智能决策支持系统：结构与关键技术

库系统结构在智能决策支持系统中扮演着关键角色，它是一个复杂且高度集成的信息处理平台，旨在帮助决策者在复杂的商业环境中做出更明智的决策。《决策支持系统》一书中，袁长峰副教授以大连海事大学交通运输管理学院的视角，深入探讨了这一领域的各个方面。 首先，决策支持系统（DSS）研究内容涵盖了广泛的议题。系统的核心组成部分包括人机交互系统，用户界面使得决策者能够有效地输入需求、接收信息并作出决策。数据库是存储和管理数据的关键模块，为决策提供事实依据。模型库则包含了各种预定义的决策模型，这些模型可以用于辅助决策过程，比如预测分析、模拟等。 管理系统负责协调各个组件，确保系统的有效运行。方法库则收纳了不同的算法和技术，如运筹学、人工智能等，为解决复杂问题提供工具。通过学习，学生将掌握DSS与传统管理信息系统（MIS）的区别，不仅限于数据处理，而是更侧重于决策支持和问题解决能力的提升。 研究目的旨在使学生理解DSS的本质，包括概念理解、模型设计与应用、基本体系结构设计以及开发流程。此外，还包括对模型库系统和专家系统的深入认识，以及对DSS未来发展趋势的理解。课程教学采用课堂授课与上机实践相结合的方式，确保理论与实践的结合。 教材推荐了多本权威著作，涵盖了DSS的基础理论、案例研究和实际开发方法，如陈文伟的《决策支持系统及其开发》和《决策支持系统教程》，张玉峰的《决策支持系统》等，这些都是理解和掌握决策支持系统的重要参考资料。 第一章介绍了决策支持系统的起源，从不同角度解读决策的定义，例如韦伯大辞典中的选择概念和西蒙提出的决策过程。通过对百事可乐瓶子形状和包装决策以及“囚徒困境”等案例的分析，帮助学生理解决策的实际应用场景和决策过程，包括确定决策目标这一关键环节。 库系统结构在智能决策支持系统中是一个多层次、多维度的框架，它整合了人机交互、数据管理、模型库和方法库等关键元素，旨在通过科学的方法和工具，协助决策者在面临复杂情境时做出更好的决策。通过学习这门课程，学生不仅可以掌握理论知识，还能培养实际操作和解决问题的能力。