1.含义

所谓决策，简单地说，就是从两个以上的备选方案中选择一个方案的过程。决策它包括在做出最后选择之前必须进行的一切活动。所以，决策就是人们为了达到一定目标，在掌握充分的信息和对有关情况进行深刻分析的基础上，用科学的方法拟定并评估各种方案，从中选出合理方案的过程。

西蒙决策理论的核心概念和根本前提是“有限理性”。对此，西蒙的研究中有一个著名的“蚂蚁”比喻：一只蚂蚁在海边布满大大小小的石块的沙滩上爬行，蚂蚁爬行所留下的曲曲折折的轨迹，绝不表示蚂

2.决策的类型

随着生产和社会活动、科学技术的发展和进步，人类活动范围的扩大，需要进行决策的问题也越来越复杂多样。为了把握决策的共性与个性，以利于决策支持系统的开发和运用，下面我们从不同角度来列举决策的各种类型。

个人决策：按个人的知识、经验、判断力和爱好或厌恶来进行决策。

集体决策：由一个集体的成员共同进行决策，多用于某一组织的全局、长远性决策，具有群众性，可以集中智慧，但也可能出现议而不决的情况。

结构化决策:所谓结构化决策是指经常重复发生，能按原已规定的程序、处理方案和标准进行的决策，多属于日常活动的决策和规范化的技术决策。如：

非结构化决策:非结构化决策问题是指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律可能遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直觉、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响的决策问题。

半结构化决策:半结构化决策问题介于上述两者之间，其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但不全面，有所分析但不确切，有所估计但不确定。这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。

考虑到决策问题的层次：办事员（作业调度）、部门负责人（运筹管理）、顶层负责人（战略规划）。结合决策问题的类型，决策问题可分为9类，如表1所示。

决策是一个过程，决策是为达到一定的目标，从两个或多个可行方案中选择一个合理方案的分析判断和抉择的过程。按美国经济学家西蒙(Simon)观点，他认为决策过程是一个系统的逻辑分析与综合判断的过程，并把决策的整个过程大致分成四个阶段。

情报阶段：决策者在进行决策活动时，首先要发现问题或某种可能性，发现用于决策的信息资源以及约束条件等。

设计阶段：设计各种可行方案。

选择阶段：评选各种可行方案，决策者从可能的设计方案中选择一个。

实施阶段：按照决策方案实施决策活动。

按获取数据的方式分：感知型（Sensing）、直觉型（iNtuting）。感知型——喜欢与特定问题有关的硬数据。直觉型——喜欢描写可能性的整体信息。

按处理数据的方式分：思考型（Thinking）、感觉型（Feeling）。思考型——喜欢用逻辑或其他规范化的手段去推理。感觉型——喜欢用个人的术语来考虑问题。

组合起来，共有四种类型的决策风格：系统型（ST）、思辩型（NT）、司法型（SF）、直观推断型（NF）。

系统型（ST）：喜欢运用量化信息，喜欢运用成本效益分析和评价的研究作为辅助决策的工具。

思辩型（NT）：善于思索未来的可能性，喜欢运用带有灵敏度分析的决策树作为决策的帮助。

司法型（SF）：注意力集中于当前的环境，喜欢运用决策小组进行决策。

直观推断型（NF）：十分重视现实的可能性，喜欢运用双向调整的方法来达到决策的目的。

1.决策支持系统的概念

决策支持系统(Decision Support System, DSS)是一种以计算机为基础和工具，应用决策科学及其有关的种理论和方法的人机交互系统，主要面向组织管理的战略计划中半结构化与非结构化的决策问题，提供用户以获取数据和构造模型的便利，辅助决策者分析并做出正确的决策。

决策支持系统是20世纪80年代迅速发展起来的新型计算机学科，主要是为了解决由计算机自动组织和协调多模型的运行及数据库中大量数据的存取和处理，达到更高层次的辅助决策能力。

2.决策支持系统的特点

决策支持系统主要是在管理信息系统和运筹学的基础上发展起来的。管理信息系统重点对海量数据进行处理，运筹学则主要在于运用数学模型进行辅助决策。决策支持系统具有交互式计算机系统的所有特征，帮助决策者利用数据和数学模型去解决半结构化问题。为此，一个好的决策支持系统应该具备以下特点：

• 辅助决策者解决半结构化或非结构化的问题。DSS只是起辅助决策的作用，DSS不应当取代管理者的判断，而应当让管理者处于主动地位。

• 允许用户试探几种不同的决策方案。

• 必须具备决策支持模型的管理功能。

• 把数学模型或分析技术与数据存储和检索功能结合起来。系统具有专门的结构存储和研究备用的模型及方法，提供模型的比较、联结和合成的功能。

• 系统必须具备友好的人机交互界面。管理者同系统之间的多次对话，使决策得以完成。

• 系统必须具备良好的适应能力，可以满足不同环境和用户的需求。DSS应当便于学习、使用和修改，因而要对用户的需求作动态性的分析，做到及时完善DSS的各种功能。

3.DSS的产生与发展

（1）DSS的形成

20世纪70年代，运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破了单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件的发展与完善，构成了DSS形成与发展的技术基础。70年代中期Keen和Scott Morton在《管理决策系统》（1971）一书中提出决策支持系统DSS（Decision Support Systems）,目标是对管理者做决策提供技术支持。标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进人了一个新的阶段，并形成了决策支持系统新学科。Peter G. W. Keen等人编写了一套丛书，阐明DSS的主要观点，初步构造出DSS的基本

（2）DSS的应用发展

1978至1988年，DSS得到迅速发展，许多实用系统被开发出来，投入实际应用，产生明显效益。

到 70 年代末，DSS 大都由模型库、数据库及人机交互系统等三个部件组成，它被称为初阶决策支持系统。

80 年代初，DSS 增加了知识库与方法库，构成了三库系统或四库系统。

知识库系统：是有关规则、因果关系及经验等知识的获取、解释、表示、推理及管理与维护的系统。

方法库系统：是以程序方式管理和维护各种决策常用的方法和算法的系统。

80 年代后期，人工神经元网络及机器学习等技术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途径。专家系统与 DSS 相结合，充分利用专家系统定性分析与 DSS 定量分析的优点，形成了智能决策支持系统 IDSS，提高了 DSS 支持非结构化决策问题的能力。

近年来，DSS 与计算机网络技术结合构成了新型的能供异地决策者共同参与进行决策的群体决策支持系统 GDSS。

DSS 产生以来，研究与应用一直很活跃，新概念新系统层出不穷。现在，决策支持系统已逐步扩广应用于大、中、小型企业中的预算分析、预算与计划、生产与销售、研究与开发等智能部门，并开始应用于军事决策、工程决策、区域开发等方面。

DSS的概念是 80 年代末引人我国的， 但在此之前有关辅助决策的研究早就有所开展。目前我国在 DSS 领域的研究己有不少成果，但总体上发展较缓慢，在应用上与期望有较大的差距，这主要反映在软件制作周期长，生产率低，质量难以保证，开发与应用联系不紧密等方面。