决策支持系统中的模型知识化

决策支持系统(简称DSS)的一个主要目标是帮助决策者解决半结构的决策问题。从DSS的定义中,也可知道DSS应能支持决策过程的各个阶段。在DSS的发展过程中,许多学者致力于使DSS实现上述目标,但已有的决策支持系统绝大多数只强调决策过程中的选择阶段,而对决策问题描述和形成则缺少支持。这说明了DSS的重要组成部分——模型管理和建模支持系统的功能太弱,无法对模型的建立提供良好支持,无法对决策问题的结构化过程提供支持。     

决策支持系统的发展与趋势

决策支持系统(DSS)是支持半结构化和非结构化决策,允许决策者直接干预并能接受决策者的直观判断和经验的功态交互式计算机系统。本文结合笔者在研究工作中的体会,概述了DSS的几个主要发展趋势:群决策支持系统(GDSS)、智能决策支持系统(IDSS)、集成式决策支持系统(I-DSS)、分布式决策支持系统(DDSS)、决策支持中心(DSC)和战略决策支持系统(SDSS)的基本概念和特征,并提出了各发展趋势中值得深入研究的课题。     

含决策状态反馈的DSS设计

研究了含决策状态反馈 DSS的设计 ,给出了实现决策状态反馈的三种方式 ,即查询方式、响应方式和系统支持方式 ,探讨了引入反馈机制对 DSS总体结构的影响 ,具体分析了数据库子系统、模型方法库子系统和知识库子系统的反馈实现方法 ,提出了数据库反馈字段的概念 ,并在此基础上开发了相应的生产管理决策支持系统 (PMDSS) ,实践证明 ,含决策状态反馈 DSS与传统 DSS相比 ,能够极大地提高决策的有效性 .     

指挥艺术和非结构化信息支持

本文首先概括出了“专家型”和“助手型”两种不同的决策思路；继之围绕以有利于发挥指挥艺术的方式进行决策支持这个核心问题，对指挥决策中信息获取和处理方式进行了探讨，并建立了非结构化信息支持的概念；最后提出了基于非结构化数据的智能决策支持系统的设想，并讨论了系统实现的有关技术。     

面向政府办公决策的DSS生成器研究

在文[1]中,将DSS研制分为三个不同的技术层次: 1.专用的DSS(specific DSS)。能够完成具体任务,并具有支持功能的DSS系统都可以称之为“专用的DSS”。专用的DSS是容许特定的决策人或决策小组去处理特定的相关问题的硬件——软件系统。 2.DSS生成器(DSS Generator)。它是一个相关的硬件和软件系统,DSS生成器可以向用户提供一套快速和易于建立专用的DSS的能力。 3.DSS工具(DSSTools)。DSS工具是应用于DSS开发的最基本技术层次,DSS工具通常由一     

基于生成元方法的DSS模型库管理系统研究

根据 DSS的特点 ,研究了 DSS系统模型库及模型库管理的一般理论 ,给出了一种基于生成元的模型库及模型库管理的方法。在优化决策 DSS系统中的应用表明所给方法是有效的.     

智能决策支持的一种实现方法

尝试利用层次分析法,模糊数学理论及决策理论对半结构化的决策支持理论进行了定量分析,给出了智能决策系统的一种实现策略     

决策支持系统中决策问题的识别方法

本文概要地介绍了按决策思维方式进行DSS集成化设计的决策支持过程,并在此基础上,探讨了一类支持制定决策方案(规划与计划)的决策支持系统中,决策问题的发现与构成方法。     

将智能决策支持系统设计成人—机联合认知系统

计算机用于管理的历史进程经历了50年代的电子数据处理系统EDPS阶段和60年代管理信息系统MIS阶段,在70年代形成了决策支持系统DSS。80年代作为计算机技术前沿的人工智能AI迅速向DSS渗透。从本质上提高了传统DSS的决策辅助功能,强化了对决策者DM的支持效果;使基于知识的(knowledge-based)、具有智能界面(intelligent interface)的新型智能决策支持系统IDSS成为当代管理决策领域中不可缺少的工具。迄今,人工智能主流技术基于思维等价于计算这一假设,在IDSS中,装备了知识的计算机被设想成一个智能的(会思维的)半自治(Semi-Autonomous)系统,     

系统思维原则与领导者的战略思维

战略思维是领导思维的重要内容。如何保证领导的战略决策合理性，关键因素之一是应用正确的思维方法作指导。战略思维对象的系统性与思维过程的全局性、阶段性，决定了战略思维必须遵循系统思维方法的一般原则；即整体性原则、结构性原则和有序性原则。这就要求领导注重对象系统的有机整体性，处理好整体与局部的关系；注重系统内部各要素之间的有机联系，在决策中追求整体的最佳效益；可通过了解系统的功能去寻求优秀系统功能的最佳结构，通过结构优化促使系统功能优化；重视系统开放的必要性，重视系统自组织这一可贵的资源，重视控制性因素的作用，力求以最小的调节力度获得最大的控制效果。     

国防R&D项目中止决策支持系统研究

探讨了神经网络方法用于国防 R&D项目评估及中止决策的可行性 ,提出了基于神经网络方法和加权评分模型相结合的适用于国防口 R&D项目评估及中止决策的决策支持系统 .进而 ,对决策支持系统的结构模块进行了系统分析和详细设计 .案例研究表明 ,该中止决策支持系统较传统的中止决策方法有一定的优越性 ,能适应多种不同情况的中止决策问题 .     

基于Internet的多Agent群决策支持系统的实现

结合Agent技术和Internet网络平台 ,提出了一种新的决策支持系统———基于Internet的多Agent群体决策支持系统。介绍了该系统流程及组织结构 ,并着重阐述了该系统的技术实现 ,包括专家Agent、决策管理Agent、各Agent之间的协同、模型库和模型库管理Agent、模型与数据的下载等     

智能化人口-经济发展战略决策支持系统CDSS

本文提出将基于人工智能技术、运用知识和推理的专家系统与基于数字仿真技术、运用数据和模型的仿真模型体系相集成的智能化决策支持系统CDSS。CDSS用领域专家的知识选择和组合模型,完成问题的推理和系统的仿真运行。系统支持决策过程的各阶段并通过人-机界面实现定性与定量相结合的交互式决策。其系统结构对解决管理科学中非结构化问题具有普遍适用的价值。     

Object-Oriented Decision Support System

Ｏｂｊｅｃｔ┐ＯｒｉｅｎｔｅｄＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔＳｙｓｔｅｍ⒇ＭＥＩＳｈｕ＇ｅＺＨＯＮＧＷｅｉｊｕｎＸＵＮａｎｒｏｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｒｉｎｇ．ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２１００９６Ａｂｓｔｒ...     

美国决策支持系统开发现状

本文介绍了决策支持系统(DSS)在美国的应用,DSS的分析与设计方法以及DSS的开发策略;介绍了一种新型的满足高级行政管理人员需求的管理支持系统——执行信息系统EIS(Executive Information System)。     

基于Agent技术的决策支持系统研究

针对传统决策支持系统的局限性 ,开发了一个基于Agent的决策支持系统。系统内的多个Agent通过Agent信息路由器通讯交流 ,相互合作。该系统能够将位于网络上任何位置的新开发的决策Agent与附加了转换器的传统DSS有机地结合起来 ,共同高效、快速、可靠地为用户提供决策支持。     

决策支持系统发展的新阶段

针对决策支持系统（ＤＳＳ）的多元化发展态势,本文从５个方面进行了概括总结,勾画出由传统ＤＳＳ到智能ＤＳＳ再到人机智能化决策系统这条智能化发展主线,从而指出人机智能化决策系统是ＤＳＳ发展的新阶段．文中着重讨论了人机智能化决策系统的特征及其与智能ＤＳＳ的区别,对人机智能化决策系统的结构与进化问题也进行了分析说明．