本书系统地介绍决策支持系统的理论方法、系统设计和发展趋势，分为三篇。上篇是基础理论，介绍决策支持系统和决策分析的基本理论和常用方法，包括八个具体的实践案例；中篇是系统实践，介绍决策支持系统的核心组件及两个前沿方向——群决策支持系统和决策支持系统生成器的理论与设计，包括三个逐步进阶的技术实践环节；下篇是应用趋势，结合物联网、大数据等新一代信息技术介绍智慧城市背景下的信息协同和大数据决策。 为了使读者更方便地理解、操作和开展进一步研究，本书给出了所涉及的全部案例的原始数据和系统源程序，所有算例、代码均在书中声明的技术环境和软件版本下测试无误。 本书可作为高等院校管理科学、系统工程、信息技术相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可供科研人员、各级行政干部、企业管理人员、工程技术人员参考。

作者后记——行为决策中的哲学智慧 撰写一部严谨的学术著作不是一件轻松的事情，试图用普适性的笔法诠释专业性的理论更需要足够的文字功底。不敢妄言本书在多大程度上达到了这个目的，唯一值得一提的是，我们已在这条道路上前行。作为学习者和追寻者，行者无疆。 决策科学处在自然科学与社会科学的交叉领域。在本书的最后，我想暂时抛开定量为主的思维，从行为决策的视角谈谈对决策的认识。在此不做学术探讨，选两个不具全面代表性的人物来引出我的思考。 （一）西蒙的批判 提到决策，就不能不提西蒙。作为管理领域唯一获得诺贝尔经济学奖的人，西蒙在《管理行为》中关于“有限理性”的提出是堪称颠覆性的。一般认为有限理性原则是对“经济人”概念的反驳，但更完整地看，西蒙的颠覆性在于对历史上人类行为的理性方面存在的两个极端的批判： 一个极端以弗洛伊德为代表，试图把所有人类的认知活动都归因于情感的支配，即“穷人家的孩子眼里看到的硬币，比富人家的孩子看到的更大”。这一定程度上反应了经济学中边际价值的递减性。 另一个极端是新古典经济理论的“经济人”假设，认为行为合乎理性的人会收集所有必要的信息，能按照最经济、最有效的方式分配有限的资源去获得最大的经济利益。它源于亚当•斯密的《国富论》，并由帕累托引入经济学，赋予了人类无所不知的理性。 事实上，组织成员的行为在很大程度上是符合理性的，情感的作用并不支配人的全部，“对硬币再有好感，也不会把硬币看作钻石”； 另一方面，任何决策行为因为知识的不完备、预测的困难、行动方案的不完全、现实决策环境的复杂性、决策个体之间的差异性等因素不可能达到完全理性的高度，完全理性在现实中只能是托马斯的“乌托邦”。 在西蒙之前，以伯努利的基数期望效用理论、冯•诺依曼和摩根斯坦的序数期望效用理论、萨维奇的贝叶斯决策理论等为代表的理性决策理论占据了绝对主导地位。而西蒙的批判将纯粹的理论拉回到了实际生活中，将对个体决策行为的心理分析引入了决策过程，对人在组织中的行为——尤其是非理性的行为的解释奠定了基础。 人类智慧的进步总是从批判中开始的。 （二）乐观的墨菲 墨菲定律的表达有多种版本，比如：“事物比其表面所显示的要复杂得多”；“做任何事情都要比预计的花更长时间和更大代价”；“无论干什么事，只要可能出错就一定会出错。” 在生活中墨菲定律的应用哲学也极广，比如：“不要试图教猪唱歌，不但没有结果还惹猪不高兴”；“看电影时出去买爆米花，银幕上就会出现精彩镜头”；“排队时换到另一排，原来站的那一排就开始动得比较快了。” 墨菲定律要表达的内容显而易见，想必生活中无数人都会有共鸣。但问题不是出在墨菲本身，而是卡拉汉关于墨菲定律的推论——“墨菲是个乐观主义者。” 从上面墨菲定律的表述看，墨菲是个乐观主义者吗？这似乎与我们对乐观和悲观的常识性判断有悖，以至于我在很长一段时间内感到费解，甚至认为卡拉汉的推论是悖论。 我们不妨看一下墨菲的原话：“If there are two or more ways to do something, and one of those ways can result in a catastrophe, then someone will do it.”其实，墨菲的本意被越来越多的表述版本偏离了。人们更愿意停留在对墨菲定律阐述的表面现象的关注上，因为它神奇的预测。而实际上，墨菲表达的是面临多种选择时总有人会做出导致灾难的那种选择，并没有说所有人一定会做出这种选择。 墨菲强调的是可能性，尤其是小概率事件的可能性。基于这个理解，我认为墨菲没有表达到字面上的另一层意思是：考虑到现实的种种不利因素，决策者应该把精力放到事前，尽可能周到、全面地准备，做出尽可能有利的决策；在这个前提下，一旦真发生不幸，则一笑置之，以平和的心态正确对待错误，不害怕失败，在纠错中成长，从失败中找到成功的方法。 墨菲与悲观主义者的最大区别在于：真正的悲观主义者考虑到结果的悲观后，采取消极对待的方式；而墨菲恰恰相反，借助于从尽量悲观的角度考虑结果这种方式，以积极的态度进行事前准备，以平和的心态面对事后结果。 显然，卡拉汉看到了墨菲定律的本质——看似悲观、实则乐观。 （三）愚蠢的完美 西蒙是决策领域首屈一指的大师，他的“有限理性”将理性决策扩展到行为决策，用“行政人”取代了“经济人”；在此基础上又提出了“满意准则”，进而用满意解取代了最优解。 墨菲只是一个默默无闻的小人物，他在决策领域的盛名完全来自于“墨菲定律”的发现，相比定律的意义，墨菲只是一个名称符号。 西蒙和墨菲，两个有着天壤之别的人，却同样对行为决策理论的发展产生了不可磨灭的影响。他们之间——准确的说是他们的理论之间——有什么内在的联系吗？ 我想答案是肯定的。科学决策的关键在于信息对称和快速反应，西蒙将追求的目标从最优解化为满意解，墨菲则提醒人们要对可能的最坏结果做充分准备——两人不约而同地对完美的结果选择了排斥；同时，一个争“时”、一个争“势”，都落在了一个“争”字上。 先说对“完美”的排斥。举一个我最喜欢的关于运筹学的定义：“运筹学是一种给出问题坏的答案的艺术，否则的话问题的结果会更坏。”这一定程度上是与博弈论的实质相通的：永远都是在一系列差的决策中选择一个最优的，而最优的决策又永远都是相对的，即差中求好、相对最佳。 理论上存在最优解，但实际中却永远只有次优解，过分追求完美是一个愚蠢的行为——这是西蒙和墨菲共同给我们的启示。 （四）不争的智慧 最后来谈“争”。这里需要提到另一位诺贝尔经济学奖获得者——纳什，他在冯•诺依曼和摩根斯坦的基础上建立了非合作博弈的“纳什均衡”理论，成为了博弈论（或称对策论）领域最伟大的大师。但纳什的博弈理论是“术”而非“道”，在“争”的过程中能够通过均衡达到共同利益最大化，却不能“不战而屈人之兵”。 佛家有以“无相”化“有相”之说，我认为“争”之道其理相同：行为决策的智慧核心不在“争”，在于“不争”。夫唯不争，天下莫能与之争。不管是西蒙的争时，还是墨菲的争势，都可以在“不争”上找到归宿。 其实，决策模型中本就有一类特殊的模型——无为模型，即有意识地不做任何决策。有时候，顺其自然的“无为”比强行“有为”更有效，这是“不争”的一种解释。老庄哲学的“无为”表面上与儒家的“修身、齐家、治国、平天下”反其道而行之，实质上是另一种平天下的政治智慧，这则是“不争”的更深一层理解——“不争而争”。 以柔克刚，以弱胜强，以静制动，以圆欺方——这是“损有余而补不足”的不争。 强而不燥，弱而不虚，哀而不伤，乐而不淫——这是“智不过实、行不过力”的不争。 古人说“上士无争”。土处下不争高，安而不危；水流下不争疾，去而不迟。以术相争，争之不得；以道驭时，时至不去。为而不争，不争而争，这才是行为决策中最核心的“不争”的智慧。 写在最后 在全书的最后，我们回过头来再次思考这个问题：决策支持的核心究竟是什么？ 各种书籍文献在提到DSS的核心时，出现最多的两个词，一是数据，二是模型。这两种提法从技术和应用的角度看无可厚非。但回归到决策的目的本身，不管是数据、模型、方法、知识，还是时间差、信息差，都不足以充当核心的角色。 DSS是为决策者服务的，所以它的核心永远都应该是人，而不是机器。人类在理性决策中的行为可以被模仿，但在行为决策中，人类的智慧却永远无法被机器所替代。不管DSS发展到多高级的程度，即使它智能到可以自适应演进，即使人类赋予了它敏锐的感知能力甚至感情，它也不可能替代人的选择。 这就引出了选择的价值。 著名的管理学家Peter Drucker曾经说过，当未来的历史学家回顾今天，他们会认为今天最了不起的事情，不是互联网，也不是任何技术的革新，而是——人类将拥有选择。 微观的无序和宏观的有序是物质世界的本源。所有关于决策理论和DSS的研究，都只有、也必须落脚于人的选择，决策支持才会有其真正的意义。 这是对选择的价值最好的诠释，也是对人类的生存价值最好的慰藉。 贾晓丰

《决策支持系统理论与实践》一书的写作过程历时六载，从写作目的到成稿形式，都几经调整。不管是内容架构，还是行文风格，其实一直徘徊在普适性和专业性之间。从理论中引出实践，从应用中再回到方法论，客观地讲，最终呈现在读者面前的，应该还是专业性略强一点，至少作者希望是这样的。科学是严肃而严谨的，决策科学尤其如是。 决策支持是一门将自然科学的定量分析与社会科学的定性分析完美结合在一起的学问，用定量的方法处理决策人的价值判断。与运筹学所研究的确定条件下的决策相比，决策分析的理论与方法更关注风险型和严格不确定条件下的决策，涉及以主观概率论和效用理论为支柱的统计决策理论、多属性和多目标决策、群决策和社会选择理论等诸多层面。 目前，与决策支持系统相关的许多专业书籍更多地侧重于理论层面的描述。但是，读者在应用过程中会面临一些具体的问题。比如： 方法库和模型库在实践中到底是怎么关联并发挥作用的？如何对一个现实决策问题进行解构，并选择合适的决策方法构建模型，对多个模型进行组合，再将组合后的模型转换成程序？如何将群决策支持系统用于实际的群体决策活动？如何开发并利用决策支持系统生成器辅助科学决策？通过决策理论和决策支持系统辅助做出的决策是否真的比传统的“拍脑袋”要更科学、更高效？如果能够深入、全面地解答这些问题，读者对决策科学的认识将不再局限于理论层面和实验室阶段，而是真正清楚所看、所学、所想、所研究的东西在实践中有什么作用以及如何发挥作用。这正是我们撰写本书的初衷之一，重视决策理论与方法的模型化、程序化、可操作化，让读者对决策支持系统有一个完整的认识，看到森林的同时，也看到树木。 本书分为三篇。 ...