決策支持系統(tǒng)（第2版）

目 錄 第1章 緒論 1 1.1 決策支持系統(tǒng)的基本概念 3 1.1.1 決策支持系統(tǒng)的定義 3 1.1.2 決策支持系統(tǒng)的基本特性 4 1.2 決策支持系統(tǒng)的發(fā)展與研究現狀 5 1.2.1 決策支持系統(tǒng)的發(fā)展 5 1.2.2 決策支持系統(tǒng)的研究現狀 6 1.2.3 決策支持系統(tǒng)研究面臨的挑戰(zhàn) 9 1.3 決策支持系統(tǒng)的框架結構和分類 10 1.3.1 決策支持系統(tǒng)的基本框架 10 1.3.2 決策支持系統(tǒng)的分類 12 1.3.3 決策支持系統(tǒng)與管理信息系統(tǒng)的關系 18 本章小結 19 本章習題 20 第2章 決策、決策系統(tǒng)與決策支持 21 2.1 決策與決策過程 22 2.1.1 決策的概念 22 2.1.2 決策問題的要素 23 2.1.3 決策問題的分類 24 2.1.4 決策過程 25 2.1.5 決策的復雜性 29 2.2 決策系統(tǒng)和決策模型 30 2.2.1 決策系統(tǒng)的定義 30 2.2.2 決策模型方法 31 2.3 決策支持理論與方法 33 2.3.1 決策支持的概念 33 2.3.2 決策支持的理論體系 36 本章小結 37 本章習題 37 第3章 決策支持系統(tǒng)結構與分類 39 3.1 決策支持系統(tǒng)結構 40 3.1.1 Spraque的三部件結構 40 3.1.2 Bonczek的三系統(tǒng)結構 40 3.1.3 陳文偉教授的綜合結構 42 3.1.4 擴展的六系統(tǒng)結構 43 3.2 決策支持系統(tǒng)種類 44 3.2.1 模型驅動的決策支持系統(tǒng) 45 3.2.2 數據驅動的決策支持系統(tǒng) 46 3.2.3 知識驅動的決策支持系統(tǒng) 46 3.2.4 協作驅動的決策支持系統(tǒng) 47 3.2.5 復合型決策支持系統(tǒng) 48 3.3 網絡決策支持系統(tǒng)結構 50 3.3.1 網絡決策支持系統(tǒng)概述 50 3.3.2 網絡決策支持系統(tǒng)邏輯結構 52 3.3.3 網絡決策支持系統(tǒng)物理結構 55 本章小結 57 本章習題 57 第4章 模型與決策支持 59 4.1 模型與建模 60 4.1.1 什么是模型 60 4.1.2 建模過程 62 4.1.3 模型表示 63 4.1.4 常用的幾類數學模型 64 4.2 模型管理 69 4.2.1 模型管理的概念 69 4.2.2 模型管理系統(tǒng)的結構 69 4.2.3 模型庫管理的關鍵問題 70 4.3 分布式模型管理系統(tǒng) 75 4.3.1 基于Web Services的模型管理系統(tǒng) 75 4.3.2 基于智能Agent的模型管理系統(tǒng) 76 4.3.3 基于C/S的模型服務器 77 4.4 基于模型的決策支持 79 4.4.1 線性規(guī)劃模型 79 4.4.2 多目標規(guī)劃模型 80 4.5 多模型組合的決策支持 86 4.5.1 多模型組合問題 86 4.5.2 橡膠配方決策問題案例 88 本章小結 92 本章習題 92 第5章 數據與決策支持 93 5.1 數據與決策 94 5.2 數據與集成 96 5.2.1 數據模型 96 5.2.2 數據質量 97 5.2.3 數據集成 98 5.3 數據倉庫與決策支持 100 5.3.1 數據倉庫概念 100 5.3.2 數據組織 105 5.3.3 系統(tǒng)結構 107 5.3.4 數據倉庫的運行結構 109 5.4 OLAP與決策支持 110 5.4.1 基本概念 110 5.4.2 OLAP特征 111 5.4.3 OLAP與多維分析 112 5.4.4 OLAP分析手段 114 5.5 數據挖掘與決策支持 115 5.5.1 數據挖掘概念 115 5.5.2 數據挖掘過程 115 5.5.3 數據挖掘任務 116 5.5.4 數據挖掘方法與技術 118 5.6 大數據與決策支持 125 本章小結 128 本章習題 128 第6章 知識與決策支持 129 6.1 知識的概念 130 6.1.1 知識的形態(tài) 130 6.1.2 知識與信息和數據的關系 130 6.1.3 人工智能技術 130 6.2 知識驅動決策支持系統(tǒng)結構 131 6.3 知識管理技術 133 6.3.1 知識獲取 133 6.3.2 知識的組織與存儲 135 6.3.3 知識管理系統(tǒng) 137 6.4 產生式規(guī)則專家系統(tǒng) 139 6.4.1 產生式專家系統(tǒng)概述 139 6.4.2 產生式規(guī)則的表示 140 6.4.3 產生式規(guī)則的獲取 142 6.4.4 產生式專家系統(tǒng)的推理 142 6.5 神經網絡專家系統(tǒng) 143 6.5.1 神經網絡原理及其基本要素 144 6.5.2 反向傳播模型 146 6.5.3 神經網絡專家系統(tǒng)的知識表示、推理機制和體系結構 148 6.6 專家系統(tǒng)開發(fā)工具JavaKBB 152 6.6.1 JavaKBB的知識表示方法 153 6.6.2 JavaKBB的實現 156 6.6.3 JavaKBB開發(fā)過程及實例 157 本章小結 159 本章習題 159 第7章 協作與群決策支持 161 7.1 通信與協作 162 7.1.1 協作概念 162 7.1.2 通信支持工具 165 7.2 群決策理論 167 7.2.1 群決策的概念 168 7.2.2 群決策的表示 169 7.2.3 群決策的類型 171 7.2.4 群決策的方法 172 7.3 群決策支持系統(tǒng) 173 7.3.1 群決策支持系統(tǒng)的概念 173 7.3.2 群決策支持系統(tǒng)結構 177 7.3.3 基于MAS的群決策支持系統(tǒng) 180 7.3.4 群決策支持系統(tǒng)應用 185 本章小結 191 本章習題 191 第8章 決策支持系統(tǒng)開發(fā) 193 8.1 決策支持系統(tǒng)計算結構 194 8.1.1 基于C/S的計算結構 194 8.1.2 基于B/S的計算結構 195 8.1.3 基于Web Services的計算結構 196 8.2 決策支持系統(tǒng)開發(fā)過程 197 8.2.1 基于生命周期的開發(fā)過程 197 8.2.2 基于原型法的開發(fā)過程 203 8.2.3 決策支持系統(tǒng)開發(fā)關鍵技術 206 8.3 基于C/S的決策支持系統(tǒng)快速開發(fā)平臺CS-DSSP 210 8.3.1 CS-DSSP概述 210 8.3.2 CS-DSSP的使用過程 211 8.3.3 CS-DSSP可視化決策問題建模環(huán)境 213 8.3.4 CS-DSSP集成語言 215 8.4 基于Web Services技術的決策支持系統(tǒng)開發(fā) 220 8.4.1 Web Services技術架構 220 8.4.2 基于Web Services模型訪問 224 8.4.3 基于Web Services的模型管理 226 本章小結 227 本章習題 227 第9章 決策支持系統(tǒng)案例與發(fā)展趨勢 229 9.1 決策支持系統(tǒng)在中國的應用 230 9.1.1 在政府宏觀經濟管理和政府公共管理中的應用 230 9.1.2 在水資源規(guī)劃和防洪防汛中的應用 231 9.1.3 在產業(yè)和行業(yè)規(guī)劃與管理中的應用 232 9.1.4 在生態(tài)和環(huán)境控制管理中的應用 232 9.1.5 在金融和投資領域的應用 232 9.1.6 在企業(yè)生產運作中的應用 233 9.2 城市旅游行程規(guī)劃決策支持系統(tǒng) 234 9.2.1 問題描述 234 9.2.2 決策支持系統(tǒng)的開發(fā) 234 9.2.3 系統(tǒng)的應用 237 9.3 面向服務網絡規(guī)劃的智能決策支持系統(tǒng) 239 9.3.1 問題描述 239 9.3.2 決策支持系統(tǒng)的開發(fā) 240 9.3.3 決策支持系統(tǒng)的應用 247 9.4 全國農業(yè)投資空間決策支持系統(tǒng) 248 9.4.1 問題描述 248 9.4.2 決策支持系統(tǒng)的開發(fā) 251 9.4.3 決策支持系統(tǒng)的應用 257 9.5 決策支持系統(tǒng)的發(fā)展趨勢 259 9.5.1 決策支持系統(tǒng)概念和技術的發(fā)展 259 9.5.2 決策支持系統(tǒng)中智能技術應用的發(fā)展趨勢 260 9.5.3 決策支持系統(tǒng)網絡化發(fā)展趨勢 264 9.5.4 決策支持系統(tǒng)綜合化發(fā)展趨勢 265 本章小結 266 本章習題 267 參考文獻 269