決策支持系統(tǒng)及其開發(fā)實驗報告模板.doc
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目錄 實驗一 -------------------------2 實驗二 -------------------------6 實驗三 -------------------------9 實驗四 -------------------------12 實驗五 -------------------------18 實驗六 -------------------------23 實驗七 -------------------------23 實驗一 認識決策模型 一、實驗目的 認識模型，區(qū)分模型的類別，明確模型的形式，加深理解模型的意義及對決策的作用。 二、內容與要求 熟悉并了解創(chuàng)建運行環(huán)境、運行程序模型； 掌握樣本、變量、輸入、輸出的概念和原理； 掌握模型概念、類型、形式、數(shù)學模型、程序模型等。 三、實驗步驟 1.上網(wǎng)搜索或查看本實驗參考資料第一部分和教材，找出模型概念、分類和表示形式。 2.運行實驗資源中的應用數(shù)學軟件包。 3.閱讀本實驗參考材料第二部分。 4.設計建模環(huán)境。 四、實驗結果 1． 模型類別 模型的概念：模型是對現(xiàn)實世界的簡化和抽象，將對世界的結構、聯(lián)系、機理、過程等認識的符號描述，即思維過程簡約化表示。 模型的分類：根據(jù)采用的符號系統(tǒng)模型可分為： 物理模型：用實體模擬、類比，如地球儀。 數(shù)學模型：用數(shù)學語言描述的一類模型，類似數(shù)學公式的形式。 結構模型：反映系統(tǒng)的結構特點和因果關系的模型，具體為各種圖模型。 仿真模型：計算機上運行的程序化表達的模型。 常用的決策模型多為數(shù)學模型，而空間決策支持中常用的是數(shù)學模型和結構模型。 數(shù)學模型是通過變量與參數(shù)構成的方程式模擬世界的演變，現(xiàn)實中若實現(xiàn)模型的值，就達到追求的目標。廣義數(shù)學模型類別有： 1、原理性模型 2、系統(tǒng)學模型 3、規(guī)劃模型 4、預測模型 5、管理決策模型 6、仿真模型 7、計量經濟模型 西蒙根據(jù)決策的合理性將決策過程分為三種模型： ( l ）理想模型 根據(jù)主觀期望效用理論（subjective expected utility ）的這種模型要求： 決策者有一個明確定義的效用函數(shù)， 假定決策者有一個十分完備的可選擇方案集合； 假定決策者能確定未來事件發(fā)生的概率分布； 進而決策者可以按照效用函數(shù)極大的準則進行決策。 ( 2 ）行為模型 人們在進行決策時，常常要受到各種行為和心理因素的影響。 由于有各種行為因素的影響，西蒙提出了有限合理性（ bounded rationality ）原則。他認為現(xiàn)實世界的決策由于必然要受到行為因素的影響，因而應該使用行為模型，但也只能達到有限的合理性。 ( 3 ）直覺模型 直覺模型是指決策者完全憑主觀進行決策，即通俗講的靠“拍腦袋”進行決策。這種模型可以看成是行為模型的一種特例，它受當事人行為因素的影響更大，合理性的局限也更大。在實際生活中，這種模型的使用是大量的。對于直覺模型的合理性要進行分析，并不能一概排斥。當一個人使用直覺進行決策時，可能非常迅速，連他本人也說不出為什么做出這樣的決策。但實際上他是應用了長期積累的經驗、知識以及其特有的素質，這個決策也可能是正確的。 以上所謂模型可理解為決策的過程模型。需與模型加以區(qū)分。作為DSS基礎的模型，“教材”將模型從總體上分為物理模型、數(shù)學模型、結構模型、仿真模型。當然從不同的角度，可有不同的劃分結果。DSS中涉及最多的是數(shù)學模型和仿模型。 2． 模型表示形式 模型的很多類別，其根本形式可分有數(shù)學模型和程序模型，程序模型又可分源程序和目標程序形式。 3． 應用數(shù)學軟件的軟件構成 軟件由常用統(tǒng)計方法，多元統(tǒng)計方法，線性代數(shù)計算，關于，概述，圖像顯示，最優(yōu)化方法，回歸分析八部分組成。其中常用統(tǒng)計方法，多元統(tǒng)計方法，線性代數(shù)計算，最優(yōu)化方法和回歸分析為數(shù)學模型，圖像顯示為仿真模型，關于和概述為結構模型。應用數(shù)學軟件的軟件構成是模型集合。 4． 應用數(shù)學軟件的表示形式 形式涵蓋了數(shù)學模型和程序模型，比如說數(shù)學原理均為數(shù)學的表現(xiàn)形式，而操作演示和實際操作均為程序模型。 5． 應用數(shù)學軟件的數(shù)據(jù)來源 其數(shù)據(jù)來源包括了很多方面，由程序自帶的數(shù)據(jù)庫，也有人機對話輸入。 實驗參考材料第二部分： 樣本為54位被隨機選取的某種特殊肝臟手術的病患的存活情形(Y)，變量為X1：血液凝結指數(shù) X2：預后指數(shù)(涵蓋有病人的年齡) X3：酵素功能檢查指數(shù) X4：肝功能檢查指數(shù) 輸入為：四個變量（X1、X2、X3、X4）與存活情形（Y）以及LOGY（殘差分析Y對應轉換） 輸出為：Y相對與四個變量的線性回歸模型 數(shù)學模型為：計量經濟模型線性回歸模型，使用的為STEPWISE（逐步回歸法），除此之外還有FORWARD（前進選擇法）、BACKWARD（后退消去法）、MAXR（最大R-SQUARE）、MINR（最小R-SQUARE）四種方法來選取適當?shù)淖兞俊? 程序模型為：目標程序 6． 軟件包應用 基于此軟件包，可以進行多模型輔助決策 五、實驗體會（收獲） 1．模型對決策的重要性 在以往的學習中，我們知道，管理信息系統(tǒng)在本質上是屬于更高一級的電子數(shù)據(jù)處理，它能提高數(shù)據(jù)處理的速度，提高工作效率。但是，高效率僅僅是系統(tǒng)業(yè)務處理中所追求的一個“過程目標”，而不是建造系統(tǒng)所追求的“最終目標”。高效率并不等于高效益，只有科學的、正確的決策才能帶來好的效益，為企業(yè)帶來活力與旺盛的生命力。否則將相去甚遠，在錯誤決策下的高效率只能加重損失的程度。 因此，企業(yè)所追求的最終目標，應該是決策的正確性、科學性和有效性，高效率只有在這個前提下才能發(fā)揮它對企業(yè)積極的、促進的作用。 可見，是管理自身的要求需要盡快地從 MIS發(fā)展到 DSS ，即由數(shù)據(jù)管理向模型管理發(fā)展。 DSS 與 MIS 相比更先進一步，是因為它強調以下三點： (1)將模型并入信息系統(tǒng)軟件； (2)為高層管理提供有用信息，以便支持那些相對而言結構化程度比較低的決策行為，如支持半結構化的決策活動； (3)提供給用戶強有力、然而并不難掌握的與系統(tǒng)之間的人一機交互能力，即用戶能夠用較為簡單的語言向系統(tǒng)咨詢，并從系統(tǒng)得到科學的、有效的決策支持。 以上三個觀點雖然在 MIS 中沒有被忽視，但不能否認，它們也沒有被加以重視，這也使得 MIS 只是強調數(shù)據(jù)處理能力的提高，但它所收集、存儲，處理和提供的信息，還遠未能夠對管理工作產生積極的影響，沒有強調對決策工作積極的支持。 DSS 則面向決策，針對半結構化甚至于非結構化的決策問題，不光重視數(shù)據(jù)管理，更強調模型管理對于決策的支持作用?？梢?， MIS 發(fā)展到 DSS 也標志著由數(shù)據(jù)管理到模型管理的擴展。 DSS依賴模型而得以發(fā)展，DSS由模型驅動而運行。因此模型是DSS的根本。 在 DSS中，對話部件支持決策者來使用這個系統(tǒng)，數(shù)據(jù)部件提供存取來作為制定決策的原始資料，而模型部件則是給決策者以通過推理、比較、選擇來分析解答整個問題的能力。實際上，正是將模型引人信息系統(tǒng)才使得 MIS 向前進一步發(fā)展并成為決策支持系統(tǒng)。因此，不難看出，在 DSS 中模型部件的地位是十分重要的。 2．設計建模環(huán)境 SAS： SAS系統(tǒng)功能包括客戶機/服務器計算、數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)存儲及管理、應用開發(fā)、圖形處理、數(shù)據(jù)分析、報告編制、質量控制、項目管理、運籌學方法、計量經濟學與預測等。實際使用時可以根據(jù)需要選擇相應的模塊。 Matlab：Matlab集數(shù)值分析、矩陣運算、信號處理和圖形顯示于一體。在這個環(huán)境下，對所要求解的問題，用戶只需簡單地列出數(shù)學表達式、其結果便以人們十分熟悉的數(shù)值或圖形方式顯示出來。 Lindo：LINDO可以用來求解線性規(guī)劃 (LP--Linear Programming)、整數(shù)規(guī)劃 (IP--Integer Programming) 和二次規(guī)劃 (QP--Quadratic Programming) 等問題。LINDO易于規(guī)劃問題的輸入、求解和分析，程序執(zhí)行速度很快。 Lingo： LINGO 則用于求解非線性規(guī)劃（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次規(guī)則（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中LINGO ６.0學生版最多可版最多達300個變量和150個約束的規(guī)則問題，其標準版的求解能力亦再10^4量級以上。 SPSS：SPSS最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮SPSS采用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)接口較為通用，能方便的從其他數(shù)據(jù)庫中讀入數(shù)據(jù)。其統(tǒng)計過程包括了常用的、較為成熟的統(tǒng)計過程，完全可以滿足非統(tǒng)計專業(yè)人士的工作需要。 Excell：Excel 是微軟辦公套裝軟件的一個重要的組成部分，它可以進行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計分析和輔助決策操作，廣泛地應用于管理、統(tǒng)計財經、金融等眾多領域。 3．實驗感想 通過這次實驗，我認識到了在決策過程中建模的重要意義，掌握了許多關于模型的概念，包括模型分類，模型表示等，對于各類建模工具也有了初步了解。 實驗二 數(shù)學模型 一、實驗目的 掌握數(shù)學模型及其構建方法 二、實驗內容 構建一個數(shù)學模型 三、方案設計與要求 1、參考本實驗后附材料或教學演示，確定用于建模的決策問題。 2、明確變量和邏輯關系，必要時用假設簡化問題，設定變量符號。 3、借用基本數(shù)學形式表達變量間的關系，需要時篩選變量，形成初步的模型形式。在無法進行嚴格的數(shù)學推導時, 可以使用“不嚴格”的數(shù)學形式。理解模型的語義含義和功能。 4、盡量使用實際資料檢驗數(shù)學結果，并用恰當?shù)膶W科語言表達數(shù)學結果。 5、確定最終的模型。 四、實驗結果（結論） 1．應用建模流程圖 1)建模準備（實際問題）：要了解問題的實際背景，明確建模的目的，掌握對象的各種信息，弄清實際對象的特征，情況明才能方法對。 (2)建模假設：根據(jù)實際對象的特征和建模的目的，在掌握必要資料的基礎上，對原型進行抽象、簡化并且用精確的語言作出假設，是建模過程關鍵的一步。 (3)模型建立：在建模假設的基礎上，利用恰當?shù)臄?shù)學工具構造出刻畫實際問題的數(shù)學模型。（數(shù)學工具越簡單越好） (4)模型求解：利用獲取的數(shù)據(jù)資料，對模型的所有參數(shù)做出計算（估計）。 (5)模型分析：對模型求解的結果進行數(shù)學上的分析。 (6)模型檢驗：將結果與實際比較，用實際現(xiàn)象、數(shù)據(jù)等檢驗模型的合理性和適用性，看它是否符合客觀實際，若不符合，就修改或增減假設條件，重新建模，循環(huán)往復，不斷完善，直到獲得滿意結果。 (7)模型應用：一個成功的數(shù)學模型，必須根據(jù)建模的目的，將其用于分析、研究和解決實際問題，充分發(fā)揮數(shù)學模型在生產和科研中的特殊作用。 2．建模過程 （1）實際問題：尋找合適的網(wǎng)絡節(jié)點 有4個通訊站A，B，C，D，它們在平面直角坐標系中的坐標依次為(0,0), (1,4), (2,1), (4,3)。試用通訊網(wǎng)絡線將它們連接起來，使線路總長L最少，這里網(wǎng)絡線只能與x軸平行或垂直。L最少值是多少？為什么？一般情形如何連接？若通訊站個數(shù)為5或6結論如何？ （2）抽象化簡假設 對于坐標系的任意兩點,最短路線的網(wǎng)絡節(jié)點求法: 1).從水平方向看,即把所有點都投影到X軸上,只要節(jié)點的投影在兩點的投影中間即可 2).從垂直方向看,即把所有點都投影到Y軸上,只要節(jié)點的投影在兩點的投影中間即可 可見節(jié)點是不唯一的,對應的路線圖也不唯一.為了求解的簡化,期間所求的網(wǎng)絡節(jié)點的橫/縱坐標分別為各點的橫/縱坐標的平均值,即: X=(x1+x2)/2 Y=(y1+y2)/2 （3）參數(shù)變量 參與這個問題的因素有橫坐標和縱坐標。 （4）組建模型 同理類推,對于多點的網(wǎng)絡,也只要求出其網(wǎng)絡節(jié)點即可,即: X=(x1+x2+...+xn)/n Y=(y1+y2+...+yn)/n （5）參數(shù)估計 此題中X=(0+1+2+4)/4=1.75≈2(四舍五入取整) Y=(0+4+1+3)/4=2 （6）運行檢驗 通過計算所有可能節(jié)點的總距離L,驗證得該結論正確。 （7）判定符合性（結論） 大致符合實際情況，只因為實際工程中可能產生廢料的情況使結果比實際值偏小。 （8）實際應用 應充分考慮工程可能產生的廢料，防止實際誤差偏大。 五、實驗體會（收獲） 1．數(shù)學模型是一種模擬，是用數(shù)學符號、數(shù)學式子、程序、圖形等對實際課題本質屬性的抽象而又簡潔的刻劃，它或能解釋某些客觀現(xiàn)象，或能預測未來的發(fā)展規(guī)律，或能為控制某一現(xiàn)象的發(fā)展提供某種意義下的最優(yōu)策略或較好策略。它的建立常常既需要人們對現(xiàn)實問題深入細微的觀察和分析，又需要人們靈活巧妙地利用各種數(shù)學知識。 2．通過這次實驗，我對數(shù)學建模有了初步的認識，開始逐步學會利用數(shù)學模型和數(shù)學思維解決實際問題。 實驗三 模型的人工求解 一、實驗目的 掌握模型的傳統(tǒng)解法 了解管理中所使用的模型及在決策中的應用 二、實驗內容 模型的人工求解 實際問題的決策 三、方案設計（實驗步驟） 選擇一個管理決策問題?？蛇x擇本實驗后附參考資料第二部分中的物資運輸決策、本實驗后附參考資料第一部分中的[例1]、前面試驗涉及的決策問題，也可任選。 必要時自行建模。 先給出某個具體問題實例，然后人工求解模型。 進行決策。 總結 四、實驗結果（結論） 1．決策問題 下表給出甲、乙、丙三種食物的維生素A、B的含量及成本: 甲 乙 丙 維生素A(單位/千克) 維生素B(單位/千克) 成本(元/千克) 400 800 7 600 200 6 400 400 5 營養(yǎng)師想購這三種食物共10千克,使之所含維生素A不少于4400單位,維生素B不少于4800單位,問三種食物各購多少時,成本最低?最低成本是多少? 2．建立模型 （1）、實際問題 （2）、抽象化簡假設 、假設產品的售價穩(wěn)定，不隨市場產生變化； （3）、參數(shù)變量 設所購甲、乙兩種食物分別為x千克、y千克,則丙種食物為(10-x-y)千克，成本為z （4）、組建模型 x、y應滿足線性條件為 ,化簡得 3．模型詳細求解步驟 作出可行域如上圖中陰影部分 目標函數(shù)為z=7x+6y+5(10-x-y)=2x+y+50,令m=2x+y,作直線l:2x+y=0,則直線2x+y=m經過可行域中A(3,2)時,m最小,即mmin=23+2=8，∴zmin=mmin+50=58答: 甲、乙、丙三種食物各購3千克、2千克、5千克時成本最低,最低成本為58元. 指出:本題可以不用圖解法來解,比如,由得 z=2x+y+50=(2x-y)+2y+504+22+50=58,當且僅當y=2,x=3時取等號 五、體會（收獲） 線性規(guī)劃的理論和方法主要在以下兩類問題中得到應用:一是在人力、物力資金等資源一定的條件下,如何使用它們來完成最多的任務；二是給一項任務,如何合理安排和規(guī)劃,能以最少的人力、物力、資金等資源來完成該項任務。 通過本實驗，我掌握了傳統(tǒng)統(tǒng)計手段在建模中的重要應用。對決策概念有了更深的理解。 實驗四 程序模型 一、實驗目的 掌握程序模型的實現(xiàn)方法 二、實驗內容 編制模型的計算機算法程序。 思考實現(xiàn)計算機算法的要求。 三、方案設計與要求 1、任選一個數(shù)學模型。 2、配置編程環(huán)境。 3、明確模型的人工解法，轉變?yōu)橛嬎銠C算法，進行必要的數(shù)據(jù)管理，并編程實現(xiàn)。 四、實驗結果（結論） 1．數(shù)學模型 最小二乘法：一種數(shù)學優(yōu)化技術，它通過最小化誤差的平方和找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。最小二乘法是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。最小二乘法通常用于曲線擬合。 設已知列表函數(shù)并且我們想用一個通常的次多項式去近似它。 ---（1.1） 問題是應該如何選擇使能較好地近似列表函數(shù)。按最小二乘法，應該選擇使得 取最小。注意到S是非負的，且是的2次多項式，它必有最小值。 2．人工算法 求S對的偏導數(shù)，并令其等于零，得到 進一步，可以將它們寫成 引進記號 和 則上述方程組為 (1.3) 它的系數(shù)行列式是 由的定義及行列式性質，可以斷言 (1.4) 此處符號W表Vandermonde行列式，而是對所有可能的求和（每個可以取值并且當時）。 由（1.4）式及Vandermonde行列式的性質可知，當互異時， 從而，方程組有唯一解且它們使取極小值.如此，我們應用最小二乘法找到了的近似多項式. 在利用最小二乘法組成和式時，所有點都起到了同樣的作用，但是有時依據(jù)某種理由認為中的某些項的作用大些，而另外一些作用小些（例如，一些是由精度較高的儀器或操作上比較熟練的人員獲得的，自然應該予以較大的信任），這在數(shù)學上表現(xiàn)為用和 替代和取最小值.且通常稱之為權；而為加權和。 3．編程環(huán)境 在window7電腦系統(tǒng)，使用visual Basic 6.0編寫調用程序。 4．詳細計算機算法 使用vb輸入數(shù)據(jù)控件模擬最小二乘法的二次多項式曲線擬合，以下是二次的算法解法： 最小二乘法的二次多項式曲線擬合： 計算值到實際值的距離 誤差的平方和為 求a、b、c使得Q的值最小。平方差Q大于0，因此函數(shù)存在大于或等于0的極小值，極小值為無窮大。 對a、b、c求偏導，令偏導等于0，得到極值點，比較所有極值點的函數(shù)值即可得到最小值。 ② ③ ④ 解此方程組，先消去c ②*N - ④* ③*N - ④* 令： 可解得 最終擬合出來的結果二次多項式為。 計算機算法： 1、輸入所需解算的數(shù)據(jù)（也可用數(shù)據(jù)倒入數(shù)據(jù)）； 2、運用最小二乘法處理數(shù)據(jù)，得到近似結果，并進行對結果的顯示輸出； 3、對模型計算得出的結果進行檢驗和評價。 5．完整源程序清單 在vb工程中，創(chuàng)有一個窗體，并在窗體上有一個按鈕控件啟動數(shù)據(jù)處理，以及一個文本控件來輸入數(shù)據(jù)量。 Option Explicit Private Sub Command1_Click() Dim n As Integer, xy() As Double, i As Integer Dim a As Double, b As Double Form1.Cls Print " 從這開始計算！" If Text1.Text = "" Then MsgBox "請輸入n的值！", 64, "注意" 用文本框輸入n的值！ Else n = CInt(Text1.Text) If n <= 1 Then Exit Sub End If ReDim xy(4, n) Print "一共有", n, "對數(shù)據(jù)！" For i = 1 To n xy(1, i) = Val(InputBox("自變量 X 的值：")) xy(2, i) = Val(InputBox("因變量 Y 的值：")) xy(3, i) = xy(1, i) * xy(2, i) 求出每一對x與y的乘積 xy(4, i) = xy(1, i) ^ 2 求出每一個x的平方值 Print " x("; i; ") = "; xy(1, i); " y("; i; ") = "; xy(2, i) xy(1, 0) = xy(1, 0) + xy(1, i) 所有x值的和 xy(2, 0) = xy(2, 0) + xy(2, i) 所有y值的和 xy(3, 0) = xy(3, 0) + xy(3, i) x,y的乘積之和 xy(4, 0) = xy(4, 0) + xy(4, i) x的平方之和 Next i a = (n* xy(3, 0) - xy(1, 0)* xy(2, 0)) / (n* xy(4, 0) - xy(1, 0) ^ 2) b = xy(2, 0) / n - a / n * xy(1, 0) 計算a，b的值 Print " 擬合公式為：" Print " y = "; b; If a >= 0 Then Print " + "; Print a; "x" End Sub Private Sub Form_Load() Form1.AutoRedraw = True 運行界面 Form1.Caption = "最小二乘法擬合程序" Print Print " 1、輸入數(shù)據(jù)數(shù)量;" Print " 3、逐個輸入各組數(shù)據(jù);" Print " 2、輸出擬合公式。" Print Form1.Print " 單擊開始計算按鈕運行..." End Sub 某組數(shù)據(jù)計算結果圖： 五、實驗體會（收獲） 1．本次實驗讓我掌握了數(shù)學模型的程序化，即如何利用計算機來驗證人工計算結果的正確性以及解決人工計算難以實現(xiàn)的難題。這就要求我們在對模型十分了解的情況下采用合適的編程語言對其進行闡述，從而增強模型的科學性和專業(yè)性。 2．這次的實驗我選擇了人口發(fā)展模型進行模擬。程序使用的直接在matlab中輸入數(shù)據(jù)。由于對matlab不甚熟悉，所以未能采取更用戶友好的方式來闡釋這一問題，希望在不斷地努力中得到改善。 實驗五 模型表示與組合 一、實驗目的 掌握模型的表示、組合及模型庫的建立 二、實驗內容 建立模型庫/組合模型應用 三、實驗方案設計與要求 1、設置開發(fā)環(huán)境。 2、將涉及的模型分類或分形式存放，構成層級文件夾，形成模型文件庫。注意模型文件至少有源文件和目標文件兩種形式。 3、建立索引表或分類索引表，索引內容包含模型編號、名稱、模型文件名、以及模型文件路徑，形成字典庫。 4、建立一個模型庫集成管理界面，也可自行設計開發(fā)模型庫管理系統(tǒng)。 四、實驗結果（結論） 1．系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 編程環(huán)境：使用Microsoft Visual Studio 2008。 Microsoft Visual Studio 2008是面向Windows Vista、Office 2007、Web 2.0的下一代開發(fā)工具，代號“Orcas”，是對Visual Studio 2005一次及時、全面的升級。 VS2008引入了250多個新特性，整合了對象、關系型數(shù)據(jù)、XML的訪問方式,語言更加簡潔。使用Visual Studio 2008可以高效開發(fā)Windows應用。設計器中可以實時反映變更,XAML中智能感知功能可以提高開發(fā)效率。同時Visual Studio 2008支持項目模板、調試器和部署程序。Visual Studio 2008可以高效開發(fā)Web應用，集成了AJAX 1.0，包含AJAX項目模板，它還可以高效開發(fā)Office應用和Mobile應用。 數(shù)據(jù)庫：Microsoft SQL Server 2008 SQL SERVER 2008是一個關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。除了基本的的的數(shù)據(jù)庫管理，還可以進行數(shù)據(jù)倉庫管理和聯(lián)機分布式處理。SQL SERVER 2008是一個功能完備的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。它包括支持開發(fā)的引擎、標準的SQL語言、擴展的特性等功能。 2．模型庫管理系統(tǒng) 決策支持系統(tǒng)的應用領域十分泛，各個不同的領域對模型庫管理系統(tǒng)的要求也不一樣。目前被廣泛接受的對模型庫管理系統(tǒng)的定義為：設M={M1,M2...Mn}為模型的集合，P 為施于M 上的操作的集合，則
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