智能决策支持系统：推理求解与模型辅助决策

"《推理求解过程-智能决策支持系统》是关于决策支持理论和实践的课程资料，涉及推理求解、决策支持系统(DSS)的相关概念和应用。" 推理求解过程是智能决策支持系统中的关键环节，其目的是通过一系列逻辑规则帮助决策者做出明智的选择。在提供的规则示例中，可以看到规则被分解为仅包含逻辑"AND"（∧）连接的形式，以消除"OR"（∨）连接，这样的处理有助于简化推理过程并提高决策效率。例如，规则R1表示如果A、B和C同时满足，那么可以得出G这一结论，其可信度（Confidence Factor, CF）为0.8。其他规则如R21、R22、R3、R41、R42、R51和R52分别给出了不同条件下的推断，每个规则都有相应的CF值，代表了规则的可信程度。 决策支持系统(DSS)是一种信息系统，旨在辅助非结构化或半结构化决策。它与传统的管理信息系统(MIS)区别在于，DSS更注重提供分析工具和模型，以支持决策者在复杂情况下进行决策。《决策支持系统》课程由袁长峰副教授在大连海事大学交通运输管理学院讲授，涵盖了DSS的基本概念、模型辅助决策、数据库与人机交互、专家系统以及综合决策支持系统等内容。课程目的是使学生理解DSS的核心概念，学会利用模型进行辅助决策，并能设计简单的DSS系统。 课程结构包括课堂授课和上机实验，总计54学时，期末还有2学时的考试。推荐的教材和参考书提供了深入学习DSS的资源，包括陈文伟教授的两本著作，张玉峰的《决策支持系统》，高洪深的《决策支持系统（DSS）—理论·方法·案例》以及邵军力等人的《人工智能基础》。 在DSS的发展历程中，从最初的理论基础到与相关技术（如人工智能）的关系，再到新一代DSS的发展，都体现了DSS在解决现实世界问题中的重要性。通过实际案例，如百事可乐的市场决策和"囚徒困境"的博弈论问题，我们可以看到决策过程中的复杂性和决策支持系统如何在其中发挥作用。 决策过程通常包括明确决策目标、识别问题、收集信息、生成替代方案、分析评估、选择方案、执行决策和事后评估等步骤。在这个过程中，DSS通过模型库系统和数据库为用户提供决策依据，专家系统则运用知识库和推理机制模拟专家的决策过程。随着技术的进步，DSS也在不断演进，趋向于更加智能化和集成化，以更好地适应现代商业环境的需求。