决策支持系统自70年代初产生以来，在这20年间逐步应用于各个领域和部门，在发展中不断融入人工智能的技术使之成为智能决策支持系统，并得到更加广泛的应用。
自适应决策支持系统是针对信息时代多变、动态的决策环境而产生的，它将传统面向静态、线性和渐变市场环境的DSS扩展为面向动态、非线性和突变的决策环境的支持系统，用户可根据动态环境的变化按自己的需求自动或半自动地调整系统的结构、功能或接口。对ADSS研究主要从自适应用户接口设计、自适应模型或领域知识库的设计、在线帮助系统与DSS的自适应设计四个方面进行，其中问题领域知识库能否建立是ADSS成功与否的关键，它使整个系统具有了自学习功能，可以自动获取或提炼决策所需的知识。
对此，就要求问题处理模块必须配备一种学习算法或在现有DSS模型上再增加一个自学习构件。归纳学习策略是其中最有希望的一种学习算法，可以通过它从大量实例、模拟结果或历史事例中归纳得到所需知识。此外，神经网络、基于事例的推理等多种知识获取方法的采用也将使系统更具适应性。
在我国，目前已开发应用的有：全国宏观经济发展决策支持系统，省区整体发展决策支持系统，县区发展战略研究决策支持系统，各行业的发展决策支持系统，公司一级的、厂一级生产经营决策支持系统，流域管理决策支持系统，运输经营管理决策支持系统，人口发展与控制决策支持系统，作战指挥决策支持系统，后勤保障决策支持系统等等。 可见决策支持系统的应用已经深入到生活的各个方面。
由于人们在日常生活中，随时都要作出选择和决定，这种选择和决定就是决策。现代化的社会经济生活规模宏大，变化和进展迅速，各种关系错综复杂，不论是对个人、集体、地区、国家，决策的正确与否，影响是巨大的;一念之差，影响到事业的成败，组织的兴亡盛衰。而正确有效的决策在于充分掌握信息和根据信息作出正确判断，因此采集、整理和分析信息是决策听首要任务。决策支持系统正是基于计算机上的交互式信息系统，主要目的是为决策者提供有价值的信息，能帮助决策者解决半结构和非结构决策问题。
随着决策支持系统和人工智能技术的不断发展，由决策支持系统和人工智能技术融合的智能决策支持系统将不断完善，应用的范围将加广泛和深入人们的生活。
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