智能决策支持系统：结构与应用探讨

《对两种观点的讨论-智能决策支持系统》是一篇探讨决策支持系统理论和实践的文章，由大连海事大学交通运输管理学院袁长峰副教授讲解。文章围绕决策支持系统的核心组成部分——对话、模型和数据展开讨论，强调了这三个元素在系统中的关键作用。 首先，作者指出决策支持系统（DSS）的三部件结构明确了它们之间的接口和集成关系，这有助于系统的设计和关键技术研发。与传统的管理信息系统（MIS）相比，DSS的特点在于它增加了模型部件，用于数值计算，使得决策过程更加精确和科学。与专家系统（ES）不同的是，DSS更侧重于数据处理和模型应用，而ES则主要依赖于定性知识的推理。 研究内容涵盖了广泛的主题，如决策支持系统的概念、与MIS的区分，以及模型辅助决策、数据库与人机交互系统的设计。学习者需掌握DSS的基本体系结构，学会设计和应用模型进行决策，例如模型库系统和数据库驱动的简单DSS的构建。此外，还涉及了专家系统的基本原理，如产生式专家系统，以及对DSS发展趋势的理解。 课程通过课堂授课和上机实验相结合的方式进行教学，总计54学时，包括38个理论课时、14个实践课时以及2小时的考试。教材推荐了多本权威著作，如《决策支持系统及其开发》、《决策支持系统教程》等，这些书籍覆盖了DSS的基础理论、开发方法和实际案例分析。 章节一介绍了决策支持系统的起源，包括决策的定义和决策过程，如百事可乐的瓶子形状和包装决策，以及经典的“囚徒困境”案例。这些例子展示了决策的复杂性和策略的重要性。 通过学习这门课程，学生不仅可以深入理解决策支持系统的理论框架，还能掌握其实战技能，为实际工作中的决策支持提供坚实的基础。随着科技的进步，DSS的发展趋势也在课程中有所探讨，引导学生关注领域前沿动态，以便在未来的工作中保持竞争力。