投入产出模型与智能决策支持系统的结合应用

本文主要探讨了投入产出模型在决策支持中的应用，特别是在智能决策支持系统中的角色。投入产出模型能够揭示经济系统内的产品结构和相互联系，有助于协调计划的制定，但不能直接提供优化方案。文章指出，需要结合数学规划方法，如线性规划，以解决最优化问题并寻求实现特定经济目标的最优方案。此外，提到了决策支持系统（DSS）的相关理论和实践，包括DSS的概念、与管理信息系统（MIS）的区别、DSS的基本体系结构、模型辅助决策、专家系统以及综合决策支持系统的设计和发展趋势。 投入产出模型在决策支持中的运用主要体现在其能反映经济系统的内部结构和部门间的关系，通过这种分析可以理解不同部门之间如何相互依赖以维持系统的运作。然而，模型本身不具备优化功能，因此在实际应用中，通常需要与数学规划工具（如线性规划）相结合，以满足经济系统的内部和外部约束，同时达成特定的经济目标。例如，通过线性规划可以找到资源分配的最优解，使得整个系统在满足条件的情况下，达到最大的经济效益。 决策支持系统（DSS）是现代管理决策的重要工具，它包括模型辅助决策、数据库、人机交互系统、专家系统等多个组成部分。DSS与MIS的主要区别在于，DSS专注于支持非结构化和半结构化的决策问题，强调灵活性和交互性。学习DSS，需要理解其基本概念，掌握如何设计和应用模型进行辅助决策，以及了解模型库系统和专家系统的基本原理。DSS的发展趋势包括向更加智能化、集成化和用户友好的方向发展。 课程内容涵盖了DSS的产生背景、内容、理论基础、与相关技术的关系，以及新一代DSS的进展。通过课堂授课和上机实验，学生将能够掌握DSS的核心知识，包括设计简单的DSS，理解和运用专家系统，并对DSS的未来发展趋势有所认识。课程教材涵盖了多本关于DSS和相关领域的著作，为深入学习提供了丰富的参考资料。 在决策过程中，首先需要明确决策目标，然后分析可能的行动方案，进行比较和分析，最终选择最佳方案。决策不仅涉及对不同选项的有意识选择，还包括对问题的识别、信息的收集和评估、备选方案的生成、决策方案的执行以及后续的反馈和调整。这一过程在现实世界中的应用广泛，如百事可乐的包装决策和“囚徒困境”等案例，都体现了决策理论的实际运用。