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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 DSS66

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 DSS68

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 DSS90

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 Web93

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 DSS112

7.7.2 自进化的 DSS112

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 DSS118

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 Intranet130

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 Notes138

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/Intranet139

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 Internet143

9.10.4 第三方 EDI144

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 Windows153

10.6.3 基于 Internet 的 GDSS155

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 Web180

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 EIS184

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