MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction

8/17/2019 MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction

1/18

M od e l- dr iv e n d e ci si on s up po r t s y st em s: C on c ep ts a n d

r e s ea r c h d i re c ti o n s

D an ie l J . P ow er a,*, R am es h S ha rd a b

a U n i v er s i t y o f N o r th e r n I o w a , C e d a r F a l l s , I A 5 0 61 4 , U S A bO k l a ho m a S t a te U n i ve r s i ty, S t i l lw a t er, O K 7 4 07 8 , U S A

Av a i l ab l e o n l i n e 2 0 J u l y 2 0 0 5

Abstract

I n s o me d e c is i o n s i t u a t i on s , q u a n t i t at i v e m o d e l s e m b e d de d i n a D e c is i o n S u p p o rt S y s t em ( D S S ) c a n h e l p m a n a ge r s m a k e

b etter d ecisio n s. Mo d el-d riv en DSS u se alg eb raic, d ecisio n an aly tic, fin an cial, simu latio n , an d o p timizatio n mo d els to p ro v id e

d e c i si o n s u p p o rt . T h i s c a t e g or y o f D S S i s c o n ti n u i ng t o e v ol v e , b u t r e s ea r c h c a n r e s ol v e a v a r i et y o f b e h a v i or a l a n d t e c h n i ca l

i s s u e s t h a t i m p a c t s y s t e m p e r f o r m a n c e , a c c e p t a n c e a n d a d o p t i o n . T h i s a r t i c l e i n c l u d e s a b r i e f s u r v e y o f p r i o r r e s e a r c h . I t f o c u s e s

o n m o d el - d r i ve n D S S b u i lt u s i ng d e c i si o n a n a ly s i s , o p t i m i z at i o n, a n d s i m ul a t i on t e c hn o l og i e s ; i m p l em e n ta t i o n u s i n g s p r ea d -

s h ee t a nd w e b t e ch no l og i es ; i s su es a s so c ia t ed w i th t h e u s er i n te r fa c e; a n d b e ha vi o ra l a n d t e ch n ic a l r e se a rc h q u es t io ns .

D 2 0 05 E l s e vi e r B . V. A l l r i g h ts r e s er v e d.

Keywo rd s: Q u a n t it a t i v e m o d e l s ; D e c i si o n s u p p or t s y s te m s ; D S S c o n c e pt s ; R e s e ar c h q u e s ti o n s

1. Introduction

G i ve n t h e g r ow i ng c o mp l ex i ty a n d u n ce r ta i nt y i n

m a n y d e c i s i o n s i t u a t i o n s , h e l p i n g m a n a g e r s u s e q u a n t i -

t a ti v e m o de l s t o s u pp o rt t h ei r d e ci si o n- ma k in g a n d p l an -

n in g i s a n i mp or ta nt r es ea rc h t op ic . F or m or e t ha n

5 0 y e a rs e c o no m i st s , p s y ch o l o gi s t s, o p e ra t i o ns r e s ea r c h-e rs a n d m an a ge m en t s c ie n ti s ts h a ve i n ve st i ga t ed t h is

t o pi c f ro m t h ei r v a ri o us p e rs p ec t iv e s, b u t r es e ar ch e rs

h a ve o n ly j u st b e gu n t o u n de rs t an d t h e b e ha v io r al a n d

t ec hn ic al c ha ll en ge s o f d es ig ni ng , d ev el op in g a nd

implementing effective model-driven Decision Support

Systems (DSS).

B y d e fi n i ti o n o n e o r m o re q u an t i ta t i ve m o de l s a r e

t h e d o mi na nt c o mp o ne nt s t h at p ro v id e t h e p ri ma ry

f u n ct i o na l i ty o f a m o de l - dr i ve n d e c is i o n s u p po r t s y s-

tem [65]. A l so , b y d ef in i ti o n a m od el -d ri v en D SS i sd e si g ne d s o a u se r c an m an i pu la t e m od el p a ra m et er s

t o e xa mi n e t h e s en si t iv i ty o f o ut p ut s o r t o c on d uc t a

m or e a d h oc bw ha t i f? Q a n a l y si s . Tw o c h a r a ct e r i s t ic s

d i f fe r en t i at e a m o de l -d r i ve n D S S f r om t h e c o mp u te r

s up po rt u se d f or a d ec is io n a na ly ti c o r o pe ra ti on s

r es ea rc h s pe ci al d ec is io n s tu dy : ( 1) a mo de l i n a

m od e l- dr iv e n D SS i s m ad e a cc es s ib l e t o a n o n- te ch -

n i ca l s pe ci a li st s uc h a s a m an a ge r t h ro u gh a n e a sy t o

0 1 67 - 9 23 6 /$ - s e e f r on t m a tt e r D 2 0 0 5 E l s e v i e r B . V. A l l r i g h t s r e s e r v e d.

doi:10. 1016/j. ds s . 2005. 05. 030

* C o r r e sp o n d in g a u t h or .

E - ma il a d d resses: power@ds s res ources . com (D. J . Power),

s h a r d a@ o k st a t e .e d u ( R . S h a r d a) .

D e ci s io n S u pp o rt S y st e ms 4 3 ( 2 00 7 ) 1 0 44 – 1 0 61

www.elsevier.com/locate/dss

http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2005.05.030mailto:[email protected]://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2005.05.030mailto:[email protected]


2/18

u se i nt e rf ac e, a n d ( 2) a s pe ci fi c D SS i s i n te n de d f or

s om e r ep ea t ed u se i n t he s am e o r a s im il a r d e c is i on

s it ua t io n . T he g en e ra l t yp e s o f q ua n ti t at iv e m od el s

u s ed i n m o de l -d r iv e n D S S i n c l u d e a l g e b ra i c a n d d i f-f e re n t ia l e q u at i o n m o de l s, v a ri o u s d e c is i o n a n al y si s

t o o ls i n c lu d i ng a n al y t ic a l h i er a rc h y p r oc e s s, d e ci s i on

m at ri x a nd d e ci si o n t re e , m ul t i- at t ri bu t e a nd m ul ti -

c r it e ri a m o de l s , f o re c as t i ng m o de l s, n e t wo r k a n d o p -

t im iz at i on m od el s , M o nt e C ar lo a n d d is cr et e e ve nt

s i mu l a ti o n m o de l s , a n d q u an t i ta t i ve b e h av i o ra l m o d-

e ls f or m ul t i- ag en t s i mu la t io n s. M od el s i n a m od el -

d r i v e n D S S s h o u l d p r o v i d e a s i m p l i f i e d r e p r e s e n t a t i o n

o f a s it ua ti on t ha t i s u nd er st an da bl e t o a d ec is io n

maker [9,31,64,77].

M od e l- dr iv e n D SS a re c o nt i nu i ng t o e v ol ve , b ut a d di t i on a l r e se a r ch n e e ds t o b e c o nd u c te d . T h e o b j ec -

t iv e o f t hi s r ev ie w i s t o h ig hl ig ht re ce nt re se ar ch

r el at ed t o m od e l- dr i ve n D SS a n d i de n ti fy r es ea r ch

n ee d s a nd d i re c ti o ns . T he n ex t s ec ti o n b ri ef l y s um -

m ar iz e s a n e x pa nd e d f ra m ew or k a nd b as i c c on c ep t s

a s so c i at e d w i t h c o m pu t e ri z e d d e ci s i on s u pp o r t s y s-

t em s. S ec ti on 3 f oc us es o n a n o ve rv ie w o f m od el -

d r iv e n D S S i s s u es a n d p r i o r r e se a r ch . A l so , S e ct i o n 3

d i sc u s se s r e se a r ch a b o ut m o d el - d ri v e n D S S a p p li c a -

t io ns , u nd er ly in g m od el in g t ec hn iq ue s, d el iv er y

m ec h an is ms , a nd t he D SS u se r i n te rf ac e. S e ct i on 4

i d en t i fi e s r e se a r ch d i re c t io n s r e la t e d t o b e h av i o ra l a n d

t ec h ni c al a sp e ct s o f d e ve l op i ng , i mp l em en t in g a n d

u si ng m od el -d ri ve n D SS . T he f in al s ec ti on s um -

m a ri z e s a n d c o n cl u d es t h e a n a ly s i s a n d r e vi e w.

2. DSS framework and constructs

C a te g o ri z i ng d e c is i o n s u pp o r t s y st e m s c a n a s si s t

r e se a r ch e rs a n d m a na g e rs i n u n de r st a n di n g h o w t h i s

g e ne r al c l a ss o f i n fo r ma t i on s y st e m s i m pa c t s d e ci s i on

behavior and how one should design and construct s u ch s y st e ms . T h e e x p an d ed D S S f r am e wo r k d e ve l -

o pe d b y P ow er [62,64,66] p ro vi de s a m ea ns o f d if -

f e r e nt i a t i n g d e c i s i o n s u p p o r t s y s t e m s . T h e f r a m ew o r k

e xt e nd s t he t er mi n ol og y, d ef in i ti on s a nd c on c ep t s

f ro m p ri or f ra m ew or ks a nd t he o ry. T hi s a na ly s is f o-

c us es o n o n ly t h e m od el -d ri v en D SS c at eg o ry f ro m

t he e xp a nd ed D SS f ra me wo r k. I n t he D SS l i te ra t ur e,

t h i s c a t e g o ry o f a p pl i c at i o ns h a s b e en v a ri o u sl y i d e n-

t i f i e d a s m o d e l - or i e n t e d, m o d e l - b as e d , o r q u a n t i t a ti v e

D S S , w h e n a n d i f a n a t t e m p t w a s m a d e t o d i f f e r e n t i a t e

a n d c a t eg o ri ze a s pe ci f ic D SS t ha t w as i n cl ud e d i n a

r e s e a rc h s t u d y.

T h e e x p an d e d D S S f r am e w or k s p ec i fi e s f i ve c a te -

g o ri es o f D SS t h at c an b e r ec o gn i ze d b y i de n ti fy in gt h e d o m in a n t a r ch i t ec t u ra l c o mp o n en t t h a t p r ov i d es

t h e f u n c t i o na l i t y f o r s u p p o r t i n g d e c i s i o n - m a k i ng [64] .

T h e f i v e c a t e g o r i e s i n c l u d e m o d e l - d r i v e n D S S , a s w e l l

a s c o mm u n ic a ti o n s- d ri v e n, d a t a- d ri v e n, d o cu m e nt -

d ri v en a n d k no w le dg e- dr iv e n D SS . T he f ra me w or k

s pe c if ie s t h re e s ec on d ar y d i me n si o ns t h at a re a l so

r el ev an t t o m od el -d ri ve n D SS : t he p ur po se o f t he

D SS , t h e i n t e nd e d u se rs o f t he D SS , a nd t h e e na b li ng

t e ch no l og y u se d t o i mp l em en t t he D SS a rt i fa ct . T he

e x pa nd e d f ra me w or k b u il d s u po n A l te r ’s [3] seven

t yp es o f D SS a nd S pr ag ue ’s [76] c om po n en t s o f aD S S, i n c lu d i ng m o de l , d a ta b a se , a r ch i t ec t ur e a n d u s e r

interface.

M o d el - d ri v e n D S S i n c lu d e c o mp u t er i ze d s y st e ms

t h a t u s e a c co u n ti n g a n d f i na n c ia l m o de l s , r e pr e s en t a-

t i o na l m o de l s , a n d / o r o p ti m i za t i on m o de l s t o a s si s t i n

d e c is i on - ma k i ng . M o de l - dr i ve n D S S e m ph a s iz e a c -

c es s t o a nd m an ip ul at io n o f a q ua nt it at iv e m od el

a nd h en ce t he m od el o r mo de ls a re t he d omi na nt

c o mp o ne n t i n t h e D SS a rc hi t ec tu re t h at p ro v id e s t he

f un ct io na li ty f or t he D SS . S im pl e a na ly ti ca l t oo ls

based upon algebraic models provide an elementary

l e v e l o f f u n c t i o n a l i t y . M o d e l - d r i v e n D S S u s e d a t a a n d

parameters provided by decision-makers to help in

a n al yz i ng a s it ua t io n , b u t s uc h s ys t em s a re n o t d a ta

intensive.

C o m m u n i c a t i o n s - d r i v e n D S S d e r i v e t h e i r f u n c t i o n -

a l i ty f r om c o mm u ni c a ti o n s a n d i n fo r ma t i on t e c hn o l o-

g ie s t ha t a re u se d i n t he s ys te m t o s up po rt sh are d

d e c i s i o n - m a k i n g . D a t a - d r i v e n D S S i n c l u d e f i l e d r a w e r

a n d m a n a g e m e n t r e p o r t i n g s y s t e m s , d a t a w a r e h o u s i n g

a n d a n a ly s i s s y st e m s, E x ec u t iv e I n fo r ma t i on S y st e ms

( E IS ) a n d d a t a- d ri v e n S p at i a l D S S. B u si n e ss i n t el l i -

g e n ce s y st e ms a r e a l s o e x am p l es o f d a t a- d ri v en D S S.T h e f u n c t i o n a l i t y o f t h i s c a t e g o r y o f D S S r e s u l t s f r o m

a cc es s t o a nd m an ip ul at io n o f a l ar ge d at ab as e o f

s tr uc t ur e d d at a. D o cu m en t- dr iv en D SS i n te gr at e a

v a ri e t y o f s t or a g e a n d p r oc e s si n g t e ch n o lo g i es t o p r o -

v i d e s o p hi s t ic a t ed d o cu m e nt r e tr i e va l a n d a n a ly s is t o

s u p po r t d e ci s i on - ma k er s . F i n al l y, k n o wl e dg e -d r i ve n

D SS s ug ge st o r re co mm en d a ct io ns b as ed u po n

k n o wl e dg e t h at h a s b e en s t or e d u s in g A r t if i ci a l I n te l -

l i g en c e o r s t at i s ti c al t o o ls l i k e c a se - b as e d r e as o ni n g ,

r u l es , f r am e s a n d B a y es i an n e tw o rk s . T h e k n o wl e dg e

D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 10 6 1 1045


3/18

c o mp o n en t p r ov i d es t h e p r i ma r y f u nc t i on a l it y f o r t h e

d e c is i on s u pp o r t s y st e m o r s u b sy s t em .

A n i n fo r ma t i on s y st e m m a y i n c lu d e b o t h t r an s a c-

t i o n p r oc e ss i n g a nd d e c is i o n s u pp o rt s u bs y s te m s. A l so ,i n te g ra t ed s ys te ms m ay h av e b e en d ev el o pe d t o p ri -

m a r i l y p r o v i d e a s p e c i f i c t y p e o f d e c i s i o n s u p p o r t , b u t

o t h e r d e c i s i o n s u p p o r t s u b s y s t e m s m a y a l s o b e i n c l u d -

e d . F o r e x a m p l e , a n i n f o r m a t i o n s y s t e m m a y i n c l u d e a

m od e l- dr i ve n D SS a n d i t m ay a ls o i n cl u de a k no w l-

e d g e- d ri v e n D S S m o d ul e f o r p r e- o r p o st - pr o ce s s in g .

S i m i l a r l y , a D S S m a y i n c l u d e b o t h a d a t a - d r i v e n a n d a

m o d e l - d r i v e n s u b s y s t e m . I n t h i s p a p e r , o u r f o c u s i s o n

D SS t h at p ri ma ri l y d e ri v e f un c ti on al i ty f ro m o n e o r

m o r e q u a n t i t a t i v e m o d e l s , t h o u g h t h e a p p l i c a t i o n m a y

h a v e o t h e r d e c i s i on s u p p o r t s u b s y s t em s .D e c is i o n s u pp o r t r e se a rc h e rs a l so n e ed t o d i ff e re n -

t i a te t h re e c o mp u t er i ze d s y st e ms a s so c i at e d w i t h i m -

proving or enhancing individual and organizational

d e c is i on - m ak i n g ( s ee Fig . 1 ) . A ut o ma t ed d e ci si o n

s y st e ms a r e i n t e n d ed t o a u t om a te a n d m a ke d e c is i o ns

i n r o u t i n e , w e l l - s t r u c t u r e d s i t u a t i o n s , w h e r e a s d e c i s i o n

s up p or t s ys te ms a re a ux i li ar y o r a n ci ll a ry s ys t em s

i n te n de d t o a ss is t d e ci si o n- ma k er s i n a w i de v ar ie t y

o f s e mi - s tr u ct u re d a n d r e cu r ri n g d e ci s io n s i t ua t i on s .

F i n al l y, c o mp u t er i ze d t o o ls u s ed b y t e c hn i ca l e x p er t s

t o c om pl e te s pe c ia l d ec i si o n s tu d ie s a re u su al l y n o t

a p p r o p r i a t e l y c a t e g o r i z e d a s d e c i s i o n s u p p o r t s y s t e m s .

T h e s e s y s t e m s h a v e u s e r i n t e r f a c e s i n t e n d e d f o r e x p e r t

u s e r s a n d t h e c o m p u t e r i z e d s y s t e m i s i n t e n d e d f o r u s e

o n ly f or t he s pe ci f ic s pe ci a li z ed s tu d y. I n g e ne ra l,

c o mp u t er s u p po r t d e ve l o pe d f o r a s p ec i fi c s p ec i a li z e d

s t u dy b y s t a ff e x pe r ts o r c o mp u t er s u pp o r t s t a f f i s n o t

built to support a specific decision process or built for

m or e a d h oc a n al ys i s t ha t m ig h t o c cu r o n a r ec ur ri n g

basis. For example, Clemen and Kwit [15] acknowl-

e d g ed t h e bo n e -t i me n a t ur e o f t y p ic a l d e ci s i on a n a ly -

s i s p r oj e c ts Q . Thu s t he focus i n th is anal ysis i s on

s y st e m s f o r r e pe a t ed u s e t h a t i n cl u d e a c c es s ib l e u s er

i n te r fa ce s f or n o n- te ch ni c al p e op l e t o s up po r t t he i r decision-making.

3. An overview of model-driven DSS research

G iv e n t ha t t he re i s s ti l l s om e d i sa g re em en t a bo u t

t he t yp es o f D SS a nd t ha t t he re i s a v as t a mo un t o f

r es ea r ch r el at e d t o m od el - dr iv e n D SS , t hi s s ec ti o n

a tt em pt s t o o ff er o nl y a r ep re se nt at iv e s am pl e o f

prior model-driven DSS research. The intent is not to

provide an exhaustive list but rather to provide ano v e rv i e w a n d a n a ly s i s o f m o de l - dr i ve n D S S r e se a r ch .

M o d e l - d r i v e n D S S a p p l i c a t i o n s h a v e b e e n r e p o r t e d f o r

a l l b us in e ss f un ct i on al a re as , g e ne ra l m an a ge me n t

t as ks , a nd f or t as ks a s d iv er se a s c ow c ul li ng a nd

n a t ur a l r e so u r ce m a na g e me n t. E o m [22,23] identified

a w id e v ar ie ty o f D SS a pp li ca ti on s r ep or te d i n t he

a c a de m i c l i te r at u r e. F o r t h e p e ri o d 1 9 7 0– 1 9 92 , E o m

i d e nt i f ie d 4 7 4 D S S a p p li c a ti o n s r e p o r te d i n t h e l i t er a -

t u re , e x cl ud i ng c on fe re n ce p ro ce ed i ng s p ap e rs a nd

d o ct o ra l d is se rt a ti o ns . A l so , E om [23] identified

m or e t ha n 1 80 0 D SS r el at ed a rt ic le s a nd m an y o f

t hem fo cused upo n w hat t his arti cle de fin es as

m od e l- dr iv en D SS . K i m a nd E om [40] p r ov i de a n

a d di t io na l b i bl i og r ap hy o f D SS a p pl i ca ti o ns . M os t

i s su e s o f D ec i s i on S u pp o r t S y s te m s and Interfaces

i n cl u de a rt i cl es d es cr i bi ng r ea li st i c a p pl i ca ti o ns o f

D SS . R ec en tl y, S hi m e t a l. [72] p ro vi d ed a b ro ad

c o n ce p t ua l p e rs p e ct i v e o n f u tu r e d i re c ti o n s f o r d e ci -

s io n s up po rt s ys te ms d ev el op me nt . O ur g oa l i s t o

h i g hl i g ht e x am p l es o f r e se a r ch s t re a m s a n d a p p li c a -

t i o ns , w i t h a p a rt i c ul a r f o cu s o n r e ce n t i n d us t ry a p pl i -

c a t i o n s a n d t e c h n o l og y i n n o v a t io n s .

A l g e b r a i c m o d e l s a r e p e r h a p s u s e d m o s t f r e q u e n t l yi n b u i l d i n g m o d e l - d r iv e n D S S a p p l i c a t i o n s , e s p e c i a l ly

t h o se d e v el o p ed w i t hi n s p re a d sh e e ts . I n g e n er a l , p e r-

s o na l c om pu t er -b a se d s pr ea ds he et t ec h no l og y h a s

been robust and reasonably understandable for build-

i n g m o de l - dr i v en D S S. R e se a rc h a b o ut s p ec i fi c D S S

built using financial models in a DSS generator like

I nt e ra ct i ve F in a nc i al P la nn i ng S y st em ( IF PS ) w as

c o mm o n f o r m a n y y e a rs [71]. I n r e ce n t y e ar s h o w ev -

e r, t ha t r es ea rc h s tr ea m h as b ec om e l es s a ct iv e b e-

c a us e s pr ea d sh ee t s of t wa re r ep l ac ed s ys te ms o f t he

Automated

Decision

Systems Decision

Support

Systems

Computerized

Computerized

Analyses for

Special Studies

Decision SituationStructured Unstructured

Routine

Nonroutine

Decision

Situation

F i g. 1 . D i ff e re n ti a ti n g c o mp u te r iz e d s u pp o rt f o r v a ri o us d e ci s io n

s ituations .

D.J. P o wer, R . S h a rd a / Decisio n S u p p o rt S ystems 4 3 ( 2 0 0 7 ) 1 0 4 4 – 10 6 11046


4/18

I FP S g e nr e. To d ay, t hr ee m or e c om pl e x t e ch ni q ue s

a re b ei n g u s ed t o b ui l d m od e l- dr iv en D SS : d ec is i on

a n a l y s i s, m a t h e ma t i c a l p r o g r a mm i n g , a n d s i m u l a ti o n .

T he n ex t t hr ee s ub -s ec ti o ns f oc us o n r ec en t a pp l ic a-t io ns o f t he se q ua nt it at iv e t ec hn iq ue s i n b ui ld in g

m o de l - dr i ve n D S S. T h e n D S S d e v el o p me n t d e l iv e ry

m ec ha ni sm s a nd u se r i nt er fa ce i ss ue s a re b ri ef ly

assessed.

3 . 1 . D e ci s i on a n a ly s i s

D e ci s i on A n a ly s is ( D A ) b r oa d l y r e fe r s t o m e th o d s

t h at i n v ol v e q u a nt i f ie d e v al u a ti o n s o f p o ss i b le a l t er -

n a t i v e c o u r s e s o f a c t i o n . T h e e v a l u a t i o n s o f t e n i n c l u d e

a n a s se s sm e nt o f p r ob a b il i t ie s a n d p r ef e re n ce e l i ci t a-t i o n u s i n g d i re c t o r i n d ir e ct u t i li t y f u nc t i on s . T h e r e i s

s o m e d e b a t e a b o u t w h e t h e r s p e c i f i c t e c h n i q u e s b e l o n g

i n t h e d e c is i o n a n al y s is d o ma i n. F o r e x a m p l e, K e e fe r

e t a l. [39], i n r ev ie w in g D A a p pl i ca ti o ns o f t he p a st

d ec ad e , e x cl ud e a p pl i ca ti o ns i nv o lv i ng t h e a n al yt i c

h i er a rc h y p r oc e ss a n d m u lt i -c r it e ri a t e c hn i q ue s . T h e y

c i t e M o l la g h as e mi a n d P e t- E dw a rd s [55] a n d Yo o n

a nd H wa n g [86] f or d e ta il s o n t he se m et h od s. T hi s

a n al y s is u s e s t h e b r oa d es t , m o st i n c lu s iv e , d e fi n i ti o n

o f d ec is io n a n al ys is t e ch ni q ue s. K ee fe r e t a l. [39]

r e v i e w a p p l i c a t i o n s o f D A m e t h o d o l o g i e s , s p e c i f i c a l l y

d ec i si o n t re e s a nd i nf lu en c e d ia g ra ms i n d iv e rs e i n -

d u st r ie s s u ch a s e n e rg y, m a nu f ac t ur i n g, f i na n ce , p r o j-

e ct s el ec t io n , m ed i ca l, m il it a ry, a n d p ub l ic p ol i cy

decisions.

Podinovski [61] de sc ri be s a D SS f or a pp ly in g

m u lt i p le c r it e ri a d e c is i on a n al y s is ( M CD A ) f o r e l i ci t -

i ng a d e ci si o n m ak er ’s v al u e s tr u ct ur e . H e r ep or ts a n

a pp l ic a ti o n o f t he D SS i n a n e nv i ro n me n ta l m an ag e -

m e nt p r ob l e m. Ül e n g i n e t a l . [81] d e v e lo p e d a h i er a r-

c hi c al , m od e l- dr iv en D SS t o h e lp m ak e d ec i si o ns o n

r e d u c i n g c o n g e s t i o n i n t h e B o s p h o r u s S e a . T h e o b j e c -

t iv e s o f 1 9 e xp er t s f ro m d i ff er en t b ac k gr ou n ds w e rec ap t ur ed t o b u il d a h i er ar ch i ca l c o gn it i ve m ap , a n d

t h e n a n a l y z e d i n a d e c i s i o n m a t r i x . D u n n i n g e t a l . [21]

r e po r t a s p ec i al s t u dy a p p ly i n g s t ra t eg y t a b le s , i n fl u -

e nc e d i ag r am s a nd d e ci si o n t re es t o d e ve l op a m ul t i-

y ea r s ch e du l e f or r ef ue l in g a n u cl ea r p o we r p l an t f or

t h e N e w Yo r k P o we r A u t ho r i ty. A l da g a n d P o we r [2]

s t ud i e d a g e n er a l p r oc e s s- o ri e n te d d e ci s i on a n al y si s

d ec i si o n a id . P ow e r e t a l . [67] s t ud i ed t he i mp ac t o f

u si ng a t oo l k it o f d ec is io n a na ly si s t ec hn iq ue s o n

i n d i v i d ua l d e c i s i on b e h a v i o r.

M a n y d e c is i o n a n a ly s i s s o ft w a re t o o ls a n d s p ec i f ic

D SS a pp li ca ti on s b ui lt u si ng t he t oo ls h av e b ee n

r ep o rt e d i n t he a ca de mi c a s w el l a s t h e p ra ct i ti on e r

l it er at ur e. F or e xa mp le , P ro ct or a nd G am bl e u se dP r e c i s i o n T r e e (www.palisade.com) t o m a k e d e c i s i o n s

o n s i t e l o c a t io n s . P r e c is i o n T r e e i s a s p re a d sh e e t a d d -

i n t o p er mi t i nt eg ra ti on o f i nf lu en ce d ia gr am s a nd

d ec is io n t re es . E xp er t C ho ic e (www.expertchoice.

com) , a n i mp l em en ta t io n o f t he A n al y ti c H ie ra rc h y

P ro ce ss ( AH P ), h as b e en u se d i n m an y D SS r es ea rc h

s tu d ie s. C at al y ze (www.catalyze.co.uk ) m a rk e t s t w o

packages, Equity and Hiview that have been used to

o p e r a t i o n a l i z e d e c i s i o n t r e e s a n d p r e f e r e n c e e l i c i t a t i o n

m e t h o d s . S p e c i f i c m o d e l - d r i v e n D S S b u i l t u s i n g t h e s e

D SS g e ne ra to rs h av e b ee n s tu d ie d. O t he r d e ci si ons u p po r t g e ne r at o r t o o ls b a se d u p o n d e ci s i on a n al y s is

t e c h n i q ue s i n c l u d e L o g i c a l D e c i s i o n s ( m u l t i p l e o b j e c -

t i v es ) , S u pe r T re e , a n d T re e P l an . A n al y t ic a l D e ci s i on

E n g in e (www.lumina.com) p r o v i d e s a t o o l k i t t o c u s -

t o m iz e D S S a p p li c at i o n s i n c or p o ra t i ng D A c a p ab i l i-

t ie s w it h d om ai n s pe ci fi c u se r i nt er fa ce s. OR/MS

Today p u bl is he s s ur ve y s o f s uc h s of t wa re r eg u la rl y

[52]. T hi s r es ea rc h a re a c on ti nu es t o g ro w b ot h i n

t e r m s o f a v a i l a b l e s o f t w a r e g e n e r a t o r s t o b u i l d D S S a s

w e ll a s i n t h e r ep o rt i ng o f i nt e re st i ng a p pl i ca t io ns i n

n e w d o m a i n s.

3 . 2. O pt i mi z at i on a n d m at h em at i ca l p ro g ra m mi n g

models

M an y m od e l- dr i ve n D SS a re i nt en d ed t o p ro vi d e

s o me t y p e o f o p t im i za t i on o f d e si r ed d e c is i o n c r it e r ia .

S hi m e t a l. [72] d es cr ib es t he s ta t e o f t he a rt o f D SS

i n c lu d i ng o p t im i za t io n -b a s ed D S S. O R /M S To da y

publishes reviews of optimization (especially linear

programming) software [28] p e ri o d i c a l l y. S u c h s o f t -

w are i s u se d i n b ui ld in g D SS t o s up po rt s pe ci fi c

a p pl i ca ti o ns . E xa mp l es o f s uc h D SS g en e ra t or s i n -c l ud e t h e A IM MS M o de li n g S ys te m (www.paragon.

com), ILOG Op timi zatio n su it e (www.ilog.com),

MPL (www.maximalsoftware.com), e tc . A ga in , t he

r e ad e r i s r e fe r re d t o F o ur e r [28] f o r a c o mp r e he n si v e

l i s ti n g o f s u c h t o o l s .

A l t ho u g h m o de l -d r i ve n D S S b a se d u p o n o p t im i za -

t i on h av e b e en d ep l oy e d i n m an y s et t in g s, t w o a pp l i-

c a ti on c at e go ri e s h av e b ec om e i mp o rt an t r ec en t ly :

r e ve n u e m a na g e me n t a n d s u pp l y c h a in m a na g e me n t.

R e v en u e m a na g e me n t o r y i el d m a na g e me n t i s a i me d



5/18

a t i de nt if yi ng o pt im al p ri ce l ev el s o f s er vi ces by

a na ly zi ng f or ec as ts a nd c ur re nt s al es l ev el s [59].

S mi th e t a l. [74] p r ov i de a n o v er vi e w o f i ni t ia l m od -

e l i ng e f fo r ts a t A m er i c an A i r li n e s. M a rs a n [50] pro-v i de s a n o ve rv i ew o f s uc h s ys te ms i n t he h os p it a li t y

i n du st ry. B oy d a nd B i le ga n [11] p ro vi de a r ec en t

o v e rv i ew o f r e ve n ue m a na g e me n t r e se a r ch a n d p r ac -

t i ce i n m an y i nd u st ri e s. D SS b ui l t f or r ev e nu e m an -

a g em en t h av e b ec o me a c om pe t it i ve n ec es si t y [58].

B u t ch e r s e t a l . [14] d e s c r ib e e i g h t o p t i m i z at i o n - b a se d

D SS i n te n de d t o h e lp o p ti mi ze c re w s ch ed u li ng i n -

cluding bt o u r s -o f - d u t y p l a n n i n g a n d r o s t e ri n g . Q

S up pl y c ha in m an ag em en t h as b ec om e a m aj or

a r ea f o r d e c is i on s u pp o r t a p p l i c at i o ns w i t h t h e g r ow t h

o f E n t er p ri s e R e so u rc e P l an n i ng ( E RP ) a p p li c a ti o n si n o r g a n i z a t i o n s ; b e c a u s e o f E R P i t h a s b e c o m e e a s i e r

t o g e t d at a n e ed ed t o m od el s up p ly c h ai ns . D e ci si on

s up p or t m od e ls a re n ow a v ai l ab le f or v ar io u s s ta ge s

o f s up pl y c ha in m an ag em en t, i nc lu di ng l og is ti cs

planning, production planning, demand management,

a n d p r ic i n g d e ci s io n s [48,49]. F o r e x am pl e , S mi t h e t

al. [75] d e sc ri be a D SS f or s up pl y c ha in p la n ni ng t o

a ll ow r et ai le rs w ho s el l p ri va te -l ab el p ro du ct s t o

m a na g e t h e ir s o u rc i n g a l l oc a t io n s. Ve n d or s w h o s u p -

ply this private-label merchandise to the retailer may

h a ve d i ff er en t l ea d- ti me r eq u ir em e nt s, p ri c in g , a n d

production capabilities. Smith et al. developed a

m od el -d ri ve n D SS t o d ev el op s ou rc in g p la ns t ha t

m a xi m i ze t h e r e ta i l er ’s e x p ec t e d g r os s p r o fi t . V ig u s

et al . [83] s tu d ie d t h e o p ti m iz at i on a n d f in an c ia l

m od e l- ba se d p la n ni ng s ys te ms a t t h e K e ll o gg C o m-

pany. Their study reported multi-million dollar sav-

i ng s fr om u si ng t he c omp ut eri ze d p la nn in g a nd

o p e r a t io n a l s y s t e ms .

A n e m er g in g s u p pl y c h ai n a p pl i c at i o n f o r m o de l -

d r i v e n D S S i s t e r m e d d e m a n d o p t i m i z a t i o n o r d e m a n d

c h a i n m a n a g e me n t [46]. T he i de a i s t o e mp lo y o pt i-

m i z a t i o n m o d e l s t h a t i n c o r p o r a t e u n c e r t a i n t y, p r o d u c t r el at i on s hi ps , a nd s to c k l e ve l s t o d ec i de p ri c es f or

t ho usa nd s o f p ro du ct s t ha t a r et ai le r m ay h av e.

S o m e s o f t w a r e v e n d o r s h a v e d e v e l o p e d m o d e l - d ri v e n

D S S t h at m a y i n c lu d e s t oc h a st i c p r og r a mm i ng , i n t e-

g e r p r og r am m in g , a n d m o d el i n g l a ng u a ge i n t er f ac e s

t o e n ab le r ap id m od e l m od if ic a ti on , a nd l ar ge -s ca le

d a t a i n t e g r a t i o n c a p a b i l i t i e s . M c C l a i n [53] r e p o r t s t h a t

s u c h c o n s u me r d e ma n d m a na g e me n t D S S a r e b e g in -

n in g t o b e u se d i n c om pa ni es s uc h a s R ad io S ha ck ,

C ar gi ll , a nd D ua ne R ea de ( a d ru g c ha in ). M od el -

d ri ve n D SS h av e e na bl ed c om pa ni es t o p ri ce t he ir

products bstrategically. Q S uc h a p pl i c at i o ns a r e l i k el y

t o e x p a n d a s c o m p a n i e s a r e b e t t e r a b l e t o t a k e a d v a n -

t a g e o f l a r g e d a t a b a s e s , h i g h b a n d w i d t h n e t w o r k i n g t o propagate the data in real time, and faster computers

t o e na b le s ol u ti o ns o f v er y l a rg e m od el s .

K i m a n d E o m [40] l i s t m a ny r e ce n t a p p li c a ti o ns o f

o p t im i za t i on - ba s ed D S S. F o r e x a mp l e , K a t ok a n d O t t

[38] d e s cr i b e a D S S b a se d o n m i xe d -i n t eg e r p r og r am -

m in g t o d et e rm in e w ee k ly p ro du c ti o n s ch ed u le s f or

C o or s a l um in u m c an s. T hi s D SS i s i mp l em en t ed i n a

s p r e a d sh e e t e n v i r o nm e n t . A n o t h e r s p r e a d sh e e t - d e li v -

e re d o pt i mi z at io n D SS i s r ep o rt e d b y L eB la n c e t a l .

[45] i n a s si g n in g m a na g e rs t o c o ns t ru c ti o n p r oj e ct s .

O t h e r e x a m p l e s i n c l u d e D S S f o r t i m e t a b l i n g d e c i s i o n s[27] .

C on s tr ai n t l o gi c p ro g ra m mi n g i s e me rg i ng a s a n -

o t he r m aj or t ec h ni q ue f or o p ti mi z at i on D SS . I LO G

(www.ilog.com) a n d o t h e r s p r o v i d e s o f t w a r e a n d t o o l s

t o b ui ld s uc h D SS . O ne s uc h D SS g en er at or i s d e-

s c ri b e d i n F i er b in t ea n u [26].

3.3. Simulation techniques

Si mu la ti on i s a b ro ad t erm t ha t r ef ers t o a n a p-

proach for imitating the behavior of an actual or

a nt ic ip at ed h um an o r p hy si ca l s ys te m. T he t er ms

s i mu l a ti o n a n d m o de l , e s pe c ia l l y q u a nt i t at i v e a n d b e -

h a v i o r a l m o d e l s , a r e c l o s e l y l i n k e d . A m o d e l u s e d i n a

s im ul a ti on c an c a pt u re m uc h d et ai l a bo u t a s pe ci fi c

s ys te m, b ut h ow c om pl ex t he m od el i s o r s ho ul d b e

d ep en d s u p on t he p u rp o se o f t he s im ul at i on t ha t w i ll

be brun Q u si ng t h e m od e l. B o th s im ul a ti on s pe c ia l

s t ud i e s a n d m o de l -d r i ve n D S S b u i lt u s i ng s i mu l a ti o n

t e ch n i qu e s i n v ol v e m u l ti p l e e x p er i me n t s o r bruns Q of

t h e s i mu l at i o n. T h e r e su l t s o f e a ch brun Q a r e r e c o rd e d

a nd t he n t h e a gg re g at e r es ul ts a re a na l yz e d a n d m a-

n ip u la te d t o t ry t o a ns we r s pe ci fi c d e ci si on r el at e dquestions.

T h er e a r e s e v e r al t y p es o f s i mu l a ti o n a n d a v a ri e t y

o f o v e r l a p p i n g t e r m s a r e u s e d t o i d e n t i f y t h e m : M o n t e

C a r l o s i m u l a ti o n , t r a d i t i on a l m a t h e ma t i c a l s i m u l at i o n ,

a ct i vi t y- sc a nn i ng s im ul a ti on , d i sc re te s im ul at i on ,

e v e n t - dr i v e n s i m u l a t io n , p r o b a b il i s t i c s i m u l a ti o n , p r o -

c e s s - ba s e d s i m u l at i o n , r e a l - ti m e s i m u l a t io n , d a t a - d ri v -

e n s i m u l a t i o n , a g e n t - b a s e d a n d m u l t i - a g e n t s i m u l a t i o n ,

t im e d e pe nd e nt s im ul at i on , a nd v is ua l s im u la ti o n

[24,43,56].



6/18

I n a M o n t e C a r l o o r p r o b a b i l i s t i c s i m u l a t i o n o n e o r

m or e o f t he i nd ep en de nt v ar ia bl es i s s pe ci fi ed a s a

probability distribution of values. A probabilistic sim-

u la t io n h e lp s t a ke r is k a nd u n ce rt a in t y i n a d ec is i ons i tu a t io n i n t o a c c o u n t i n t h e r e su l t s. T im e d e p en d e nt

o r d is cr et e s im ul at io n r ef er s t o a s it ua ti on w he re i t

i s i mp or ta n t t o k n ow e x ac tl y w he n a n e ve nt o cc ur s.

F or e xa mp l e, i n w ai t in g l in e o r q u eu i ng p ro bl e ms , i t

i s i mp or ta nt t o k no w t he p re ci se t im e o f a rr iv al t o

d et er mi ne i f a c us to me r w il l h av e t o w ai t o r n ot .

A c c o r d i n g t o E v a n s a n d O l s o n [24] a n d o t h er s , a c t iv -

i ty -s ca n ni n g s im ul at i on m od e ls i n vo l ve d es cr i bi ng

a ct iv it ie s t ha t o cc ur d ur in g a f ix ed i nt er va l o f t im e

a nd t h en s im ul a ti n g f or m ul t ip l e f ut ur e p er io d s t h e

c o ns e q ue n c es o f t h e a c ti v i ti e s w h i le p r oc e s s- d ri v e ns im ul at i on f oc u se s o n m od el i ng a l og i ca l s eq ue n ce

o f e v e nt s r a th e r t h a n a c t iv i ti e s .

S i m u l a t i o n c a n a s s i s t i n e i t h e r a s t a t i c o r a d y n a m i c

a n al y s is o f a s y st e m . A d y n am i c a n al y s is i s e n h an c ed

w i t h s o ft w a re t h a t s h ow s t h e t i me - se q u en c e d o p er a -

t i o n o f t h e s y s t em t h a t i s b e i ng p r ed i c te d o r a n a l y z ed .

S im ul a ti on i s a d es cr ip ti v e t o ol t ha t c an b e u se d f or

both prediction and exploration of the behavior of a

s p e c i f i c s y s t e m . A c o m p l e x s i m u l a t i o n e m b e d d e d i n a

m od el -d ri ve n D SS c an h el p a d ec is io n m ak er p la n

a ct i vi ti e s, a nt i ci p at e t he e ff ec ts o f s pe c if ic r es ou r ce

a l l o c a t i o n s a n d a s s e s s t h e c o n s e q u e n c e s o f a c t i o n s a n d

events [4].

I n s o me d e ci s i on s i t ua t i on s , s i mu l a ti o n s p ec i a li s t s

build a simulation and then conduct a special empir-

i ca l s tu dy a nd r ep or t t he ir r es ul ts t o m an ag em en t.

E va ns a n d O l so n [24] d i sc u ss e x am pl e s o f h o w s i m-

u la t io n h as b ee n u se d t o s up p or t b us in e ss a n d e ng i -

n ee ri n g d e ci s io n- ma ki n g. T he y r ep or t a n u mb e r o f

s pe ci a l d ec is i on s up po r t s tu d ie s i nc l ud in g o n e t ha t

e va l ua t ed t h e n u mb e r o f h o te l r es er va t io ns t o a cc ep t

t o e f f e c t i v e l y u t i l i z e c a p a c i t y t o c r e a t e a n o v e r b o o k i n g

policy, a Call Center staffing capacity analysis, as tu dy c om pa ri n g n ew i n ci n er at in g s ys te m o pt i on s

f or a m un ic ip al g ar ba ge r ec yc li ng c en te r, a s tu dy

e va l ua t in g g ov er nm e nt p o li cy o p ti o ns , a nd v ar io u s

s tu di e s f or d es ig n in g f ac il i ti es . E x am pl e s o f m od el -

d ri ve n D SS b ui l t w i th a s im ul at i on a s t he d o mi n an t

c o m p o n e n t i n c l u d e : a M o n t e C a r l o s i m u l a t i o n t o m a n -

a g e f o re i gn - ex c h an g e r i sk s ; a s p re a d sh e et - b as e d D S S

f o r a s s e s s i n g t h e r i s k o f c o m m e r c i a l l o a n s [16], a D S S

f or d ev el op in g a w ee kl y p ro du ct io n s ch ed ul e f or

h un d re ds o f p ro d uc t s a t m ul t ip l e p la n ts ; a p ro g ra m

f o r e s ti m at i n g r e tu r n s f o r f i xe d - in c o me s e cu r i ti e s; a n d

a s i mu l a ti o n p r og r a m f o r s e tt i n g b i ds f o r c o mp e t it i v e

l e a se s a le s [24].

A g e n t - b a s e d o r m u l t i - a g e n t s i m u l a t i o n s a r e s u p p l e -m e nt i n g t r ad i t io n a l s i mu l a ti o n t e c hn i q ue s . I n t h e p a st

5 y e a rs , a g en t - ba s ed v i su a l s i mu l a ti o n s h a v e b e c om e

a n a l t er n at i v e a p p ro a c h f o r a n a ly z in g s o me b u si n e ss

s y st e ms . A c co r d in g t o B o n ab e a u, f o un d er o f I c os y s-

t em C or p. , i n R ot hf ed er [70] , bP eo pl e h av e b ee n

t h in k in g i n t e rm s o f a g en t- b as ed m od e li ng f or m an y

y ea rs b ut j us t d id n’ t h av e t he c om pu ti ng p ow er t o

a ct ua ll y m ak e i t u se fu l u nt il r ec en tl y. Wi th a ge nt -

based modeling, you describe a system from the

bottom up, from the point of view of its constituent

u n it s, a s o pp o se d t o a t o p- d ow n d e sc ri p ti o n, w he rey o u l oo k a t p ro pe r ti es a t t he a gg re ga t e l ev e l w it h ou t

w o rr yi n g a b ou t t h e s ys t em ’s c on st i tu en t e l em en t s. Q

M ul t i- ag en t s im ul at i on s c a n b e u se d t o s im ul at e

s o me n a t ur a l a n d h u m an - cr e at e d s y st e ms w h e re t r ad i -

t io na l s im ul at io n t ec hn iq ue s m ay b e i ne ff ec ti ve .

E x am pl e s o f s ys te ms t h at c an b e s im ul at e d a nd a na -

l y ze d w i th a m od el - dr iv en D SS b as ed u p on a m ul t i-

a g e nt s i mu l at i o n i n c lu d e a g r oc e ry s t or e w i t h s h op p e r

a n d w or ke r a ge n ts , a w ho l es al e m ar k et w i th b u ye rs

a n d s el l er s, a n a ir po rt w i th p as se n ge rs , v is it o rs a n d

e m p l o y e e s , a n d a f a c t o r y w i t h p r o d u c t i o n w o r k e r s a n d

supervisors.

A b e h a v i o r a l m o d e l o f a n a g e n t i s a n e x p l i c i t q u a n -

t i t a t i v e s t a t e m e n t o f v a r i a b l e s t h a t i m p a c t t h e o b s e r v e d

a c t i o n s o f a s y s t e m o f o b j e c t s o r o f a s p e c i f i c o b j e c t o r

entity [12]. A b e h a v i o r a l m o d e l i s u s e d t o h e l p u n d e r -

s t a nd , e x p la i n , a n d p r ed i c t b e h av i o r. B e ha v i or a l m o d-

e l s a r e u s ua l l y s p ec i f ie d a s m a th e ma t i ca l e q u at i o ns o r

a s c o mp u t er p r o gr a ms , r a th e r t h a n a s v e rb a l d e sc r ip -

t i on s. A b e ha vi o ra l m od el i s b ui l t b y o b se rv i ng t h e

previous behavior of an entity or a system; the resulting

m o d e l c a n t h e n b e u s e d t o p r e d i c t f u t u r e b e h a v i o r a n d

performance. Microsimulations of people have also been used to make healthcare decisions. For example,

v an d er P lo eg e t a l. [82] d e s cr i be S T DS I M, a m i c ro -

s im ul at io n m od el t o a ss es s t he e ff ec ts o f d if fe re nt

a p p ro a c he s t o m a na g e s e xu a l ly t r an s mi t te d d i s ea s es

( ST D) . T he r ep o rt e d a p pl i ca ti o n w as i n K en y a, b u t

t h e m o d e l c a n b e g e n e r a l i z e d f o r u s e e l s e w h e r e .

I n r e al i s ti c , v i s ua l s i mu l at i o ns [4] m a ny m o de l s

m ay b e n ee de d t o bdrive Q t h e s i mu l a ti o n . M o d el s o f

t h e p h y si c a l e n v ir o nm e n t e n su r e t h at n a t ur a l l a w s a r e

n o t v i ol a t ed . F o r e x a mp l e , t h e s i mu l a ti o n blogic Q may



7/18

s pe ci fy t ha t t wo o bj ec ts c an no t o cc up y t he s am e

s p a ce . F r om a d e ci s i on s u p po r t p e rs p e ct i v e, t h e r e al l y

i n te re st i ng s im ul at i on s a re t h os e t h at h el p a d e ci si o n

m ak er a nt ic ip at e h um an b eh av io r o f c us to me rs ,v o t er s , o r e n e my s o l di e rs . T h e se s i mu l a ti o n s n e e d t o

i m i t a t e p h y s i c a l r e a l i t y, b u t m o r e i m p o r t a n t l y m u l t i p l e

bhuman-like Q a ge nt s n ee d t o b e i n cl u de d i n t h e s i m u-

l a t i o n . C u r r e n t l y t h i s i s h a p p e n i n g i n t w o w a y s . S o m e

s i m u l a ti o n s u s e br e al a c t or s Q w ho m ak e c ho ic es i n a

s i mu l a te d o n -l i n e e n vi r o nm e n t. A m u l ti - pl a y er s i m u-

l a ti o n l i ke bA m er i ca ’s A r my Q (www.americasarmy.

com ) i s a n e xa mp le o f t hi s a pp ro ac h. A no th er a p-

proach is to use behavioral models as the bactors/

agents Q t ha t a re ma ki ng c ho ic es i n t he si mu la te d

e nv ir on me nt . We c an r ef er t o t he se a pp ro ac he s a sm ul t i- pl ay e r a n d m ul t i- a ge nt s im ul at i on s . To d ay a

m ul t i- pl ay e r s im u la ti o n u su al l y a ls o i n cl ud e s s om e

c o m p u t e r- b a s ed a g e n t s .

G i m b l e t t e t a l . [29] r e po rt e d a p ro je c t t o d e ve lo p a

d ec is io n s up po rt a nd s im ul at io n s ys te m t ha t u se d

a u to n om ou s a ge n ts t o a ss i st n a tu r al r es ou rc e m an -

a g e rs i n a s se s si n g a n d m a na g in g d y n am i c r e cr e at i o n

behavior, social interactions and resulting conflicts in

w i l d e r n es s s e t t i n gs . T h e y l i n k e d d M A R S ( D i s t r i b u t ed

M u l ti - a ge n t R e a so n i ng S y st e m) [20], t he S wa rm

M u lt i -a ge n t S im ul a ti o n S ys te m a n d a G IS s ys t em t o

d e ve lo p t h e m od el -d ri v en D SS . T he y c a li b ra t ed t he

a u to n om ou s a g en ts u si n g s ur ve y d at a f ro m p e op l e

u si n g a r ec re a ti on f ac il i ty i n S ed o na , A ri zo n a. T he

r ea li st i c s im ul at i on w a s i nt e nd ed t o s up p or t f or es t

m an ag e me nt a ct i vi ti e s a nd a ss is t i n e va l ua t in g p ro -

posed practices for recreation use in the recreation

f a ci l i ty. A n o th e r e x am p l e o f c o mb i n in g G I S a n d s i m-

u l a t i o n i n a D S S i s g i v e n b y d e S i l v a a n d E g l e s e [19]

f or e va cu at io n p la nn in g. L ee e t a l. [47] s tu di e d a

pricing DSS that integrated simulation of a wholesale

f i sh m a rk e t w i t h a r e gr e ss i o n m o d e l t o h e lp d e ci s i on -

m a ke r s s e t d a i ly w h o le s al e p r ic e s.S om e o f t he m aj o r p ro v id er s o f s im ul at i on -b a se d

D S S g e n er a to r s i n cl u d e G o ld s i m, I m ag i n e T h a t, I n c. ,

D e c i s i o n ee r i n g , a n d P a l i s id e s o f t w a re . OR/MS Today

publishes reviews of various simulation tools. For the

m o st r e ce n t s u rv e y, p l e as e s e e S w ai n [79].

3 . 4 . D S S d e ve l o pm e n t a n d d e l iv e r y m e c ha n i sm s

T h is s e ct i on r e vi e w s t h e d e v el o p me n t a n d d e l iv e ry

processes for building model-driven DSS. Many early

D S S w e re b u il t u s i ng g e n er a l- p ur p os e d e v el o p me n t

s o ft w ar e. To d ay m os t m od el -d ri v en D SS a re b ui l t

u si ng t he q ua nt it at iv e t ec hn iq ue s d es cr ib ed i n t he

previous section using DSS generators [77]. Earlyv e rs i on s o f t h es e s of tw ar e s ys te ms a ll o we d a m or e

u s e r- f ri e n dl y d e ve l o pm e nt o f a D S S, b u t t h e s y st e ms

w e r e s t i l l r u n a n d m a i n t a i n e d o n a c e n t r a l s y s t e m . O n e

s u c h s y s t em t h at w a s m e n t i on e d e a rl i e r i s I F PS , u s ed

i n m a ny c o mm e rc i a l a p pl i c at i o ns a n d a c ad e m ic s t u d-

ies [71].

S pr ea ds h ee t s c le a rl y h av e b ec om e t h e m os t u b iq -

u i t ou s D S S g e n er a t or s . E v e n s p e ci a l iz e d q u an t i ta t i ve

t e ch ni q ue s s uc h a s o pt i mi z at io n a re u su al l y i mp le -

m en t ed u si n g a s pr ea d sh ee t . S ec ti o n 3 .4 .1 r ev i ew s

d e ve lo p me n ts i n b u il d in g s pr ea d sh ee t -b as ed D SS .Ty pi c al ly, m od el - dr iv e n D SS t ha t a re i n te n de d f or

o nl y a f ew u se rs a re m ad e a va il ab le a s s ta nd -a lo ne

a p p l i c a t i o n s . D S S t h a t m a y b e w i d e l y u s e d o r m a y b e

u s ed b y m ul t ip l e u n it s o f a n o rg an i za ti o n a re b e gi n-

n in g t o b e o ff er ed a s w eb -b as ed D SS . A ls o, s om e

m od e l- dr iv en D SS a re d ep l oy e d f or u se b y m ul t ip l e,

i n t er a ct i n g t e am s o f u s er s . H i st o ri c a ll y, t h e se s y st e ms

h a v e b e e n c a ll e d G r o up D S S ( G D S S ). S e ct i o ns 3 . 4 .2

a n d 3 .4 .3 r e vi ew t h es e d e ve lo p me n ts i n d e pl o yi ng

m o d e l - d ri v e n D S S .

3.4.1. Spreadsheet-based DSS

A D e ci s io n S up po rt S y st e m t h a t h as b e en o r w i ll

be implemented using a spreadsheet package can be

t e rm e d a s p re a d sh e et - ba s ed D S S [69]. A s p r e a d sh e e t

i s o ne o f t h e m aj o r e na b li ng t ec hn o lo gi e s f or d ep l oy -

i ng m od el -d ri ve n D SS . A w id e v ar ie ty o f d ec is io n

s u p po r t p u rp o s es c a n b e a c h ie v e d u s i n g a s p re a ds h e et

package, e.g., Microsoft Excel.

I n t h e w o r l d o f a c c o u n t i n g , a s p r e a d s h e e t bspreads Q

o r s h o w s d a t a o n a s i n g l e s h e e t o f p a p e r f o r a m a n a g e r

t o l oo k a t w he n m ak in g a d ec is io n. A ls o, a s pr ea d-

s he et i s a c ol le ct io n o f c el ls w ho se v al ue s c an b ed i sp l ay e d o n a c om pu t er s cr ee n [63]. B y c h a ng i n g

c e ll v a lu es a nd h a vi n g a ll c el l v al u es r e- ev a lu at e d, a

u s e r p e r f o rm s bw h at i f ? Q a n a l y s i s a n d c a n o b s e r v e t h e

e ff ec ts o f t h os e c h an ge s . S pr ea d sh ee t p a ck ag es a re

D S S g e n er a t or s . S p ra g u e a n d C a r ls o n [77] d e fi n e d a

D S S g e n er a to r a s ba c o mp u t er s o ft w a re p a ck a g e t h at

provides tools and capabilities that help a developer

q ui ck l y a nd e as il y b ui l d a s pe ci fi c D e ci si o n S up p or t

S ys te m ( se e p . 1 1) . Q S p r ea d s he e t p a ck a g es q u a li f y a s

D S S g e n er a t or s b e c au s e: ( a ) t h ey h a v e s o p hi s t ic a t ed



8/18

d a t a h a n d l i n g a n d g r a p h i c c a p a b i l i t i e s ; ( b ) t h e y c a n b e

u se d f or bw ha t i f Q a n al y s is ; a n d ( c ) s p re a d sh e et s o ft -

w ar e c an f ac il i ta t e t h e b ui l di n g o f a D SS .

M o d el - d ri v e n a n d d a t a- d ri v e n D S S a r e t h e p r im a ryt yp e s o f D SS o ne m ig ht c on si d er d ev e lo pi n g u si ng a

s p re a d sh e e t p a c ka g e. S p re a d sh e e ts s e em e s pe c ia l l y

a pp ro pr ia te fo r b ui ld in g a D SS w it h o ne o r m ore

s ma ll m od el s. A d ev el op er i mp le me nt s t he m od el

a nd t he n a dd s b u tt o ns , s pi n ne rs a nd o th e r t oo l s a n d

r e pr e se n t at i o ns t o s u pp o r t a d e c is i o n m a ke r i n bwhat

if? Q a n d s en si t iv it y a na l ys i s. A d at a -d ri ve n D SS c a n

a l s o b e i m p l e m e n t e d u s i n g a s p r e a d s h e e t . A l a r g e d a t a

s e t w o u l d b e d o w n l o a d e d t o t h e D S S a p p l i c a t i o n f r o m

a D B M S , a w e b s i t e o r a d e l i m i t e d f l a t f i l e . T h e n p i v o t

t ab l es a nd c ha rt s c o ul d b e d e ve lo p ed t o h el p a d e ci -s i o n m a k e r s u m m a r i z e , m a n i p u l a t e a n d u n d e r s t a n d t h e

d e ci s i on r e le v a nt d a ta .

S pr ea d sh e et -b a se d D SS c an b e c re at ed i n a n e n d

u s e r d e v e l o p m e n t e n v i r o n m e n t o r i n a m u l t i - u s e r e n v i -

r o n m e n t . M i c r o s o f t E x c e l i s p r o b a b l y t h e m o s t p o p u l a r

s p re a d sh e e t a p p li c a ti o n d e v el o p me n t e n vi r o nm e n t

t o d a y , t h o u g h D S S h a v e b e e n b u i l t u s i n g o t h e r s p r e a d -

s h ee t s o ft w a re s u ch a s L o tu s 1 – 2 –3 . S p re a d sh e e t- b a se d

D SS h av e b ec om e s o c om mo n t ha t m os t m od el in g

c ou rs e s n o w a re b as ed o n u si n g s pr ea d sh e et s [68] .

S om e e xa mp l es o f s pr ea d sh ee t -b as ed D SS t oo l s a re

d i s c u s s e d i n t h e n e x t p a r a g r a p h .

F ro nt li ne S ys te ms (http://www.solver.com and

http://frontsys.com ) p r ov i d es t h e o p t im i za t i on a d d- i n

or bSolver Q t h at i s p ac ka g ed w i th E xc el , b ut t h ey a l so

s el l P re mi u m S ol ve r. I t i s a m or e p ow e rf ul p ro g ra m a n d

c om es w it h e xa mp l e s pr ea d sh ee t m od el s a nd a u se r

g ui d e. T he m aj o r p ro d uc t o f D ec i si o ne er in g , I nc . i s

C r ys t a l B a l l . I t i s a s u it e o f E x c e l -b a se d r i sk a n al y s is ,

o p t im i z at i o n a n d f o re c as t i ng t o o ls t h at c a n b e u s ed t o

build specific applications (http://www.crystalball.

com) . P al is ad e S of tw ar e (http://www.palisade.com)

m a r k e ts t h e @ R I SK a d d - i n . T h e P al i sa d e D e ci s io n To o lsSuite includes five products: @RISK, PrecisionTreeR,

TopRank R, B e st F it R, a n d R IS Kv ie wk. O th er o pt i-

m iz at io n a dd -i n s i nc l ud e G e ne H un t er (http://www.

wardsystems.com ), Evo lver (http://www.palisade.

com), Wh at’s Best (http://www.lindo.com) and

X PR ES S (http://www.dash.co.uk ) . D e c is i on S u pp o rt

S er vi ce s h as a p ro du ct c al le d D ec is io n To ol Pa k

(http://www.decisiontoolpak.com ) . It c on si st s o f t hr ee

decision modeling add-ins for Microsoft Excel: TreePlan,

SensIt and RiskSim. XLSIM (http://www.analycorp.com)

is a Mont e C ar lo S im ul at io n a dd -i n f or E xc el . S im -

tools.xla (http://home.uchicago.edu/~rmyerson/addins.

htm ) a dd s s ta ti st i ca l f un ct i on s a nd p ro ce d ur es f or

d o in g M on t e C ar lo s im ul at i on a nd r is k a n al ys is i ns p r e a d s h e e t s .

3 . 4 .2 . We b - ba s e d D S S

W h e n v e n d o rs p r o po s e a We b -b a s ed D S S t h e y a r e

r e fe r ri n g t o a c o mp u t er i ze d s y st e m t h at d e l iv e r s d e c i -

s i o n s u p p o r t i n f o r m a t i o n o r d e c i s i o n s u p p o r t t o o l s t o a

m a na g e r o r b u s in e s s a n a l y st u s in g a dt h in c l ie n t T Web

browser. Vendors and MIS practitioners are making

s o me d i st i n ct i o ns a b ou t t h e t e c hn o l og y p l a tf o rm u s e d

t o d el i ve r d e ci si o n s up p or t t ha t s ho ul d t o b e n o te d .

M o s t n o t a b l y t h e p h r a s e bWeb-enabled Q

h a s c r e p t i n t ot h e D SS l ex i co n. I t i s i mp o rt an t t o u n de rs t an d h ow a

We b- ba s ed D SS d if fe rs f ro m a We b -e n ab l ed D SS .

W h e n t h e e n a b l i n g t e c h n o l o g y u s e d t o b u i l d a D S S

i s t h e I n t e r n e t a n d W e b , i t s e e m s a p p r o p r i a t e t o c a l l t h e

s y s t e m a W e b - b a s e d D S S . W e b - b a s e d s h o u l d m e a n t h e

e n t ir e a p pl i c at i o n i s i m pl e m en t e d u s i ng We b t e ch n o l-

o g i es i n c lu d i ng a We b s e rv e r, H T M L, C G I, P H P, a n d

possibly a database product like Oracle 10g or

M y SQ L ; We b -e n a bl e d m e an s k e y p a rt s o f a n a p pl i c a-

t i o n s u c h a s a d a t a b a s e r e m a i n o n a l e g a c y s y s t e m , b u t

t h e a p p l i c a t i o n c a n b e a c c e s s e d f r o m a W e b t e c h n o l o g y

c o mp o n en t a n d d i sp l a ye d i n a b r ow s er.

S o m e l e g a c y D S S c a n b e W e b - e n a b l e d m u c h f a s t e r

a n d a t a m u c h l o w e r c o s t t h a n w o u l d b e p o s s i b l e i f t h e

D S S w e r e r e de v e lo p e d u s in g We b t e c hn o l og i e s. B u t,

m an y o f t he b en ef it s o f a We b-b as ed D SS c an b e

r ea li z ed b y i mp l em en t in g a We b- en ab l ed D SS . S o a

We b -e n ab l e d D S S m a y b e t h e b e s t c h oi c e f o r m a k i n g

a n e x i st i n g D S S m o re w i d el y a v ai l a bl e .

We b t ec hn o lo g ie s c an b e u se d t o i mp le m en t a n y

c a t eg o ry o f D S S i n c lu d in g c o mm u ni c a ti o n s- d ri v e n,

d a t a- d ri v e n, d o c um e nt - d ri v e n, k n o wl e d ge - dr i v en ,

a n d m od e l- dr iv en D SS . A t o n e p oi n t, m os t s ys t em slabeled bWe b - b a s ed D S S Q w e r e l i n k e d t o a d a t a w a r e -

h ou se , b ut t ha t i s c ert ai nl y n o l on ge r t he c as e. A

m o d el - dr i ve n d e c is i on s u pp o r t s i mu l a ti o n d e v el o p ed

i n J av a c an b e d el iv ere d v ia t he We b a nd so c an a

l ar ge H TM L/ XM L t ex t r ep os it or y t ha t i s p ar t o f a

d o c um e nt - d ri v en D S S. W it h a We b -b a s ed o r a We b -

e n a bl e d D S S n o p a rt i c ul a r d e c is i o n s u pp o r t s o ft w a re

n ee ds t o b e o n t he c li en t c om pu te r. A We b b ro ws er

a n d a n I nt er ne t c on n ec t io n d el i ve r t he d e ci si on s up -

port functionality to the user. Kuljis and Paul [43] and


http://%20http//www.solver.comhttp://%20http//frontsys.comhttp://%20http//www.crystalball.comhttp://%20http//www.palisade.comhttp://%20http//www.wardsystems.comhttp://%20http//www.palisade.comhttp://%20http//www.lindo.comhttp://%20http//www.lindo.comhttp://%20http//www.dash.co.ukhttp://%20http//www.decisiontoolpak.comhttp://%20http//www.analycorp.comhttp://%20http//home.uchicago.edu/~rmyerson/addins.htmhttp://%20http//home.uchicago.edu/~rmyerson/addins.htmhttp://%20http//home.uchicago.edu/~rmyerson/addins.htmhttp://%20http//www.analycorp.comhttp://%20http//www.decisiontoolpak.comhttp://%20http//www.dash.co.ukhttp://%20http//www.lindo.comhttp://%20http//www.palisade.comhttp://%20http//www.wardsystems.comhttp://%20http//www.palisade.comhttp://%20http//www.crystalball.comhttp://%20http//frontsys.comhttp://%20http//www.solver.com


9/18

M i ll er e t a l. [54] r e v i ew e d w e b- b as e d s i mu l a ti o n r e -

s e a r c h a n d d e v e l o p me n t s .

A n e w g e n e r a t i o n o f W e b - b a s e d m o d e l - d r i v e n D S S

i s b e g i n n i n g t o e m e r g e . T h e s e s y s t e m s t a k e a d v a n t a g eo f t he w e b s er vi c es c o nc ep t . A s in gl e D SS p ro b le m

m ay b e s ol ve d u si n g m ul t ip l e m od el i ng o r s ol ut i on

paradigms developed by different sources as separate

w e b s er vi ce s a nd t h e r es ul ts a re t h en p re se n te d t o t he

u s er i n a n a g g re g a te d o r s u mm a ri z e d f o r m . A n e x a m-

ple of this new generation of DSS is described in

D el en a nd S ha rd a [17]. T he ir m od el -d ri ve n D SS

c a l le d M o vi e F o re c as t G u r u a l l o w s a d e c is i o n m a k e r

t o g e ne r at e a f o re c as t f o r a m o vi e ’s b o x o f fi c e p e r f or -

m a nc e b y c h an g i ng t h e m o vi e ’s d e c is i on p a ra m et e rs

( st ar p ow e r, s ea so n o f r el ea se , s pe ci a l e ff ec ts , e tc .) .C h an ge s i n t h es e p a ra me te rs a re a na ly z ed b y a n u m-

ber of trained forecasting models based upon techni-

q u e s s u ch a s n e u ra l n e t wo r ks , l o g is t ic r e gr e ss i on , a n d

d i sc ri m in a te a na l ys is . E ac h m od el w o rk s a s a n i n de -

pendent expert called upon to provide advice; imple-

ment ed as a web serv ic e. The final resu lts are

presented to the decision maker from each expert as

w e l l a s i n a n a g g r e g a t e d f o r m . T h e s y s t e m w a s i m p l e -

m e nt e d u s i ng t h e . N ET f r am e w or k . M o re i n n ov a t iv e

w e b -b a se d , m o de l - dr i ve n D S S o f t h i s t y p e a r e l i k el y

t o b e d ev el o pe d i n t he f ut ur e.

3 . 4 .3 . G ro u p m o d el - d ri v en D S S

G ro u p D ec i si on S up p or t S ys t em s ( GD SS ) h a ve

been studied extensively and that research stream

r em ai ns v e ry a ct i ve i n t he l i te ra tu re . D eS an ct i s e t a l .

[18] p r o v i d e a n o v e r v i e w o f r e s e a r c h i s s u e s i n G D S S .

T h e p r i m a r y f o c u s o f t h i s r e s e a r c h i s a b o u t i m p r o v i n g

t h e p r o c e s s o f g r o u p d e c i s i o n - m a k i n g . H o w e v e r , s o m e

G D SS d e li ve r m od e l- dr i ve n D SS t o a g ro u p o f u se rs .

Nunamaker et al. [57] f o cu s o n m od el m an a ge me n t

a nd g ro up d ec is io n s up po rt . C omp an ie s s uc h a s

G ro u p S ys te ms (www.groupsystems.com) o f fe r t e c h -n o l o g i e s a n d p r o c e s s s u p p o r t t o u s e m o d e l s t o s u p p o r t

g r ou p d e ci s i on - ma k i ng . T h is a p pr o ac h h a s a l so b e e n

t e rm ed d ec i si o n c on fe r en ci n g. B re sn ic k e t a l. [13]

d e sc r ib e a m i li t a ry a p p li c a ti o n o f d e ci s i on c o nf e re n c -

i n g. C at al y ze (www.catalyze.co.uk ) a l so o f fe r s d e ci -

s i o n c o nf e re n c in g s e rv i c es i n c o nj u n ct i o n w i t h m u l ti -

c ri te ri a d ec is io n a na ly si s. A c om bi na ti on o f t he se

process delivery services and the use of sophisticated

m o de l -d r i ve n D S S s h o ul d e n co u r ag e e v e n g r ea t e r u s e

o f m od el - dr iv e n G DS S. Te am E xp e rt C ho i ce f ro m

E xp er t C ho ic e, I nc . (www.expertchoice.com) i s an

e x am pl e o f a g en er at o r f or b ui l di n g s p ec i fi c g ro u p

m o d el - d ri v e n D S S b a se d u p o n t h e A n a ly t i ca l H i e ra r -

c h y P ro ce ss ( AH P) . T he c a se s tu d y b y Wa sy l uk a ndSaaty [85] i l l us t ra t e s t h e u s e o f a m o de l -d r iv e n G D SS

i n t h e U . S. D e p ar t me n t o f Ve t e ra n ’s A f fa i rs .

3 . 5 . D S S u s e r i n t e r f ac e s

T h e g o a l o f m a ki n g m o d el - d ri v e n D S S a c ce s s ib l e

t o n o n - t e c h n i c a l s p e c i a l i s t s i m p l i e s t h a t t h e d e s i g n a n d

c a pa bi l it ie s o f t he u se r i n te rf ac e a re i mp o rt an t t o t he

s uc ce ss o f t he s ys te m. A m od el -d ri ve n D SS u se r

i n te r fa ce p ro vi d es c ap a bi l it i es f or i np u tt in g v al ue s ,

f o r m a ni p u la t i ng v a l ue s a n d o f e q ua l i m p or t an c e , t h eu s e r i n t e rf a ce c o nt r ol s h o w t h e u s e r v i e ws r e su l t s a n d

i n f l u e n c e s h o w t h e u s e r u n d e r s t a n d s r e s u l t s a n d h e n c e

i n fl u en ce s c ho i ce s. D SS d es ig n er s a nd r es ea rc h er s

n e ed t o a ss es s h ow t h e a nt ic i pa t ed u se rs o f t h e D S S

s h ou l d e n te r v a lu es . A ls o, i t i s i mp o rt an t t o e v al u at e

t h e o r d er o f i n pu t f ie ld s a nd s ti mu l i g i v en t o t h e u s e r

a bo ut w ha t v al ue s a re s ou gh t. T he D SS i nt er fa ce

d e s i g n c a n a l s o b i a s u s e r s a n d i n a p p r o p r i a t e e l i c i t a t i o n

a p p ro a c he s a r e s o me t i me s u s ed .

I n b u il d in g a m od e l- dr iv e n D SS , a d es ig n er n ee d s

t o b e c on c er ne d a bo u t e li c it i ng c er ta i n a n d u nc e rt ai n

q u a n t i t i e s a n d q u a l i t i e s , o b j e c t i v e a n d s u b j e c t i v e p r o b -

a b i li t i es , u t i li t ie s , a n d w e i gh t s . I t m a y b e n e c es s ar y t o

e l i ci t p r ob a b il i t y p o i nt e s t im a te s , p r o ba b il i t y d i st r i bu -

t i o ns , u t i li t y f u n ct i o ns , m o ne t a ry v a l ue s a n d m o ne t ar y

e s t im a t es , p r ef e re n ce s , i n t eg e r q u a nt i t ie s , d i s ta n ce s ,

s ca l e v a lu es , a nd p ri o ri t ie s. Va lu e s c an d es cr ib e o b -

jective and subjective measures of concrete objects

a n d a p p r a i s a l s o f f e e l i n g s , b e l i e f s a n d a t t i t u d e s . V a l u e s

m ay b e e st im at ed o r b as ed o n a ct ua l m ea su re me nt

u si ng a s ca le . T he s ca le s m ay i nv ol ve p hy si ca l o r

perceptual units.

V a l u e s a r e e l i c i t e d f r o m a d e c i s i o n m a k e r , a s s e s s o r ,e st i ma t or o r a pp ra i se r— th e u se r o f a m od e l- dr i ve n

D SS . I n g en e ra l , a q u es ti on o r a n ot he r t y pe o f s ti m-

u l u s i n d i c a te s w h at v a lu e i s b e in g e l ic i t ed . Va l u es a r e

e l ic i te d a s p a rt o f a v al u at i on o r e li c it at i on p ro c es s.

T h e e l i c i t a t i o n a p p r o a c h i n a s p e c i f i c D S S m a y r e d u c e

o r i n cr ea se e rr or s i n t h e v a lu es t ha t a re o b ta in e d. T h e

t h r ee p r im a ry a p pr o ac h e s f o r e l i ci t i ng v a l ue s a r e: ( 1 )

n u me ri ca l , ( 2) g ra p hi c al , a nd ( 3) v e rb a l e li ci t at i on .

G ue r la in e t a l . [30] e x am i n ed w h a t t y p e s o f i n fo r -

m a t i o n s h o u l d b e d i s p l a y e d w i t h w h a t r e p r e s e n t a t i o n s .



10/18

A l so , t h ey e x a mi n e d w h en v i su a l r e pr e se n t at i o ns a r e

better than text-based displays. According to Guerlain

e t a l. , bE a ch r e pr e se n t at i o n m a ke s s o me i n fo r ma t i on

a b ou t a p r ob l e m s a l i e nt w h i le m a ki n g o t he r i n fo r ma -t io n m or e d if fi cu lt t o s ee ( p. 2 6) Q . M or e r es ea rc h i s

n ee d ed o n t h es e i ss ue s f or a v a ri e ty o f t y pe s o f D SS ,

t he G ue rl ai n e t a l. r es ul ts m ay o nl y h ol d f or a d at a-

d r iv e n D S S i n t er f ac e f o r t e c hn i c al o p e ra t or s .

A p p ar e nt l y s o me p e o pl e c a n p r o ce s s c e rt a i n t y p es

o f v al u e i n fo r ma ti on m uc h m or e e ff ec ti v el y u si ng

v is ua l d i sp la y s a nd g ra p hi c al i n pu t m od e s t h an t he y

c an p ro ce s s t he m n u me ri ca l ly o r v e rb a ll y. E ac h a p-

proach for eliciting values has strengths and weak-

n es se s t h at m us t b e b et te r u nd e rs to o d a n d t h a t a D SS

s o ft w a re d e si g n er m u st r e co g n iz e . C u rr e nt e v i de n c es u gg e s ts t h a t u n b i a se d v a l ue s c a n b e e l i ci t ed [44,84] .

T h e a p p r o p r i a t e u s e r i n t e r f a c e d e s i g n s e e m s t o d e p e n d

o n t he t as k a nd t he s ki ll a nd t ra in in g o f t he u se r.

4. Model-driven DSS research needs

B e h a v i or a l a n d t e c h n i ca l r e s e a rc h o n m o d e l -d r i v e n

D S S n e e d s t o a d dr e s s m a n y u n re s o lv e d i s su e s a s so c i -

a t e d w i t h c o n s t r u c t i o n o f s p e c i f i c q u a n t i t a t i v e m o d e l s ,

s t o r a g e a n d r e t r i e v a l o f d a t a n e e d e d b y d i f f e r e n t t y p e s

o f m o d e l s , c o m m u n i c a t i o n o f p a r a m e t e r s a m o n g m o d -

e l s a n d o t he r D S S c o mp o n en t s , m u l ti - p ar t ic i p an t i n -

t er ac t io n i n m od el u se a n d v al u e e l ic i ta t io n , a nd t h e

i m pa c t o f u s er i n t er f ac e d e s ig n a l t er n at i v es o n m o de l -

d ri ve n D SS e ff ec ti ve ne ss a nd e as e o f u se . A ls o,

r e se a r ch e rs n e ed t o i n v es t i ga t e i s su e s a s so c i at e d w i th

building, deploying and using model-driven DSS.

T hi s b ro ad l is ti ng o f n ee ds s ee ms d au nt in g, b ut i t

s u gg e s ts m o re s p ec i fi c r e se a rc h i s su e s a n d q u e st i on s

f o r f u rt h e r r e s e a rc h . T h e s p ec t r um o f p o ss i b le m o de l -

d r i v e n D S S i s a l r e a d y b r o a d a n d a s w e l e a r n m o r e t h e

i m pl e m en t a ti o n o f m o de l -d r i ve n D S S w i l l e x p an d t oi n c o r p o r a t e n e w d e c i s i o n s i t u a t i o n s a n d n e w m o d e l i n g

a pp ro ac he s. T he r em ai nd er o f t hi s d is cu ss io n o f

m od el -d ri ve n D SS r es ea rc h n ee ds i s d iv id ed i nt o

f ou rt ee n b eh av io ra l a nd t ec hn ic al q ue st io ns t ha t

m o st s e em t o w a r ra n t f u rt h er s t ud y.

4 . 1 . B e h av i o ra l q u e st i o ns

T h e f o ll o w in g l i s t o f r e se a rc h q u es t i on s f o cu s e s o n

t o p ic s r e la t e d t o u n d er s t an d i ng t h e b e h av i o ra l i m pa c t

o f m od e l- dr iv e n D SS . T h e q u es ti o ns s ee m l ar ge ly

u nr es ol ve d i n t he c ur re nt l it er at ur e, b ut w e h av e i n

s o me c a se s i d en t i fi e d r e le v a nt p r io r r e se a rc h .

B1. Are users of a model-driven DSS who understand

t h e m o d e l m o r e l i k e l y t o a p p r o p r i a t e l y u s e t h e r e s u l t s ?

W h en t h ey u n de r st a nd t h e m o de l, a re t he y m or e f re -

q u e n t u s e r s ? A l s o , d o t h e y h a v e m o r e c o n f i d e n c e i n t h e

r es u lt s ? W he n u s er s u nd e rs t an d t he m od e l, a re t h e

systems more effective in improving decision-making?

T he p re su mp ti o n h as b ee n t h at m an ag e rs n ee d t o

u n d er s ta n d a n y q u a nt i t at i v e m o de l s i n a m o de l - dr i ve n

D S S t o b e n ef i t f r om u s i ng t h e s y st e m. R e se a rc h e rs i n

m an y e mp i ri ca l s tu d ie s h a ve n o te d t h at i n ad eq u at e

r es ea rc h h as i nv es ti ga te d t he a bo ve q ue st io ns[2,36,41,71] . N o o n e s tu d y w i ll d em on s tr at e t h at a l l

m o d el - dr i ve n D S S i m pr o v e d e c is i on - m ak i n g. R a t he r

i t i s i mp o rt a nt t o c o nd uc t m et a s tu d ie s t ha t e xa mi n e

c o n ti n g en c y f a ct o r s i n c lu d i ng a u s er ’s u n d er s ta n d in g

o f t h e u nd e rl y in g m od e ls i n p ri o r m od el -d ri v en D SS

research.

B2. Do some users of a model-driven DSS attempt to

b i as o r m an i pu l at e m o de l p a ra me t er s u s in g bWhat

if? Q an al ys is t o y ie ld s pe ci fi c re su lt s? I f s o, w ha t

t yp es o f u se rs a re m ore l ik el y t o m is us e t he bWhat

if? Q c a pa b il i ty ? A l so , w ha t c on d it i on s i m pa c t t he b i -a s ed u s e o f a m o de l -d r iv en D S S?

T he g en er al p er ce pt io n i s t ha t s om e d ec is io n

m a k e r s b i a s t h e i r u s e o f a m o d e l - d r i v e n D S S t o o b t a i n

the banswer Q t h at i s d e si re d . I n p ar ti cu l ar, b e ca us e a

c o mp u t er i z ed D S S f a ci l i ta t es bW ha t i f? Q analysis,

s om e o b se rv er s h av e c on c lu d ed t h at b ia si n g i s e as y

a n d f ac il i ta t ed b y a m od el -d ri v en D SS . T hi s p er ce p-

t i o n i s s u p p o r t e d b y s o m e e m p i r i c a l r e s e a r c h l i n k e d t o

behavioral decision theory [36,84]. A l so , i t i s i mp or -

t a n t t o o b s er v e u n d e r w h a t c o n d i t io n s b i as i n g o c c u r sw h en i t d o es o c cu r a nd w h et h er f ea t ur es o f a s pe ci f ic

D S S e n co u ra g e o r d i sc o u ra g e b i a si n g . T h e p h e no m e-

n o n h a s n o t b e e n a d e q u a t e l y e x p l o r e d i n t h e c o n t e x t o f

m o d e l - dr i v e n D S S .

B3. Can some design alternatives and value elicita-

t io n m et ho ds i n a m od el -d ri ve n D SS u se r i nt er fa ce

r ed uc e t he o cc u rr en ce o f b ia s ed d e ci s io n b eh a vi o r?

R e s ea r ch a s so c i at e d w i t h e l i ci t a ti o n o f s u bj e c ti v e

probabilities and values suggests that de-biasing can



11/18

o c cu r a nd t ha t s om e e l ic i ta t io n t e ch ni q ue s produce

n o rm at i ve ly b et t er r es ul t s t ha n d o o t he rs [1]. Most

o f t h e r es ea rc h a ss oc i at ed w i th e l ic i ta t io n o f v al u es

i n cl u di ng e l ic it a ti o n o f s ub je c ti v e p ro b ab i li ti e s h aso cc ur re d u si ng n on -c om pu te ri ze d i nt er ve nt io ns

[6,84] . B ec a us e t h e e l ic it a ti o n o f v al u es c an i mp a ct

t he e ff ec ti ve ne ss o f a m od el -d ri ve n D SS m or e r e-

s e ar c h o n e l i ci t a ti o n o f v a l ue s n e ed s t o b e c o n du c t ed .

T h e s t u di e s n ee d t o e xa mi ne a w i de v a ri e ty o f e l ic i-

t a t io n a p pr o ac h e s, i n c lu d i ng n u me r i c, g r ap h i ca l a n d

v e rb a l , i n t h e c o nt e x t o f v a ri o u s m o d e l s.

B4. Does a model-driven DSS user interface custom-

i z ed t o i n di vi d ua l u s er d if f er en c es i m pa ct t he s u bs e -

q ue nt u se o f a D SS ? H ow m uc h bcustomization Q is

n e e de d a n d p o s si b l e?

P er so na li za ti on o f We b p or ta ls a nd o th er We b

i n te rf ac es i s g e ne ra l ly c on si d er ed a s d es ir ab le a n d

s o m e a u t h o r s h a v e s p e c u l a t e d t h a t b e c a u s e o f i n d i v i d -

u a l d if fe re nc e s a mo ng D SS u se rs t h at a c u st o mi ze d

i n t er f ac e w o u ld i m pr o ve u s ab i l it y, f r eq u e nc y o f u s e

a n d e f f e c t i v e n e s s o f a D S S [5,41,80]. T h e c o n t r o v e r s y

a b o u t u s i n g c o g n i t i v e s t y l e a s a n i n d i v i d u a l d i f f e r e n c e

f ac to r i n t he e ar ly 1 98 0s [37] h i nd e r ed r e se a rc h o n

t h es e i ss ue s. I n l ig h t o f r ec en t t ec h no l og y d ev el o p-

m en t s, t h is s tr ea m o f r es ea rc h n ee d s t o b e r ev is it e d.

B5. What is the impact of making decisions with a

m od el -d ri ve n D SS i n a bh i g hl y r ea l i st i c Q , simulated

d e ci s io n e n vi ro nm e nt o n a p er s on ’s a c tu a l d e ci s io n

m a ki n g i n t he breal Q d e c i si o n e n vi r on m e nt ? H o w c a n

Vi s ua l I n te r ac ti v e S im u la t io n ( V IS ) b e u s ed m o re e f -

fectively to examine the consequences of alternative

d e c is i o n s t r at e g ie s a n d p o l ic i e s?

T he i nc re as ed c ap ab il it y t o d ev el op g ra ph ic al ,

immersive, bh i g hl y r e al i s ti c Q d e c is i o n s i t ua t i on s c r e-

a t es n e w c h al le n ge s a nd o p po rt u ni t ie s f or u se rs . F or e x a mp l e , P f e i l e t a l . [60] d e sc r ib e a n a p p li c a ti o n o f a

s im ul a ti o n- b as ed D SS f or t ra in i ng a s w e ll a s f or d e -

sig n and op erat ion o f a pl ant. Accordi ng to the

a ut ho rs , t he D SS w as u se d a t Vi st eo n A ut om ot iv e

S ys te m t o e nh an ce p ro du ct io n e ff ic ie nc y o f f ro nt

a x l e s f o r s e v e r a l F o r d v e h i c l e s . T h e y r e p o r t e d p r o d u c -

t i vi t y i mp ro v em en t o f o v er 3 0% . Vi s ua l I nt e ra c ti ve

S i mu l at i o n h a s p r im a ri l y b e e n u s e d w i t h M o n t e C a rl o

s i mu l a ti o n a n d s o me t e ch n i ca l i s su e s r e ma i n , b u t t h e

i mp a ct o f t hi s t y pe o f s im ul at i on d e se rv e s m or e i n -

v es ti ga ti on . W he n d ec is io n m ak er s c an o bs er ve a

r ea l is ti c s im ul a ti on i t i s r ea so n ab le t o s up po s e t h at

t h ei r p er ce pt i on a nd u nd er st a nd i ng o f t he d e ci s io n

s i tu a ti o n w i ll c ha n ge . G i ve n t h at m os t s im u la ti o nsa re s im pl i fi e d r ep re s en t at io n s o f a s it ua t io n i t i s a ls o

r e as o n ab l e t o a r gu e t h at s o me v i su a l r e pr e se n t at i o ns

m a y a c t ua l l y h i n de r o r b i a s d e c is i on - m ak i n g [4]. Pre-

d i ct i ng a nd a nt i ci pa t in g b o th p o si ti v e a nd n eg a ti ve

c o n se q u en c e s o f s p ec i fi c v i su a l r e pr e se n t at i o ns i s i m -

portant knowledge for designers. Some research has

begun to examine the impact of realistic decision

t ra i ni ng u si n g d ec is i on s up p or t o n a ct u al d ec i si on -

m ak i ng , b u t m u c h m or e n e ed s t o b e d o ne .

4.2. Technical questions

R ap i d t e ch no l og y i nn o va t io n c re at e s n ew c ha l-

l e ng es f or r es ea rc he r s i nt e re st e d i n m or e t e ch ni c al

r e se a rc h q u es t i on s . M a n y t e ch n i ca l i s su e s r e la t e d t o

building and using model-driven DSS have not been

r e s o l v e d . S o m e t e c h n i c a l q u e s t i o n s a r e h o w e v e r , i n t e r -

t w in e d w i th b eh a vi or al i ss u es . T he f ol l ow in g q u es -

t i o ns d o n o t s e e m a d eq u a te l y a d d r e ss e d i n t h e c u r r e nt

literature.

T 1 . W ha t t e ch no l og y c a pa bi l it i es a re n ee d ed i n t he

n e x t g e n e r a ti o n o f m o d el - d r iv e n D S S g e n er a t or s , e s - pecially for creating real-time, model-driven decision

support systems? How can breal-time Q model-driven

DSS be interfaced with breal-time Q d a t a - d r i v e n D S S t o

improve decision-making?

I n t h is c o nt e x t, breal-time Q r e fe r s t o a c o n te m po r a -

n e o us a n al y s is u s i ng a m o de l - dr i ve n D S S w h i l e d a ta

a bo ut e ve nt s i s b ei ng r ec ei ve d a nd d is pl ay ed . T he

t e c h n o l o g i e s n e e d t o p r o v i d e s p e e d i n m o d e l d e v e l o p -

m en t a nd u pd at i ng o f d at a u se d b y t h e m od e l- dr i ve n

D S S . T h i s r e s e a r c h m a y i n v o l v e d e v e l o p m e n t o f bdrag

a n d d r o p Q m o d e l c o m p o n e n t s w h i l e e n s u r i n g s e m a n t i ca n d s yn t ac ti c c o rr ec t ne ss t o b ui l d n ew m od e ls f or u se i n

r a p i d d e v e l o p m e n t a n d d e p l o y m e n t o f D S S . R e a l - t i m e

d a t a c o l l e c t i o n a n d s t o r a g e i s s u e s n e e d m o r e i n v e s t i g a -

t i o n, a s d o t e ch n i ca l i s su e s a s so c i at e d w i t h p r o v i di n g

v a r i o u s m o d e l - d r i v e n D S S f o r u s e i n s u c h a n e n v i r o n -

ment [7,8]. T h e a ir l in e i nd u st ry, f or e xa mp l e, f ac es

m a ny p r ob l e ms o f m a ki n g r e al - ti m e d e c is i o ns t o o p t i-

m i z e n e w r o ut e s a n d r o st e rs a f te r f l ig h t c a n ce l l at i o ns

d ue t o w ea th er a nd o th er r ea so ns . T he se p ro bl em s

r e q u i r e m a s s i v e c o m p u t a t i o n a l p o w e r a s w e l l a s e x t e n -



12/18

s i v e c o m m u n i c a t i o n s b a n d w i d t h a n d d a t a s t o r a g e [78].

T he s am e c ap ab i li t ie s a re a l so n ee d ed f or r ea l- t im e

pricing decisions in the optimal demand management

a p p l i c a t i o n s m e n t i o n e d i n a n e a r l i e r s e c t i o n .

T 2 . I s a s p ec i fi c e xt en s ib l e m a rk -u p l an g ua g e ( X ML )

n ee d ed f o r c o mm u ni c at i ng d at a a bo u t m od e l p a ra -

m e t e r s ? I f s o , w h a t m a r k - u p t a g s c a n c r e a t e a c o r e f o r

c o mm u n ic a t in g d a t a t o v a r io u s m o d el s ?

X M L c a n f a ci l i ta t e i n t er o pe r ab i l it y o f m o de l -d r i v-

e n D S S d e v el o pe d o n d i ff e re n t p l at f or m s i n d i ff e re n t

m o d e l , d a t a a n d s o f t w a r e e n v i r o n m e n t s . S o m e e x p l o r -

a to ry r es ea rc h h as b e en c o nd uc t ed o n c re a ti ng a d e-

c i si o n s u pp o r t m a rk - u p l a n gu a g e ( D SM L ) . A w i d el y

a do pt ed D SM L b y a ll i nd us tr y p ar ti ci pa nt s t ha t i si m pl e m en t ed i n D S S g e n e r at o r s c a n c r ea t e m o re p o w -

e r fu l We b -b a s ed , m o de l -d r i ve n D S S. To r e al i z e t h i s

o u t co m e a l l p a rt i e s i n c lu d i ng v e n do r s a n d d e v el o p er s

m us t d ev el op a nd u se t he s ta nd ar d. H ow ev er, t he

v a ry i n g m o d e l in g t e rm i n ol o g y i n u s e a n d t h e v a r i e t y

o f c at eg o ri es o f D SS s u gg es t t ha t i t m ay b e a d va nt a -

g eo u s t o h a ve m or e n ar ro w ly d ef in ed X M L f or s pe -

c i fi c t y p es o f m o de l s s u ch a s o p t im i z at i o n o r d i sc r et e

e v e n t s i m u l a t i o n [25,35]. B u t t h e r e m a y b e a d v a n t a g e s

t o g o b e y on d t e ch n i qu e -s p e ci f i c m a rk - u p l a ng u a ge s

a n d e x t e n d t h e m a r k - u p t o i n c l u d e t h e d i a l o g a n d d a t a

s ub sy s te ms o f a D SS a s w el l . D ev e lo pm en t o f s uc h

s ta nd a rd s m ig h t p er mi t e as ie r i n te g ra ti o n o f m od el

d ev e lo p me nt a n d i nt e gr at i on o f s ol u ti o n t e ch ni q ue s

f r om d i ff e re n t v e n do r s. S o me o p t im i za t i on s

Documents

MELJUN CORTES RESEARCH PAPERS DSS Model Driven DSS Concepts & Research Direction