統充分發揮了專家系統以知識推理形式解決定性分析問題的特點，又發揮了決策支持系統以模型計算為核心的解決定量分析問題的特點，充分做到了定性分析和定量分析的有機結合，使得解決問題的能力和範圍得到了一個大的發展。智能決策支持系統是決策支持系統發展的一個新階段。20世紀90年代中期出現了數據倉庫（Data Warehouse, DW）、聯機分析處理（On-Line Analysis Processing,OLAP）和數據挖掘（Data Mining, DM）新技術，DW+OLAP+DM逐漸形成新決策支持系統的概念，為此，將智能決策支持系統稱為傳統決策支持系統。新決策支持系統的特點是從數據中獲取輔助決策信息和知識，完全不同於傳統決策支持系統用模型和知識輔助決策。傳統決策支持系統和新決策支持系統是兩種不同的輔助決策方式，兩者不能相互代替，更應該是互相結合。

把數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘、模型庫、資料庫、知識庫結合起來形成的決策支持系統，即將傳統決策支持系統和新決策支持系統結合起來的決策支持系統是更高級形式的決策支持系統，成為綜合決策支持系統（Synthetic Decision Support System, SDSS）。綜合決策支持系統發揮了傳統決策支持系統和新決策支持系統的輔助決策優勢，實現更有效的輔助決策。綜合決策支持系統是今後的發展方向。

由於Internet的普及，網路環境的決策支持系統將以新的結構形式出現。決策支持系統的決策資源，如數據資源、模型資源、知識資源，將作為共享資源，以伺服器的形式在網路上提供併發共享服務，為決策支持系統開闢一條新路。網路環境的決策支持系統是決策支持系統的發展方向。

知識經濟時代的管理——知識管理（Knowledge Management, KM）與新一代Internet技術——網格計算，都與決策支持系統有一定的關係。知識管理系統強調知識共享，網格計算強調資源共享。決策支持系統是利用共享的決策資源（數據、模型、知識）輔助解決各類決策問題，基於數據倉庫的新決策支持系統是知識管理的應用技術基礎。在網路環境下的綜合決策支持系統將建立在網格計算的基礎上，充分利用網格上的共享決策資源，達到隨需應變的決策支持。

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