决策支持系统理论与实践

上篇基 础 理 论

第1章决策支持系统概述

1.1决策的基本理论

1.1.1决策的定义

1.1.2决策的基础

1.1.3决策的要素

1.1.4决策的分类

1.1.5决策问题的特点

1.1.6决策过程与类型

1.1.7决策者的类型及风格

1.2决策支持系统的基本概念

1.2.1DSS的定义

1.2.2DSS的特征

1.2.3DSS的基本功能

1.2.4DSS的主要类型

1.2.5DSS的决策模型

1.3决策支持系统的产生与发展

1.3.1DSS的产生

1.3.2DSS的发展

1.3.3DSS的研究现状

1.4决策支持系统的理论基础

1.4.1管理科学与运筹学

1.4.2计算机技术

1.4.3信息论

1.4.4人工智能

1.4.5行为科学

1.5决策支持系统与其他系统的关系

1.5.1DSS与MIS的关系

1.5.2DSS与专家系统（ES）的关系

1.6决策支持系统中的智能技术

1.6.1基于专家系统的决策支持

1.6.2基于神经网络的决策支持

1.6.3基于机器学习的决策支持

1.6.4基于Agent的决策支持

第2章决策分析的基本理论

2.1决策分析的基本问题

2.1.1决策问题的典型特征

2.1.2决策分析的步骤与环境

2.1.3决策分析的类型

2.2风险型决策方法

2.2.1期望值法

2.2.2决策树法

2.2.3概率的确定

2.2.4效用与决策

2.2.5信息价值

2.2.6灵敏度分析

2.3多目标决策

2.3.1多目标决策问题的提出

2.3.2多目标决策的基本理论

2.3.3非劣解

2.4多属性决策方法

2.4.1基于评价值的方法

2.4.2基于评价序的方法

2.4.3新型多属性决策方法

第3章决策分析的常用方法

3.1层次分析法

3.1.1层次分析法的基本概念与思路

3.1.2层次分析法的基本步骤

3.1.3层次分析法的优点与局限性

3.1.4正互反阵最大特征值和特征向量实用算法

应用实践1"爸爸去哪儿"节目吸引受众因素分析（1）

应用实践2电视台频道部门绩效考核（1）

3.2模糊综合评价

3.2.1模糊综合评价概述

3.2.2模糊集的基本概念

3.2.3模糊关系与模糊矩阵

3.2.4模糊综合评价

应用实践1"爸爸去哪儿"节目吸引受众因素分析（2）

应用实践2电视台频道部门绩效考核（2）

3.3粗糙集

3.3.1粗糙集的基本概念

3.3.2信息系统与决策表

3.3.3知识的约简

3.3.4区分矩阵

应用实践3综合系统评价指标权重的计算

应用实践4播音主持人的综合评价

3.4主成分分析法

3.4.1主成分分析法的相关概念

3.4.2主成分分析法的计算步骤

应用实践5城市综合竞争力的评价

3.5数据包络分析

3.5.1DEA的基本原理

3.5.2DEA的CCR模型

3.5.3评价系统的DEA有效性

3.5.4DEA有效决策单元的构造

3.5.5DEA应用步骤

3.5.6DEA的计算方法

应用实践6我国传媒上市公司绩效实证分析

3.6马尔科夫决策

3.6.1转移概率矩阵及其决策特点

3.6.2转移概率矩阵的平衡状态

3.6.3转移概率矩阵决策的应用步骤

3.6.4马尔科夫决策的应用

应用实践7超市酸奶经营状况预测

3.7神经网络法

3.7.1BP网络的相关概念

3.7.2BP网络算法

3.7.3BP神经网络群决策模型

应用实践8课堂效果评价

中篇系 统 实 践

第4章决策支持系统的核心组件

4.1决策支持系统的体系结构与组成

4.1.1基于多库的体系结构及组成

4.1.2基于知识的体系结构及组成

4.2模型库系统

4.2.1模型

4.2.2模型库

4.2.3模型库管理系统

4.2.4模型库的设计

4.3数据库系统

4.3.1数据库系统概述

4.3.2数据模型

4.3.3DSS数据库

4.3.4数据仓库

4.3.5联机分析处理

4.3.6数据挖掘

4.4方法库系统

4.4.1方法库概念介绍

4.4.2方法库的结构

4.4.3方法库管理系统

4.4.4方法库系统的设计

4.5人机交互系统

4.5.1人机交互系统概述

4.5.2人机交互系统的设计

4.5.3人机交互系统开发技术

应用实践9技术组件体系搭建

第5章群决策支持系统设计与应用

5.1群决策的基本概念与方法

5.1.1群决策的基本概念

5.1.2群决策问题的集结方法

5.1.3德尔菲法

5.1.4投票表决

5.2群决策支持系统的基本理论

5.2.1GDSS的背景与概念

5.2.2GDSS的分类与特点

5.2.3GDSS的功能与结构

5.2.4GDSS研究的缺陷与发展方向

5.2.5GDSS与DSS的关系

5.3人才招聘群决策支持系统的设计实现

5.3.1系统总体设计

5.3.2系统需求分析

5.3.3系统概念设计

5.3.4系统逻辑设计

5.3.5系统物理设计

5.3.6系统实施

5.3.7系统运行示例

第6章决策支持系统生成器设计与应用

6.1DSSG的基本理论

6.1.1DSSG的产生背景

6.1.2DSSG的应用价值

6.1.3DSSG的发展现状

6.2基于组件技术的可复用式开发

6.2.1软件复用

6.2.2组件技术

6.2.3基于组件的软件开发方法

6.3DSSG的架构分析与设计

6.3.1功能分析与设计思路

6.3.2基于MATLAB的方法库设计

6.3.3基于推荐技术的模型库设计

6.3.4基于数据挖掘的知识库设计

6.3.5基于Flex的人机交互设计

6.4DSSG的技术构建与实现

6.4.1技术体系构建

6.4.2系统设计框架

6.4.3系统总体设计

6.4.4数据库设计

6.4.5模型库与方法库的MATLAB设计

6.4.6服务器端设计

6.4.7客户端设计

6.5DSSG的案例实证与应用

6.5.1基于DSSG的GDSS开发

6.5.2DSSG应用分析

6.6小结

应用实践10Java调用MATLAB实例

应用实践11Java调用MATLAB的Web应用

下篇应 用 趋 势

第7章智慧城市下的大数据决策

7.1智慧城市与新一代信息技术

7.1.1智慧城市建设的政策背景与信息壁垒

7.1.2新一代信息技术助力三元世界融合

7.2大数据时代的科学决策

7.2.1全球加速迈入大数据时代

7.2.2大数据决策： 大数据时代的大变革

7.2.3大数据决策的关键技术与隐私保护

7.2.4大数据决策的应用案例

7.3智慧城市运行管理的信息协同模式

7.3.1智慧城市大数据的内涵与分类标准

7.3.2智慧城市运行管理的信息协同框架

7.3.3智慧城市运行管理的信息流转模式

7.3.4城市系统下的信息流转自适应优化

7.3.5面向科学决策的多维协同体系

7.4智慧城市运行管理的决策支持案例

7.4.1总体技术和应用框架

7.4.2领域应用案例

附录A决策风格测试

附录B城市综合竞争力的评价原始数据表

附录C人才招聘GDSS功能流程说明

附录D人才招聘GDSS源程序目录

附录EDSSG方法库函数分类列表

附录FDSSG源程序目录

附录G美国奥巴马政府大数据战略

主要英文缩写索引

主要参考文献

后记--行为决策中的哲学智慧

本书系统地介绍决策支持系统的理论方法、系统设计和发展趋势，分为三篇。上篇是基础理论，介绍决策支持系统和决策分析的基本理论和常用方法，包括八个具体的实践案例；中篇是系统实践，介绍决策支持系统的核心组件及两个前沿方向——群决策支持系统和决策支持系统生成器的理论与设计，包括三个逐步进阶的技术实践环节；下篇是应用趋势，结合物联网、大数据等新一代信息技术介绍智慧城市背景下的信息协同和大数据决策。为了使读者更方便地理解、操作和开展进一步研究，本书给出了所涉及的全部案例的原始数据和系统源程序，所有算例、代码均在书中声明的技术环境和软件版本下测试无误。本书可作为高等院校管理科学、系统工程、信息技术相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可供科研人员、各级行政干部、企业管理人员、工程技术人员参考。