决策支持系统（DSS）是一种信息技术应用，旨在辅助管理者和决策者在面对复杂、不确定的决策问题时做出更明智的选择。在第二章“决策资源与决策支持”的第三部分中，主要讨论了模型实验如何为决策提供支持。
2.3.1 模型的建立与 What-if 分析
模型建立是决策支持过程的关键步骤，它涉及将现实世界的问题转化为数学模型。线性规划模型是最优化模型的一种，常用于处理具有线性目标函数和线性约束条件的问题。这类模型可以分为两类：一是最大化利用有限资源完成任务；二是最小化资源消耗以达成目标。例如，工业生产、农业生产或军事部署都可以运用线性规划模型。
线性规划模型的一般形式包括一个目标函数（min或max）和一组约束条件。目标函数描述了需要优化的量，而约束条件则限制了决策变量的可能取值范围。例如，对于一个最大化利润的线性规划模型，目标函数可能是利润的总和，而约束条件可能涉及生产能力和成本。
2.3.2 What-if 分析
What-if 分析是评估模型参数变化对最优解影响的方法。当模型中的参数发生变化时，决策者可以通过What-if分析了解这些变化如何影响最优决策。这种分析有助于决策者理解参数的精确度和政策参数对结果的影响，从而更好地指导决策。
线性规划模型的决策支持不仅包括找到模型的最优解，还包含What-if分析。例如，某公司在新产品开发中，可能需要考虑多个因素，如市场需求、成本、产能等。通过建立线性规划模型，公司可以确定何时开始生产新产品、在哪个工厂生产以及生产多少数量，以最大化利润。
在实际应用中，公司决定生产“玻璃门”和“铝框窗”。公司需要确定目标，例如新产品的市场接受度和预期利润。然后，收集数据，如工厂的生产能力、产品生产需求和预期利润，构建线性规划模型。通过模型求解，公司发现每周生产2扇门和6扇窗能带来最大利润（3600元）。
决策支持系统利用模型和What-if分析为决策者提供了对复杂问题的洞察，帮助他们在有限的信息和资源下做出最佳决策。线性规划模型因其清晰的结构和有效的求解方法，成为解决半结构化决策问题的强大工具。在实际操作中，结合人的智慧和计算机的计算能力，可以有效地应对各种不确定性，为决策过程提供有力的支持。
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