本文關鍵詞：基于SWOT的智能型動態(tài)戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著加入WTO和市場化體系的逐步完善,我國的改革開放邁開了更大的步伐,各類企業(yè)都面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn),如何把握機遇、迎接挑戰(zhàn)是每個企業(yè)都必須認真思考的問題。然而,我們看到,在一些企業(yè)蓬勃發(fā)展的同時,也有很多企業(yè)在激烈的市場競爭面前束手無策、無能為力。計劃經(jīng)濟模式下的經(jīng)營方式,仍然束縛著企業(yè)適應市場經(jīng)濟的步伐,由于缺乏長遠的戰(zhàn)略方向,導致很多企業(yè)陷入嚴重的困境。近年來,隨著現(xiàn)代科學技術突飛猛進的發(fā)展,計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷突進和廣泛應用,人類開始告別以資本、技術為特征的工業(yè)社會,正在進入一個嶄新的時代。企業(yè)面對的戰(zhàn)略環(huán)境更加惡劣,戰(zhàn)略決策對企業(yè)變得比以往任何時候都重要。為了作出正確的戰(zhàn)略決策,需要把專家的定性知識或定性判斷同定量模型以及定量數(shù)據(jù)的描述有機地結(jié)合起來,以實現(xiàn)定性知識與定量數(shù)據(jù)之間的相互作用,僅僅靠傳統(tǒng)的人工方法進行處理,依人的腦力去解決幾乎是不可能的。因此,必須借助計算機尋找更加有效的戰(zhàn)略決策方法,研究適合高層應用的輔助戰(zhàn)略決策的計算機支持系統(tǒng)。七十年代出現(xiàn)了面向企業(yè)戰(zhàn)略決策的執(zhí)行支持系統(tǒng)和戰(zhàn)略信息系統(tǒng),而后發(fā)展到戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)。作為決策支持系統(tǒng)(Decision Support System,簡稱DSS)研究的重要分支之一。SDSS的結(jié)構(gòu)框架、設計原理在DSS的基礎上向前發(fā)展,刻意強調(diào)面向企業(yè)高層決策者。 本文首先根據(jù)決策組織的層次,應用從定性到定量綜合集成的思想,提出了解決復雜戰(zhàn)略問題的遞階分解思想。根據(jù)這個思想,探討了定性模型和定量模型的集成模式和定性知識和定量數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換映射關系,并且提出了集成定性推理和定量計算的DSS體系結(jié)構(gòu)和智能問題處理系統(tǒng)的分析處理流程,簡要討論了各功能模塊。接著,在傳統(tǒng)SWOT分析的基礎上,把戰(zhàn)略選擇過程細化為滿足兩個約束條件地過程:戰(zhàn)略地位和戰(zhàn)略匹配點,從而構(gòu)造出基于SWOT的雙約束戰(zhàn)略決策模型(SWOT-Based Double Retricting Strategic Decision Model,簡稱為SDRSDM)。利用SDRSDM,決策者首先確定出企業(yè)的戰(zhàn)略地位,明確本企業(yè)在競爭環(huán)境中的戰(zhàn)略位置,確定戰(zhàn)略匹配點,從而客觀、理性的在匹配戰(zhàn)略中找到合適的戰(zhàn)略方案。在以上分析的基礎上,針對戰(zhàn) WP=4 略環(huán)境復雜、動態(tài)的特點,提出了SWOT分析的理性化思路,以投資企業(yè)現(xiàn)金流量災變分析為例子,探討了建立其它預測模型的可行處。然后,吸收定性和定量集成的思想,在分析影響因素的特性基礎上,結(jié)合專家的定性判斷能力和實際的定量計算模型,根據(jù)戰(zhàn)略影響因素的定量、定性特征,引入更加合理的分值確定和權(quán)重賦值方法,以提高戰(zhàn)略因素分析的可信度。在下面,通過引入有序決策樹(Ordered Decision Tree, ODT)和最小有序決策樹(The Smallest Ordered Decision Tree,SODT)概念將SDRSDM的求解進行了有利于建模和推理的形式化表示,從而將求解過程統(tǒng)一于整個ODT的不同節(jié)點之中。在此基礎上,研究了SDRSDM的推理算法,為SDRSDM的系統(tǒng)實現(xiàn)奠定了基礎。另外,通過以上分析,SDRSDM的求解是一個異常復雜的綜合決策系統(tǒng)。因此,提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的戰(zhàn)略決策學習模型。研究了應用ANN對復雜的SDRSDM進行學習的原理�；谌龑覤P網(wǎng)絡學習算法建造了評價專家用于決策分析的ANN學習模型,可以在實際應用中發(fā)揮很好的作用。最后是在前面各章工作的基礎上,設計并實現(xiàn)一個基于SDRSDM的智能型動態(tài)戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)應用原型,詳細分析了系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、功能特點、開發(fā)環(huán)境和流程以及關鍵的實現(xiàn)技術。并且為了適應戰(zhàn)略決策的需要,提出了網(wǎng)絡環(huán)境下集成系統(tǒng)的技術方法。
【關鍵詞】：SWOT SDRSDM 戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng) 集成 ODT 影響因素 神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2004
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘 要3-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-38
• 1.1 問題的提出與背景9-12
• 1.2 本文研究的目的和意義12-14
• 1.3 相關研究領域文獻綜述14-35
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容35-38
• 2 SIDSDSS構(gòu)建的理論基礎38-52
• 2.1 引言38-39
• 2.2 戰(zhàn)略決策問題層次分解思想39-42
• 2.3 定性模型和定量模型的集成模式42-46
• 2.4 基于定性推理的DSS結(jié)構(gòu)46-51
• 2.5 本章小結(jié)51-52
• 3 基于SWOT的雙約束戰(zhàn)略決策模型設計52-75
• 3.1 引言52
• 3.2 雙因素戰(zhàn)略決策模型的構(gòu)建52-68
• 3.3 戰(zhàn)略確定方法68-70
• 3.4 SWOT分析的理性化思路70-74
• 3.5 本章小結(jié)74-75
• 4 集成式SDRSDM影響因素的定價75-86
• 4.1 引言75
• 4.2 集成定性和定量信息的影響因素分值確定75-77
• 4.3 集成式影響因素權(quán)系數(shù)賦值方法77-85
• 4.4 本章小節(jié)85-86
• 5 SDRSDM求解的知識表示及推理算法86-96
• 5.1 引言86
• 5.2 SDRSDM求解的知識表示及知識生成86-91
• 5.3 SDRSDM的推理求解算法91-95
• 5.4 本章小結(jié)95-96
• 6 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的SDRSDM學習機制96-104
• 6.1 引言96
• 6.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡96-98
• 6.3 ANN用于SDRSDM學習的基本原理98-103
• 6.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡綜合評價模型的討論103
• 6.5 本章小結(jié)103-104
• 7 基于SWOT的智能型動態(tài)戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)104-118
• 7.1 引言104
• 7.2 SIDSDSS的設計原理和要求104-105
• 7.3 SIDSDSS框架結(jié)構(gòu)、功能特點105-112
• 7.4 系統(tǒng)實現(xiàn)的關鍵技術112-114
• 7.5 系統(tǒng)開發(fā)實例114-117
• 7.6 本章小節(jié)117-118
• 8 研究結(jié)論與展望118-120
• 8.1 全文總結(jié)118-119
• 8.2 研究展望119-120
• 致 謝120-121
• 參考文獻121-128
• 附錄1 攻讀博士學位期間發(fā)表論文目錄128-129
• 附錄2 攻讀博士期間參與的科研項目129

【引證文獻】

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  本文關鍵詞：基于SWOT的智能型動態(tài)戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：380942