第1章 计算机管理决策支持概论 1
1.1 管理者与决策 1
1.2 管理决策与信息系统 2
1.3 管理者与计算机支持 3
1.4 计算机决策支持和支持技术的需求 3
1.4.1 需要计算机决策支持的原因 3
1.4.2 主要决策技术 4
1.5 决策支持的框架 4
1.5.1 经典决策支持的框架 4
1.5.2 计算机支持与结构化决策 5
1.5.3 管理科学 6
1.6 决策支持系统的概念 6
1.6.1 DSS 的概念 6
1.6.2 使用 DSS 的原因 6
1.7 群体决策支持系统、首长信息系统和专家系统 7
1.7.1 群体决策支持系统 7
1.7.2 首长信息系统 7
1.7.3 专家系统 7
1.8 混合支持系统 8
1.9 计算机管理决策支持的发展 8
1.10 本书的主要内容 10
第2章 决策、系统、模型和支持 12
2.1 引言和基本概念 12
2.1.1 引言 12
2.1.2 决策 12
2.1.3 决策和问题求解 12
2.2 系统 13
2.2.1 系统 13
2.2.2 系统的有关概念 13
2.2.3 封闭系统与开放系统 14
2.2.4 信息系统 15
2.2.5 系统的有效性和效率 15
2.3 模型 16
2.3.1 图标模型 16
2.3.2 模拟模型 16
2.3.3 定量模型 16
2.3.4 模型的优点 16
2.4 决策过程 17
2.5 信息阶段 18
2.5.1 找出问题 18
2.5.2 问题分类与分解 18
2.5.3 问题的所有者 18
2.6 设计阶段 19
2.6.1 定量模型的变量 19
2.6.2 定量模型的结构 20
2.6.3 确定选择的原则 20
2.6.4 产生方案 22
2.6.5 预测各方案的结果 22
2.6.6 度量结果 23
2.6.7 情景 23
2.7 选择阶段 24
2.7.1 选择与模型的解 24
2.7.2 搜索方法 24
2.8 评价方法 25
2.8.1 多目标 25
2.8.2 灵敏度分析 26
2.9 实现阶段 27
2.10 决策过程的支持 27
2.10.1 信息阶段的支持 27
2.10.2 设计阶段的支持 28
2.10.3 选择阶段的支持 28
2.10.4 决策实现的支持 28
2.11 人的认知和决策形式 29
2.11.1 认知理论 29
2.11.2 认知方式 29
2.11.3 决策方式 29
2.12 决策人 30
第3章 决策支持系统概述 31
3.1 决策支持系统的定义 31
3.1.1 决策支持系统的定义 31
3.1.2 决策支持系统的特点和功能 31
3.2 决策支持系统的结构和组成部分 32
3.2.1 DSS 的基本结构和组成 32
3.2.2 智能 DSS 的结构 33
3.3 数据库子系统 33
3.4 模型库子系统 36
3.5 知识库子系统 38
3.6 用户接口子系统 38
3.6.1 用户接口子系统的管理 39
3.6.2 用户接口过程 40
3.7 用户 40
3.8 决策支持系统与管理科学和管理信息系统的区别 41
3.9 决策支持系统的分类 42
3.9.1 Alter 的输出分类 42
3.9.2 Holsapple 和 Whinston 的分类 43
3.9.3 其他分类 44
3.10 决策支持系统的其他问题 44
3.11 小结 45
第4章 建模分析与模型库管理系统 48
4.1 决策支持系统的建模 48
4.2 静态和动态模型 49
4.3 确定性、不确定性和风险的处理 50
4.4 影响图 50
4.5 决策支持系统的电子表格建模 52
4.6 多目标决策分析方法和模型 53
4.6.1 决策表 53
4.6.2 决策树 55
4.6.3 多目标决策分析 56
4.7 数学规划 57
4.7.1 数学规划 57
4.7.2 线性规划 57
4.8 启发式方法 58
4.8.1 概述 58
4.8.2 启发式方法 58
4.8.3 使用启发式方法的情形 58
4.8.4 启发式方法的优点和限制 59
4.9 仿真 59
4.9.1 仿真的主要特点 59
4.9.2 仿真的优点 60
4.9.3 仿真的限制 60
4.9.4 仿真方法 61
4.9.5 仿真的类型 61
4.10 多维模型 62
4.11 可视表格软件 63
4.12 财务和计划建模 63
4.13 可视建模和分析 65
4.13.1 概述 65
4.13.2 常规仿真 66
4.13.3 可视交互仿真 66
4.13.4 可视交互模型与 DSS 66
4.14 定量分析软件包 67
4.14.1 概述 67
4.14.2 统计软件包 67
4.14.3 管理科学软件包 67
4.14.4 财务建模 67
4.14.5 其他预制的专用 DSS 68
4.15 模型库管理系统 68
4.15.1 概述 68
4.15.2 建模语言 69
4.15.3 关系模型库管理系统 69
4.15.4 面向对象的模型库及其管理 69
第5章 数据管理与数据仓库、数据存取和可视化 70
5.1 数据的本质和来源 70
5.1.1 定义和概念 70
5.1.2 数据源 70
5.2 数据收集和数据问题 71
5.2.1 收集原始数据的方法 71
5.2.2 数据问题 71
5.3 数据仓库与数据存取、分析和可视化 72
5.4 Internet 和商业数据库服务 73
5.5 决策支持系统的数据库管理系统 74
5.6 数据库组织和结构 74
5.6.1 关系数据库 75
5.6.2 层次数据库 76
5.6.3 网状数据库 76
5.6.4 面向对象的数据库 76
5.6.5 多媒体数据库 76
5.6.6 基于文件的数据库 77
5.7 数据仓库 77
5.7.1 概念 77
5.7.2 数据仓库 78
5.8 联机分析处理、数据挖掘、查询和分析 79
5.8.1 概述 79
5.8.2 应用 SQL 查询 79
5.8.3 数据挖掘 80
5.8.4 数据挖掘应用的例子 80
5.9 数据可视化和多维性 81
5.9.1 数据可视化 81
5.9.2 多维性 81
5.9.3 多维性表示 81
5.10 智能数据库与智能数据挖掘 82
5.10.1 智能数据库 82
5.10.2 智能数据挖掘 83
5.11 小结 83
第6章 用户接口与决策可视化应用 85
6.1 用户接口概述 85
6.1.1 用户接口概述 85
6.1.2 用户接口管理系统 87
6.2 接口模式 87
6.2.1 菜单交互 87
6.2.2 命令语言 87
6.2.3 问答式 87
6.2.4 表格交互 87
6.2.5 自然语言 87
6.2.6 图形用户接口 88
6.2.7 混合模式 88
6.3 图形 88
6.3.1 图形软件 88
6.3.2 计算机图形的类型和作用 89
6.4 多媒体和超媒体 90
6.4.1 多媒体 90
6.4.2 多媒体 DSS 90
6.4.3 超文本 91
6.4.4 超媒体 91
6.4.5 多媒体、超媒体、Web 与面向对象的方法 91
6.4.6 电子文件管理与决策 92
6.5 虚拟现实 92
6.5.1 三维表达 92
6.5.2 虚拟现实概述 92
6.5.3 虚拟现实与决策 93
6.5.4 虚拟现实与 Web 93
6.6 地理信息系统 93
6.6.1 概述 93
6.6.2 GIS 软件 94
6.6.3 GIS 数据 94
6.6.4 GIS 与决策 94
6.6.6 GIS 的应用 95
6.7 自然语言处理 95
6.8 自然语言处理的方法 96
6.8.1 关键词分析 96
6.8.2 语言处理 96
6.9 自然语言处理软件的应用 98
6.9.1 概述 98
6.9.2 自然语言接口应用 99
6.10 语音识别与理解 99
6.10.1 概述 99
6.10.2 语音识别的优点 99
6.10.3 语音识别的分类 100
6.10.4 语音识别系统的工作原理 100
6.10.5 语音合成 101
6.10.6 语音技术的工具及应用 101
6.11 决策支持系统用户接口研究 101
6.12 小结 102
第7章 基于知识的决策支持与人工智能 103
7.1 概念和定义 103
7.1.1 人工智能 103
7.1.2 符号处理 104
7.1.3 启发式方法、推理和模式匹配 104
7.2 人工智能与自然智能 105
7.3 人工智能中的知识 106
7.3.1 概述 106
7.3.2 知识的使用 106
7.3.3 知识库 106
7.4 常规计算与人工智能计算 107
7.4.1 常规计算 107
7.4.2 人工智能计算 107
7.5 人工智能的领域 108
7.5.1 概述 108
7.5.2 专家系统 109
7.5.3 自然语言处理和语音理解 109
7.5.4 机器人学和传感系统 109
7.5.5 计算机视觉和景物识别 110
7.5.6 智能计算机辅助教学 110
7.5.7 神经计算 110
7.5.8 其他应用 110
7.6 基于知识的决策支持系统的类型 112
7.7 智能决策支持系统 112
7.7.1 主动的 DSS 112
7.7.2 自进化的 DSS 112
7.7.3 问题管理 114
7.8 未来的人工智能 114
第8章 决策支持系统的构造与研究 115
8.1 引言 115
8.2 决策支持系统开发策略 115
8.3 决策支持系统开发过程 116
8.4 系统开发方法：生命周期法和原型法 118
8.4.1 生命周期法与 DSS 118
8.4.2 原型法 118
8.5 小组与用户开发的决策支持系统 120
8.6 小组开发的决策支持系统 120
8.7 终端用户计算与用户开发的决策支持系统 121
8.7.1 终端用户计算 121
8.7.2 用户开发 DSS 的优点和风险 121
8.8 决策支持系统的技术层次和工具 122
8.9 决策支持系统开发工具的选择 123
8.10 决策支持系统的开发 124
8.11 决策支持系统的研究与发展方向 125
8.11.1 DSS 的主要研究问题 125
8.11.2 DSS 的研究方向 125
8.11.3 DSS 的发展趋势 127
第9章 网络化决策支持 128
9.1 网络化决策支持概述 128
9.2 Internet 概述 129
9.3 Intranet 130
9.4 数据存取和信息检索 132
9.5 通信支持 132
9.6 合作支持 134
9.6.1 时间/地点框架 134
9.6.2 群件 135
9.6.3 工作流系统 135
9.6.4 屏幕共享 136
9.6.5 分布交互式桌面群件软件 136
9.6.6 增强的产品实现系统 136
9.7 电子远程会议 137
9.7.1 电话会议 137
9.7.2 视频电话会议 137
9.8 Lotus Notes 138
9.8.2 Lotus Notes 的特点 138
9.8.3 Lotus Notes 的功能 139
9.8.4 Notes 的使用范围 139
9.8.5 Notes 的缺点 139
9.8.6 Notes 与 Internet/Intranet 139
9.9 电子商务 140
9.9.1 引言 140
9.9.2 面向顾客的电子商务 140
9.10 电子数据交换 142
9.10.1 EDI 的工作方式 143
9.10.2 EDI 的优点 143
9.10.3 EDI 与 Internet 143
9.10.4 第三方 EDI 144
第10章 群体决策支持系统 145
10.1 群体决策 145
10.1.1 概述 145
10.1.2 NGT 法 146
10.1.3 德尔菲法 147
10.2 群体决策支持系统 147
10.3 群体决策支持系统的目的和技术层次 148
10.3.1 GDSS 的目的 148
10.3.2 GDSS 的技术层次 148
10.4 群体决策支持系统软件 150
10.5 决策室 152
10.6 群体决策支持系统软件 152
10.6.1 决策室环境的 GDSS 软件 152
10.6.2 GroupSystems for Windows 153
10.6.3 基于 Internet 的 GDSS 155
10.7 意见产生 155
10.8 群体决策的会议过程 156
10.9 群体决策支持系统构造及其成功的决定因素 156
10.9.1 GDSS 构造 156
10.9.2 决策室环境 GDSS 成功的决定因素 157
10.9.3 GDSS 关键的成功因素 158
10.9.4 用已有的软件构造决策室 158
10.10 群体决策支持系统的研究方向 159
10.10.1 研究模型 159
10.10.2 研究方向 160
10.11 谈判支持系统 161
10.11.1 概述 161
10.11.2 谈判支持系统 162
10.11.3 基于 Web 的谈判支持系统概述 162
10.11.4 基于 Web 的谈判支持系统的基本结构和特点 162
10.11.5 一种谈判过程支持的基于 Web 的谈判支持系统 163
10.11.6 一种谈判解驱动的基于 Web 的谈判支持系统 164
10.11.7 基于 Web 的谈判支持系统需进一步研究的问题 165
第11章 首长信息系统和组织决策支持系统 167
11.1 首长信息系统的概念和定义 167
11.1.1 概述 167
11.1.2 定义 168
11.2 首长的作用及其信息需求 168
11.2.1 概述 168
11.2.2 确定信息需求的方法 169
11.3 首长信息系统的特点 172
11.3.1 EIS 的特点和效益 172
11.3.2 与 EIS 特点有关的概念 173
11.4 首长信息系统与管理信息系统的比较 175
11.5 首长信息系统与决策支持系统的比较和集成 176
11.5.1 EIS 与 DSS 的比较 176
11.5.2 集成 EIS 和 DSS：首长支持系统 177
11.5.3 EIS 与群体支持系统的集成 178
11.6 硬件和软件 179
11.6.1 硬件 179
11.6.2 软件 179
11.7 数据仓库、数据获取、多维分析与 Web 180
11.8 企业首长信息系统 181
11.9 首长信息系统的实现 182
11.10 首长信息系统中包含软信息 184
11.11 未来的首长信息系统及研究的问题 184
11.11.1 未来的 EIS 184
11.11.2 研究问题 185
11.12 组织决策支持系统 186
11.13 组织决策支持系统的结构 187
11.14 组织决策支持系统的构造 188
11.15 组织决策支持系统的实现 188
11.15.1 ODSS 实现问题 188
11.15.2 模型库、数据库、用户接口与集成 189
第12章 决策支持系统的实现和集成 190
12.1 实现问题概述 190
12.1.1 引言 190
12.1.2 实现的概念 190
12.1.3 实现成功的度量 191
12.2 实现的主要问题 191
12.2.1 概述 191
12.2.2 技术因素 191
12.2.3 行为因素 192
12.2.4 过程因素 192
12.2.5 用户参与 193
12.2.6 组织因素 194
12.2.7 外部环境 194
12.2.8 与项目有关的因素 194
12.3 实现策略 195
12.4 系统集成 196
12.4.1 系统集成的类型 196
12.4.2 集成的目的和作用 197
12.5 决策支持系统与专家系统集成的模型 198
12.5.1 专家系统附加到 DSS 部件中 198
12.5.2 专家系统作为 DSS 的一个部件 199
12.5.3 共享决策过程 199
12.6 决策支持系统与首长信息系统和专家系统的集成 200
12.7 智能建模和模型管理 202
12.8 系统集成的例子 204
12.8.1 集成制造系统 204
12.8.2 嵌入的智能系统 204
12.8.3 智能计算机集成制造 204
12.8.4 市场 204
12.8.5 工程 205
12.8.6 软件工程 205
12.8.7 财产保险业决策 205
12.9 集成中的问题 205
参考文献 207