一、决策资源资源（resource）是被人们利用或消耗并产生价值的东西。在计算机系统中，资源是处理一个任务或一个作业时所需要的硬件和软件的总称。计算机资源可分为共享资源（多用户）和非共享资源。
为决策服务的资源可归纳为：数据资源、模型资源、知识资源等。它们均是共享资源。
数据资源
数据是对客观事物的记录，用数字、文字、图形、图像、音频、视频等符号表示。数据经过二进制化后能够被计算机存储、处理和输出。数据是信息的载体，数据本身是没有意义的。
按照对事物测量的精确程度，由粗到细可将数据分为4种类型：
1、定类数据，依据事物的属性或性质进行分类的数据；
2、定序数据，依据事物的某种关系排序或分级的数据；
3、定距数据，对事物的属性进行精确的划分，明确指出事物的不同，可做加、减运算；
4、定比数据，能进行比值、比率计算来对比事物差别的数据，可做加、减、乘、除运算。
前两类数据描述的是事物的属性，只能表示事物性质类别，它们属于离散数据，成为定性数据；后两类数据说明事物的数量特征，能够用明确的数值来表现，能进行数学运算，它们属于连续数据，可以取连续变化的任何数值，也称为定量数据。
对于不同种类的数据需要采用不同的统计方法来处理和分析，最常用的统计分布数据有：
1、频数：将数据划分为若干组，落入各组中的个体数目；
2、众数：分组数据中频数最大的数值；
3、中位数：自小到大顺序排列，中间位置的那个值，偶数组取中间两组的平均值；
4、平均数：数列的算术平均数。
数据的管理主要为数据库和数据仓库。
模型资源
模型是对于现实世界的事物、现象、过程或系统的简化描述，反映了实际问题最本质的特征和量的规律，即描述了现实世界中有显著影响的因素和相互关系。
按照表现形式，模型可分为：
1、物理模型：实体模型，又分为实物模型和类比模型；
2、数学模型：用数学语言描述的模型；
3、结构模型：反应系统的结构特点和因素关系的模型；
4、仿真模型：通过计算机运行程序表达的模型。
辅助决策显著的数学模型有：
1、统计学模型，主要模型有：
a、回归分析：研究一个变量与其它一个或多个变量之间的关系，也即从多个自变量取得的值去估计因变量所取得的值；
b、假设检验：根据样本对关于总体所提出的假设做出判断，来接受或拒绝该假设。
c、聚类分析：把样品中每一个样品看成m维空间的点。聚类把“距离”较近的一些点归为同一类，而将“距离”较远的点归为不同的类；
d、判别分析：建立一个或多个判别函数，并确定一个判别标准。对未知对象利用判别函数将它划归某个类别；
e、主成分分析：把多个变量化为少数的几个综合变量，而这几个综合变量可以反映原来多个变量的大部分信息。
2、运筹学模型：
a、线性规划：研究在线性约束条件下，求解线性目标函数的机制问题；
b、非线性规划：研究具有非线性约束条件或目标函数的极值问题；
c、动态规划：将系统运行过程划分为若干相继的阶段，并在每个阶段都做出决策，从而得到最优决策；
d、网络理论：在图论的基础上研究网络一般规律和网络流问题的各种优化理论和方法，最大流量问题和最短路径问题；
e、决策论：根据系统的状态信息和评价准则选取最优策略的数学理论。理论基础是假设决策中有吸引力的备选方案依赖于两种因素：对决策者选定的某个决策方案所引起的数种可能后果的相似程度的判断；决策者对各种可能后果中每一后果的倾向性。
f、统筹法：网络理论在计划和管理工作中的具体应用方法，主要指计划协调技术（PERT）和关键路径法（CPM）。
3、经济学模型，适合微观经济系统（企业）和宏观经济系统（国民经济）：
a、计量经济模型：由变量、参数、余项(随机干扰项）等组成的方程组；
b、投入产出模型：研究和分析国民经济各部门间产品生产和消耗之间的数量依存关系；
c、系统动力学模型：研究复杂系统随时间推移，有内部信息反馈而产生的动态行为模式；
d、经济控制模型：从宏观经济系统总体出发，利用现代控制理论和方法研究经济系统的演变规律和最优控制而建立的数学模型。
4、预测模型：
a、特尔斐法：挑选多个专家以匿名方式咨询各专家的预测；
b、回归法：描述多个随机变量之间在统计平均意义上趋向于某种较为确定的相互依赖关系，即统计学中的回归分析；
c、时间序列法：趋势变化分析、周期变化分析、和随机变化分析；
d、增长曲线法：描绘经济指标依时间变化而呈某种规律性增长的一种曲线。
知识资源
知识是人们在社会实践活动中所获得的认识和经验的综合。具体的说，知识是人们对客观世界的规律性的认识。
知识来源于信息和数据。它们之间的关系是：数据是对客观事物的记录，用数字、文字等符号表示；信息是数据所表示的含义（或称做数据的语义），即信息是对数据的解释，是加载在数据上的含义；知识是有规律性的信息，它一般表示为关系、表达式或过程，它能指导行动、发挥作用。
经济合作发展组织（OECD）将知识分为4种类型：
1、知道是什么的知识（Know-What，即事实知识），关于事实方面的知识；
2、知道为什么的知识（Know-Why，即原理知识），事物的客观原理和规律性的知识；
3、知道怎样做的知识（Know-How，即技能知识），用于改变世界的知识；
4、知道是谁的知识（Know-Who，即人际知识），知道谁能做那些事的知识，即人际交往知识。
以上4种类型的知识划分为两大类别：
1、显性知识（理论知识）：可以通过正常的语言方式传播的知识，以书本、报纸、杂志、计算机知识库等形式存储，便于交流、共享和转移。Know-What和Know-Why属于显性知识。这类知识试用范围大，通用性强。
2、隐性知识（实践知识）：是隐含的经验类知识，是个人或组织经过长期积累而拥有的知识，通常不易用言语表达，传播给别人比较困难。Know-How和 Know-Who属于隐性知识。这类知识适用范围小，一般针对具体的案例。
知识是可重复、可共享的资源。人们主要研究的知识是计算机能够接受并进行处理的符号，它形式化地表示人类在改造客观世界中所获得的知识。
模型是客观事物数量关系的本质描述。由于模型在计算机中一般用求解过程表示，称为过程知识。
计算机中的知识表示有：数理逻辑、产生式规则、语义网络、框架、剧本、本体等。
1、数理逻辑：以命题逻辑和谓词逻辑为基础，研究命题、谓词及公式的的真假值。
a、命题逻辑。命题分为简单命题和复合命题，简单命题是基本单位，复合命题是由简单命题通过连接词组合而成的。命题逻辑研究复合命题所具有的逻辑规律和特征，它能够把客观世界的各种事实表示为逻辑命题并验证其真假。由命题或用连接词（非、与、或、蕴含（如果……那么……）、等价）连接的命题，组合而成的公式称为合适公式。
b、谓词逻辑。对简单命题的内部结构的进一步分析。把反映某些特定个体的概念称为个体词，而把反映个体所具有的性质或若干个体之间所具有的关系称为谓词。如果个体都是简单的事物，那么谓词是一阶谓词。如果个体本身是一阶谓词，那么谓词是二阶谓词。谓词逻辑中引入了全称量词（所有个体中的每一个）和存在量词（至少有一个）。由单个谓词或由连接词（非、与、或、蕴含、等价）连接的多个谓词或含有全称量词或存在量词的谓词，以及它们的组合公式称为谓词逻辑的合式公式。
2、产生式规则：一般表示为：if A then B。
3、本体：可定义为共享的概念化的一个形式的规范说明。完整的本体由以下5类基本元素构成：
a、C-概念：除了包括一般意义上的概念外，还包括任务、功能、行为、策略、推理过程等。这些概念通常按照一定的关系形成一个分类层次结构。
b、R-关系：概念之间的一类关系，如子类、部分、实例、属性关系等。
c、F-函数：特殊的关系，其中第n个元素Cn由前n-1个元素决定。
d、A-公理：概念或概念之间的关系所满足的一些永真式。
e、I-实例：属于某概念类的基本元素，即某概念类所指的具体实体。
本体主要应用在语义Web和信息检索与信息集成上。
二、决策支持
决策支持指用计算机来达到如下的目的：
1、帮助经理在非结构化任务中做出决策；
2、支持而不是代替经理的判断力；
3、改进决策的效能而不是提高他的效率。
决策资源的决策支持
现状数据只能反映现实的状况，经过模型计算后产生的结果数据，才是决策的依据。
模型可将非结构化问题转换为结构化问题，从而得到所求的解。在多模型辅助决策系统里，计算机完成模型的计算，而人完成模型之间的关系与组合。
智能的定义：只告诉机器做什么，而不告诉怎么做，机器就能完成工作，便可以说机器有了智能。
人的智能行为可归纳为：
1、通过学习获取知识；
2、利用知识进行逻辑思维（推理）；
3、通过自然语言理解进行人机之间的交流；
4、通过图像理解进行形象思维（联想）；
5、利用启发式（经验）方法，解决随机变化问题；
6、利用试探性（创新性）方法，解决新问题。
