第1章 决策支持系统概述 1
1.1 决策与决策支持 1
1.1.1 决策及分类 1
1.1.2 决策过程与决策模式 3
1.2 决策支持系统基本概念 5
1.2.1 决策支持系统及功能 5
1.2.2 决策支持系统的基本模式与分类 7
1.2.3 决策支持系统的发展 9
1.3.2 决策支持系统的体系结构 11
1.3.1 决策支持系统的基本组成与技术构成 11
1.3 决策支持系统的组成与结构 11
第2章 常用决策技术 15
2.1 决策问题的数学模型及表示 15
2.1.1 决策问题的基本要素 15
2.1.2 决策问题的数学模型表示 16
2.2 确定型决策技术 17
2.2.1 线性规划决策法 17
2.2.2 动态规划决策法 24
2.2.3 盈亏平衡分析决策法 28
2.3.1 期望值决策法 31
2.3 风险型决策技术 31
2.3.2 决策树分析法 33
2.3.3 矩阵决策法 34
2.3.4 Bayes（贝叶斯）决策法 36
2.4 不确定型决策技术 39
2.4.1 乐观决策法、悲观决策法和适度乐观决策法 39
2.4.2 加权平均决策法 41
2.4.3 等可能决策法 41
2.4.4 最小机会损失决策法 42
2.4.5 不确定方法的综合运用 43
2.5 多目标决策技术 44
2.5.1 多目标决策问题 44
2.5.2 线性加权和法 46
2.5.3 层次分析法 49
2.6 竞争型决策技术 52
2.6.1 决策论基本概念 52
2.6.2 矩阵对策 53
2.6.3 混合策略 56
3.1.3 模型的分类 59
3.1.2 模型在决策中的作用 59
第3章 模型库系统 59
3.1.1 模型 59
3.1 模型与建模 59
3.1.4 建立模型的准则 60
3.1.5 建立模型的步骤 60
3.2 模型库系统的功能与结构 61
3.2.1 模型库 61
3.2.2 模型库管理系统 62
3.3.1 模型的表示技术 65
3.3 模型库系统的关键技术 65
3.3.2 模型的更新技术 66
3.3.3 模型库的确认技术 67
3.3.4 模型的运行控制技术 67
3.4 模型库系统的开发设计 68
第4章 数据库管理系统与数据仓库 70
4.1 数据库的系统结构 70
4.1.1 数据库管理系统 70
4.1.2 数据库 71
4.1.3 数据库对外接口 74
4.2 数据库数据模型 75
4.2.1 数据模型的种类及要素 75
4.2.2 数据模型 76
4.3 数据仓库与数据挖掘 81
4.3.1 数据仓库 81
4.3.2 数据挖掘 87
5.1.3 方法库在DSS中的作用 97
5.1.2 方法库及其特点 97
5.1.1 程序库及其局限性 97
5.1 方法库 97
第5章 方法库系统 97
5.1.4 方法的存储方式 98
5.2 方法库管理系统 98
5.2.1 方法库管理系统的功能和组成 99
5.2.2 方法字典 99
5.2.3 方法库维护子系统 100
5.2.4 方法库运行控制子系统 100
5.3 方法库系统的设计开发 101
5.3.1 方法库系统的逻辑分层 101
5.2.5 方法库系统与DSS其他子系统的接口 101
5.3.2 方法库系统的一般结构 102
5.3.3 用系统化方法实现方法库 102
第6章 人机对话系统 104
6.1 人机对话系统的功能与构成 104
6.1.1 决策支持系统对人机对话系统的要求 104
6.1.2 人机对话系统的任务与功能 105
6.1.3 人机对话系统的组成 106
6.2.2 问答式 107
6.2 人机对话方式 107
6.2.1 命令语言 107
6.2.3 表格填充 108
6.2.4 菜单 109
6.2.5 计算机图形与动画 109
6.2.6 多媒体 109
6.2.7 帮助技术 110
6.2.8 超文本和超媒体 111
6.3 人机对话系统设计开发 112
6.3.1 对话系统对决策支持系统的影响 112
6.2.9 虚拟现实 112
6.3.2 对话系统设计的一般准则 114
6.3.3 对话系统开发的发展阶段 115
6.3.4 对话系统设计的一般步骤 117
6.4 人机对话系统中的智能技术 117
6.4.1 语音识别 117
6.4.2 自然语言处理 118
7.1 人工智能和专家系统的基础知识 124
7.1.1 人工智能与专家系统的发展简史 124
第7章 智能决策支持系统 124
7.1.2 专家系统的定义、特点与分类 125
7.1.3 知识与知识表示 125
7.1.4 专家系统的组成与结构 126
7.2 决策专家系统的体系结构 127
7.2.1 DSS和ES并重的决策专家系统 128
7.2.2 DSS为主体的决策专家系统 128
7.2.3 ES为主体的决策专家系统 128
7.3 决策专家系统的关键技术 129
7.3.1 知识表示 129
7.3.2 知识获取 134
7.3.3 搜索技术 136
7.3.4 推理技术 138
7.4 决策专家系统的开发设计 139
7.4.1 决策专家系统的开发过程 139
7.4.2 决策专家系统的开发工具 142
7.4.3 专家系统平台ESP 143
7.5 其他人工智能技术在DSS中的应用 147
7.5.1 机器学习技术 147
7.5.2 人工神经网络 152
8.1.1 开发步骤 160
8.1.2 开发方法 160
8.1 决策支持系统的开发步骤与开发方法 160
第8章 决策支持系统的开发 160
8.2 决策支持系统的可行性分析 161
8.2.1 决策问题分析 161
8.2.2 决策目标确定 162
8.2.3 可能性论证 162
8.3 决策支持系统的系统分析和系统设计 162
8.3.1 系统分析 162
8.3.2 系统设计 164
8.4 软件开发工具 165
8.4.2 软件工具的选择 166
8.4.1 软件工具分类 166
8.5 决策支持系统的实施 167
8.5.1 系统计划 167
8.5.2 分阶段开发法 169
8.6 决策支持系统的评价与评估 170
9.1.1 电力公司的现状 172
9.1.2 营销决策系统所要达到的目标 172
9.1 电力营销决策支持系统的目标 172
第9章 电力营销决策支持系统 172
9.2 电力营销决策支持系统的总体结构 173
9.2.1 电力营销决策支持系统的网络拓扑结构 173
9.2.2 电力营销决策支持系统的内部结构 174
9.2.3 电力营销决策支持系统功能分析 174
9.3 电力营销决策支持系统开发中的关键问题 176
9.3.1 模型库的建立方法 176
9.3.2 数据仓库与数据挖掘的实现 179
9.3.3 决策分析功能的实现 181
附录 184
参考文献 185