决策支持系统：模型辅助决策与智能工具

本文主要介绍了决策支持系统(DSS)的相关知识，包括其产生的背景、内容、理论基础、与相关技术的关系以及新一代DSS的发展。同时，提到了Help技术的两种形式——在线帮助和离线帮助。 《决策支持系统》课程由大连海事大学交通运输管理学院的袁长峰副教授讲授，内容涵盖了DSS的基本概念、模型辅助决策、数据库与人机交互系统、DSS的体系结构、模型库系统、专家系统以及综合决策支持系统。课程旨在使学生掌握DSS设计与应用，理解决策过程，并熟悉专家系统的基本原理。 决策支持系统(DSS)的产生源于实际决策过程中对信息处理和分析的需求。决策可以被定义为有意识地从多个备选方案中选择一个，这个过程包括了选择原则、方案的提出与分析以及最终的方案选择。西蒙的决策理论认为决策是一个动态的过程，涉及到问题识别、方案探索和评估等步骤。 在DSS中，模型辅助决策是关键部分，它利用数学模型和计算机技术来帮助管理者处理复杂问题。数据库和人机交互系统则确保了数据的有效管理和用户友好的界面。模型库系统是DSS的核心，存储了各种决策模型，以便在需要时快速调用。 DSS与管理信息系统(MIS)的主要区别在于，MIS更侧重于日常事务处理，而DSS专注于支持非结构化和半结构化的决策问题。新一代DSS的发展趋势包括集成化、智能化和网络化，例如结合人工智能和大数据技术，提供更强大的预测和分析能力。 课程不仅包含理论讲解，还有上机实验环节，让学生能够实践设计和应用DSS。推荐的教材和参考书目提供了深入学习的资源，如陈文伟的《决策支持系统及其开发》和《决策支持系统教程》，以及高洪深的《决策支持系统（DSS）—理论·方法·案例》等。 在实际决策场景中，例如百事可乐的产品设计决策或“囚徒困境”的案例，DSS可以帮助分析不同选项，评估风险和利益，从而做出更为理性和优化的决策。通过这样的学习，学生将能够理解和运用DSS技术，提升在实际工作中的决策能力。