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第一章引言
决策支持系统（ DecisionSupportSystem，简称DSS）是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
它是管理信息系统（MIS）向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。
它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。
它是辅助决策者制定各类决 策的人机结合的计算机系统 。
由决策者的实际需求和计算机管理信息系统的发展而形成。
计算机管理系统是管理领域中的各种计算机应用系统。
广义而言，管理就是决策，就计算机的各种应用系统而言，决策支持系统是应用层次高、覆盖面宽、集成性强、人机结合密切的管理系统。
决策支持系统应具有一般管理信息系统的功能，但为了能辅助决策者进行某些综合性、战略性的决策，亦应具有一定的处理非结构化和半结构化问题的能力。
为此，一般而言，决策支持系统除通常管理信息系统应有的功能模块外，最初级的决策支持系统也至少应具有一个比传统的管理信息系统功能强大的对话生成和管理系统（DGMS）、一个比传统的管理信息系统功能更为完善的数据库管理系统（DBMS）以及传统管理信息系统中很少有的模型库管理系统（MBMS）。
对话生成和管理系统是决策者与系统进行交流和沟通的接口。
决策者通过对话生成和管理系统去操作和控制系统，并了解系统的响应和从系统获得信息。
决策制定的过程中必须使用许多内部或外部数据，所以一个功能强大的数据库是构成决策支持系统的必要条件。
模型是简化及表达现实问题的一种方法，也是描述决策过程的有力手段。
因此，模型化可广泛用于从分析问题、选择模式、简化问题以至表达问题的各个阶段。
初级的决策支持系统大多处理较为复杂的数值性问题 ，其解决问题的途径也以模型导向为主，并未包含决策者的经验、知识，然后经过推理、思考、求精和猜测而作出决策。
因此，在初级的决策支持系统的基础上，人们就试图引入人工智能（AI）技术的成果，来弥补初级的决策支持系统的不足，来强化计算机处理人类抽象思维，甚至形象思维的部分能力。
在引入人工智能技术的成果后，可把这类决策支持系统在结构上分为两类：
专家决策支持系统（EDSS）和智能决策支持系统（IDSS）。
前者是把传统的决策支持系统和专家系统相结合，使系统能模拟专家的知识和经验，给决策者提供具有专家水准的咨询、辅助功能，使决策更接近问题的求解环境。
由于专家系统往往是针对某个特定的应用领域而设计的，而实际需要决策者处理环境的问题极为广泛并具有相当的不确定性和模糊性。
因此，专家决策系统的适应范围也受到限制，于是又提出设计智能化决策支持系统的要求，其主要特点是：
①允许决策者能自始至终地介入系统的决策过程，并要求系统有一定的学习能力，可以逐步做到使决策者与决策支持系统的决策能力在实际的决策过程中同步提高。
②实现知识推理和数值运算结合，从而提供比初级的决策支持系统更有力的决策支持能力。
③建立更为通用的决策支持系统的结构，以扩大系统的服务领域，也使系统对环境的变化和决策方式的变化具有一定的适应性。
成本决策支持系统是利用各种数学模型和计算机技术，运用定量分析和定性分析方法对未来成本水平及其变动趋势做出科学估计，以便在成本管理过程中选择最佳方案做出正确的成本决策。
利用成本决策支持系统进行预测还可以提高企业管理效率、缩短决策时间，避免错误决策带来的损失，提高企业的经济效益。
目前，一般的成本决策支持系统能对几种方案进行比较并得出较优方案。
但是成本决策过程本身是一个动态过程，往往不能一次完成，而需要在各个阶段之间多次往返循环，才能达到较理想的决策效果。
那么，如何在较短的时间内，系统通过对各方案的数据进行分析得出最优方案成为决策支持系统优劣的重要参考因素之一。
第二章我国决策支持系统应用研究的进展
2.1简介
决策支持系统（DSS）的概念最早是在20世纪70年代初由ScottMorton和Keen提出来的。
DSS是信息系统（IS）经由电子数据处理（EDP）和管理信息系统（MS）综合形成的一种新的形式。
DSS被用来支持半结构化和非结构化决策，允许决策者直接干预，并能接受决策者的直观判断和经验的动态交互式计算机系统。
一般来说，DSS由数据子系统、模型子系统和对话子系统等组成。
模型单元的存在是DSS区别于以往其它信息系统的一个重要标志。
由于DSS在实践中对解决决策问题，特别是对于复杂系统和问题的求解，具有重要作用和意义，所以受到各国政府和各管理层的重视。
经过30多年的发展，在理论探讨、系统开发和实际应用诸方面取得了令人瞩目的进步。
在我国，该领域的研究也特别活跃，形成了我国决策支持系统应用开发和研究的许多重要成果。
本文将对此进行综合分析和归纳，探讨该领域的动态和发展趋势，以及未来研究和应用的关键技术领域，以期推动DSS的应用和研究进一步深化。
2.2DSS在我国的主要应用
经过国内学者的不懈努力，DSS在实际应用方面取得了丰硕的成果。
这些方面的主要成就可以概括为以下几大方面：
①政府宏观经济管理和公共管理问题；②水资源调配与防洪预警系统；③产业（或行业）规划与管理、各类资源开发与利用决策；④生态和环境控制系统的决策以及自然灾害的预防管理；⑤金融系统的投资决策与风险分析与管理；⑥企业生产运作管理的决策。
2.2.1应用于国家宏观经济管理和政府公共管理
20世纪80年代开始，我国政府投巨资对国家经济信息系统（SEIS）进行开发，以支持宏观经济管理。
该系统包括了分布于全国各省、市、乡村的100多个相对独立的子系统，用于评估和比较不同区域或整个国家的社会、经济和生态系统指标，模拟、预测发展趋势并分析政策所产生的影响。
同时，许多不同层级的政府公共管理部门也开始开发DSS以支持他们的工作和决策，如税务管理、劳动就业、产业管理、城市环境管理、土地管理等，这些应用为DSS的发展提供了机遇并产生巨大的影响。
2.2.2水资源规划和防洪防汛决策支持系统
我国的南方洪涝灾害频繁，国家各级政府和机构一贯对防治洪涝灾害十分重视。
与此同时，我国北方的大部分地区又干旱缺水，水资源的合理规划利用与调配，也一直是国民经济发展中极需得到关注的问题。
在20世纪80年代中期，国内学者开始将决策支持系统的方法应用于水资源规划和管理。
到目前为止，在该领域已有许多成功的应用，主要包括以下4个方面。
1）水资源数据库系统
用于收集水资源数据以进行综合管理和识别，用于防止或控制洪水、供应城市需求和农业灌溉等。
如许新宜的水资源管理数据库。
2）防洪预报与预警系统
能根据洪水预报迅速计算不同防洪调度方案的后果，供防汛决策者进行方案选择。
如：
长江防洪决策支持系统、黄河防洪DSS、基于卫星遥感的河道防洪信息系统、浙江省防洪决策支持系统、安阳市防洪DSS、江西省决策指挥决策支持系统等。
3）水资源规划与调度
根据水资源优化配置理论，社会经济、生态环境与水资源组成一个宏观经济水资源大系统，它们之间具有广泛的联系性，互为制约因素，因此水资源配置问题具有多层次性，评判系统发展的优劣程度具有多目标性。
比较有代表性的是水资源优化配置DSS，该系统包括一个装有上百万数据的数据库、一个由概念化模型组成的模型库系统和灵活方便的人机交互系统，可帮助决策者对水资源规划中的决策问题进行辅助决策。
如：
翁文斌开发的京津唐水资源规划DSS，可对方案进行多目标分析并给出优劣排序；联合国开发计划署（UNDP）资助的华北平原地区水资源规划，采用微观经济模型和系统仿真模型，已扩大应用到全海河流域；黄河管理委员会建立的决策支持系统，可对黄河水资源利用规划方案及水分配政策做出科学的选择。
由清华大学、云南省地理研究所合作开发的澜沧江（湄公河）区域综合开发和协调的信息管理与决策支持系统，于2001年7月通过验收。
该系统以澜沧江流域的资源、环境和社会经济作为整体，综合应用3S、WebGIS、WebDB、数学模拟、虚拟分析、数学物理方程和多目标决策模型等技术，把开发出的各个系统综合集成，具有信息管理与发布、专业分析与决策支持等多功能系统，成为我国大江大河的第一套综合开发和协调的信息管理和决策支持系统。
合理调配与利用水资源是我国西北地区的一个重要任务。
黑河水资源的开发和利用关系到西北区域的经济、社会、环境协调发展，建立在模拟仿真环境的黑河流域水资源调配管理决策支持系统，为落实国务院的分水方案，实现青、甘、蒙省级断面的水量控制，结合城市水资源高效运用模式实现国民经济用水的合理分配和高效利用等，提供了科技支撑。
4）水资源管理调度系统
由于各地区水资源分配的不平衡状况，该领域的研究应用越来越受到重视，特别是一些跨区域的大型项目，如天津滦河引水项目中水库群调度、丹江口水库优化调度、三峡工程DSS、南水北调中东线工程中的水资源规划DSS，以及城市供水仿真DSS等。
2.2.3产业与行业管理中的DSS
我国属于农业大国，所以对农业生产中的节水、农田管理和耕地规划等问题的研究历来受到重视。
吴扬俊等开发的农业节水DSS由水资源分析计算、农业灌溉水优化利用、节水灌溉工程选择与评价、农业节水信息咨询等4个子系统组成，可优化水资源消费结构并改善灌溉的效率。
山西省使用的农田管理DSS通过使用遥感和全球卫星定位系统监测农田，以支持农业可持续发展。
张光宇等开发的土地资源微观调控计算机辅助决策系统，有效地解决了土地利用规划中耕地控制的问题。
在森林产物管理方面，李际平对森林植物的设计模式进行了研究；王礼先等开发的植物管理DSS可通过模糊模型鉴定种子，执行决策仿真。
针对我国近海渔业资源的可持续利用，外海渔场的开发及我国海洋专属经济区、中日和中韩水域管理的需求，“863”计划设立专题开发海洋渔业和地理信息决策系统。
该系统将遥感、地理信息系统、全球卫星定位系统合专家系统等技术综合应用于海洋渔业，开发了基于规则的模型自动拟合选择资源的评估系统，成功地应用于东海区主要经济鱼种的资源量评估及可能渔获量预报，对全面规划渔业生产、合理开发海洋渔业资源、促进海洋渔业的可持续发展、辅助国际渔业谈判发挥了决策支持的作用。
国家“十五”科技攻关计划针对金属矿产资源保障程度与开发利用问题开发了辅助决策系统，该系统可预测未来10年我国黑色有色金属的资源特性和保障程度，分析影响我国主要金属资源保障程度的技术和财务因素，系目前国内外预测分析功能较强、包含分析数据较齐备的金属资源战略决策支持系统，较好地解决了我国在制定重大经济发展决策时一直缺乏强有力辅助决策工具支持的问题。
2.2.4DSS在生态环境控制管理中的应用
生态环境建设与可持续发展问题，已经成为国家在制定经济发展政策方面需考虑的重要问题，在这方面应用决策支持系统是非常有发展潜力的。
陆守一开发的森林和生态系统智能DSS，可帮助用户在一定区域中制定森林结构保护决策。
JianhuaGong研究了我国农村地区的可持续发展问题，通过案例研究的方式，对浙江省小桥头村、江苏省铜山县的农作物产量、人口与土地关系、环境质量变化进行分析，建立了开放环境下的可持续发展决策支持系统，支持农村的发展计划和政策的制定。
国家“863”计划中针对西部地区生态系统保护开发的DSS，可以综合评价影响生态系统的因素，分析政策的影响力，对促进西部地区生态系统及可持续发展发挥厂积极的作用。
程红光开发的用于地方水污染控制的决策支持专家系统，可辅助环保部门改善城市水质量。
张朝圣等开发的环境地质与化学管理信息系统，采用环境模型，将地理信息系统与统计方法相结合，并通过专家系统进行分类分析，以便对环境的改变进行研究，并提供决策支持。
安徽省使用的疾病防治DSS，用于流行性传染病形势预测和“SARS”通告，对“SARS”疾病的控制和预防起到了一定的作用。
2.2.5DSS在金融与投资领域的应用
DSS在金融与投资领域的典型应用有：
项目投资决策、证券投资分析、金融预警和银行管理。
2.2.6DSS在企业生产运作中的应用
面向企业的DSS分为以下两种类型。
一种是针对特定行业的业务模式而制作的DSS，如针对证券业务的DSS和应用于水电企业的DSS等；另一种是针对企业运作中的某一方面，如财务管理、营销管理或人力资源管理等开发的DSS。
企业可以根据其实际情况选用不同的DSS或将多个DSS集成。
2.3DSS研究的两个热门领域
2.3.1智能决策支持系统（IDSS）
IDSS是决策支持系统发展中最重要的分支，从产生起便引起了广泛的关注。
在开始阶段，数据建模和数学方法被用于辅助决策，该方法对描述或分析复杂问题具有一定局限性。
随着人工智能（AI）和专家系统（ES）的发展，智能部件被嵌入DSS，使定性分析和定量分析有机地结合，知识被有效管理和利用，使解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。
将智能部件在DSS中改变不同的位置可以产生不同结构的IDSS。
如：
陈晓红提出一个IDSS的层次结构模型，将问题求解过程分解为应用层、任务层、功能层和物理层4个层次；谢康林提出一个以知识库为核心的DSS结构，其中知识库协调和管理系统的运行，其它子系统从知识库获取知识以实现各自的功能和相互之间的联系。
虽然各种IDSS结构和形式不同，但是系统智能的实现是IDSS的核心问题，根据IDSS智能的实现可将其分为以下4种类型。
1）利用AI实现系统的智能，又分为基于ES的IDSS、基于机器学习的IDSS和基于AI新技术Agent的IDSS。
其中Agent的研究成为目前人工智能研究的热点，主要有智能型Agent研究、多Agent研究和面向Agent的程序设计研究3个方面，基于Agent的计算被认为是软件开发的下一个重要的突破。
2）利用数据库领域的新工具——数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术来帮助实现智能。
这些工具使用户在分析大量复杂数据时变得轻松而高效，可以迅速做出正确判断。
其中数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在其中的信息的一种新技术，它可以从DSS执行者没有想到去问的数据库中找出与决策问题相关的信息，帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的要素，并通过分析现有的方式来预期将来的行为。
随着网络及数据库的普遍应用，这种方法具有广泛的应用前景。
3）利用逻辑观点、面向对象方法或关系来表示系统各部件，使IDSS在总体上统一表示、相互协调以实现系统的整体智能行为。
4）具有知识学习能力的IDSS。
根据IDSS的学习能力的不同，知识系统可分为静态知识系统和动态知识系统。
静态知识系统的知识维护需要人工干预，系统的行为在求解过程开始前就已经确定了，而动态系统则可以自动从决策过程中获得经验，自动对知识库进行维护与更新，从而支持复杂环境下的决策过程，反映了较高级的智能活动。
2.3.2综合集成系统
中国科学家钱学森、戴汝为、于景元从系统工程学的角度出发，提出用于描述非常复杂的自然界和人类社会系统的开放式复杂巨系统的概念。
随后，他们提出处理开放式复杂巨系统的方法论，即从定性到定量的综合集成法。
1999年，由国家自然科学基金发起该领域的一个主要研究项目，即支持宏观经济决策的人机交互综合集成系统。
经过几年的研究，在综合集成系统的理论和实践应用方面取得了突破性进展。
戴汝为认为，Internet是一个开放式复杂巨系统，处理Internet系统及其相关问题的方法论可采用从定性到定量的综合集成研讨厅体系；顾基发研究了不同观点的集成方法和达成共识的过程，并对计算机工具如何帮助达成共识进行了系统的分析，田军也提出一个将不同观点和意见达成共识的模型，通过优化搜索方法寻求群体意见的集成，并能够获得集成结论的可靠性指标。
舒光复将重构分析方法应用于综合集成系统的设计，将数据、信息、模型和专家知识进行集成，他用该系统预测国内GDP的增长率，结果显示精确度比其它系统有很大改进；张朋柱和程少川研究了支持群体决策研讨的信息组织模式，建立了群体研讨的框架，并设计和开发了“电子公共大脑”，可将群体研讨的信息分类并按易于检索的方式进行组织，“人—人”的交互变为“人—电子公共大脑—人”的交互方式，有效地避免了由于获取的信息不一致而产生的冲突，解决了信息共享和相互沟通的主要问题，使来自于个人的信息被收集到群体中以推进群体研讨的过程。
他们的工作已实现了一个综合集成研讨厅的雏形。
综合集成系统的最终目标是帮助决策者抓住问题的本质并选择正确的决策。
该过程将帮助决策者实现从“信息层”到“知识层”的推进，然后再到解决问题的“智能层”，以获得满意的结论。
2.4决策支持系统应用发展展望
决策支持系统应用技术的发展，经历了数据驱动、模型驱动、知识驱动等过程。
目前，开发基于Web的DSS、基于仿真的DSS、基于GIS的DSS以及通讯驱动的在线分析DSS成为决策支持系统发展和应用的主流。
一些新的比较有发展潜力的研究领域，正在成为当前决策支持系统应用研究的热点，相关问题的研究正在蓬勃展开。
2.4.1DSS与知识管理的有机结合
IDSS的智能主要体现在系统能利用专家知识辅助决策，并能够随决策环境的变化改变自己的行为，要求其知识处理系统能随环境变化学习新知识、更新知识库。
知识管理则涉及到推理知识、描述知识和过程知识，从而支持问题求解过程。
另外，将知识管理理论应用于DSS中，可实现最佳经验分享，为新的决策问题提供快捷的解决方案。
2.4.2DSS与电子商务的集成
电子商务是一种全新的商业运作模式，它是指各行业中各种业务的电子化。
电子商务的发展强烈冲击着传统的管理模式，同时也产生了许多新的管理决策问题。
所以DSS的开发应充分考虑电子商务的应用背景，向决策者提供多种分析模型和多种分析角度，在市场----客户----产品等多种条件下进行多维度的分析，以做出正确的决策。
2.4.3DSS中的不确定信息的组织和处理
由于现实世界普遍具有的不确定性，所以软计算方法得到推广和应用。
软计算主要包括模糊逻辑、神经计算、概率推理、遗传算法、混沌系统、信任网络及其它学习理论。
现有的人工智能技术主要致力于以语言和符号来表达和模拟人类的智能行为，软计算方法则通过与传统的符号逻辑完全不同的方式，解决那些无法精确定义的问题决策、建模和控制。
软计算方法已在很多领域的决策问题中得到应用。
如王光远的不确定信息及其建模方法；任守榘等提出利用遗传算法实现处于混沌与湍流环境下具有重构自身的先进制造系统的决策模式及其决策支持系统。
DSS是一个融多种学科与技术于一体的集成系统，随着管理理论、行为科学、心理学等相关学科的不断发展，尤其是计算机技术和信息技术的巨大进步，DSS的应用研究将不断深入，逐步向着智能化、多元化、集成化方向发展。
2.5成本决策的提出
产品成本，是指企业为生产和销售一定数量的产品而发后的的费用，包括产品开发、设计及供、产、销全过程中的耗费。
成本水平的高低是决定企业财务成果大小的最重要的因素之一，成本指标是反映企业管理水平的一项综合性指标。
成本预测是根据成本性态及有关的数据，运用定量分析和定性分析方法对未来成本水平及其变动趋势做出科学估计，以便在成本管理过程中选择最佳方案，做出正确的成本决策。
由此，成本决策的概念被正式提出。
随着国内市场竞争的加剧和中国进入WTO，企业竞争日趋激烈，企业必须在产品成本上做出更大的努力,以降低产品成本，赢得市场份额,获取高额利润。
越来越多的中国企业意识到了科学管理的必要性，规范的管理技术有助于提升企业的竞争力，提高管理技术的一个有效途径就是建立良好的企业成本决策支持系统。
正是因为成本决策的优劣会直接影响到企业未来的发展，所以现代企业越来越重视成本的决策。
成本决策支持系统的研究已经兴起，估计在不久的将来成本决策支持系统将会得到广泛应用。
第三章企业预算过程中的成本决策
当前国有企业普遍推行的全面预算管理，是现代企业制度的一种管理机制。
它一方面与市场机制（风险机制）相对接，另一方面与企业内部组织及运行机制相对接。
企业在预算管理中编制预算时，对未来环境的分析往往是假设状态的，因而在预算执行过程中必然会遇到始料未及的问题，企业管理者就需要把握好市场瞬息变化的特点，加强短期决策，以变应变，以动制动。
在预算管理过程中，成本决策处于重要的地位，它一般偏重于经营战术研究，具有快速、灵活的特征。
本文拟就此作一概括的介绍。
3.1成本决策的作用和决策原则
成本决策对于企业增强其在市场的竞争优势，实现预算目标起到十分积极的作用。
归纳起来，有如下三个方面：
1）有利于减少交易成本，降低市场风险。
预算管理的战略决策不可能详尽周密地把握未来环境的变动趋势，只有通过具体决策，才能作出更为准确的判断。
如在开放的市场环境中，原材料和产品供需数量的变化、价格的高低、贷款利率和外汇汇率的升降，时刻处于波动状态，给企业经营带来多重风险。
成本决策的作用就在于趋利避害，化险为夷。
2）有利于控制生产成本，优化成本结构。
在企业预算执行过程中，对目标成本的设定、分解及达成都需要进行分析、比较，从而对企业资源实现优化配置，并在满足产品质量和生产数量的前提下，使产品成本的料、工、费达到最佳组合。
3）有利于推进企业生产经营结构的渐进式调整。
成本决策分析可以揭示企业产品成本在市场竞争中所处的优劣地位，从更高层面上掌握成本主动权。
对成本居高难下、竞争乏力的产品促使企业抓紧淘汰，并对企业生产结构、技术结构、产品结构，逐步实行调整。
成本决策的前提是必须遵循一定的原则；也就是，决定某项备选方案是否可行的标准。
一般地说，应遵循的原则是：
1）收益大于成本的原则。
无论何种方案，必须看它的可实现收益是否大于其投入的成本。
不能达到这一点，该方案即不可行。
2）边际效益原则。
有些方案在执行过程中可通过追加一定的支出而使其可提供效益愈来愈高，在这种情况下，就要考虑投入多少成本时，它所提供的收益减去成本值达到最大化，即边际效益最大化。
3）成本最小化原则。
当一项经济业务的收益难以确定时，应考虑在达到既定目标的前提下，如何使投入的成本最小化。
3.2成本决策分析的重点
成本决策涉及到企业供产销，生产经营和资本运作等各个领域，可以说凡是发生成本费用支出的各项经济活动，都有一个成本决策问题。
企业预算执行过程中经常性业务的成本决策一般可如下述。
1）存货成本决策分析。
存货成本决策的目的，是以最少的资金占用、最低的资金成本支出，满足生产经营的稳定运行。
企业存贷分为储备性存货、生产性存货、成品性存货。
储备性存货是指供应过程中的物资储备，包括原材料、低值易耗品、包装物，这部分资金占用量较大，又处于生产待用阶段，是流动资产的主体部分，也是存货成本决策的重点。
存货成本决策应抓住两个关键量：
（1）确定存货的最低存量。
影响存货存量的两个因素是，预算年度生产经营规模和存货周转速度，一般可以参照历史和行业先进水平进行测算。
（2）控制存货订购的经济批量（EOQ）。
影响存货经济批量的因素有三：
其一，采购成本，指材料物资的买价和运杂费；其二，定货成本，指采购部门因定货业务而发生的费用支出，如差旅费、业务活动费、办公费等；其三，储存成本，指存货的仓储费、搬运费、保险费及占用资金支付的利息等。
三者之间存在着此消彼长的关系。
存货成本决策分析就是通过控制存货的经济批量确定存货的最低存量。
2）生产成本决策分析。
生产成本决策是成本决策的核心。
决策的目的是在企业现有生产条件下，如何最合理、最有效、最充分地利用现有资源，包括原材料、能源、机器设备、劳动力等，以最低的成本支出，取得最佳的经济效益和社会效益。
生产成本决策分析通常要研究解决以下三个方面的问题：
（1）生产什么产品——在企业经营的多种产品中究竟哪些产品最具市场竞争力？
企业使用同一种设备可生产多种产品，究竟生产哪
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