1 决策支持系统发展各个阶段的对比分析
计算机技术的迅猛发展及各行业的迫切需求，给决策支持系统的发展提供了基石和动力。综观国内外决策支持系统的研究领域，DSS的发展演变过程有很强的逻辑基础(如图1所示)，从时问的先后来看，具有十分明显的分界线。
图1 DSS的发展演变过程
DSS的分类并不意味着实际应用中的DSS必然属于某一种类型，恰恰相反，它们相互联系，紧密结合存在于某一实际系统中，这种相互之间的联系和结合将伴随着计算机科学、人工智能、神经网络的发展更加紧密。因此，其分类不可能十分严格，由此总结出DSS的特点(如表1所示)。
表1 DSS的特点
2 DSS发展中各个阶段的演变
计算机技术、专家系统(ES)、人工智能(AI)、神经网络等学科的发展，使计算机辅助决策系统向着智能化、高效、准确全面的方向发展。每一层的出现和发展都基于前层之上，取长补短，不断完善。
·EDP的发展
利用EDP计算机能够提高单项数据处理能力，但这种能力能否有效发挥，还取决于系统的协调一致及与其它各种任务和各种因素的配合，即需要从系统的观点出发，综合考虑各种因素及各种问题。
·MIS的发展
管理信息系统(MIS)产生于这种历史背景，它从系统的观点出发，从系统分析入手，是规范的基于计算机的系统。它从各种来源获取系统中信息处理所需的全面数据，并对其进行检索、筛选和组合以便及时地为管理决策过程提供必要的信息。由于采用的模型是数学模型，它辅助决策的能力主要体现在定量上。在长期的MIS实践中，MIS并未创造预期的社会经济效益。究其原因主要是：
(1)缺乏丰富的数据资源，使模型和算法没有坚实的数据基础，阻碍了DSS模型库和数据库的发展。
(2)缺乏分析工具，支持DSS的分析程序只能由用户自己开发。
(3)在DSS发展史上，各种库有机结合的问题一直未得到很好的解决。
MIS是计算机参与决策的初级阶段，要直接面向决策满足信息需求，必须建立DSS。
·DSS的发展
DSS是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，面对复杂的决策问题，辅助中高层决策者决策活动的，具有一定智能行为的人机交互系统。它使数值计算和数值处理融为一体，提高了辅助决策的能力。但仍表现在定量分析上。最早于70年代初由美国M.S.Scott Morton教授在《智能决策系统》一文中首先提出。
德国学者D.H.Bonczek等人认为，决策支持系统与MIS的不同在于以下几个方面：(1)把模型并入信息系统软件中。(2)为高级管理决策人员提供解决非结构化决策问题的有用信息。(3)为用户提供一种功能很强且使用方便的问题求解语言。
·ES的发展
60年代末兴起的另一个研究领域——专家系统(ES)是50年代人工智能(AI)的进一步发展，专家系统是利用专家的知识在计算机上进行推理，达到专家解决问题的能力。专家系统的出现使人工智能走上了实用化阶段。专家的知识表示为产生式规则和语义网络等形式。专家系统也是一种有效的辅助决策系统，它的决策方式属于定性分析，专家系统的发展使它逐步深入到各个领域，并取得了很大的经济效益。专家系统的发展也遇到一些困难，最大的困难是知识的获取，专家系统需要大量的专家知识，最初的方式是由知识工程师和专家座谈获取知识。80年代后期，人工神经元网络技术的兴起为知识获取开辟了一条新的途径，同期，机器学习技术也得到发展，达到了机器能自动获得知识的效果。
·IDSS的发展
AI和DSS几乎是同时兴起，但沿着不同道路的发展起来，都具有辅助决策的作用，但辅助决策的方式完全不同，人工智能采取定性分析，DSS采取定量分析，这两者结合起来，辅助决策效果大大改善。这种AI和DSS结合起来形成的系统成为智能决策支持系统(IDSS) ，目前认为给DSS赋予智能的人工智能技术主要有专家系统(ES)，自然语言处理(NLP)，人工神经网络(ANN)。
