第一篇：职业生涯决策讲稿新
《职业生涯决策》讲稿
通过前面的学习，我们了解了自我认知、职业认知、职业兴趣、职业能力等问题，今天我们将学习职业决策，将职业自我觉知落实到行动。
世界上没有完全相同的两片树叶，也没有完全相同的职业决策。职业决策往往具备鲜明的个性特点。它关乎或者回应了一个问题：我能做什么？
本章节学习目标：了解什么是职业生涯决策，如何决策。教学过程：
一、什么是职业生涯决策（15分钟）
1.新课导入。帕瓦罗蒂的例子。帕瓦罗蒂小时候兴趣广泛，先是想长大以后当老师，过了十天半个月又提出要做科学家，后来又改变主意想成为歌唱家。他的父亲是一个面包师，对音乐情有独钟。在发现儿子具有一定的音乐天赋后，热情地鼓励他刻苦训练，把基本功打扎实。看到儿子有许多的爱好和目标，老帕瓦罗蒂语重心长地说：“孩子，如果你想同时坐两张椅子，就会因坐不稳而倒在两张椅子之间的地上。在人生的道路上，你应该选定一张椅子。”最终，帕瓦罗蒂选择了唱歌。总结：决定你命运的不是你面临的机会（chance），而是你自己做出的选择（choice）---《哈利·波特》魔法学校校长。
2.结合实际。我们的可能出路，考研：国内（本校外校）、国外。求职：企业（HR、程序员、软件测试、软件销售、电子商务）、学校、研究所、银行、公务员、部队。我们需要根据自身特点和社会需要作出合理的职业方向抉择。即进行职业生涯决策。
3.活动：画名片。请依据你的实际情况，给毕业五年后的自己画一张名片，其内容和形式不限。
4.概念介绍。生涯：一生的走向；生涯决策：往哪儿走；职业生涯决策，对人一生中从事什么职业、自己职业发展路径的选择与判断。
5.小组讨论：谁是职业生涯决策的主体？
（课堂讨论）“职业生涯决策应该由谁来做？是老师、父母、职业指导师、领导？”任何人都不能替你做决定，你必须自己来。职业决策是个人为了选择一个满意的职业生涯方案而分析、判断、选择的过程。美国前总统林肯曾说过：所谓聪明人，就在于他知道什么是选择。也有人说，人的一生，最重要的两件事情就是善于选择和敢于放弃。人生是一连串选择和决策的过程，从你早上起来要穿哪一套衣服出门开始，你就在选择；中午去哪里吃饭，你又在选择；交往中选择朋友，恋爱时选择伴侣，工作前选择职业等等，约翰·坎贝尔说：“正是你在生活中每个环节的选择和决策塑造了你的人生，决定了你的成败。”它告诉我们职业决策很重要。
二、职业决策的类型（15分钟）
1.决策风格测验活动（8分钟）：桃园摘桃。路边有一片桃园，假如你可以进入桃园摘桃子，但只许前进不许后退，只能摘一次，要摘一个最大的，你会怎么办？简介类型特征。教材中的决策风格类型测试（选做）。直觉型、理性型比较积极主动，而依赖型、逃避型比较消极被动。不同的决策风格都有优缺点，都可以在某种程度上满足决策者的需要，重要的是识别自身的决策风格，并有针对性地进行调整。
2.自我探索活动（6分钟）：反思个人的决策风格。请回忆迄今为止在你的学习、生活、工作中所做的1-2个重大决定，并按以下顺序予以描述并记录在纸上：1目标或当时的情景2你所有的选择3你做出的选择4你的决策过程5对结果的评估。然后思考，你如何描述自己在上述事件中的决策风格？它们有共同之处吗？
3.提示（1分钟）。确定职业生涯发展策略应把握四条原则：择己所爱，择己所能，择己所需，择己所利。
三、职业决策的影响因素（10分钟）
1.决策因素。探寻你决策时考虑的核心因素：自我因素、专业因素、职业因素、社会因素、家庭因素、资源因素、决策风格。学生讨论，教师总结。
2.决策的风险与责任。决策意味着风险，但不意味着不决策就可以避免风险，生活中最危险的往往是回避风险、逃避决策。只有在科学理性决策基础上勇担风险，才有机会享受更多成功的喜悦。最佳的战略决策只能是近似合理的，而且总是带有风险的。---彼得.德鲁克。如果员工不愿意犯错误，那么他们永远不可能做出正确的决策。如果他们总是犯错误，你就应该让他们去为你的竞争对手工作。---花旗集团经营格言。
3.职业生涯决策中的阻碍及应对。内在因素：心理特征、教育背景、决策时的即时状态；外在因素：家庭成员、朋友或同龄群体、政治经济社会发展状况、社会对职业的评价。
重点：如何克服生涯决策中的不合理信念，克服绝对化、概括化、糟糕至极等心态，练习改善职业生涯信念，应对压力。
四、职业决策方法（40分钟）
（1）SWOT分析法。介绍SWOT分析法基本概念；
介绍四种组合战略：ST 战略：利用自己的优势来减少外部环境造成威胁的可能性，即可以通过内部资源的合理安排，利用自身优势将外部威胁对自己发展造成的不利影响降到最低；W-T战略：是一种应付危机的战略，通常是面临着内忧外患，制订一套防御性计划来克服内在劣势同时回避外在威胁。
案例：教材113-114。理论与实例结合讲解，学生互动。SWOT分析法适合对某个前景做单独的分析，但如果遇到两个以上不同的前景发展方案时，该如何进行衡量呢？引入决策平衡单分析法介绍。
（2）决策平衡单。介绍决策平衡单分析法，对可能的选择进行评估排序，需要详尽地考虑到该决定所涉及的各方面因素。在以下的例子中，把因素划分为四个方面：个人物质方面的得失、他人物质方面的得失、个人精神的得失、他人精神的得失。
平衡单主要引导思考，而非给出答案，过程很重要。
五、思考与分享（5分钟）
你的人生意义和人生价值将如何体现？在过去的这些年，你做过哪些在你看来是比较重大的人生决策？这些决策是如何做出的？它对你将来进行职业生涯决策有什么启发？
第二篇：职业生涯决策书
目录
1、我的性格
2、我的兴趣
3、我心理需求（丰感的理想）
4、我的现实环境（骨感的现实）
5、自己的健康情况
6、家人的支持、期望
7、可以利用的社会资源
8、可以获取的学习机会
9、工作环境
10、工作待遇
11、职业生涯决定方式
12、生涯决策的阻碍因素
13、决策平衡单
14、职业生涯决策自我小结
15、朗途职业规划报告附录
职业生涯决策
1、我的性格
活泼开朗，认真而严谨，勤奋而负有责任感，认准的事情很少会改变或半途而废，做事深思熟虑，信守承诺并值得信赖。有时比较内向，幽默。
2、我的兴趣
喜欢体育运动，尤其是篮球和足球。平时也喜欢边听音乐边唱，也爱打电脑游戏。
3、我心理需求（丰感的理想）
自己可以受到周围所有人的尊重和爱戴。并且有一份比较稳定而且不是天天重复的工作，有着比较稳定的收入而且最好有着自己的一份小产业（如：自己不仅在单位有工作而且在外面还有自己的一个小公司类的产业）。有着比较多的自由时间，在工作之余可以和家人一起出去旅游，享受生活。在生活中拥有各行业的朋友，拥有自己的一个比较大的交际网。希望自己的人生像《血色浪漫》里的钟跃民一样精彩。
4、我的现实环境（骨感的现实）
出生在农村，生活在城市的一个穷小子。用我妈妈的话形容我们的家庭环境是“比上不足，比下有余”，这是以前我们在农村生活时她经常说的话，但是到了城市居住后我发现我们就是生活在城市的下层社会，父母凭着一年在外打工挣的几个钱支撑着家庭开支和我上学的费用。现在他们也都五十多岁了，虽然姐姐嫁出去了，但是他们还是为了我那样卖命的挣钱，可是他们已经老了。我不想再用他们的一分钱，更想回报他们一些，所以我选择了就业率很高的河北工业职业技术学院材料工程系冶金技术，就是希望早些参加工作，多挣点钱，父母早休息几年。
5、自己的健康情况
小时后练过体育的我，现在身体很强壮，由于后来的运动少身体稍微有点发胖，但是还是很少生病，也从未生过大病，身体状况很好，就是有点近视，自我感觉自己可以参加任何种类的工作。因为自己利用假期去工地上当过小工，到饭店当哥服务生，所以我相信自己的身体可以使自己担任任何的工作。
6、家人的支持、期望
所有的父母都是望子成龙，望女成凤。我的父母也不例外，他们希望我能够有个“铁饭碗”，可是这已不是他们的年代了，而且这也不是我的人生目标。他们对于我现在学习的冶金技术专业不是很支持，因为他们希望我在办公室中工作，不要像他们一样在恶劣的环境中工作。
7、可以利用的社会资源
基本等于无，只有自己靠自己，自己能打下多大的天下，自己就拥有多大的社会资源。
8、可以获取的学习机会
现在只能在学校和去工厂实习获得一些专业理论知识和实践能力。自己也没打算继续深造，而且自己的环境也不允许。以后自己到了单位就像老工人多学习，有机会再深造，这是必须的，如果我不进步，时间的车轮将把我压倒。
9、工作环境
我们工作的单位一般都位于离城市较远的郊区，工作环境就是在高温的车间作业，高温作业是我们工作的主要困难，而且在高炉周围作业有着比较高的事故率，每年都有许多人受
伤。所以自己更应该积极努力的向上奋斗，摆脱基层工作环境。
10、工作待遇
付出与收获成正比，我们工作环境不好，工作难度大，但是我们的待遇与其他专业相比还是比较可以的，但是与我的目标还是比较远。现在我们可以去的单位有私企，有国企，但是我也没有打算把自己的一生交给单位，所以我希望去待遇高的私企，在自己工作一些年后积累了些资本去干自己想从事的商业。
11、职业生涯决定方式
根据学者Harren(1979)的观察，大部分人的生涯决定方式可以归纳为以下三种类型：
（1）理性型：此种型态合乎逻辑，系统地收集充分的生涯相关信息，且分析各个选项的利弊得失，按部就班，以做出最佳决定。
（2）直觉型：此种型态是以自己在特定情境中的感受，或者情绪反应，做出直接的决定。这种类型的人做决定全凭感觉，较为冲动，很少能系统地收集相关信息，但他们能为自己的抉择负责。
（3）依赖型：此种型态是指等待或依赖他人为自己收集信息且做决定，较为被动和顺从，十分关注他人的意见和期望从而选择。
通过一些测试和实践，我发现自己的决定还是比较理性的，与现实比较接近。
12、生涯决策的阻碍因素
（1）意志薄弱：自己经常幻想自己美好的未来，可是在我在做些事情是经过了几次的努力都失败后就没有多大的信心去继续的努力和坚持，承受挫折的能力不是非常坚强。
（2）犹豫行动：虽然我对自己有足够的信心，做事比较果断，但是有时她人的一些建议会影响自己的决定，再经过自己多方面的考虑后还是会做出一个自己的决定，并不会完全苟同与他人。
（3）信息探索：在做事之前我也会做一些准备工作，对于自己了解的或是做过的事，自己会有充分的准备，但是在做一些自己从来没有接触过的工作时，事前的信息准备不会太全面。
（4）性格表现：不喜欢他人对自己过多的指手划脚，有时候比较固执，对于他人不公平对待自己的事情后，我会非常愤怒，甚至在瞬时间不能控制自己的情绪。
（5）方向选择：我自己很少会对自己曾做过的生涯决策感到怀疑，但是有时候在面对多重选择也会不知如何着手。
（6）专业选择：对于我现在的处境，我觉得自己的专业选择还是比较正确的，但是这却不是自己正真期待的专业，我自己也深深的知道现实总是距离理想非常遥远，只有自己不断努力使距离缩短。但是我现在总觉得自己学习的专业知识和实践能力不能使自己在一年后参加工作后完全胜任自己的工作。
（7）学习状况：虽然我的学习成绩算是优秀学生，但是我对自己是否真正学会和是否能够运用这些知识感到很大的困惑，对于自己的一些基础和必备知识（如：写作，英语，计算机应用等）不太满意，总觉的自己知道的太少。
（8）人际困扰：虽然自己和周围的大多数人关系很好，而且认识的人也比较多，但是总是有些人自己不想和他们更加深层的交往，使得自己的交际圈不是那么完美，有时因为自己性格的原因也会失去个别的朋友，有时候需要有人帮忙的时候又觉得自己认识的人太少。
13、决策平衡单
(1)自我物质方面的得失：当自己在做一些事的时候会过多的考虑到自己的物质得失，会比较自己的付出与收获是否比较合适，是否有利可图。
(2)他人物质方面的得失：我觉得人是自私的，没有几个人会首先考虑他人的得失，而我有时虽然可以换位思考，考虑他人的得失，但是还是比较注重于自我的物质得失。
(3)自我赞许与否：当自己成功的做成某件事情或是取得一些成绩时，总会自我赞许，觉得自己还是有能力的，从而去确定更高的目标，有时候自己失败了，我也会对自己的能力和做事方法感到疑惑，甚至还会失去信心。
14、职业生涯决策自我小结
经过以上13条我对自己个人性格，理想，现实生活环境，身体状况和自己的决策阻碍因素等方面的分析，我觉得自己还是比较理智的，对于自己能够有一定正确的分析，对于自己想要的事物还是比较明确的，有些自我缺点认识的不全面，但是我对自己的大学职业生涯决策还是非常坚定的，我相信我的职业决策（先就业后创业）是符合我自己的，是自己想要的生活方式。可能我的大学职业生涯决策以后还会有所改变，但是我现在的大学职业生涯决策还是符合我自己的，我相信我的决策，我相信我自己，因为我的命运只能由我自己主宰。
第三篇：《决策支持系统》课程讲稿
决策支持系统
课前导入
第一章 决策支持系统概述 第一节 决策支持系统的形成和发展
决策支持系统（DSS）是20世纪70年代初由美国的Scott Morton在《管理决策系统》中首先提出，于20世纪80年代迅速发展起来。
管理信息系统 管理科学/运筹学 决策支持系统
管理科学与运筹学是运用模型辅助决策，体现在单模型辅助决策上，这样以来，对于多模型辅助决策问题，在决策支持系统出现之前要靠人来实现模型间的联合和协调。决策支持系统的出现要解决由计算机自动组织和协调多模型的运行以及数据库中大量数据的存取及处理，达到更高层次的辅助决策能力。
决策支持系统具有以下6个特性： ①用定量方式辅助决策，而不是代替决策 ②使用大量的数据和多个模型 ③支持决策制定过程
④为多个管理层次上的用户提供决策支持 ⑤能支持相互独立的决策和相互依赖的决策 ⑥用于半结构化决策领域 专家系统 专家系统也是一种很有效的辅助决策系统。它是利用专家的知识，特别是经验知识经过推理得出辅助决策结论，专家系统辅助决策的方式属于定性分析。
智能决策支持系统
智能决策支持系统是以决策支持系统为主体，结合人工智能技术形成的系统。除专家系统这种典型的人工智能技术以外，还有神经网络、机器学习、遗传算法以及自然语言理解等多种人工智能技术。
经理信息系统 决策支持系统的发展
决策支持系统的技术进步经历以下四个阶段： ①单模型辅助决策 ②交互建模的DSS ③组合模型的DSS ④智能的DSS 第二节 决策支持系统概念
R.H.Spraque和E.D.Carlson对DSS的定义：
决策支持系统具有交互式计算机系统的特征，帮助决策者利用数据和模型去解决半结构化问题。S.S.Mittra对DSS的定义：
决策支持系统是从数据库中找出必要的数据，并利用数学模型的功能，为用户产生所需要的信息。
DSS是在MIS的基础上发展起来的，都是以数据库系统为基础，都需要进行数据处理，也都能在不同程度上为用户提供辅助决策信息。第三节 新决策支持系统与综合决策支持系统
20世纪90年代中期，兴起了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项新技术，这三项新技术的结合为决策支持系统开辟了新方向，形成了基于数据仓库的新决策支持系统。
数据仓库中存储着大量辅助决策的数据，它为不同的用户随时提供各种辅助决策的随机查询、综合数据或趋势分析信息。联机分析处理提供了多维数据分析、进行切片、切块、钻取等多种分析手段。数据挖掘是挖掘数据中隐含的信息和知识，让用户在进行决策中使用。 以数据仓库为基础结合联机分析处理和数据挖掘形成了基于数据仓库的新决策支持系统。
新决策支持系统与传统决策支持系统具有以下关系：
①新决策支持系统中数据挖掘获取的知识与传统决策支持系统的知识推理中的知识是不相同的。
②新决策支持系统中没有充分利用模型和模型组合来辅助决策。③决策支持系统的技术还没有完全成熟。
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综合决策支持系统是更高级形式的决策支持系统。
决策支持系统的综合部件是由网络上的客户机来完成，即在客户机上编制DSS控制程序，由它来调用或者组合模型服务器上的模型并完成模型计算，调用知识服务器上的知识，完成知识推理以及实现数据仓库的综合信息查询，或用历史数据进行预测。这样，就形成了网络环境的综合决策支持系统。
第二章 决策支持 课前复习
第一节 决策与决策支持
决策
决策自古有之，从宏观讲，决策就是制定政策，从微观讲，决策就是做出决定。
决策是指个人或集体为了达到或实现某一目标，借助一定的科学手段和方法，从若干备选方案中选择或综合成一个满意合理的方案，并付诸实施的过程。
决策过程与决策技术
著名的学者Ｈ.Ａ.西蒙认为决策过程由四大步骤组成：
（1）确定决策目标；
（2）拟定各种被选方案；
（3）从各种被选方案中进行选择；
（4）执行方案。决策过程八个阶段
决策过程中四大步骤可以分成更详细的八个步骤：
提出问题；确定目标；价值准则；拟定方案；
分析评估；选定方案；实验验证；普遍实施。决策体系与决策信息
决策体系是指决策整个过程中的各个层次、各个部门在决策活动中的决策权限、组织形式、机构设置、调节机制、监督方法的整个体系。
决策体系由决策系统、参谋（智囊）系统、信息系统、执行系统与监督系统这五大部分组成一个统一整体。
决策支持的概念
在DSS发展历史中，决策支持是一个先导概念，决策支持的概念形成若干年后，才出现决策支持系统。
Keen和Morton认为，决策支持是指用计算机来达到如下的目的：
帮助经理在非结构化任务中作出决策；
支持而不是代替经理的判断能力； 改进决策的效能（Effectiveness），而不是提高决策的效率（Efficiency）。第二节 模型的决策支持
模型及分类
模型反映了实际问题最本质的特征和量的规律，描述了现实世界中有显著影响的因素和相互关系。
按模型的表现可以分为物理模型、数学模型、结构模型和仿真模型 数学模型及建模
数学模型分类：
（1）原理性模型
自然科学中所有定理，公式都是这类模型。
（2）系统学模型
系统学是研究系统结构与功能的一般规律的科学。
按系统的复杂程度把系统分为简单系统和巨系统。
简单系统是指组成系统的元素比较少，它们之间的关系又比较简单的系统。巨系统是指组成系统元素的数目非常庞大的系统。
系统学的模型有：系统动力学、大系统理论、灰色系统、系统辨识、系统控制、最优控制和创造工程学等。
优化模型的决策支持（线性规划实例）第三节 决策方案的决策支持
决策方案及生成
设计的方案要有明确的、清晰的和简洁的表述。决策方案尽量计算机语言描述。并在计算机上通过计算得出方案的结果，以便决策者参考。
管理科学与运筹学所研究的大量数学模型，均是解决实际决策问题时进行抽象、总结的结晶。我们可以在管理科学/运筹学中的大量数学模型的基础上，设计解决当前的决策问题的决策方案。
模型并行组合方案的决策支持
在对一个实际决策问题做方案时，往往会采用对同一问题的多个不同模型进行计算，然后对这些模型的计算结果进行选择或者进行综合，得到一个比较合理的结果。这是一种采用多模型并行组合的决策方案。下面通过一个实例进行说明。
模型串行组合方案的决策支持 第三章 决策支持系统 课前复习
第一节 决策支持系统结构的分析
决策支持系统的结构形式
三部件结构、三系统结构、三库结构、四库结构 决策支持系统的结构比较
决策支持系统有多种结构形式，但主要是两种基本结构形式:（1）以“对话（人机交互）、模型、数据”三部件组成DSS。
（2）以“语言系统（LS）、问题处理系统（PPS）、知识系统（KS）”三系统组成DSS。
“对话、模型、数据”三部件结构的优点 ：
①明确了三部件之间关系
明确它们之间的接口关系和集成关系，便于决策支持系统的设计和关键技术的解决。
②便于和其他系统的区别 它和“管理信息系统(MIS)”的区别在于DSS多了模型部件。它和“专家系统(ES)”的区别在于DSS中是以“模型、数据”部件进行数值计算为主体的系统，而ES是以定性知识进行推理为主体的系统。
“LS、PPS、KS”三系统结构的优点：
①突出了问题处理系统(PPS)的重要性。
在设计和开发DSS时，应该重点考虑决策问题的处理。
②明确了语言系统(LS)在人机交互中的作用。
人机交互是要通过语言系统来完成的。决策问题的形式化也要用LS来描述。
③统一了知识的看法。
将数据、模型、规则看成是知识的不同表现形式。
决策支持系统的统一结构形式
三部件结构中的最大弱点，在于“人机交互”部件太简化。该部件应该是三系统中问题处理系统和语言系统、人机交互系统的综合部件。
把“人机交互部件”改为 “综合部件”更合适一些。
它具有对决策问题综合“多模型组合运行，大量数据库的存取，人机交互”为一个整体，形成实际决策支持系统。
“人机交互与问题综合系统（综合部件）”可理解为对实际决策问题的集成处理与人机交互的综合作用。它包含的功能有： 人机交互 控制模型的运行 多模型的组合运行 数值计算 数据处理 决策支持系统的语言系统的功能要求比较高，即它应具有：调用模型运行能力、数据库存取能力、数值运算能力、数据处理能力、人机交互能力等五种综合能力，我们称它为决策支持系统语言（DSS语言）。DSS语言应是两类语言（数值计算语言和数据库语言）的综合。第二节 数据库系统
数据管理技术的发展 人工管理（50年代中期）
数据不保存 没有数据管理软件 文件系统（60年代中期）
数据管理软件——文件管理系统 面向单个应用，冗余度大、独立性差 数据库系统（60年代后期开始）
数据管理软件——数据库管理系统 面向组织，冗余度小、独立性好
1、数据库系统的组成、数据库管理系统
数据库系统一般由四部分组成：-数据库
-数据库管理系统-数据库管理员-用户和应用程序
数据库管理系统有四项主要功能：
1、描述数据库
描述数据的逻辑结构、存储结构等。
2、管理数据库（1）控制整个数据库系统的运行；
（2）进行数据检索、插入、删除和修改操作；
（3）控制用户的并发访问；
（4）检验数据的安全、保密与完整性；
3、维护数据库
（1）控制初始数据的装入；
（2）修改、更新、重组数据库；
（3）恢复出现故障的数据库；
4、数据通信
组织数据的传输
2、数据库应用系统的设计和开发步骤
数据库应用系统的设计过程主要是：
（1）系统需求分析
（2）概念结构设计
（3）逻辑结构设计
（4）物理结构设计
3、数据库应用
4、数据库系统在决策支持系统中的作用 第三节 人机交互与问题综合系统
人机交互系统
人机交互的三个元素： 交互设备
计算机系统的输入输出设备 交互软件
展示各种交互功能的核心 人的因素
用户操作模型
问题综合系统
问题综合系统在决策支持系统的统一结构形式中和人机交互系统结合在一起形成综合部件。
人机交互系统主要实现人机对话和对DSS的控制。
问题综合系统完成的任务是：在决策问题用DSS语言描述（形式化）后，完成对DSS问题的分析和求解。
决策支持系统的综合部件
（1）决策支持系统语言
决策支持系统既要达到综合模型部件和数据部件的作用，又要起到人机交互对话作用，是需要利用功能很强的语言来完成。
（2）综合部件功能 控制模型的运行 多模型的组合运行 人机交互
数值计算和数据处理 第四节 模型库系统
模型库
模型库的概念
模型库的由来（模型应用水平的不断提高）模型程序：即用即编；谁用谁编
模型程序包：结构简单；相互独立；数据不共享 模型库：共享；可重用；可管理；相关 模型库——具有一定组织结构的模型集合 由模型库管理系统进行管理 每个模型都具有辅助决策能力 多个模型能有效地组织成系统
多个模型的连接需要利用共享的数据库 模型库的组织和存储 模型库的存储需求
1个模型对应2～4个文件： 源程序文件 目标程序文件 模型说明文件 数据描述文件 模型库管理系统
模型的存储管理
（1）模型的表示（文件形式）
程序文件（数学模型、数据处理模型）
数据文件（图形、图像等）（2）模型存储的组织结构
模型字典库
模型文件库
（3）模型的查询和维护
查询、增加、删除、修改需要：
模型字典库和文件库同时进行 基本概念
模型库管理系统的功能
模型库管理系统的语言体系 1.模型管理语言MML（1）模型的存储管理-同时完成字典库和文件库的管理（2）模型的查询和维护 2.模型运行语言MRL（1）单模型的调用、运行-用命令语言完成（2）模型的组合运行-用集成语言编制程序控制运行 3.数据接口语言DIL 模型程序通过接口操作数据库 第五节 组合模型的决策支持系统
组合模型辅助决策是决策支持系统研究的内容。 它需要模型库提供共享模型和数据库提供共享数据。 其基础是多模型辅助决策系统。
多模型辅助决策系统
区域发展规划系统：区域发展规划问题是典型的多模型辅助决策系统。 区域：社会、经济、文化、生态环境的地域空间，如县、市、国家等都是区域。
规划：制定未来一定时期的目标、任务及实现方案。
区域发展规划：分析自身的优、劣势，对比其他区域状况，制定快速发展的目标和措施。模型组合技术
模型的组合有多种方式，用逻辑形式表示有： 模型间的关系为“与”（and）关系
例如“模型1 and模型2” 模型间的关系为“或”（or）关系
例如“模型3 or 模型4” 模型间的关系为组合“闭包”(and|or)+ 关系
例如“模型1 and模型2”or“模型3 and 模型4”……
模型组合的程序设计
决策支持系统程序与一般系统程序的比较
1、相同处
DSS的控制程序对模型的调用与一般系统主程序对子程序的调用在程序结构上是相似的。
2、不同处：
（1）DSS中的“模型”是共享资源，同一模型可以被不同DSS程序所调用。
一般系统程序中的子程序（模块）只能被该系统主程序调用，并隶属于它。它不能被别的系统主程序所调用。
（2）DSS中模型程序所使用的语言可以不同于DSS的控制程序。
一般系统的子程序（模块）和主程序的语言是一致的。
结论：DSS程序是利用模型程序和数据两个共享资源组建的。在本质上，DSS程序与一般系统程序是不一样的。
决策支持系统的决策支持
由多个模型组合而成的决策支持系统，在模型组合中，可以选择不同的模型、相同的数据构成不同的决策支持系统方案；
DSS也可以选择相同模型、不同的数据构成不同的决策支持系统方案； DSS还可以选择不同的模型和不同的数据构成不同的决策支持系统方案。
决策支持系统要修改方案，只需修改综合部件中控制的模型名以及该模型发送控制信息的程序地址。
决策支持系统的决策支持作用很容易在模型组合的控制程序中实现。第四章 智能决策支持系统和智能技术的决策支持 第一节 智能决策支持系统概述 智能决策支持系统的概念
智能决策支持系统（Intelligent Decision Support Systems , IDSS）是：决策支持系统（DSS）与人工智能（Artificial Intelligent , AI）技术相结合的系统。
智能决策支持系统的结构
1、人工智能的决策支持技术
智能决策支持系统中包含了人工智能技术，与决策支持有关的人工智能技术主要有：专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习、自然语言理解等。
2．智能决策支持系统结构形式 1）基本结构
智能决策支持系统（IDSS）＝决策支持系统（DSS）＋人工智能（AI）技术
人工智能技术可以概括为：推理机＋知识库 第二节 人工智能基本原理
逻辑推理-形式逻辑
形式逻辑是研究人的思维形式及其规律的科学。它是属“符号处理”范畴。形式逻辑主要研究：形成概念、作出判断、进行推理。
1）概念：概念是反映事物的特有属性和它的取值。2）判断：判断是对概念的肯定或否定。
3）推理：推理是从一个或几个判断推出一个新判断的思维过程。
知识表示与知识推理 命题逻辑 举例： 1）如果a是偶数，那么a2是偶数
2）“人不犯我，我不犯人；人若犯我，我必犯人”
归结原理使用反证法来证明语句。即归结是从结论的非，导出已知语句的矛盾。
利用命题逻辑公式和谓词逻辑公式，把逻辑表达式化成合取范式、前束范式，再化成子句。一子句定义为由文字的析取组成的公式。
逆向推理是从目标开始，寻找以此目标为结论的规则，并对该规则的前提进行判断，若该规则的前提中某个子项是另一规则的结论时，再找以此结论的规则。
重复以上过程，直到对某个规则的前提能够进行判断。按此规则前提判断（“是”或“否”）得出结论的判断，由此回溯到上一个 规则的推理，一直回溯到目标的判断。
搜索技术
搜索技术是人工智能的一个重要研究内容。智能技术体现在减少搜索树中的盲目搜索。
1.执行时间与ｎ，ｎ２，ｎ３等成正比的算法，称为按多项式时间执行。2.执行时间与２ｎ，ｎ！和ｎｎ等成正比的算法，称为按指数时间执行。按多项式时间执行的算法，计算机是可以实现的。按指数时间执行的算法，计算机是不可能实现的。
1、基本搜索法
对搜索树的基本搜索法有两种思想，一是按广度优先展开搜索树的搜索方法，叫广度优先搜索法；一是按深度优先展开搜索树的搜索方法，叫深度优先搜索法。
（1）广度优先搜索法。（2）深度优先搜索法。
2、生成测试法。
3、爬山法。
4、启发式搜索。
5、博弈算法。
第三节 专家系统与智能决策支持系统
专家系统原理
专家系统是具有大量专门知识，并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。
专家系统是利用大量的专家知识，运用知识推理的方法来解决各特定领域中的实际问题。计算机专家系统这样的软件能够达到人类专家解决问题的水平。
产生式规则专家系统
产生式规则的推理机＝搜索+匹配（假言推理）
在推理过程中，是一边搜索一边匹配。匹配需要找事实。这个事实一是来自于规则库中别的规则，一是来自向用户提问。在匹配时会出现成功或不成功，对于不成功的将引起搜索中的回溯和由一个分枝向另一个分枝的转移，可见在搜索过程中包含了回溯。
专家系统与决策支持系统的集成
智能决策支持系统IDSS充分发挥了专家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，充分做到定性分析和定量分析的有机结合。
IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面: 1.DSS和ES的总体结合。由集成系统把DSS和ES有机结合起来(即将两者一体化)。
2.KB和MB的结合。模型库中的数学模型和数据处理模型作为知识的一种形式，即过程性知识，加入到知识推理过程中去。
3.DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是相对静态的数据库，它为ES中的动态数据库提供初始数据，ES推理结束后，动态DB中的结果再送回到DSS中的DB中去。
建模专家系统
智能决策支持系统实例 第四节 神经网络的决策支持
神经网络原理
神经元的学习规则是Hebb规则。
Hebb学习规则：若i与j两种神经元之间同时处于兴奋状态，则它们间的连接应加强，即：
△Wij＝SiSj(＞0)
这一规则与“条件反射”学说一致，并得到神经细胞学说的证实。
设α＝1，当Si＝Sj＝1时，△Wij＝1，在Si，Sj中有一个为0时，△Wij＝0。反向传播模型
神经网络专家系统及实例 神经网络专家系统特点: 1.神经元网络知识库体现在神经元之间的连接强度（权值）上。它是分布式存贮的，适合于并行处理。
2.推理机是基于神经元的信息处理过程。它是以ＭP模型为基础的，采用数值计算方法。
3.神经元网络有成熟的学习算法。感知机采用delta规则。反向传播模型采用误差沿梯度方向下降以及隐节点的误差由输出结点误差反向传播的思想进行的。４.容错性好。由于信息是分布式存贮，在个别单元上即使出错或丢失，所有单元的总体计算结果，可能并不改变。
确定系统框架-完成对神经元网络的拓朴结构设计：（1）神经元个数（2）神经元网络层次（3）网络单元的连接
确定神经元的作用函数和阈值-作用函数用得较多的有两种：（1）阶梯函数（2）S型函数
阈值的选取可为定值如i=0或i=0.5，或者进行迭代计算。神经网络的容错性 第五节 遗传算法的决策支持
遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟生物进化的自然选择和遗传机制的一种寻优算法。它模拟了生物的繁殖、交配和变异现象，从任意一初始种群出发，产生一群新的更适应环境的后代。
这样一代一代不断繁殖、进化，最后收敛到一个最适应环境的个体上。遗传算法对于复杂的优化问题无需建模和进行复杂运算，只需要利用遗传算法的算子就能寻找到问题的最优解或满意解。
遗传算法原理 1.群体中个体的编码
如何将问题描述成位串的形式，即问题编码。一般将问题的参数用二进制位（基因）编码构成子串，再将子串拼接起来构成“染色体”位串。
2.适应值函数的确定
适应值函数(即评价函数)是根据目标函数确定的。适应值总是非负的，任何情况下总是希望越大越好。如果目标函数不是取最大值时，需要将它映射成适应值函数。优化模型的遗传算法求解
优化模型的计算是遗传算法最基本的也是最重要的研究和应用领域之一。一般说来，优化计算问题通常带有大量的局部极值点，往往是不可微的、不连续的、多维的、有约束条件的、高度非线性的NP完全问题。
精确地求解优化问题的全局最优解一般是不可能的。获取知识的遗传算法
1980年，Smith采用遗传算法研制了一种分类器系统，这是遗传算法在机器学习中的重要应用系统。他使用单个字符串来表示一条规则。 分类器系统的规则形式如下： IF
遗传规划是建立数学模型（发现公式）的一类遗传算法。
编码采用了层次化形式进行，每个个体都对应一个公式，在设计适应度函数时，应用给定数据对每个公式的误差进行计算，误差小的适应度高，误差大的适应度低。
通过遗传规划算子对群体空间进行操作，通过选择算子，变异算子，交换算子等选择适应度高的个体进入下一代遗传， 最终按照终止原则，输出算法计算的结果，即发现的公式。第六节 机器学习的决策支持
机器学习概述
学习和解决问题是人类最重要的两个智能行为。
机器学习是让计算机模拟和实现人类的学习，获取知识。机器学习也是计算机具有智能的重要标志。（1）R.S.Michalski认为：学习是构造或修改所经历的事物的表示。该观点强调知识的表示。
（2）学习是知识的获取。该观点强调知识获取。
（3）H.A.Simon认为：学习是系统在相似的任务中，做一些适应性变化，使得在下一次类似的任务中，做得更好。该观点强调学习的效果。
机器学习分类
学习过程的本质是学生(学习系统)把教师或环境(如书本)提供的信息转换成能够理解的形式记忆下来，以便将来使用。
当前,国际上流行的机器学习分类方法主要有：
按应用领域分类(专家系统、问题求解、认知模拟）；按获取知识的表示分类(逻辑表达式、产生式规则、决策树、框架、神经网络)；按推理策略分类(演绎推理和归纳推理)；按系统性分类(历史渊源、知识表示、推理策略、应用领域)。
建立模型的发现学习
BACON系统的思想是利用一些算子反复构造一些新的项，当这些项中有一个是常数时，就得到概念：“项＝常数”。第五章 数据仓库与数据挖掘的决策支持 第一节 数据仓库、数据仓库系统及应用 1.数据仓库的基本原理
数据仓库的概念、结构，数据集市，元数据
数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。
近期基本数据：是最近时期的业务数据，是数据仓库用户最感兴趣的部分，数据量大。历史基本数据：近期基本数据随时间的推移，由数据仓库的时间控制机制转为历史基本数据。
轻度综合数据：是从近期基本数据中提取出的，这层数据是按时间段选取，或者按数据属性（attributes）和内容（contents）进行综合。
高度综合数据层：这一层的数据是在轻度综合数据基础上的再一次综合，是一种准决策数据。
数据仓库工作范围和成本常常是巨大的。开发数据库是代价很高、时间较长的大项目。
提供更紧密集成的数据集市就应运产生。
目前，全世界对数据仓库总投资的一半以上均集中在数据集市上。 数据集市（Data Marts）是一种更小、更集中的数据仓库，为公司提供分析商业数据的一条廉价途径。
Data Marts是指具有特定应用的数据仓库，主要针对某个应用或者具体部门级的应用，支持用户获得竞争优势或者找到进入新市场的具体解决方案。
元数据是数据仓库的重要组成部分。
元数据描述了数据仓库的数据和环境，即关于数据的数据(meta data)元数据包括四种元数据。
2、数据仓库系统
数据仓库系统结构、数据仓库的存储
数据仓库应用是一个典型的客户/服务器（C/S）结构形式。
数据仓库采用服务器结构，客户端所做的工作有：客户交互、格式化查询、结果显示、报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。现在，越来越普通的一种形式是三层C/S结构形式，即在客户与数据仓库服务器之间增加一个多维数据分析（OLAP）服务器。
数据仓库存储采用多维数据模型。
3、简单阐述一下数据仓库在决策支持中的应用 第二节 数据挖掘及其应用
1、数据挖掘的概念
知识发现（KDD）：从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘（DM）：KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。
KDD过程定义：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的并能被人理解的模式的高级处理过程。
“模式”可以看成是“知识”的雏形，经过验证、完善后形成知识。
2、数据挖掘的方法和技术
（一）归纳学习方法
分为两大类：信息论方法（决策树方法）和集合论方法。
1、信息论方法（决策树方法）
利用信息论的原理建立决策树或者是决策规则树。
（1）ID3方法：Quiulan研制的ID3方法是利用信息论中互信息建立决策树。
（2）IBLE方法：是利用信息论中信道容量，寻找数据库中信息量大的多个字段的取值建立决策
2、集合论方法
（1）粗糙集（Rough Set）方法
对数据库中的条件属性集与决策属性集建立上下近似关系，对下近似集合建立确定性规则，对上近似集合建立不确定性规则（含可信度）。（2）关联规则挖掘
在交易事务数据库中，挖掘出不同商品集的关联关系，即发现哪些商品频繁地被顾客同时购买。
（3）覆盖正例排斥反例方法
它是利用覆盖所有正例，排斥所有反例的思想来寻找规则。
比较典型的有AQ11方法，AQ15方法以及AE5方法。
（二）仿生物技术
仿生物技术典型的方法是神经网络方法和遗传算法。
1、神经网络方法：包括：前馈式网络、反馈式网络、自组织网络等多个神经网络方法。
2、遗传算法：这是模拟生物进化过程的算法。
它由三个基本算子组成：
繁殖（选择）、交叉（重组）、变异（突变）
遗传算法起到产生优良后代的作用，经过若干代的遗传，将得到满足要求的后代（问题的解）。
（三）公式发现
在工程和科学数据库中对若干数据项（变量）进行一定的数学运算，求得相应的数学公式。
1．物理定律发现系统BACON BACON发现系统完成了物理学中大量定律的重新发现。2．经验公式发现系统FDD 我们研制了FDD发现系统，寻找由数据项的初等函数或复合函数组合成的经验公式。
（四）统计分析方法
利用统计学原理通过对总体中的样本数据进行分析得出描述和推断该总体信息和知识的方法。
（五）模糊数学方法
利用模糊集合理论进行数据挖掘，如模糊聚类、模糊分类等。
（六）可视化技术
利用可视化技术分析数据库，找到潜在的有用信息。
3、数据挖掘的知识表示
主要有四种：规则、决策树、浓缩数据、公式。
规则知识由前提条件和结论两部分组成,前提条件由字段项（属性）的取值的合取（与）和析取（或）组合而成。结论为决策字段项（属性）的取值或者类别组成。
4、数据挖掘在决策支持中的应用 数据挖掘的决策支持分类有：
关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测。
关联分析：
若两个或多个数据项的取值之间重复出现且概率很高时，它就存在某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。
时序模式：
通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。这里强调时间序列的影响。
聚类：在数据库中找出一系列有意义的子集，即类。分类：对数据库中的类，找出该类别的概念描述规则。偏差检测： 在数据库中找出异常数据。
预测：利用历史数据找出变化规律的模型，并用此模型预测未来。第六章 综合决策支持系统
1.传统决策支持系统的概念 1980年Sprague提出了决策支持系统三部件结构； 1981年Bonczak等提出了决策支持系统三系统结构； 根据以上两种结构的优缺点建立起来的统一的DSS结构；
20世纪90年代初，决策支持系统与专家系统结合起来，形成了智能决策支持系统（IDSS）。DSS的关键技术：
（1）模型库系统的设计和实现。
（2）部件接口。部件接口包括对数据部件的数据的存取，对模型部件的模型的调用和运行，以及对知识部件的知识完成推理。
（3）系统综合集成。通过集成语言完成对各部件的有机综合，形成一个完整的系统。
2.数据仓库与新决策支持系统 数据仓库技术
管理大量数据
数据仓库中的数据量是10GB或100GB级的，数据仓库开发需要满足处理大量数据的需求。
数据的高效装入和数据压缩
装入数据：装入的数据量很大，同时也要装入高效的索引。（2）数据压缩：DW数据量大需要进行数据的压缩。
存储介质的管理
数据仓库中的数据量是10GB或100GB级的，数据仓库开发需要满足处理大量数据存储介质的需求。
元数据管理:没有一个好的元数据来运作的话，DSS分析员的工作就非常困难。
数据仓库语言 数据仓库语言可有效管理数据仓库中的数据和快速、高效地访问数据仓库中的数据。
高效索引
数据仓库不仅能够方便地支持新索引的创建和装入，而且要能够高效地访问这些索引。
数据仓库的特殊管理
（1）复合键码：能够支持复合键码。
（2）变长数据：有效管理变长数据的能力。
（3）快速恢复：快速地恢复数据仓库表。
多维DBMS和数据仓库
多维数据库管理系统（多维DBMS）提供了用多种方法对数据进行切片、分割，动态地考查汇总数据和细节数据的关系，非常适合DSS环境。
数据仓库中的细节数据为多维DBSM提供了数据源，数据要定期从数据仓库中导入到多维DBMS中去，为DSS用户服务。
3.传统决策支持系统与新决策支持系统的比较 传统决策支持系统的特点
(1)用模型和模型的组合来辅助决策
多模型的组合扩大了模型辅助决策的能力。多模型的组合的实现是靠数据或数据处理来完成模型间的连接。
多模型的组合使模型的范围由数学模型扩展为数据处理模型等。
人机交互的手段丰富了多模型组合辅助决策的效果，也为人控制多模型的组合提供了支持手段。
(2)用知识推理进行定性分析
知识推理的专家系统主要是进行定性分析。它结合到决策支持系统中形成智能决策支持系统。实质上完成了定量分析和定性分析相结合的辅助决策方式。
新决策支持系统的特点：
（1）数据仓库和联机分析处理的数据组织方式是多维数据数据仓库的数据组织为空间的多维结构形式。
（2）数据仓库是为决策分析服务的数据仓库可以提供综合信息和时间趋势信息等辅助决策信息。
（3）联机分析处理提供多维分析手段（4）数据挖掘是从数据中挖掘出隐藏知识 4.综合决策支持系统结构和原理
数据仓库（DW）实现对决策主题数据的存储和综合。联机分析处理（OLAP）实现多维数据分析。数据挖掘（DM）能挖掘数据仓库中的知识。
DW+OLAP+DM形成的新决策支持系统是利用数据资源辅助决策的。新决策支持系统主要针对商场、银行、顾客、销售等获取企业外部社会上的信息。
传统决策支持系统是以模型库（MB）和知识库（KB）为基础的。数学模型的优化模型辅助决策的效果很明显。知识推理具有较强的智能性。
传统决策支持系统充分发挥模型资源的辅助决策作用和知识资源辅助决策作用。
两个决策支持系统是完全不同的辅助决策方式，两者不能相互代替，应该是相互结合。
通过两个决策支持系统的结合能充分发挥数据、模型、知识这三种不同的决策资源，获取企业或组织的内部和外部相互补充的信息和知识，才能为决策者提供更全面，更广泛和更有效的辅助决策信息和知识。把数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）、模型库（MB）、数据库（DB）、知识库（KB）结合起来形成的决策支持系统：
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，称为综合决策支持系统（Synthetic Decision Support System, SDSS）。
综合决策支持系统体系结构包括三个主体: 第一个主体是模型库系统和数据库系统的结合，它是决策支持的基础，它为决策问题提供定量分析（模型计算）的辅助决策信息。
第二个主体是数据仓库和OLAP的结合，它从数据仓库中提取综合数据和信息，这些数据和信息反映了大量数据的内在本质。
第三个主体是知识库与推理机和数据挖掘的结合。5.网络环境下的综合决策支持系统体系 客户/服务器结构与数据库服务器
计算机联网可以使得某些服务在服务器系统上执行，而另一些任务在客户机系统上执行，这种工作任务的划分，形成了客户机/服务器系统。
客户机/服务器（Client/Server, C/S），由服务器提供应用服务，多台客户机进行连接。
当前的实际应用中多数服务器就是一台数据库服务器而客户端就是编写的客户软件，通过ODBC或ADO同数据库服务器通信。组成一个应用系统。
在当前Internet/Intranet领域，“浏览器/服务器”结构是当前非常流行的客户机/服务器结构，简称B/S结构。
Web浏览器只利用鼠标点击某个强调的词语或某个图形按钮，你就会毫不费力地迅速访问到世界各地的计算机。
决策支持系统的综合部件由网络上的客户机来完成。
模型服务器是对用户提供各种模型的服务。模型需要调用数据库服务器存取数据，在模型服务器内完成模型运算，这些模型服务器相对数据库服务器来说是客户端。当模型运算出结果后为用户提供辅助决策信息时，它起到服务器的作用。这种关系形成了三层客户／服务器结构。
在网络环境下形成的决策支持系统结构，既具有客户/模型/数据三层C/S结构，也有客户/数据二层C/S结构，这种组合是一种三角的C/S结构形式。
第七章 决策支持系统的开发
1．决策支持系统开发过程、步骤 DSS系统开发的主要步骤为：
（1）DSS系统分析-包括确定实际决策问题目标，对系统分析论证。（2）DSS系统初步设计-包括对决策问题进行分解成多个子问题以及它们的综合。
（3）DSS系统详细设计-包括各个子问题的详细设计（数据设计和模型设计）和综合设计。数据设计包括数据文件设计和数据库设计，模型设计包括模型算法设计和模型库设计。综合设计包括对各个子问题的综合控制设计。
（4）各部件编制程序-包括①建立数据库和数据库管理系统；②编制模型程序，建立模型库、模型库管理系统；③编制综合控制程序（总控程序），由总控程序控制模型的运行和组合，对数据库数据的存取、计算等处理，设置人机交互等。
（5）三部件集成为DSS系统-包括解决部件接口问题，由总控程序的运行实现对模型部件和数据部件的集成，形成DSS系统。
2．决策支持系统设计 设计思想 决策支持系统的系统结构是由综合部件、模型部件、数据部件三大部件组成。
决策支持系统设计主要是决策支持系统总体结构设计，它包括运行结构设计和管理结构设计。
运行结构是对实际决策问题用决策支持系统原理设计的程序结构。
管理结构是完成模型库管理和数据库的管理，达到多模型的共享和大量数据的共享。
运行结构的关键是综合部件。
3．决策支持系统开发技术 建立模型概述
系统建模目的主要在于：
（1）分析和设计实际系统
（2）预测或预报实际系统的未来发展趋势。（3）对系统实行最优控制。建立模型步骤
(１)建立模型的数学结构，即建立模型中变量之间的方程形式。(２)确定模型的参数，它包括模型中变量的数目、方程的个数、变量的系数等。
DSS的建模技术
DSS建模的主要问题是如何选择多个模型组合形成解决实际问题的方案。也可以认为该方案是解决实际问题的大模型。每个具体的小模型又涉及所需要的数据。多模型的组合表现为用模型资源和数据资源来组合成实际问题方案。决策支持系统就是利用模型库（模型资源）和数据库（数据资源），通过问题综合来组合多模型和大量数据形成解决实际问题的方案，方案可以是一个或者多个，通过方案的计算和比较，达到辅助决策的作用。 模型部件和综合部件存取数据库的接口
模型程序一般采用数值计算语言编制。不具有数据库操作功能。而数据库语言对数组运算等数值计算功能很弱，故数据库语言不适合于编制数值计算类型的模型程序。决策支持系统又需要把数值计算和数据处理二者结合起来。有效的途径是解决好模型存取数据库的接口。
决策支持系统中，把所有公用的数据都放入数据库中，这便于数据库共亨，又便于数据的统一管理。模型程序用到数据时，需要通过这个接口去存取所需数据。
综合部件对模型的接口
综合部件对模型的控制运行以及多模型的组合。一般采用“顺序、选择、循环”结构以及嵌套组合结构形式来组合模型。 综合部件的集成技术
综合部件要真正达到控制单模型运行以及多模型的组合运行，控制大量的数据库的存取，实现DSS的系统集成。
综合部件需要利用一种计算机语言，针对具体的决策问题，编制或者自动生成决策问题的总控程序，将所需要的模型库、数据库进行集成，形成一个实际的决策支持系统。 系统快速原型开发技术
快速原型开发技术用于决策支持系统的主要任务是：按决策问题处理过程，快速生成对多模型的组合以及大量数据库数据的存取并进行集成的决策支持系统。快速原型方法是根据系统的需求能迅速的产生出系统的原型，该原型能表现出系统的功能、行为特性，但不一定符合其全部要求。当用户对原型运行结果不满意时，能迅速修改原型，经过几次反复，将可得到用户满意的应用系统。
快速原型法的实现是需要一个很好的支撑环境来保证软件原型的快速生成。
4.决策支持系统的开发
综合部件的总控程序开发从DSS总控程序的设计中可知它要完成的工作为：
（1）控制模型程序的运行；
（2）存取数据库的数据；
（3）进行数据处理；
（4）进行数值计算；
（5）完成人机交互。
总控程序既要有数值计算能力又要有数据处理能力，还需要有很强的人机交互能力。可见它是一个集成语言。
第四篇：企业决策模拟训练讲稿解析
企业决策模拟训练 练习一 帐套管理
一、建立机构：阳光集团，密码：1234
二、建立帐套：阳光制造公司
三、设置用户：
练习一 操作步骤：
开始—金蝶K3—服务器配置工具—帐套管理中，1、组织机构—新建组织机构
2、数据库—新建帐套 新建账套信息如下： 账套号： 账套名称：
帐套类型：标准供应链解决方案
数据库实体：系统自动产生，与当前时间有关
数据库文件路径：（先在“我的电脑”D盘建立 data 文件夹），选择 D:DATA 数据库日志文件路径：D:DATA 系统账号：选择“windows身份验证”，系统用户名：
系统口令一般为空，但有的机房可能设有密码 点击“确定”
3、帐套—属性设置，启用
双击所建的账套，进行属性设置
机构名称：
“会计期间”页签，点击“更改”
启用会计：2013；启用会计期间：12 点击“保存修改”---
“确认”---确认启用当前账套
4、“用户”按钮，新增用户组、用户
5、“备份”，文件存放位置一般不放在C盘，需要在D盘新建文件夹
6、“删除”
7、“恢复”，选择待恢复帐套，输入代码和名称即可，若恢复到新建机构下，需要输入长代码（如01.001）注意：帐套一定启用后，才能够进入金蝶K3主控台 练习二 基础资料设置
一、引入“新会计准则科目”
二、计量单位
三、职员设置：
四、供应商
五、客户
六、仓库
七、物料
物料组： 01，半成品；02，产成品；
练习二 操作步骤：
1、进入金蝶K3主控台（以管理员身份）。
2、在系统设置—基础资料—公共资料中，*科目：“文件”—“从模板中引入科目”，（选择）新会计准则科目，[全选]。*计量单位：[新增]（计量单位组），选中增加组，[新增]（计量单位）*部门：[新增]
*职员：[新增]*客户：[新增]*供应商：[新增]*仓库：[新增] *物料：[新增]—“上级组”，[新增]物料（长代码，包括上级组的代码，如01.001）计价方法：加权平均法 练习三 核算项目的管理
1、核算项目类别修改
核算项目“供应商”新增属性：领导人姓名、领导人性别、领导人年龄段 修改“供应商”内容
2、新增核算项目
新增核算项目“银行（代码
0016）”，属性设置为：
3、为核算项目“银行”增加内容
练习三 操作步骤：
在系统设置—基础资料—公共资料中
1、需要新增辅助资料，打开“辅助资料管理”
*在左窗口的“辅助资料”上点击右键，选择“新增辅助资料类别”；
*录入新增的名称“性别”。选中“性别”，右窗口选[新增]（内容），录入“F01，男”“F02，女” *录入新增的名称“年龄段”。选中“年龄段”，右窗口选[新增]（内容），录入“F001，小于40 ”“F002，40-50” “F003，50-60 ”“F004，60以上”
2、打开“核算项目管理”
*在需要修改的左窗口“供应商”项目上点击右键，选择“核算项目类别属性”； *在“核算项目类别－修改”界面，单击[新增]，弹出“自定义属性-新增”窗口，输入“领导人姓名、领导人性别、领导人年龄段”有关内容。性别和年龄段要在属性中选择。[确定]。
3、选中左窗口“供应商”，在右窗口中修改并增加内容。
4、打开“核算项目管理”
*在左窗口的“核算项目”上点击右键，选择“新增核算项目类别”，*输入核算项目类别的代码和名称“银行（代码0016）”；
*单击[新增]，打开“自定义属性-新增”界面，按要求录入各属性，确定；
5、选中新增的核算项目“银行”，在右窗口中新增要求的内容。练习四 结束初始化
一、恢复备份的帐套：阳光家具制造公司
二、对“阳光家具制造公司”帐套进行如下初始化操作：
1、“仓存管理”的系统参数设置中启用为2013，启用期间为10；
2、启用“仓存管理”的业务系统；
3、对总账结束初始化；
4、对应付款和应收款结束初始化（应付账款中单据科目设置均为2202；应收帐款中单据科目设置均为1122，坏账损失科目6701/坏帐准备科目均为1231）练习四 操作步骤：
一、恢复帐套
开始—金蝶K3—服务器管理—帐套管理中，点[恢复]按钮，选择待恢复帐套，代码为01，名称为万家家具制造公司，[确定]；
二、进入K3主控台，选择“万家家具制造公司”帐套
1、系统设置—初始化—仓存管理—系统参数设置，中修改
启用为2013，启用期间为10
2、系统设置—初始化—仓存管理—启用业务系统
3、系统设置—初始化—总账—结束初始化
4、对应收款和应付款结束初始化（1）应付款初始化：
* *科目设置→设置单据类型科目均为2202（5个），[确定] *财务会计—应付款管理—初始化—结束初始化（2）应收款初始化 *系统设置—系统设置—应收款管理—系统参数
*科目设置→设置单据类型科目均为1122（5个），坏账损失科目 6701/坏帐准备科目为1231，[确定] *财务会计—应收款管理—初始化—结束初始化 练习五 采购管理
之下推流程
一、供应商及价格管理
供应链－－采购管理－－供应商管理－－供应商供货信息维护
二、采购申请单
物料 供应商供货数据 供应 商
供应商配额% 50 50 100 订货量 0-100 0-300 0-100 0-300 0-100 0-100 采购价格管理
价格 9 10 80 5 4.5 30 折扣% 2 5 桌腿 01 02 桌面 03 01 40把椅子 80 椅腿 10张桌子、*准备生产
三、采购订单
02 03 20 100 椅面
* “采购申请单维护”中，全选—编辑—按供货比例自动分解生成订单 * 修改椅腿的供应商：东莞100个，石家庄60个。
四、收料处理 *“采购订单” 中，全选—下推—生成收料通知单
五、外购入库处理 * “收料通知单” 中，全选—下推—生成外购入库单
六、采购发票 *采购发票—新增（往来科目2202）
七、费用发票 *费用发票—(新增)运费
依次单击供应链︱采购管理︱费用发票︱费用发票新增，在采购发票单号处按F7键，选择相应的采购发票。需要先新增运费费用
八、钩稽 *采购发票—维护
九、采购订单跟踪表 练习六 生产管理
一、新增基础资料
1、新增工作中心。（核算项目管理 中）
2、工序资料和业务组（辅助资料 中）
二、新增工艺路线；
1、名称：桌子工艺路线；物料名称：桌子；
（1）工序代码 01组装、工作中心 01一中心、自动派工、自动转移、班组 01甲组、设备 01组装 车床；
（2）工序代码 02表面处理、工作中心 02二中心、自动派工、自动转移、班组 02乙组、设备 02 表面处理车床。
2、名称：椅子工艺路线；物料名称：椅子；
工序为01组装、02表面处理、03抛光；（设备分别为组装车床、表面处理车床、抛光设备）
三、新增BOM单
1、一张桌子由一个桌面和四个桌腿构成
2、一张椅子由一个椅面、四个椅腿构成
四、MRP计划方案
五、MRP计算
需求来源于销售订单（销售订单：桌子：数量100；椅子：数量200）
六、MRP维护（MRP计划订单，审核并投放）
生成桌子的生产任务单和桌面、桌腿的采购申请单； 生成椅子的生产任务单和椅面、椅背、椅腿的采购申请单；
七、生产任务单 桌子的生产任务单，下达 椅子的生产任务单，下达
八、工序汇报单（新增）
工序计划单号，选择已有单据，修改合格数量为100 课堂练习：要求做椅子的下述操作1、2、3、4、5、6、7、8、9、练习六 操作步骤
一、新增基础资料
1、新增工作中心。（系统设置---基础资料---公共资料）
工作中心（新增）代码：01；/名称：一中心；/所属部门：组装车间；/（选中）是否关键工作中心；/班制代号：一班制；/能力计算类型：设备；
3、工序资料和业务组。（系统设置---基础资料---公共资料---辅助资料管理）工序资料“新增”，代码：01；/名称：组装；//代码：02；/名称：表面处理； 03，抛光
业务组“新增”，代码：01；名称：甲组；//代码：02；/名称：乙组
二、工艺路线
计划管理---生产数据管理---工艺路线---工艺路线-新增
*点击“编辑”菜单下的“新增组别”： 代码：01； 名称：组装产品； *选中01组装产品，点击“编辑”菜单下的“新增”
表头：名称：桌子工艺路线；物料代码：02.005(桌子)表体：
工序号：10；/工序代码： 01(组装)； /工作中心代码： 01(一中心)/自动派工：是；（同样操作）/自动移转：是；/班组：甲组；/设备：组装车床； 同上：工序号为20；工序代码为： 02，表面处理；
注意：新增设备。（计划管理---生产数据管理----基础资料---资源清单）设备---新增组别---01设备，选中
新增：代码01 /名称：组装车床；/类型：设备；/所属工作中心：一中心； //代码02 /名称：表面处理车床；/类型：设备；/所属工作中心：二中心； 同理，添加椅子的工艺路线
三、BOM物料清单
计划管理---生产数据管理---BOM维护---BOM-新增
1、BOM单（桌子）
*组别： “新增组别”：代码01，名称：桌子；选中桌子，点击“确定”
*（表头）物料：（桌子）； 工艺路线（3个工序：组装、表面处理、抛光；/3个中心：一中心、二中心、三中心；/3个业务组：甲组、乙组、丙组；/3个设备：组装车床、表面处理车床、抛光设备）； BOM单（一个椅子需要一个椅背、一个椅面和4个椅腿）的新增、保存、审核、使用； MRP维护修改（修改MTO(SYS)）； 新增销售订单（50把椅子，单价150元）； 进行MRP计算； MRP维护（计划订单维护），全选、审核、投放； 生产任务单维护，下达； 采购申请单维护，审核； 工序汇报单新增，合格数量40。*（表体）物料：（桌腿，用量4）第二行同上，桌面，用量1；
“保存”、“审核”
2、BOM单（椅子）
*做法同上。组别： “新增组别”：代码02，名称：椅子。
3、BOM单维护
* 计划管理---生产数据管理---BOM维护---BOM-维护
选中01桌子-----选中左下部窗口中的“BOM000001”，点击“使用”； 选中（02椅子）做法同上
四、MRP计划方案
* 计划管理---物料需求计划---系统设置---MRP计划方案维护
选择左边的MTO（SYS），点击“修改”，右边的需求参数中：
“需求参数”页签：计算范围（选择）指定需求单据，/需求来源（默认）销售订单；
“投放参数”页签：采购申请人默认值：张采购；/采购部门默认值：采购部；/自制件默认生产类型：工序跟踪普通订单；/自制件默认生产部门：组装车间；/委外加工件默认生产类型：委外加工； “其他参数”页签，选中“记录需求单据信息”、“记录计划订单信息” 点击“保存”
*计划管理---物料需求计划---系统设置---计划展望期维护 时区序列：1；时区个数：12；各时区天数：30； 点击“保存”
五、MRP计算
1、新增销售订单
*供应链---销售管理---销售订单---销售订单-新增 单据头：购货单位：客户001；
单据体：产品代码：桌子；/数量：100；/单价：500；
椅子；/数量：200；/单价：150；
单据尾：部门：销售部；/业务员：张销售 点击“保存”，“审核”
2、MRP计算
* 计划管理---物料需求计划---MRP计算---MRP计算： 点击“下一步”，再点击“下一步”，选择“运算方案”，双击MTO（SYS）；点击“下一步”；
点击“选项”，选中“只显示未参与计算的销售订单”，点击“确定”； 点击“选择”，双击所显示的销售订单，点击“下一步”； 再点击“下一步”，开始运算，点击“查看结果”，可以看到 “净需求”“计划订单量”的数值 点击“退出”，再点击“完成”；
六、生成生产任务单
* 计划管理---物料需求计划---MRP维护---MRP计划订单-维护 同时选中6行----“审核”
同时选中6行----再点击“投放”
七、生产任务单下达
* 生产管理---生产任务管理---生产任务---生产任务单-维护
点击“下达”
八、新增工序汇报单
*生产管理---车间作业管理---工序汇报---工序汇报-新增(表头)工序计划单号：双击第一行；(表体)合格数量：100 点击“保存”；再点击“审核” 练习七 仓存管理
一、外购入库
任务：根据MRP计算后生成的采购申请单进行外购入库，并进行采购发票的生成与钩稽。
二、生产领料出库和产品入库处理
生产领料数据：桌腿400个，椅子腿800个，桌面100个，椅子面200个。生产成功100张桌子和200把椅子。
任务：生成相应的生成领料单和产品入库单。具体操作： 供应链—仓存管理—领料发货—生产领料 新增
根据销售订单进行领料：表头中：领料部门为组装车间，在表体处单击“物料代码”并按F11键，将弹出物料配套查询表的对话框。展开到第1层，并选择销售订单，单击确定。
把生产桌子、椅子所用的全部材料都选中，返回。领料部门是组装车间，领料：张生产；发料：张仓存。保存并审核。
供应链—仓存管理—验收入库—产成品入库 新增 练习八 销售管理
一、价格政策维护
表头：01销售价格//优先级1 表体：批量新增桌子，0—500个，300元
500-1000个，280元 价控：260元。操作要领：
供应链—销售管理—价格管理—价格政策，点击“新增”
新增表头，保存
新增表体：在“价格方案维护”窗口中，用鼠标右键单击“客户”，在弹出的菜单中选择“批量新增”选项，系统将会弹出“价格折扣管理”窗口，进行相应设置
二、折扣管理
表头：01折扣一//周期：每周六日的下午四点至六点 表体：批量新增桌子，0—300个，折扣3% 300-1000个，折扣5% 供应链—销售管理—折扣管理—折扣方案 新增表头，保存
新增表体：在“折扣方案维护”窗口中，用鼠标右键单击“客户”，在弹出的菜单中选择“批量新增”选项，系统将会弹出“价格折扣管理”窗口，进行相应设置
三、信用管理
保定香江家居的信用级次：AA；//信用额度为3万；//期限控制：天数//产品：桌子：100 信用期限-----现金折扣%10 5 20 3 30 1 供应链—销售管理—信用管理—信用管理维护 选中客户：保定香江家居，点击“管理”按钮 输入信用信息
输入信用期限和产品内容
四、VIP管理
组：河北省、北京市、天津市
供应链—销售管理—VIP管理—VIP管理维护 新增
供应链—销售管理—VIP管理—积分方案 新增五、六、七、现销处理（60张桌子）销售订单 ——发货通知——销售出库单——销售发票并勾稽 赊销处理（40张桌子）销售订单——销售出库单——销售发票并勾稽 直运销售处理（30张桌子）
销售订单 ——采购申请单（源单为销售订单）——采购订单（含税单价220元）——销售发票——采购发票八、九、委托代销处理（400张桌子）调拨单（一仓库到二仓库）（仓存管理—仓库调拨—调拨单）——销售出库单——销售发票并勾稽 受托代销处理（500张桌子）
收料通知单（500张，收料仓库为三仓库，代管仓性质，需新增）——销售订单（300张）——外购入库单（实收300张）——采购发票——销售出库单——销售发票并勾稽——退料通知单（200张，采购管理中）
十一、分期收款（600张桌子）
销售订单 ——销售出库单（“编辑—拆分单据”，200张）——销售发票（2个，200张和400张桌子）并勾稽
十二、报表分析
报表分析——销售毛利润表 练习九 存货核算
一、存货核算
1、外购入库核算
2、材料出库核算
3、自制入库核算
4、产成品出库核算
二、生成凭证
生成“外购入库单”和“销售出库—现销”的凭证
三、应收、应付款的核销（选做）生成收款单和付款单，并核销 练习九 操作步骤
一、存货核算
1、外购入库核算
供应链---存货核算---入库核算---外购入库核算
点击菜单核算-（选择）费用分配方式（按数量分配）选中全部发票，再点击“分配”、“核算”按钮
2、材料出库核算
供应链---存货核算---出库核算---材料出库核算
结转指定物料代码段：物料代码：桌腿（椅腿）；至：桌面（椅面），点击“下一步”，点击“完成”；
3、自制入库核算
供应链---存货核算---入库核算---自制入库核算
手工输入单价：280（桌子）（130，椅子），点击“核算”
4、产成品出库核算
供应链---存货核算---出库核算---产成品出库核算
结转指定物料：物料代码：桌子（椅子）；点击“下一步”，点击“完成”；
二、生成凭证
生成“外购入库单”和“销售出库—赊销”的凭证 供应链---存货核算---凭证管理---生成凭证 选中“外购入库单（单据直接生产）” 点击“重设”按钮
选择所显示的外购入库单，点击“生成凭证”，点击“确定”，点击“凭证”按钮可看到所生产的凭证
同样方法操作“销售出库—赊销”生产凭证
三、应收、应付款的核销
要求：生成收款单和付款单，并核销 应付款系统应用操作
系统设置---系统设置---应付款管理---系统参数
单据控制：不选择“审核人与制单人不为同一人” 财务会计---应付款管理---付款---付款单-新增
核算项目：石家庄木材公司 结算方式：现金 单据金额：3000 部门：财务部 业务员：张财务 点击“保存”，再点击“审核”
财务会计---应付款管理---结算---应付款核销-付款结算 点击“确定”
在上窗口选择本次操作的采购发票；在下窗口选择本次操作的付款单，点击“核销”
财务会计---应付款管理---账表---应付款明细表
即可看到“石家庄木材公司”的应付款、已付款和应付款余额 应收款系统应用操作
财务会计---应收款管理---收款---收款单-新增
核算项目：浙江达康公司 单据金额：1000 源单类型：销售发票 源单编号：F7，双击本次操作的销售发票 点击“保存”，再点击“审核”，然后进行结算 财务会计---应收款管理---账表---应收款明细表
即可看到“浙江达康公司”的应收款、已收款和应收款余额（注意过滤界面的时间）
总账系统的应用操作把付款单与收款单生成凭证
到付款单的维护中点击“凭证”按钮，从而生成凭证，进行保存； 到收款单的维护中点击“凭证”按钮，从而生成凭证，进行保存。再到 “财务会计-总帐-凭证处理-凭证查询”中查看
第五篇：理性决策和直觉决策的关系讲稿
导入
决策是人们在政治、经济、技术和日常生活中普遍存在的一种行为;决策是管理中经常发生的一种活动;决策是决定的意思, 它是为了实现特定的目标, 根据客观的可能性, 在占有一定信息和经验的基础上, 借助一定的工具、技巧和方法, 对影响目标实现的诸因素进行分析、计算和判断选优后, 对未来行动作出决定。决策中有理性的思维，也有非理性的情绪，从而引发了很多人对理性决策和直觉决策孰优孰劣的讨论。
理性决策
理性是一种在大脑清醒，无任何感情色彩下的一种状态。任何问题，在加入感情以后往往会偏离你在理性状态下的思考路线。理性决策通俗来说便是，你站在了一个旁观者的角度来思考问题时候的答案。当发生任何事的时候，在思考解决时。只以问题为中心，而没有参加自己或者能波动到你的人的情绪，那时候的答案是最理智的。以旁观的角度来思索自己的问题，你便能理性。
定义：具有完全理性的决策者所做的完全客观的和合乎逻辑的决策理性决策论又称完全理性决策论。说到理性决策从某种意义上来说就是一个理性决策模型，简称理性模型(rational modal)它起源于传统经济学的理论，传统经济学理论是以“经济人”的假设为前提的，舍弃了一些次要变量，使问题的分析得以简化，形成有效的分析框架，能用来解释经济中的诸多现象。
经济人具有最大限度的理性，能为实现组织和个人目标而作出最优的选择。“经济人”是古典管理理论对人的看法，即把人当作“经济动物”来看待，认为人的一切行为都是为了最大限度满足自己的私利，工作目的只是为了获得经济报酬。经济人有两大特征:一是自私。即人们的行为动机是趋利避害,是利己的。二是完全理性。即每个人都能够通过成本—收益或趋利避害原则来对其所面临的一切机会和目标及实现目标的手段进行优化选择。
理性决策的重要假设
1、决策者面临的是一个既定的问题-----决策问题是清晰的
2、决策者选择决定的各种目的，价值或目标是明确的，而且可以依据不同目标的重要性进行排序-----决策目的是给定的、单一的并且是明确的
3、决策者有可供选择的两个以上的方案，面对着这些方案，通常在逐一选择的基础上，选取其中一个。假如方案基本是相同的，通常会作相同的决定---决策者认知能力是无限的
4、决策者对同一个问题会面临着一种或多种自然状态。它们是不以人们意志为转移的不可控因素。或者可以说决策者的偏好不会随着时空的变化而变化-----决策者的偏好是明确的、稳定的
5、决策者会将每一个方案，在不同的自然状态下的收益值(程度)或损失值(程度)计(估)算出来，经过比较后，按照决策者的价值偏好，选出其中最佳者-----决策制定过程不受时间和消耗的约束
理性决策在实际中必须具备的基本条件
1、决策过程中必须获得全部有效的信息，这能让决策的问题清晰，决策的目的变得单一明确
2、寻找出与实现目标相关的所有决策方案，即有可供选择的两个即以上方案
3、能够准确地预测出每一个方案在不同的客观条件下所能产生的结果。
4、非常清楚那些直接或间接参与公共政策制定的人们的社会价值偏向及其所占的相对比重。
5、可以选择出最优化的决策方案
决策评价
缺点：从理论角度看，最有优决策并不是不可行的，然而社会现实不等于理论假设，理性决策模型的假设条件遭遇到诸多障碍，人们逐渐发现政策实践中的许多现象都难以解释。其原因不在于它的逻辑体系，而在于其前提假设有问题。因此它遭到了许多学者的强烈批评。其中最突出的是查尔斯〃林德布洛姆与赫伯特〃西蒙。
林德布洛姆指出:决策者并不是面对一个既定问题，而只是首先必须找出和说明问题。问题是什么，不同的人会有不同的认识与看法。
1.明确这一问题的症结所在，往往十分困难。因为不同的利益代表者，会从各自的利益看待这些问题，围绕着通货膨胀存在不存在，若存在，其程度和影响怎样，以及产生通货膨胀的原因是什么等问题，人们都会有不同的回答。
2.决策者受到价值观的影响，选择方案往往会发生价值冲突。比较，衡量，判断价值冲突中的是与非是极其困难的。靠分析是无法解决价值观矛盾的，因为分析不能证明人的价值观，也不可能用行政命令统一人们的价值观。
3.有人认为“公共利益”可以作为决策标准，林德布洛姆批评了这种认识，认为在构成公共利益要素这个问题上，人们并没有普遍一致的意见，公共利益不表示一致同意的利益。
4.决策中的相关分析不是万能的。决策受时间与资源的限制，对复杂决策讲，不会做出无穷尽的，甚至长时间的分析，也不会花费太昂贵代价用于分析，或者等待一切分析妥当再作决定，否则会贻误时机。
优点：1.理性决策前能全盘考虑一切行动，以及这些行动所产生的影响；2.决策者根据自身的价值标准，选择最大价值的行动为对策，从而可以达到以下效果：3.使决策的结果一定是正确的，在决策的过程中以及决策后避免负面的情绪，并且缩小了认知的努力，而且，决策结果的可辩解程度最高
直觉决策
定义：1.直觉决策（intuitive decision making）是以决策者的经验为基础，在决策者认知模式、实施，情感决策环境等因素的综合影响下，通过情景估计对决策问题进行整体把握并通过逐步挖掘的过程来找到满意方案，最终做出决策的一种决策模式
2.研究者对管理者运用直觉决策进行了研究，识别出五种不同的直觉，分别为基于经验的决策、基于认知的决策、基于价值观或道德的决策、影响发动的决策以及潜意识的心理过程
直觉决策法是一种定性决策方法。直觉是客观事物在人们头脑中迅速留下的第一印象，是在极短的时间内，对情况突如其来的、超越逻辑的顿悟和理解，是一个无目的、无意识的非理性、非逻辑的过程,就连当事人也对它的迸发感到突然、意外和神秘。
直觉决策的过程
在管理过程中，绝大多数决策是用直觉决策法作出的，但直觉决策法往往得不到管理者的重视。在人类的行为方式中，最复杂的是直觉，最简单的也是直觉。直觉过程是人脑高速分析、反馈、判别、决断的过程，体现为敏锐的洞察力。直觉思维可以分成几个即相互独立又相互联系的程序。美国耶鲁大学心理学教授罗伯特〃斯登伯格认为，它们是：
A.选择性编码：从众多杂乱的原始信息中提炼，浓缩有效信息； B.选择性组合：将选出的信息组合成有机整体； C.选择性比较：将经过组合的新信息与已掌握的旧信息进行比较。在实际过程中，这三步是一下完成的。
产生直觉的能力并不完全是天赋的，它可以通过后天的努力和锻炼逐渐得到增强。直觉决策的次数越多，管理决策者的经验越丰富，直觉决策的效果越好，管理决策者的水平越高。
直觉决策特点
①寻求满意方案。直觉决策寻求的是满意方案而不是理性决策中的最优方案； ②整体性。直觉决策的过程往往是对决策问题的整体把握而不是细枝末节的思考；
③参考点原则。决策者根据自己的知识和经验为参考点推测和把握评估方案效果；
④逐一排除。相对于理性决策方案的比较，直觉决策中的决策是对每一方案的逐一比较并排除较差的方案；
⑤满意决策。决策者容易在发现第一个满意方案后就形成决策，而不论这个方案是否是最优方案；
⑥创新性。直觉决策可以免受理性决策思路的束缚而发掘出更有创新思想的决策方案；
⑦时效性。直觉决策的时效性强。
决策者在进行直觉决策时，除了应对突发事情，一般情况下的直觉决策方案都会经过理性决策的验证。爱因斯坦关于相对论的最初思想来源于直觉判断，但从直觉到完整的理论却花了爱因斯坦10年的时间去探索。作为直觉决策的决策结果，应该有相应的理性因素加以论证，亦即直觉决策只有和理性相结合才能取得更好的决策效果。
直觉决策的应用
1、用于启发思路。直觉往往能给人带来新的思路，根据它很可能找到解决问题的好办法。
2、用于解决急事。关键时刻，没有多少时间思考，只能靠平常的功力生成的直觉来办事。
3、用于快速解决问题。有些事情虽然不是急事，但还是要尽量提高效率，这时候就可多用用直觉思维。
4、用于无关紧要的事情。这些事情办坏了，也没有多大的影响，基本上凭直觉解决就可以了。
5、用于解决难题。许多难题一下子是难以解决的，可暂时放开，有空就想一想，一段时间后，往往可以获得灵感而解决问题。因为：大脑经过长期的思考某一问题之后，智力灶处于高度亢奋的状态，脑海里储存的许多相应的信息在自然的反应，当反应达到一定的程度时，就产生了灵感。这里的有空想一想，就是把脑海里解决某个问题的信息活跃起来，以利于产生灵感。
6、用于解决长远上的大问题。对许多长远上的大问题，既有必要做些计划，又不可为之花费过多的时间和精力，这种情况下，可在有空时想一想，让大脑自然运作，以求得到较多的、较好的灵感。将这些灵感收集、整理，为以后解决问题提供依据。
高手都有灵敏的感觉，这是长期的经验积累、知识积累及感觉磨炼的结晶。比如，高手之间的比赛，双方几乎不可能作长时间的思考，多数情况下只能凭借感觉处理，这时感觉的灵敏度直接影响到胜负。
决策过程
确定决策目标
决策目标是决策者进行决策的依据，也是决策行为的出发点和归宿，这里的决策目标除了客观上决策应该达到的标准，还包括决策者主观上所期望达到目标的可能性程度，即期望值。情景估计
在复杂而不确定条件下决策时，决策者会对决策环境中有限的决策依据进行推敲，并根据这些有限的依据进行决策。情景再估计
如果情景不是以前所熟悉的，或者是无法估计的，则需要寻找更多的信息，对决策环境进行再估计，从而避免盲目决策。确定待选方案
在这一阶段，决策者的直觉和主观判断将发挥重要作用。决策者依据自己的知识、经验以及对于环境的预测，充分发挥自己的直觉判断能力以及由此可能激发的灵感，挖掘出可行的方案。相对于理性决策来说，直觉决策在这一阶段具有发散性思维的特点，能够广泛搜集各种信息、排除明显不合理的方案，从而预选出少数可行的方案。方案评估
由直觉决策产生的待选方案需要经过理性评估，用比较成熟的决策技术和方法证明其可行性。确定决策方案
从待选方案中选出满意度最高的方案作为决策方案。
卡内曼和其他学者的研究表明，直觉思维依赖的是启发式、参考点方法，即以其他事物作为参考点而获取某事物的信息。卡内曼从经济学的角度说明直觉决策者关心的并不是财富的绝对水平，而是相对于某一参考点水平的变化，即人们更看重的是偏离参考水平的变化量而不是绝对水平，而且在直觉判断中，人们显示出了回避损失的特征即侥幸心理。仅从这一点来看，直觉决策的决策结果在实施前需要进行科学的检验。
决策主体在决策时需要进行两种认知分析。第一种是对环境的认知分析，包括环境对决策者提出的挑战、环境的不确定性与复杂性等。第二种是决策主体对自我的认知分析，包括了解自身的行为特点、决策偏好、认知风格、思维模式等。纵观决策主体的决策过程，偏好、心智成本、信息、非理性等因素贯穿于整这个过程，并影响着决策的每一个阶段。这些因素有的是积极的，有的是消极的，综合起来最终形成了决策主体的理性程度不同。
理性决策和直觉决策的关系
对企业来说，决策是头等大事，如何投资、如何融资、如何组织生产经营活动等，所有这些决策都关乎企业生死。由于决策是如此重要，以至于领导者不能出现一丁点错误。为了防范决策错误，人们开始设想：如果所有的决策过程都能够实现标准化，那么就可以做到万无一失了。文件和档案的出现原因就在于此。信息的标准化其实就是理性决策模式，按照这种模式，领导者可以像科学家那样，就某些决策问题设计出精致的数学模型，并且按照这样的模型进行决断。理性决策模式不需要领导者的人性面，因为决策过程已经转化为一个机械的计算过程，其中不会包含任何的情绪、伦理和其他感性因素。如果领导者也把自己嵌入到一个高度标准化的决策模式当中，那就没有任何的创新机会，也就无法应对千变万化的企业环境。
一些杰出的经济学家们开始认识到，理性决策模式不能忽视领导者的人性面。这不仅是信息方面的要求，而且也是人的本性使然。理性决策模式并不符合人的本性。从人的本性来说，实际上是理智和情感的复合体。无论是凭借经验还是依赖外在的框框，都是人们面对复杂环境而自身能力又有限的时候，做出的理智应对。决策者无法成为一台机器，必须重用直觉。直觉经常被当作领导者犯错误的诱因。但行为决策理论中，直觉不等于冲动。冲动是一种纯粹的非理性的心理活动，而直觉则是大脑非常有效的一种理性决策方式，只不过和传统的理性决策模式相比，直觉的理性程度低一点，用西蒙的说法就是“有限理性”。所以，直觉是讲道理的，是凭借多年的经验累积所产生的悟性。正因为如此，直觉有很多时候和电脑运算一样效果好。决策者追求理性，但又不是最大限度地追求理性，他只要求有限理性。
在以后的学习工作生活希望同学们能把握好直觉与理性的关系，做出正确的决策。谢谢大家！
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