决策支持系统作业最终.docx
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决策支持系统作业最终
决策支持系统导论
期末作业
姓名：
齐鹏
学号：
日期：
2012年7月9日
1、设某企业生产多种最终产品Y=（yij），各种产品的单价为Pi，它们的投入产出直接消耗系数为A=（aij），企业的资源（煤、电力、劳力）的约束方程为BX<=>h（“<=>”表示<、=、>），其中，B=（bij）是资源消耗系数矩阵，X=（xi）是企业总产品向量，h是资源约束向量。
为使企业净产值最大，其目标方程S=∑Piyi→max，试安排生产计划（求总产品X和最终产品Y）。
请设计该企业的生产计划决策支持系统，画出DSS运行结构图，并对总控程序、模型程序、数据库进行结构和功能说明。
提示：
该决策支持系统需要利用3个模型（投入产出模型、线性规划模型和报表模型（打印投入产出表））和两个数据库（投入产出数据库和线性规划数据库）。
在DSS总控程序中要详细说明何时调用哪个模型运行，何时存取哪个数据库中的数据，何时进行数据计算。
该DSS需要两次调用投入产出模型：
一次计算中间结果，一次计算最后结果。
请注意，模型程序应该是一个标准程序，在一定的参数控制下，可得到中间结果，也可得到最终结果。
该模型程序既适合于该问题的DSS，也适合于其他问题的DSS,不能是一个专用的模型程序。
（40分）
1、模型
1.投入产出模型：
可以确定
与
的关系，
。
2.线性规划模型：
根据约束方程BX<=>h与目标方程S=∑Piyi→max可以计算出最优的yi。
3.报表模型：
根据最终产品Y=（yij），X=（xi）是企业总产品自动生成报表。
2、数据库
1.投入产出数据库
字段名
数据类型
长度
是否可为空
int
8
是
int
8
是
int
8
是
……
int
8
是
int
8
是
int
16
是
int
16
是
int
16
是
……
int
16
是
int
16
是
float
16
是
float
16
是
float
16
是
……
float
16
是
float
16
是
2.线性规划数据库
字段名
数据类型
长度
是否可为空
float
8
是
float
8
是
float
8
是
……
float
8
是
float
8
是
h1
float
16
是
h2
float
16
是
h3
float
16
是
……
float
16
是
hi
float
16
是
float
16
是
float
16
是
float
16
是
……
float
16
是
float
16
是
3、DSS运行结构图
2、考虑去卡拉OK厅唱歌的时候，是否要等待包间的问题。
规定如下属性可用于描述该领域内的实例：
（1）Others（其他地点）：
附近是否有其他卡拉OK厅；
（2）WaitCond（等候条件）：
供顾客等候的地方是否舒适；
（3）Weekend（周末）：
若是周六或周日，则为真；
（4）Conssumers（顾客）：
店中有多少顾客（值为None（没人），Some（一些）或Full（满座））；
（5）Price（价格）：
价格范围（值为Cheep（便宜），Middle（中等），Expensive（较贵））；
（6）Raining（下雨）：
外面是否在下雨；
（7）Reservation（预约）：
是否预约过；
（8）WaitEstimate（等候时间估计）：
估计的等候时间（值为0—10，10—30，30—60，>60，单位为分钟）。
训练集见表：
实例
属性
目标WillWait
Others
WCond
WEnd
Cons
Price
Rain
Res
WEst
X1
Yes1
No0
No0
Some0
EX-1
No0
Yes1
0-101
Yes
X2
Yes1
No0
No0
Full11
CH1
No0
No0
30-60-1
No
X3
No0
Yes1
No0
Some0
CH1
No0
No0
0-101
Yes
X4
Yes1
No0
Yes1
Full1
CH1
Yes1
No0
10-300
Yes
X5
Yes1
No0
Yes1
Full1
EX-1
No0
Yes1
>60-2
No
X6
No0
Yes1
No0
Some0
MID0
Yes1
Yes1
0-101
Yes
X7
No0
Yes1
No0
None-1
CH1
Yes1
No0
0-101
No
X8
No0
No0
No0
Some0
MID0
Yes1
Yes1
0-101
Yes
X9
No0
Yes1
Yes1
Full1
CH1
Yes1
No0
>60-2
No
X10
Yes1
Yes1
Yes1
Full1
EX-1
No0
Yes1
10-300
No
X11
No0
No0
No0
None-1
CH1
No0
No0
0-101
No
X12
Yes1
Yes1
Yes1
Full1
CH1
No0
No0
30-60-1
Yes
要求：
建立BP神经网络模型，并进行容错性分析。
（30分）
一、为训练集赋值
属性
值名
属性1
值
属性2
值
属性3
值
属性4
值
Others
A
Yes
1
No
0
WCond
B
Yes
1
No
0
WEnd
C
Yes
1
No
0
Cons
D
Full
1
Some
0
None
-1
Price
E
Cheap
1
Middle
0
Expensive
-1
Rain
F
Yes
1
No
0
Res
G
Yes
1
No
0
WEst
H
0-10
1
10-30
0
30-60
-1
>60
-2
WillWait
I
Yes
1
No
0
在Matlab的命令窗口中运行如下代码：
p=[110110000101;
001001101101;
000110001101;
010110-1011-11;
-1111-10101-111;
000101111000;
100011010100;
1-110-2111-201-1];
t=[101101010001];
net=newff（minmax（p）,[151],{'tansig','purelin'},'traincgb'）;
=5;
=300;
=0.000001;
[net,tr]=train（net,p,t）;
得到如下曲线图：
容错性分析：
实例
输入
输出WillWait
结果
Others
WCond
WEnd
Cons
Price
Rain
Res
WEst
X1
1
0
0
0
-1
0
1
1
1
等
X2
1
0
0
1
1
0
0
-1
0
不等
X3
0
1
0
0
1
0
0
1
1
等
X4
1
0
1
1
1
1
0
0
1
等
X5
1
0
1
1
-1
0
1
-2
0
不等
X6
0
1
0
0
0
1
1
1
1
等
X7
0
1
0
-1
1
1
0
1
0
不等
X8
0
0
0
0
0
1
1
1
1
等
X9
0
1
1
1
1
1
0
-2
0
不等
X10
1
1
1
1
-1
0
1
0
0
不等
X11
0
0
0
-1
1
0
0
1
0
不等
X12
1
1
1
1
1
0
0
-1
1
等
完成机器学习后，对样本进行改变条件输入，有如下3种情况：
（1）缺1个条件的情况
（2）缺2个条件的情况
（3）介于中间的情况
（1）
实例
输入
输出
WillWait
（1）
输出
WillWait
（0）
结果
Oths
WCon
WEn
Con
Price
Rai
Res
WEst
X1
1
1
0
0
-1
0
1
1
0.8456
0.1526
等
（1）
X2
1
0
1
1
1
0
0
-1
0.0723
0.9281
不等（0）
X3
0
1
0
1
1
0
0
1
0.8648
0.1352
等
（1）
X4
1
0
0
1
1
1
0
0
0.8634
0.1366
等
（1）
X5
1
1
1
1
-1
0
1
-2
0.2314
0.7686
不等（0）
X6
0
1
1
0
0
0
1
1
0.9125
0.0875
等
（1）
X7
0
1
1
-1
0
1
0
1
0.3410
0.6595
不等（0）
X8
0
1
1
0
0
1
1
1
0.9714
0.0286
等
（1）
X9
0
0
0
0
1
1
0
-2
0.4928
0.5012
不一定
X10
1
1
0
0
1
0
1
0
0.5681
0.4319
不一定
X11
1
1
1
-1
1
0
0
1
0.4123
0.5877
不一定
X12
1
1
0
0
0
0
0
-1
0.6428
0.3572
不一定
3、编制旅行商路径优化问题的遗传算法程序，并计算一个实例。
（30分）
一，问题描述：
所谓旅行商问题，即给定几个城市，旅行商从中选择一
条最短的路线，使他能够访问到每个城市一次，然后返回起
点。
二，运行结果：
三、代码实现
下面是程序的主要核心代码：
usingSystem;
using;
usingSystem.ComponentModel;
usingSystem.Data;
usingSystem.Drawing;
usingSystem.Text;
using;
usingSystem.Diagnostics;
namespaceTSPGA
{
publicpartialclassForm1:
Form
{
privateWorld_world=newWorld（）;
publicForm1（）
{
InitializeComponent（）;
}
privatevoidpictureBox1_MouseUp（objectsender,MouseEventArgse）
{
Pointpoint=newPoint（e.X/（pictureBox1.Width/200）,e.Y/（pictureBox1.Height/200））;
if（e.Button==MouseButtons.Left）
{
_world.AddPointNeedToVisit（point）;
cityNum.Text=_（）;
}
else
{
_world.StartPoint=point;
}
ReDrawPB（）;
}
privatevoidReset_Click（objectsender,EventArgse）
{
_world.Reset（）;
ReDrawPB（）;
}
privatevoidReDrawPB（）
{
Bitmapbm=newBitmap（pictureBox1.Width,pictureBox1.Height）;
using（Graphicsg=Graphics.FromImage（bm））
{
intx,y,radix;
foreach（Pointpointin_world.PointsNeedToVisit）
{
x=point.X*（pictureBox1.Width/200）;
y=point.Y*（pictureBox1.Height/200）;
radix=5;
g.DrawEllipse（Pens.DarkCyan,newRectangle（x-radix,y-radix,2*radix,2*radix））;
}
if（_world.StartPoint!
=Point.Empty）
{
x=_world.StartPoint.X*（pictureBox1.Width/200）;
y=_world.StartPoint.Y*（pictureBox1.Height/200）;
radix=5;
g.DrawEllipse（Pens.Red,newRectangle（x-radix,y-radix,2*radix,2*radix））;
}
}
pictureBox1.Image=bm;
}
privatevoidpictureBox1_MouseMove（objectsender,MouseEventArgse）
{
Pointpoint=newPoint（e.X/（pictureBox1.Width/200）,e.Y/（pictureBox1.Height/200））;
infos1.Text=point.ToString（）;
}
privatevoidStart_Click（objectsender,EventArgse）
{
_world.Population=Int32.Parse（population.Text）;
_world.Generation=Int32.Parse（generation.Text）;
_world.CrossOverRate=Double.Parse（crossOverRate.Text）;
_world.MutationRate=Double.Parse（mutationRate.Text）;
drawVisitRoute（）;
//_world.Reset（）;
}
privatevoiddrawVisitRoute（）
{
ReDrawPB（）;
Bitmapbm=（Bitmap（）;
using（Graphicsg=Graphics.FromImage（bm））
{
PointstartPoint=_world.StartPoint;
if（startPoint==Point.Empty）
{
MessageBox.Show（"Youmustdefineastartpoint."）;
return;
}
Point[]pointsNeedToVisit=_world.PointsNeedToVisit;
Stopwatchsw=newStopwatch（）;
sw.Start（）;
int[]visitRoute=_world.GetVisitRoute（）;
sw.Stop（）;
infos3.Text="Used:
"+sw.ElapsedMilliseconds+"ms.";
ListvisitPoints=newList（）;
visitPoints.Add（startPoint）;
foreach（intindexinvisitRoute）
{
visitPoints.Add（pointsNeedToVisit[index]）;
}
inttd=0;
Pointtp=visitPoints[0];
for（inti=1;i{
td+=GetManhattanDis（tp,visitPoints[i]）;
tp=visitPoints[i];
}
totalDis.Text="TotalDistace:
"+td;
for（inti=0;i{
Pointp=newPoint（）;
p.X=visitPoints[i].X*pictureBox1.Width/200;
p.Y=visitPoints[i].Y*pictureBox1.Height/200;
visitPoints[i]=p;
}
g.DrawLines（Pens.SeaShell,visitPoints.ToArray（））;
}
pictureBox1.Image=bm;
}
privatevoidrandom_Click（objectsender,EventArgse）
{
_world.Reset（）;
Randomrnd=newRandom（）;
intc=Int32.Parse（cityNum.Text）;
_world.StartPoint=newPoint（rnd.Next（0,200）,rnd.Next（0,200））;
for（inti=0;i{
_world.AddPointNeedToVisit（newPoint（rnd.Next（0,200）,rnd.Next（0,200）））;
}
ReDrawPB（）;
}
privatestaticintGetManhattanDis（Pointp1,Pointp2）
{
returnMath.Abs（p1.X-p2.X）+Math.Abs（p1.Y-p2.Y）;
}
}
}
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