决策支持系统概念与特点及结构与功能

12.1　决策支持系统概述

决策支持系统是基于计算机技术的交互式信息系统，主要目的是为决策者提供有价值的信息，帮助决策者解决半结构化决策问题。自20世纪70年代中期被提出，得到迅速的发展，广泛应用于经济等各个领域，已经成为系统工程、管理科学、人工智能等领域新的研究热点。

12.1.1决策支持系统的概念与特点

计算机最早用于科学计算，20世纪50—60年代，计算机的应用领域扩展到电子数据处理EDP(Electronic Data Processing)，EDP把人们从繁琐的事务处理中解脱出来，目的是实现办公自动化。20世纪60—70年代，在电子数据处理的基础上发展了管理信息系统M IS，使信息处理技术进入了一个新的阶段，并迅速获得发展。M IS能把孤立的、零碎的信息变成比较完整的、有组织的信息系统，不仅解决了信息存放的“冗余”问题，而且提高了信息的效能。但是，由于MIS技术及方法论上固有的缺陷，使其难以适应多变的外部及内部管理环境，不能达到预期的社会经济效果。20世纪70年代，计算机应用范围进一步发展到决策支持系统DSS，它已经成为系统工程、管理科学、人工智能等领域十分活跃的研究课题。

(1)决策支持系统的概念

在20世纪70年代初期，美国麻省理工学院的Scott Morton教授首先提出了决策支持系统(DSS)的概念，他将DSS定义为:“一种交互式的基于计算机的系统，该系统能帮助决策者使用数据和模型解决半结构化的问题。”当时称为“管理决策系统”(MDS)。自从决策支持系统概念提出以后，许多学者对决策支持系统进行了定义，比较典型的有以下几种。

Keen和Scott Morton于1978年提出了DSS的另一个经典的定义:DSS将人们的智能资源与计算机的功能相结合，以改进决策质量，DSS是一种处理半结构化问题、为管理决策人服务的基于计算机的支持系统。它强调了DSS是支持而不是代替管理者进行决策，是改善决策的效益而不是效率。

Ralph Sprague把知识和人的行为这一概念引入DSS中，认为DSS是通过应用，力求改善组织机构中知识工作者行为的一种程序系统。他提出DSS有以下四个特征:①倾向于描述高层管理者常碰到的半结构化和非结构化问题;②把模型或分析技术的利用与传统数据存取和检索功能结合起来;③特别强调由非计算机人员以交互方式使用;④强调适应环境变化和用户决策方式的灵活性和适用性。

Reimann强调人机之间的交互作用，他认为DSS最重要的特征是它有一种交互的特别分析能力，使管理者完整地模拟问题并使之模型化。

截至目前，对于决策支持系统仍然没有一个学术界公认的权威定义，但是对其基本特征和内涵的认识有很多共同之处。如DSS是支持决策而不是代替决策;DSS主要支持高层管理者的半结构化问题;DSS是交互的计算机系统等。

结合上述学者对决策支持系统的定义，可以概括为:DSS是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、人工智能技术和信息技术为手段，面对半结构化的决策问题，支持高级决策者的决策活动的一种人机交互系统。它能为决策者提供决策所需要的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并对各种方案进行评价和优选，通过人机对话进行分析、比较和判断，为正确决策提供有益帮助。

DSS包含了决策者、决策信息和决策模型三个要素，问题结构、决策支持和决策的有效性是DSS的三个基本原则。它的目标是帮助管理者进行决策以解决半结构化问题，支持管理者的判断而不是取代它，提高管理者决策的有效性。

在DSS基础上发展了新一代的DSS，包括群体决策支持系统GDSS、分布式决策支持系统DDSS、智能决策支持系统IDSS、决策支持中心DSC、战略决策支持系统SDSS等。其中，GDSS是以计算机及其网络为基础，用于支持群体决策者，共同解决半结构化的决策问题的集成系统，典型的应用是远程会议。DDSS是由多个物理上分离的信息处理节点所构成的计算机网络，网络的每个节点至少含有一个决策支持系统或若干辅助决策的功能。IDSS是DSS和AI相结合的产物，其设计思想是着重研究把AI的知识推理技术和DSS的基本功能模块有机结合起来。

(2)决策支持系统的特点

DSS是从M IS的基础上发展起来的，而且处于计算机信息系统的第三个阶段，因此DSS与M IS之间既有密切的联系，又有明显的区别。DSS与M IS的联系主要表现在:①M IS收集、存储及提供的大量基础信息是DSS工作的基础，而DSS使M IS提供的信息真正发挥作用;②M IS需要担负起反馈信息的收集工作，以支持DSS进行决策后果的检验和评价;③DSS的工作可以对M IS工作进行检查与审计，为M IS的改善及提高指明了方向;④DSS经过反复使用，所涉及的问题模式和数据模式将逐步明确化或逐步结构化而可纳入M IS的工作范围。

DSS与M IS的区别主要表现在:①M IS追求的是高效率，而DSS所追求的是高效能，即想办法把事情办得尽可能好一些，以提高决策的能力和效果;②M IS着眼于信息，而DSS着眼于决策;③M IS的设计原则是强调系统的客观性，努力使系统符合组织的实际情况，而DSS的设计原则是强调充分发挥人的经验、智慧、判断力和创造力，努力使系统设计有利于个人或组织决策行为的改善;④M IS的设计方法是以数据驱动的，通常以数据库设计为中心，强调采用现行的、结构化设计方法，而DSS的设计方法是以问题驱动的，侧重以用户参加为主的、非线性的设计方法;⑤M IS的分析着重体现系统全局的、总体的信息需求，而DSS的分析着重体现决策者个人或群体的信息需求;⑥M IS只能解决结构化的决策问题，人工干预日趋减少，而DSS能够帮助解决半结构化和非结构化的决策问题，并以人机对话为系统工作的主要方式。这是M IS与DSS的主要区别。

根据DSS与MIS关系，可以归纳出DSS的主要特点:

①DSS直接面向决策者

系统的使用是面向决策者，在运用DSS过程中，参与者都是决策者。在系统分析和设计阶段，首先要考虑决策人在系统中的主导作用，其次是考虑决策者的知识、经验和技能。DSS辅助决策者解决半结构化或非结构化的问题，决策过程不同，对DSS的要求也不同。

②DSS主要解决半结构化问题

结构化的决策问题可以由决策支持系统自动给出，半结构化的决策通常使用系统模型，这样的模型能够预测选择替代方案的影响，但是仍需要决策者评估非结构化因素或处理非结构化决策的各阶段，并做出最终的决策。既要利用计算机自动化的数据处理，又要依靠决策者的直观判断。

③DSS主要是支持决策而不是代替决策

系统强调的是支持的概念，帮助加强决策者做出科学决策的能力。DSS把数学模型或分析技术与数据存储和检索功能结合起来，支持做出决策过程的所有状态，包括智能活动和设计活动等。DSS支持各种决策过程，能够满足不同变量类型之间的决策问题，具备良好的适应能力，可以满足不同环境和用户的需求。

④DSS强调交互式处理方式

DSS能提供友好统一的人机交互界面，强调在决策过程各阶段中决策者的介入，为决策者提供控制的权力，实现真正的人机交互系统。DSS对环境和用户有较强的适应能力，一个问题的决策要经过反复的、大量的、经常的人机对话，人的因素如偏好、能力、经验等对系统的决策结果有重要的影响。

12.1.2决策支持系统的结构与功能

决策支持系统的体系结构是指构成决策支持系统的各组成部分的排列、组织和相互结合的方式。对决策支持系统结构的研究不仅要考虑决策支持系统由哪些元件组成，更重要的是探讨如何恰当地组织这些元件使它们协调工作。

(1)决策支持系统的结构[1]

自Ralph Sprague于1980年提出一种基于两库(数据库和模型库)的决策支持系统体系以来，人们陆续提出了各种各样的DSS框架结构。概括起来可以分为两大类:一类是基于X库的框架结构;另一类是基于知识的框架结构。

①基于X库的体系结构

Sprague提出的两库系统由三个部分组成，它们分别是数据库及其管理系统、模型库及其管理系统和对话系统。其中，数据库系统负责存储和管理DSS使用的各种数据，并实现不同数据源间的相互转换;模型库存放预定的标准模型，支持模型的管理和各种分析与运算;对话系统负责接受用户的请求，并向用户提供决策结果。

Sprague的两库结构对后来的DSS结构产生了很大的影响，相继出现了三库、四库、五库、六库，乃至七库的结构模式。其中，应用最广泛的、最具代表性的是三库结构模式(如图12-1所示)。

·模型库子系统

模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统，它是DSS中最复杂与最难实现的部分。模型库子系统由模型库和模型库管理系统两部分组成，模型库及其相应的模型库管理系统在DSS中占有十分重要的位置，但是模型库MB并不是DSS必不可少的部件，少数仅通过信息服务来做决策支持的系统就可以没有MB，一些向ES方向发展的DSS也不太重视MB在DSS中的配置。MB所构造的模型不一定很复杂，但一定要符合实际，建模时特别注意推理能力和决策者的干预。模型库用于存储决策模型，是模型库子系统的核心部件。实际上模型库中主要存储的是能让各种决策问题共享或专门用于某特定决策问题的模型基本模块或单元模型，以及它们之间的关系。由于模型的生成、修改、更新、删除、连接时经常性的操作，所以模型库的管理成为非常重要的工作，这通常由模型库管理系统来完成。模型库管理系统的功能就是应用子系统或其他模块创建模型、产生新的程序和报告、修改模型、操纵模型数据，通过数据库以及适当的