唐 娟， 王 璐， 劉 志

(1.安徽工程大學(xué) 管理工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000；2.安徽廣播電視大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，合肥 230022)

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基于證據(jù)理論和層次分析法的云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

唐 娟1， 王 璐2， 劉 志1

(1.安徽工程大學(xué) 管理工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000；2.安徽廣播電視大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，合肥 230022)

針對(duì)云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)中不確定因素多、難以量化的特點(diǎn)，提出了基于DS/AHP的云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。首先利用層次分析法建立了云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的層次模型，然后運(yùn)用證據(jù)理論對(duì)云制造服務(wù)質(zhì)量影響因素進(jìn)行信任分配，并根據(jù)信任測(cè)度大小實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)對(duì)象的排序，最后通過實(shí)例驗(yàn)證該方法在云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的有效性。

DS/AHP；QoS；云制造；評(píng)價(jià)方法

一、引言

隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、虛擬化和分布式計(jì)算等高新技術(shù)的發(fā)展,以應(yīng)用服務(wù)提供商(ASP)、制造網(wǎng)格(MGrid)、敏捷制造(AM)、全球化制造(Global Manufacturing)等為代表的網(wǎng)絡(luò)化制造模式應(yīng)運(yùn)而生,成為制造企業(yè)為應(yīng)對(duì)知識(shí)經(jīng)濟(jì)和制造全球化的挑戰(zhàn)而實(shí)施的,以快速響應(yīng)市場需求、提高企業(yè)競爭力和提高社會(huì)資源利用率為主要目標(biāo)的一類先進(jìn)制造模式。但是,由于在服務(wù)模式、制造資源的共享與分配技術(shù)、安全等方面存在一定的問題和局限性,大大制約了網(wǎng)絡(luò)化制造的發(fā)展[1],而云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)與服務(wù)科學(xué)的發(fā)展,為解決網(wǎng)絡(luò)化制造存在的問題提供了思路和契機(jī)。因此,2010年,李伯虎院士在融合了現(xiàn)有信息化制造技術(shù)及云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、面向服務(wù)、高性能計(jì)算和智能科學(xué)技術(shù)等信息技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了云制造這一制造新模式,以實(shí)現(xiàn)各類制造資源(制造硬設(shè)備、計(jì)算系統(tǒng)、軟件、模型、數(shù)據(jù)、知識(shí)等)統(tǒng)一的、集中的智能化管理和經(jīng)營,為制造全生命周期過程提供可隨時(shí)獲取的、按需使用的、安全可靠的、優(yōu)質(zhì)廉價(jià)的各類制造活動(dòng)服務(wù)[2]。在云制造服務(wù)環(huán)境下,云制造服務(wù)平臺(tái)根據(jù)需求企業(yè)提交的制造任務(wù),組織網(wǎng)上資源,為其配置合理的制造資源服務(wù)。當(dāng)云制造服務(wù)平臺(tái)提交多個(gè)同類制造資源服務(wù)時(shí),需求企業(yè)需根據(jù)其任務(wù)的特點(diǎn),對(duì)可行的制造資源服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)和選擇,以保證需求企業(yè)獲得最優(yōu)的制造云服務(wù),進(jìn)而促進(jìn)云制造的開展和實(shí)施。

針對(duì)云制造服務(wù)的評(píng)價(jià)和選擇,相關(guān)學(xué)者進(jìn)行了大量的研究,如陶飛、郭華、LAILI Y等[3-5]在分析云制造特征的基礎(chǔ)上,從全生命周期的角度出發(fā),研究了云服務(wù)組合的需求,并對(duì)云制造系統(tǒng)中資源服務(wù)柔性與提高方法、計(jì)算資源的優(yōu)化配置進(jìn)行了研究;董元發(fā)[6]等根據(jù)云制造需求和服務(wù)的特點(diǎn),對(duì)云制造服務(wù)模板進(jìn)行了形式化描述,建立云制造服務(wù)的信任度評(píng)價(jià)模型,并以此為基礎(chǔ),構(gòu)建了基于服務(wù)匹配度與全局信任度的綜合優(yōu)化模型,運(yùn)用遺傳算法對(duì)該模型進(jìn)行求解,以實(shí)現(xiàn)云制造服務(wù)的智能選擇;Ali 等[7]提出一種基于認(rèn)知信任的Web 服務(wù)發(fā)現(xiàn)與選擇方法;馬文龍等[8]建立了QoS信息感知和量化機(jī)制,并采用變精度粗糙集理論計(jì)算服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,結(jié)合用戶設(shè)定的權(quán)重,對(duì)服務(wù)質(zhì)量的綜合性能進(jìn)行排序;趙秋云等[9]采用主觀評(píng)價(jià)和云制造平臺(tái)客觀評(píng)價(jià)相結(jié)合的方法評(píng)估云服務(wù)的質(zhì)量,并依據(jù)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果從候選服務(wù)集中選擇合適的制造云服務(wù)和物流云服務(wù)。

綜上可知,在云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)與選擇方面已取得了豐碩的成果,但是現(xiàn)有研究中所提出的方法過于復(fù)雜,與云制造服務(wù)需求方的互動(dòng)較少,不易實(shí)施。本文對(duì)云制造服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)問題展開研究,以提高評(píng)價(jià)方法的可操作性入手,構(gòu)建云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;針對(duì)云制造服務(wù)交易數(shù)據(jù)的特點(diǎn),提出了一種基于DS/AHP的云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,以處理云制造環(huán)境中的不確定信息,保證評(píng)價(jià)結(jié)果的有效性,為云制造服務(wù)優(yōu)選提供有效的決策依據(jù)。

二、層次分析法與證據(jù)理論

(一) 層次分析法

層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)由美國運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty提出,是一種定性和定量相結(jié)合的系統(tǒng)化分析方法,可有效處理復(fù)雜的決策問題。因其有效性和實(shí)用性,已被廣泛運(yùn)用至多個(gè)領(lǐng)域,包括經(jīng)濟(jì)計(jì)劃和管理、能源政策和分配、行為科學(xué)、運(yùn)輸、農(nóng)業(yè)、教育、人才、醫(yī)療和環(huán)境等領(lǐng)域。

層次分析法簡單明了,使用方便,但當(dāng)問題復(fù)雜時(shí),兩兩比較的次數(shù)大,計(jì)算量大。且因過于依賴決策者的主觀判斷[10],使得該方法不能很好地處理現(xiàn)實(shí)中普遍存在的不確定信息,導(dǎo)致決策偏離實(shí)際情況。

(二)D-S證據(jù)理論

D-S證據(jù)理論(Dempster/Shafer)是在概率基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種不精確推理理論,具有處理不確定信息的能力。作為一種不確定推理方法,其具有滿足比貝葉斯概率論更弱的條件,直接表達(dá)不確定和不知道的能力。

對(duì)于一個(gè)問題,其所有可能結(jié)果的集合用Θ表示,當(dāng)人們所關(guān)心的任一命題都對(duì)應(yīng)于Θ的一個(gè)子集,Θ被稱為識(shí)別框架[11],由一組我們需要研究的互斥且窮舉的命題組成。

定義4:設(shè)Bel1和Bel2是Θ上的兩個(gè)信度函數(shù),m1,m2分別是其對(duì)應(yīng)的基本可信數(shù),m1,m2的焦元分別為X1,X2,…,Xi和Y1,Y2,…,Yj。m1,m2的合成記為m1?m2,m1?m2:2Θ→[0,1],其中焦點(diǎn)元素E≠?,且E=Xi+Yj,則:

(1)

多個(gè)信度函數(shù)的合成公式可以根據(jù)兩個(gè)信度函數(shù)合成的定義依次類推得出[12]。

三、DS/AHP方法及其在云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

運(yùn)用DS/AHP方法對(duì)云制造服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),其具體步驟如下:

(1) 建立云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的層次結(jié)構(gòu)模型,如圖1所示。

圖1 云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系

(2) 構(gòu)造各個(gè)準(zhǔn)則的兩兩比較矩陣,用AHP方法確定各準(zhǔn)則的權(quán)值。

(3) 假定識(shí)別框架,專家在各準(zhǔn)則下從識(shí)別框架中做決策選擇,并給出各決策適合本準(zhǔn)則的量化程度。

(4) 根據(jù)步驟2和步驟3得出的結(jié)果,構(gòu)造準(zhǔn)則下的知識(shí)矩陣。

(5) 各準(zhǔn)則下對(duì)決策的信任可視為互相獨(dú)立的證據(jù),按照計(jì)算公式求出各證據(jù)的BPA。

(6) 利用Dempster-Shafer融合規(guī)則[13]對(duì)已得到的各準(zhǔn)則下各決策的BPA進(jìn)行合成。

(7) 采用最大基本概率分配原則進(jìn)行決策。即對(duì)各決策的BPA進(jìn)行排序,如果BPA最大和次大之差大于給定閾值,則可判定BPA最大的決策為最優(yōu)決策。

四、實(shí)例分析

某企業(yè)準(zhǔn)備對(duì)與其需求相關(guān)的A、B、C、D、E等五個(gè)候選服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。企業(yè)依據(jù)服務(wù)質(zhì)量的響應(yīng)時(shí)間、價(jià)格、可用性、可靠性和信譽(yù)度等五個(gè)屬性對(duì)候選服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)和選擇。具體評(píng)價(jià)步驟如下:

(1) 對(duì)準(zhǔn)則(影響因素)的相對(duì)重要性做出判斷,引入1-9標(biāo)度法表示,成兩兩比較矩陣A,并計(jì)算權(quán)重。

(2) 通過計(jì)算得到權(quán)重向量W=(0.401 3 0.076 1 0.140 6 0.058 6 0.217 0)。

(3) 識(shí)別框架Θ=(ABCDE)。根據(jù)各企業(yè)提供的制造服務(wù)在5個(gè)準(zhǔn)則上的表現(xiàn),專家做出相應(yīng)決策,構(gòu)造決策集合如圖2所示。

圖2 各準(zhǔn)則下的決策集合

(4) 給出每個(gè)準(zhǔn)則下各決策的合適程度評(píng)價(jià)構(gòu)造相應(yīng)的知識(shí)矩陣。

對(duì)圖2中各準(zhǔn)則(影響因素)進(jìn)行合適程度評(píng)價(jià),構(gòu)造各準(zhǔn)則的知識(shí)矩陣,并將各準(zhǔn)則的權(quán)重代入,得到各準(zhǔn)則下的更新矩陣,如表1到表5所示。

表1 更新后的知識(shí)矩陣(響應(yīng)時(shí)間)

表2 更新后的知識(shí)矩陣(價(jià)格)

表3 更新后的知識(shí)矩陣(可用性)

表4 更新后的知識(shí)矩陣(可靠性)

表5 更新后的知識(shí)矩陣(信譽(yù)度)

(5) 分別算出各知識(shí)矩陣最大特征值及其對(duì)應(yīng)的特征向量,得到基本信任分配值:

響應(yīng)時(shí)間:m1({A})=0.444 7,m1({B,E})=0.370 6,m1({Θ})=0.184 7;

價(jià)格:m2({B})=0.172 9,m2({C})=0.259 3,m2({Θ})=0.567 9;

可用性:m3({B})=0.132 3,m3({D})=0.397 0,m3({Θ})=0.470 9;

可靠性:m4({C,D})=0.221 7,m4({E})=0.147 8,m4({Θ})=0.630 5;

信譽(yù)度:m5({A,E})=0.520 4,m5({Θ})=0.479 6。

(6) 運(yùn)用Dempster-Shafer合成法則,運(yùn)用MATLAB[14]編程計(jì)算,得出各知識(shí)矩陣基本信任分配值的合成值,如表6所示。因此,候選服務(wù)A的服務(wù)質(zhì)量最高,經(jīng)過融合后的決策不確定性的基本概率分配下降到0.068 0,證明運(yùn)用DS證據(jù)理論進(jìn)行云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)是有效的。

表6 Dempster-Shafer合成結(jié)果

將DS/AHP方法與AHP評(píng)價(jià)法、模糊評(píng)價(jià)法進(jìn)行比較,結(jié)果如表7所示。從表7可知,三種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果一致,但AHP法和模糊評(píng)價(jià)法都無法給出每個(gè)決策集合的合適程度,而DS/AHP方法能夠?qū)Σ淮_定性信息進(jìn)行描述和處理,給出決策集合的合適程度,具有較好的操作性。

表7 三種服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法對(duì)比

五、結(jié)論

本文提出了基于DS/AHP的云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià),利用層次分析法建立了云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,將難以全部量化的多準(zhǔn)則決策問題轉(zhuǎn)化為多層次單目標(biāo)決策問題。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用DS證據(jù)理論對(duì)評(píng)價(jià)信息中的各種不確定性因素進(jìn)行了分析。通過實(shí)例驗(yàn)證了該方法在云制造服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的有效性和獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

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[責(zé)任編輯 王七萍]

The Evaluation Method of Cloud Manufacturing Service Quality Based on DS and AHP

TANG Juan1, WANG Lu2, LIU Zhi1

(1. School of Management Engineering, Anhui Polytechnic University, Wuhu 241000, China;2. School of Economics and Management, Anhui Open University, Hefei 230022, China)

In the light of the characteristics of uncertain factors and difficult quantification in cloud manufacturing service quality, the evaluation method of cloud manufacturing service quality based on DS/AHP is put forward. At first, the hierarchical model of cloud manufacturing service quality evaluation is built by adopting the analytical hierarchy process. Then the credit assignment of influencing factors of cloud manufacturing service quality is carried out by employing the evidence theory, and according to the size of belief measure, the evaluation object is sorted, finally the effectiveness of the method in the evaluation of cloud manufacturing service quality is verified by using examples.

DS/AHP; quality of service; cloud manufacturing; evaluation method

2016-03-10

教育部人文社會(huì)科學(xué)研究(項(xiàng)目編號(hào)：13YJA630021)；安徽高校人文社會(huì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào)：SK2016A0109)；安徽省高等教育提升計(jì)劃省級(jí)人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào)：TSSK2015B26)。

唐 娟(1985-)，女，講師，安徽合肥人。主要研究方向：系統(tǒng)工程方法研究、制造過程優(yōu)化與控制等。

F274；F224

A

1008-6021(2016)02-0055-04