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       系统架构设计师考试属于软考中的一项高级资格考试，考试分综合知识、案例分析和论文3个科目。对于很多考生来说论文是一个考试难关，怎么提高自己的论文写作水平，多看范文是一个很好的练习论文写作水平的方式，希赛小编为大家整理了2012年系统架构设计师论文考试真题范文论决策支持系统的开发与应用，希望对大家有所帮助。

      【摘要】

      论述了决策支持系统(DSS)的发展过程，介绍决策支持系统的应用现状，分析了决策支持系统的发展动力。

      【正文】

      一、决策支持系统定义

      决策支持系统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。

      二、支持系统的发展过程

      自从20世纪70年代决策支持系统概念被提出以来，决策支持系统已经得到很大的发展。在1980年初，提出了决策支持系统3部件结构(对话部件、数据部件、模型部件)，明确了决策支持系统的基本组成，极大地推动了决策支持系统的发展。

      至20世纪80年代末90年代初，决策支持系统开始与希赛网系统(Expert System,ES)相结合，形成智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System,IDSS)。智能决策支持系统充分发挥了希赛网系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的拓展。智能决策支持系统是决策支持系统发展的一个新阶段。

      当20世纪90年代中期出现了数据仓库(DataWarehouse,DW)、联机分析处理(On-Line AnalysisProcessing,OLAP)和数据挖掘(Data Mining,DM)新技术后，DW+OLAP+DM逐渐形成新决策支持系统的概念。为此，将智能决策支持系统称为传统决策支持系统。新决策支持系统的特点是，从数据中获取辅助决策信息和知识，完全不同于传统决策支持系统用模型和知识辅助决策。传统决策支持系统和新决策支持系统是两种不同的辅助决策方式，两者不能相互代替，相反应该是互相结合。

      把数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库、知识库结合起来形成的决策支持系统，即将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统是更高级形式的决策支持系统，成为综合决策支持系统(Synthetic DecisionSupport System,SDSS)。综合决策支持系统发挥了传统决策支持系统和新决策支持系统的辅助决策优势，实现更有效的辅助决策，综合决策支持系统是今后的发展方向。

      DSS的概念是在20世纪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。究其原因，主要有以下几点：开发商不懂业务，无法理解业主的真实需求；业主不懂软件，对于开发商用专业术语表述的内容理解有偏差；对具体支持数据的内容和粒度的理解和认识，双方不尽一致；系统虽然可以提供决策支持，但是因为缺乏后继数据支持，而成为一个事实上死亡的系统。

      三、系统的应用现状和动力分析

      1、DSS的发展现状

      在DSS出现近20年的发展中,在国外，DSS的研究愈来愈受到人们的重视，围绕的活动十分活跃，新的学术团体、学术刊物不断涌现,学术会议不断举行。研究项目和应用都取得了可喜的进展。对DSS的研究已成为信息系统领域内的热点之一，受到人们的普遍关注。在社会需求的推动下，科学界也显著地把越来越多的注意力投向DSS领域。

      在人工智能的各个领域，特别是DSS及其智能化技术都有较大的发展。日本第五代计算机开发计划方向之一就是DSS和ES的集成。系统的一个关键部分是知识库及其管理系统，它把目前DSS的数据库管理系统都结合了进去。问题求解推理系统体现了知识工程的特性，智能接口系统则包含了自然语言接口。此外，智能的系统化和通用系统也将得到研究和发展。欧洲的信息技术战略研究计划(ESPRIT)，是个庞大的计划，是欧洲为了集中力量与美、日抗衡而建立的。这个项目包括现代微电子技术、现代信息处理技术、办公室系统、计算机一体化和软件技术五部分,细分为28个研究领域。许多大学，如亚利桑那、明尼苏达等大学设置了GDSS实验室，从事相关理论研究和GDSS软件开发并投入使用，获得了好的效果。

      在我国,DSS的研制和开发是在1985年前后开始的。从长远观点看，我国的DSS仍处于起步阶段。但由于政府重视，发展较快，在各个领域发挥了重要作用，显示出强大的生命力。我国的“863计划”把信息系统领域作为发展的重中之重。与DSS和IDSS直接相关的或者影响到DSS和IDSS主题有5个。信息高速公路将对DSS产生很大的影响，尤其对分布式DSS和群体DSS的影响将会更大。它将大大改善系统的人机界面和信息的可用性，改变系统的使用方式，使信息的存取更为方便。

      DSS的应用研究在我国得到了很快发展。如由华中理工大学系统工程研究所开发的用于资源分配与货运配车的DSS，及支持人口与经济发展战略决策的DSS，在实际应用中取得了很好的效果。又如由清华大学经济管理学院开发的基于知识的DSS原型系统、用于反通货膨胀政策决策支持、对台经济贸易政策决策支持、计划决策支持和气候预测支持等方面。此外,西安交通大学战略与决策研究所设计开发了三峡工程DSS的原型系统，集数据处理、模型处理、AI技术于一体，能够自动调度数据管理、规模管理或决策希赛网子系统等模块为用户提供信息。天津大学系统工程研究所开发了城市交通宏观决策系统，具有预测、评价、规划和决策四大功能。

      目前国内的DSS正在向综合集成方向发展。在应用领域上，正在全方位展开。过去的几年中我国的区域规划和管理的DSS取得了很大成就，积累了比较丰富的经验，这个领域仍将十分活跃，并在国际上产生较大的影响。纵观国内外DSS的应用发展可以看到，DSS的应用发展可归结为以下几个阶段:

      ①七十年代初期，DSS刚刚开始起步，此时的DSS主要实现辅助管理者对半结构化问题的决策过程，其主要标志是将交互技术应用于管理任务。

      ②七十年代中、后期，此时的DSS主要实现支持管理者做出判断和决策，强调的是支持而不是决策过程。

      ③七十年代末到八十年代初，DSS已应用较广，运算学、决策科学等学科加入到这些应用系统之中，此时的DSS主要注重提高决策的“有效性”而不是“效率”。

      ④八十年代中期，实用DSS相继涌现，此时的DSS功能已经很强，而且AI技术尤其是KE和ES的思想方法渗透到DSS领域，此时的DSS更加注重系统的柔性。

      ⑤最近几年，DSS更加注重各种技术的综合运用，强调系统模型的自组织管理、系统的动态适用性、系统的人机交互友好性及系统的定量与定性集成。

      2、DSS发展的动力分析

      DSS发展的趋势一方面是在决策环境变化的驱动下形成的，例如，GDSS是为满足群体决策需要出现的；而DDSS则是在空间上分布的决策需求下应运而生，SDSS、DSC、EIS乃是面向高层决策的需要；多媒体等高新技术的引入更是为提高决策有效性的功能需求所致。总而言之，这些都可以归结为决策环境复杂化的需求，而解决复杂性的根本途径是更高水平的人类智能并将这种智能部分地计算机化，从而构成人机合作系统，它是DSS智能化发展的高级阶段，是对作为初级阶段的IDSS的深化和延续，并且包容概括了DSS的其它发展趋向。另一方面DSS和IDSS的向前发展很大程度上取决于计算机技术的进步。尤其是大型的、复杂的系统，它们通常比MIS要求更多的计算机资源。因此，讨论计算机技术的进展对于理解DSS和IDSS的未来发展方向是极为重要的。

      2.1计算机高运算速度及并行处理

      高级计算机研究的一个主要目标就是要提高运算速度，并行处理是指在同一时间内有多个进程在同时运行。在求解非结构化和半结构化决策问题时，首先就是对问题进行分解,即按系统工程中划分子系统的方法，将一个大问题(大系统)划分成多个相互之间具有独立性的子问题(子系统)。通过这种分解之后，求解一个复杂的大问题就转变成为求解较为简单的多个子问题，再利用管理者个人的经验、直觉和主观判断来求解那结构仍然不太好的子问题。这样，在管理者和计算机的协同作用下，那些半结构化或非结构化的复杂问题即可得到总体的解决。从而并行处理技术为计算机对大问题进行快速求解提供了一个可供选择的方案。所有并行体系结构的基本思想是让多个紧密结合起来的存储单元模块分配算法并同时并行处理各个部分。因此，对很大的问题也能快速求解。

      2.2神经网络计算机的出现

      神经网络是由大量处理部件在内部广泛互连而成的可训练网络,是在现代神经网络科学研究成果的基础上提出的反映人脑功能的基本特征。神经网络计算机是一个模仿人脑信息处理的新型信息处理机，它的出现使系统按人脑的工作模式利用非算法信息处理方式进行工作，在传统计算机上运行的智能信息系统只能进行向前或向后推理的顺序处理，而在神经网络计算机上则能进行并行操作，不但速度快，还能帮助求解那些尚不能用目前计算机解决的复杂问题。

      2.3超大规模集成电路技术

      大规模集成电路(LIS)能大大提高处理的速度并同时降低成本，因此，它的进展常常带来功能更强的计算机的出现。目前的超大规模集成电路技术(VLSI)可使上百万个电子元件集成在单个芯片上。先进的VLSI技术能使计算机具有更大的存储容量和更高的处理速度，这对智能化信息系统是非常必要的。随着VLSI技术的发展，未来的微机将会达到目前小型机以上的机器才能达到的功能，这对DSS的进一步智能化和推广应用无疑将起到巨大的推动作用。

      2.4多媒体技术

      多媒体技术使计算机具有综合处理和管理声音、文字、图形、图像以至电视图像的能力，它不但赋予计算机新的含义，同时也赋予声像技术新的含义。分布式多媒体技术将会使通信的分布性与多媒体的综合性和交互性相结合，它的发展将使一些传统上相对独立发展的产业，如通信、计算机、声像技术、出版印刷等之间的界限逐渐消失，从而产生一些新的信息产业，其中包括多媒体电子邮件、数字电子报刊、多媒体会议系统，以及在开发群体支持系统中极为重要的计算机支持协同工作等。

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