DSS主要解决的是（） A 半结构化决策和非结构化决策问题 B 结构化决策和半结构化决策问题 C 非结构化决策问题 D 结构化决策问题

时间: 2024-02-10 17:19:30 浏览: 109

决策支持系统-供应与选址决策问题

暨南大学决策支持系统——供应与选址决策问题某建筑公司有6个建筑工地要开工，每个工地的位置（用平面坐标a,b表示，距离单位：千米）及水泥日用量d（吨）由下表给出。目前有两个废旧的料场位于（5，1），（2，7）处，现需要重新建设A、B两个料场，日存储量各为20吨。试问料场A、B各设在何处，并且如何制定每天的原料供应计划，使得从A、B两料场分别向各工地运送水泥总的吨千米数最小。工地的位置（a,b）及各工地水泥日用量位置及用量 1 2 3 4 5 6 横坐标a 1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25 纵坐标b 1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75 d（吨） 3 5 4 7 6 11 【决策支持系统与供应与选址决策问题】决策支持系统（Decision Support System, DSS）是一种计算机辅助信息系统，它提供了一种交互式环境，用于解决半结构化和非结构化的决策问题。在这个特定的问题中，涉及的是供应与选址决策，即在多个候选地点中选择最优的地点来设立设施（料场A和B），同时制定有效的原料供应计划，以最小化运输成本。问题描述：一个建筑公司有6个工地，每个工地的坐标和水泥日需求量已知。两个旧的料场位于（5，1）和（2，7）。需要建立两个新的料场A和B，每个料场的日存储量为20吨。目标是确定料场A和B的位置以及每日的水泥供应安排，使得从这两个料场到各个工地的总运输吨千米数最小。解决这个问题通常涉及以下几个步骤： 1. **问题建模**： - 将问题转化为非线性规划问题，定义目标函数（总运输成本）和约束条件（如料场存储限制，工地需求满足等）。 - 目标函数：最小化运输成本，可以用公式表示为总运输距离与每吨水泥的运输成本的乘积。 - 约束条件包括料场存储不超过20吨，每个工地的水泥需求量得到满足等。 2. **非线性规划**： - 非线性规划涉及到目标函数或约束条件含有非线性函数的优化问题。 - 一般形式为：min f(x) s.t. gi(x) ≤ 0 (不等式约束) 和 hj(x) = 0 (等式约束)。 - 可行集（可行域）S由所有满足约束的点x组成。 3. **算法求解**： - 可以使用MATLAB或Python的非线性规划求解器，如MATLAB的`fmincon`函数或Python的`scipy.optimize.minimize`结合适当的约束处理方法。 - 需要对问题进行数值求解，找出使目标函数最小的料场位置和供应计划。 4. **绘图分析**： - 使用Python的`matplotlib`库绘制散点图，显示工地位置、旧料场位置以及新料场的最优位置，以便于理解结果和可视化决策。 5. **Kuhn-Tucker条件**： - 这是优化问题中的一组必要条件，当解满足这些条件时，该解可能是问题的局部最优解。 - 在本问题中，Kuhn-Tucker条件可以用来检验找到的解是否合理。通过这样的分析和求解过程，决策支持系统帮助决策者找到最优的料场位置和供应计划，从而降低成本并提高运营效率。在实际操作中，可能还需要考虑其他因素，如运输时间、运输方式的多样性、成本波动等，以获得更全面的决策支持。

DSS（Decision Support System，决策支持系统）主要解决的是B. 结构化决策和半结构化决策问题。DSS 是一种计算机系统，通过利用数据、模型和知识，辅助人们做出决策。在DSS中，结构化决策是指可以用数学模型或算法来解决的决策问题，半结构化决策是指需要人工干预和判断的决策问题。而非结构化决策则是指没有固定的解决方法和标准的决策问题。

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