孔云 黃洛鋒 資蕓 鄭磊 田春燕

摘 要 論文針對(duì)高校數(shù)字資源配置問(wèn)題，首先設(shè)計(jì)了研究所需的多目標(biāo)協(xié)同體系;然后設(shè)計(jì)了數(shù)字資源優(yōu)化配置的多智能體決策框架，將多智能體的主體決策行為與遺傳進(jìn)化算子相結(jié)合，構(gòu)建了多種約束條件下的數(shù)字資源智能優(yōu)化配置模型;最后精選了昆明理工大學(xué)圖書(shū)館2018年部分?jǐn)?shù)字資源數(shù)據(jù)進(jìn)行了模擬實(shí)證分析。結(jié)果表明：模型能夠合理地對(duì)研究對(duì)象的資源種類占比和類內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)的配置數(shù)量進(jìn)行多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化，資源配置的結(jié)構(gòu)和質(zhì)量得到了較為明顯的改善，能夠協(xié)調(diào)不同主體對(duì)數(shù)字資源的需求，并明顯提高了數(shù)字資源多目標(biāo)評(píng)價(jià)之間的協(xié)同水平。

關(guān)鍵詞 數(shù)字資源;多智能體;遺傳算法;優(yōu)化配置;多目標(biāo)協(xié)同

分類號(hào) G258.6

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2022.06.003

Research on Multi Objective Collaborative Intelligent Optimal Allocation Model of Digital Resources in University Library

Kong Yun， Huang Luofeng， Zi Yun， Zheng Lei， Tian Chunyan

Abstract Aiming at the problem of digital resource allocation in universities， this paper first designs the multi-objective cooperation system needed for the research. Then， a multi-agent decision-making framework for the optimal allocation of digital resources is designed. The multi-agent decision-making behavior is combined with genetic evolution operator to construct the intelligent optimal allocation model of digital resources under various constraints. Finally， some digital resource data of Kunming University of Technology Library in 2018 are selected for simulation and empirical analysis. The results show that the model can reasonably carry out multi-objective collaborative optimization on the proportion of resource types of the research object and the allocation quantity of database within the class， the structure and quality of resource allocation have been significantly improved， the needs of different subjects for digital resources can be coordinated， and the collaborative level of multi-objective evaluation of digital resources has been significantly improved.

Keywords Digital resources. Multi-Agent. Genetic algorithm. Optimized allocation. Multi-objective collaboration.

高校圖書(shū)館作為大學(xué)的文獻(xiàn)資源保障中心，是師生全面開(kāi)展教學(xué)科研活動(dòng)的基礎(chǔ)性陣地和進(jìn)行科技創(chuàng)新活動(dòng)的重要平臺(tái)。數(shù)字資源作為高校圖書(shū)館文獻(xiàn)資源的重要組成部分，每年的采購(gòu)金額、數(shù)量和種類都在顯著的變化增長(zhǎng)[1]。據(jù)2020年中國(guó)高校圖書(shū)館基本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)報(bào)告顯示，2020年電子資源購(gòu)置費(fèi)占館均文獻(xiàn)資源購(gòu)置費(fèi)的56.8%（2019年是54.6%），均值與比例自2006年以來(lái)基本上呈抬升趨勢(shì)，僅在2019年發(fā)生下滑，2020年便恢復(fù)上升，表明電子資源的需求相當(dāng)強(qiáng)勁[2]。如何科學(xué)合理地進(jìn)行數(shù)字資源的評(píng)估和決策，從而配置滿足學(xué)校教學(xué)科研活動(dòng)所需的各類數(shù)字資源，是高校圖書(shū)館決策層面臨的重要課題。

1 研究現(xiàn)狀分析

目前，針對(duì)數(shù)字資源的優(yōu)化配置問(wèn)題，已有學(xué)者從配置原則、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法建模等角度開(kāi)展了較為廣泛的探索。研究普遍贊同數(shù)字資源的配置應(yīng)該遵循整體性、優(yōu)先性、協(xié)調(diào)性、以讀者為中心等原則。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是構(gòu)建數(shù)字資源優(yōu)化配置的基礎(chǔ)，肖瓏[3]等率先從數(shù)字資源內(nèi)容、檢索系統(tǒng)及功能、使用情況、資源的價(jià)值與成本核算、數(shù)據(jù)庫(kù)商服務(wù)和存檔六個(gè)維度建立了數(shù)字資源的一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為后續(xù)學(xué)者[4-5]開(kāi)展研究提供了具有參考價(jià)值的基礎(chǔ)性模型;向林芳則從數(shù)字資源的投入和產(chǎn)出的角度，構(gòu)建了數(shù)字資源投入產(chǎn)出績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[6]。也有一些學(xué)者開(kāi)展了將信息評(píng)價(jià)理論和優(yōu)化模型應(yīng)用于數(shù)字資源評(píng)價(jià)體系的研究，較典型的有層次分析法[7]、網(wǎng)絡(luò)分析法[8]、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型[9]、信息生態(tài)理論[10]等方法。但是，綜觀目前的研究現(xiàn)狀，主要集中在指標(biāo)體系的選擇和合理性探索，并基于一定的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系開(kāi)展數(shù)字資源的相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)的研究方面。從構(gòu)建數(shù)字資源的多目標(biāo)優(yōu)化體系，采用智能算法融合決策主體的選擇偏好，同時(shí)考慮政策法規(guī)、高校學(xué)科特色等邊界約束條件建立智能優(yōu)化模型，并對(duì)模擬優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)的相關(guān)研究并不多見(jiàn)。

事實(shí)上，數(shù)字資源的優(yōu)化配置問(wèn)題可以看作是一種帶邊界約束條件的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化配置問(wèn)題[11]。即：針對(duì)某高校的當(dāng)前及中遠(yuǎn)期發(fā)展目標(biāo)和學(xué)科特色，考慮教育部等有關(guān)部門的政策規(guī)定紅線及相關(guān)的教學(xué)科研評(píng)估指標(biāo)，結(jié)合圖書(shū)館實(shí)際的采購(gòu)經(jīng)費(fèi)和預(yù)算，兼顧學(xué)科專家、具有一定影響力的學(xué)者的建議，以及本碩博學(xué)生的實(shí)際需求等多種約束條件，從數(shù)字資源的種類分布及數(shù)量、數(shù)據(jù)庫(kù)的成本與價(jià)值評(píng)估等方面建立多目標(biāo)協(xié)同評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，然后建立系統(tǒng)性的科學(xué)優(yōu)化模型，最后根據(jù)數(shù)字資源的評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬計(jì)算，獲得數(shù)字資源的優(yōu)化配置方案，最終為決策提供科學(xué)合理的指導(dǎo)依據(jù)。

研究表明，采用智能算法建立模擬優(yōu)化模型是當(dāng)前解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的主要方法[12]。智能優(yōu)化模型（如多智能體系統(tǒng)）采用自下而上的策略，能夠從局部上模擬多種數(shù)字資源利用主體的決策過(guò)程;而遺傳算法則采用自上而下的策略，能夠從優(yōu)化目標(biāo)的整體利益出發(fā)，獲得一系列Pareto最優(yōu)解[13]。為此，本文擬在遺傳算法中引入多智能體決策主體，從而建立基于遺傳算法和多智能體系統(tǒng)的圖書(shū)館數(shù)字資源多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化配置模型，并開(kāi)展模擬實(shí)證研究工作。

2 基于多智能體遺傳算法的數(shù)字資源優(yōu)化配置模型

基于多智能體系統(tǒng)與遺傳算法的數(shù)字資源優(yōu)化配置模型框架如圖1所示，多智能體系統(tǒng)用來(lái)模擬參與數(shù)字資源規(guī)劃與采購(gòu)的決策主體，遺傳算法在多智能體的輔助下計(jì)算得到Pareto最優(yōu)的數(shù)字資源配置方案。

算法采用二維編碼來(lái)表征數(shù)字資源，染色體對(duì)應(yīng)數(shù)字資源配置方案，基因表征一個(gè)個(gè)具體的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。遺傳算法為多智能體系統(tǒng)的決策提供了計(jì)算結(jié)果，染色體表征的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)通過(guò)多目標(biāo)協(xié)同體系和多種約束條件獲得綜合分析評(píng)價(jià)結(jié)果，它們被數(shù)字資源規(guī)劃多智能體分析與感知。多智能體系統(tǒng)中主體的意見(jiàn)及決策行為也影響著染色體，兩者之間形成相互作用關(guān)系。多智能體通過(guò)數(shù)字資源規(guī)劃來(lái)初始化染色體，其決策行為作用于遺傳優(yōu)化配置算子中，以優(yōu)化數(shù)字資源配置方案;多智能體的目標(biāo)與約束構(gòu)成了模型的目標(biāo)體系與約束體系，并轉(zhuǎn)化為遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，以指導(dǎo)算法生成最優(yōu)的數(shù)字資源配置方案，實(shí)現(xiàn)數(shù)字資源在資源種類及數(shù)量、檢索系統(tǒng)功能、數(shù)字資源成本與價(jià)值、數(shù)據(jù)庫(kù)商服務(wù)質(zhì)量、數(shù)字資源綜合收益等多目標(biāo)協(xié)同下的Pareto最優(yōu)配置方案。

2.1 數(shù)字資源規(guī)劃多智能體

根據(jù)數(shù)字資源規(guī)劃及采購(gòu)的基本流程，將數(shù)字資源規(guī)劃決策的主體分為圖書(shū)館、數(shù)據(jù)庫(kù)商、讀者三種類型的Agent。

2.1.1 圖書(shū)館Agent

圖書(shū)館Agent獲取數(shù)據(jù)庫(kù)商及讀者Agent的請(qǐng)求與反饋，并采用公式（1）協(xié)調(diào)其沖突。

（1）

公式（1）中，Ct（i，j）表示單元（i，j）上t類電子數(shù)據(jù)庫(kù)的競(jìng)爭(zhēng)度，Ud（i，j，t）與Up（i，j，t）分別表示t類電子數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)商Agent和讀者Agent的效用函數(shù)，表示讀者參與度[0，1]，讀者參與度越高的數(shù)據(jù)庫(kù)其競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)。當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)商Agent或讀者Agent的效用函數(shù)值越大，則圖書(shū)館Agent采購(gòu)t類數(shù)字資源中的數(shù)據(jù)庫(kù)（i，j）的概率就會(huì)越大，以體現(xiàn)圖書(shū)館充分考慮數(shù)據(jù)庫(kù)商和讀者的意愿。模型通過(guò)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)度的調(diào)整來(lái)模擬該過(guò)程，以實(shí)現(xiàn)多智能體間的反饋?zhàn)饔谩?/p>

（2）

公式（2）中，表示調(diào)整后的競(jìng)爭(zhēng)度，是數(shù)據(jù)庫(kù)商對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)（i，j，t）的推銷次數(shù)，是每次推銷時(shí)增加的競(jìng)爭(zhēng)度大小;是讀者對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)（i，j，t）的推薦次數(shù)，是每次推薦時(shí)增加的競(jìng)爭(zhēng)度大小。

2.1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)商Agent

數(shù)據(jù)庫(kù)商Agent代理或銷售各種電子數(shù)據(jù)庫(kù)，他們向圖書(shū)館Agent推銷各種數(shù)字資源，在圖書(shū)館Agent的統(tǒng)一協(xié)調(diào)下，以各種方式向讀者進(jìn)行宣傳，形成競(jìng)爭(zhēng)性推銷。研究采用隨機(jī)動(dòng)態(tài)模型及離散選擇模型來(lái)模擬數(shù)據(jù)庫(kù)商Agent之間的競(jìng)爭(zhēng)行為，針對(duì)某類資源t選擇數(shù)據(jù)庫(kù)商Agent推銷的電子數(shù)據(jù)庫(kù)（i，j）的概率表述為公式（3）。

公式（3）中，Rneigh表示針對(duì)t類資源參加競(jìng)爭(zhēng)的數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量，Sijt表示t類資源中數(shù)字資源（i，j）的適宜度（競(jìng)爭(zhēng)力）。

2.1.3 讀者Agent

讀者Agent包括專職教師、高校在讀學(xué)生和其他讀者，他們是數(shù)字資源的主要使用群體，根據(jù)自己的需要、喜好等向圖書(shū)館Agent推薦每種數(shù)字資源。讀者Agent推薦每種數(shù)字資源的行為采用隨機(jī)動(dòng)態(tài)模型及離散選擇模型進(jìn)行模擬，t類資源中數(shù)字資源（i，j）被讀者推薦的概率選擇公式為：

公式（4）中，Qijt表示讀者針對(duì)t類資源電子數(shù)據(jù)庫(kù)（i，j）的接受程度。

2.2 數(shù)字資源優(yōu)化配置多目標(biāo)體系

模型在前期及前人的研究基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了每個(gè)電子數(shù)據(jù)庫(kù)或平臺(tái)的5類目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)。

（1）數(shù)字資源種類及數(shù)量評(píng)價(jià)。此目標(biāo)函數(shù)主要提取資源收錄總體情況、資源收錄時(shí)限范圍、資源收錄地域范圍、本校學(xué)科覆蓋率、權(quán)威出版物收錄情況、全文收錄情況、資源更新頻率等二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算評(píng)價(jià)。

（2）資源檢索系統(tǒng)功能評(píng)價(jià)。此目標(biāo)函數(shù)主要提取系統(tǒng)檢索方式、檢索技術(shù)、檢索效果、檢索速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性、界面友好性、系統(tǒng)可擴(kuò)展性、并發(fā)用戶和后臺(tái)統(tǒng)計(jì)功能等二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算評(píng)價(jià)。

（3）資源的成本與價(jià)值評(píng)價(jià)。此目標(biāo)函數(shù)主要提取數(shù)字資源價(jià)格、價(jià)格上漲幅度、認(rèn)證成本、檢索成本、全文下載成本、軟硬件投入成本、系統(tǒng)更新成本等二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算評(píng)價(jià)。

（4）數(shù)據(jù)庫(kù)商服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)。此目標(biāo)函數(shù)主要提取資源傳遞方式、資源使用期限、訪問(wèn)權(quán)限、使用統(tǒng)計(jì)報(bào)告、宣傳培訓(xùn)服務(wù)、故障排除速度、客戶訪問(wèn)等二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算評(píng)價(jià)。

（5）數(shù)字資源使用效果評(píng)價(jià)。此目標(biāo)函數(shù)主要提取電子數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)生的讀者系統(tǒng)登錄次數(shù)、資源檢索次數(shù)、人均使用次數(shù)、人均全文下載量等二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算評(píng)價(jià)。

由此產(chǎn)生數(shù)字資源綜合評(píng)價(jià)的目標(biāo)函數(shù)計(jì)算公式F為：

（5）

公式（5）中，表示數(shù)字資源種類及數(shù)量評(píng)價(jià)函數(shù)，依次到表示數(shù)字資源使用評(píng)價(jià)函數(shù)，

表示的權(quán)重系數(shù)，且。

2.3 數(shù)字資源優(yōu)化配置約束體系

高校數(shù)字資源的采購(gòu)、配置、優(yōu)化受到多種條件的約束，主要包括教育部的宏觀政策紅線及學(xué)科評(píng)估指標(biāo)、學(xué)校預(yù)算及實(shí)際采購(gòu)經(jīng)費(fèi)控制、學(xué)校學(xué)科配置及重點(diǎn)學(xué)科分布、學(xué)校類型及辦學(xué)特色等方面。數(shù)字資源的約束體系對(duì)資源的多目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)既有宏觀的指導(dǎo)作用，又形成微觀上的控制效果。

2.4 模型優(yōu)化配置操作

模型的優(yōu)化配置操作步驟如圖2所示。首先，數(shù)據(jù)庫(kù)商Agent與讀者Agent對(duì)當(dāng)前數(shù)字資源配置現(xiàn)狀及優(yōu)化方案進(jìn)行觀察分析，根據(jù)隨機(jī)效用模型與離散選擇模型進(jìn)行資源配置優(yōu)化建議，并向圖書(shū)館Agent提出具體的建議。圖書(shū)館Agent根據(jù)規(guī)劃，依據(jù)競(jìng)爭(zhēng)度函數(shù)協(xié)調(diào)和更新電子數(shù)據(jù)庫(kù)的競(jìng)爭(zhēng)度。根據(jù)遺傳算法的特點(diǎn)，模型設(shè)計(jì)了選擇、交叉、變異3類智能體遺傳優(yōu)化配置算子，實(shí)現(xiàn)配置方案的優(yōu)化。模型依據(jù)數(shù)字資源優(yōu)化目標(biāo)評(píng)價(jià)體系和約束體系對(duì)新一代的配置方案進(jìn)行評(píng)價(jià)，重復(fù)以上過(guò)程進(jìn)行迭代計(jì)算直到滿足程序終止的條件，最后輸出一系列數(shù)字資源配置的Pareto最優(yōu)方案集。

其中，模型采用二級(jí)智能選擇算子，一級(jí)選擇算子在染色體種群完成交叉及變異后，利用輪盤賭準(zhǔn)則篩選出適應(yīng)度較高的染色體作為下一代交叉，二級(jí)選擇算法則對(duì)比交叉或變異前后的染色體，只保留更優(yōu)的染色體，用以提高算法的搜索效率。智能交叉算子主要用于調(diào)整數(shù)據(jù)庫(kù)商Agent及讀者Agent與當(dāng)前數(shù)字資源配置方案之間的矛盾，避免出現(xiàn)電子數(shù)據(jù)庫(kù)選擇與當(dāng)前圖書(shū)館數(shù)字資源規(guī)劃之間的矛盾。智能變異算子主要解決同類資源下功能相似的電子數(shù)據(jù)庫(kù)之間的沖突，采用競(jìng)爭(zhēng)度函數(shù)構(gòu)建電子數(shù)據(jù)庫(kù)選擇概率函數(shù)，使用輪盤賭方法解決競(jìng)爭(zhēng)沖突，如公式（6）所示：

3 模型模擬實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

模擬實(shí)驗(yàn)以昆明理工大學(xué)學(xué)科發(fā)展現(xiàn)狀和圖書(shū)館2018年的數(shù)字資源采購(gòu)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)開(kāi)展驗(yàn)證模型可行性和有用性所需的電子數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、多目標(biāo)計(jì)算指標(biāo)和多種約束體系。

3.1 實(shí)證模擬研究對(duì)象概況及定義

隨著國(guó)家一流大學(xué)建設(shè)和一流學(xué)科培育發(fā)展戰(zhàn)略的提出，昆明理工大學(xué)在發(fā)展目標(biāo)、發(fā)展層次、辦學(xué)規(guī)模和學(xué)科優(yōu)化等方面不斷尋求創(chuàng)新和突破，客觀上促使圖書(shū)館數(shù)字資源的采購(gòu)經(jīng)費(fèi)不斷攀升，數(shù)字資源種類不斷豐富，采購(gòu)體量不斷擴(kuò)大。學(xué)校發(fā)展目標(biāo)的調(diào)整和學(xué)科優(yōu)勝劣汰的動(dòng)態(tài)更迭，使得圖書(shū)館進(jìn)行數(shù)字資源配置的更新、優(yōu)化等工作更為緊迫，同時(shí)具有更強(qiáng)烈的現(xiàn)實(shí)意義。

昆明理工大學(xué)圖書(shū)館目前共有各類電子數(shù)據(jù)庫(kù)150多個(gè)，學(xué)科范圍涵蓋社會(huì)科學(xué)、人文藝術(shù)、自然科學(xué)、工程技術(shù)各個(gè)方面，形成了以理工為特色的多學(xué)科、多層次、多類型的專業(yè)文獻(xiàn)資源體系。根據(jù)2018年的采購(gòu)資料，將數(shù)字資源分為中文期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)、外文期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)、中外文電子圖書(shū)數(shù)據(jù)庫(kù)、檢索工具數(shù)據(jù)庫(kù)、中外文學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)、發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)平臺(tái)、多媒體資源數(shù)據(jù)庫(kù)、其它中外文綜合數(shù)據(jù)庫(kù)等8類資源。由于數(shù)字資源的優(yōu)化配置受采購(gòu)經(jīng)費(fèi)、資源類別配置比例等多條件約束，為了統(tǒng)籌考慮多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題，本研究在模擬實(shí)驗(yàn)中將上述每一類數(shù)字資源可采購(gòu)的電子數(shù)據(jù)庫(kù)個(gè)數(shù)定義為無(wú)窮大。

3.2 多目標(biāo)計(jì)算指標(biāo)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)依據(jù)2.2設(shè)計(jì)的多目標(biāo)協(xié)同體系，根據(jù)計(jì)算指標(biāo)的代表性和可獲得性原則，設(shè)計(jì)了26個(gè)計(jì)算指標(biāo)以反映每個(gè)電子數(shù)據(jù)庫(kù)的多目標(biāo)協(xié)同綜合價(jià)值。根據(jù)指標(biāo)性質(zhì)分類，由11個(gè)定性指標(biāo)和15個(gè)定量指標(biāo)構(gòu)成?？紤]到數(shù)字資源的多目標(biāo)評(píng)價(jià)是一種人為的主觀判斷，主觀賦權(quán)法具有其科學(xué)合理性，其實(shí)用性要強(qiáng)于客觀賦權(quán)法[4，7]，故本文采用AHP法確定準(zhǔn)則層及各指標(biāo)層的權(quán)重。計(jì)算過(guò)程采用層次分析法輔助軟件YAAHP（v10.0），其計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。

3.3 多目標(biāo)約束體系設(shè)計(jì)

根據(jù)決策的實(shí)際情況，在進(jìn)行數(shù)字資源采購(gòu)時(shí)，會(huì)受到多種條件的約束，歸納起來(lái)可以分為定性和定量?jī)煞N約束條件。典型的定量條件包括學(xué)校當(dāng)年的采購(gòu)經(jīng)費(fèi)預(yù)算，通常是設(shè)置采購(gòu)經(jīng)費(fèi)的最大預(yù)算值，以及根據(jù)學(xué)校學(xué)科發(fā)展、學(xué)科評(píng)估、兼顧各類讀者的不同需求和科學(xué)研究的需要，每一類數(shù)字資源的采購(gòu)數(shù)量會(huì)設(shè)置一定的閾值，通常設(shè)置資源類型采購(gòu)個(gè)數(shù)的最小閾值，如表2所示。典型的定性條件包括決策主體的選擇偏好、教育部等有關(guān)部門規(guī)定的政策紅線形成的白名單列表，白名單是指必須納入當(dāng)年的采購(gòu)計(jì)劃中的數(shù)據(jù)庫(kù)或系統(tǒng)平臺(tái)。

3.4 數(shù)據(jù)來(lái)源及標(biāo)準(zhǔn)化處理

實(shí)驗(yàn)精選昆明理工大學(xué)圖書(shū)館2018年數(shù)字資源部分相關(guān)數(shù)據(jù)。為了研究的需要，圖書(shū)館已采購(gòu)的資源和使用數(shù)據(jù)，均來(lái)自當(dāng)年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);圖書(shū)館沒(méi)有購(gòu)買的數(shù)據(jù)庫(kù)，來(lái)自數(shù)據(jù)庫(kù)商提供的國(guó)內(nèi)同一水平三個(gè)高校圖書(shū)館的綜合參考數(shù)據(jù)。為了規(guī)避可能的風(fēng)險(xiǎn)，在不影響研究效果的前提下，所有數(shù)據(jù)均做了一定的加工處理。

由于評(píng)價(jià)指標(biāo)代表的內(nèi)涵不一，對(duì)26個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，即將所有指標(biāo)都轉(zhuǎn)化為區(qū)間為[0，1]中的某個(gè)數(shù)值。研究涉及的定量指標(biāo)由統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲得，定性指標(biāo)采用Bipolar區(qū)間尺度的10點(diǎn)標(biāo)度法賦值[8]。本文采用極差化方法實(shí)現(xiàn)各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理。其中，效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo)的計(jì)算方法分別為公式（7）和公式（8）：

公式（7）和公式（8）中，為某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)第i項(xiàng)指標(biāo)的無(wú)量綱化值，為某數(shù)據(jù)庫(kù)第i項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)值，和分別為所有候選電子數(shù)據(jù)庫(kù)中第i項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)的最大和最小值。效益型指標(biāo)采用式（7），指標(biāo)值越大表明評(píng)價(jià)結(jié)果越好，成本型指標(biāo)采用式（8），指標(biāo)值越小表明評(píng)價(jià)結(jié)果越好。

4 模擬優(yōu)化結(jié)果與分析

4.1 實(shí)驗(yàn)方法及參數(shù)設(shè)置

利用第2節(jié)設(shè)計(jì)的模擬數(shù)據(jù)集、多目標(biāo)計(jì)算指標(biāo)、多目標(biāo)約束體系，對(duì)各種指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，用第1節(jié)設(shè)計(jì)的智能優(yōu)化模型和算法對(duì)數(shù)字資源配置進(jìn)行多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化配置模擬試驗(yàn)。智能算法采用安徽大學(xué)生物智能與知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究所開(kāi)發(fā)的進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化平臺(tái)PlatEMO-3.1中的NSGA-III算法[14]，其中，算法的種群大小為100，迭代次數(shù)為60，變異率為0.03，交叉率為0.1。根據(jù)情況，為不同主體設(shè)置不同的優(yōu)勢(shì)度：圖書(shū)館Agent為1，數(shù)據(jù)庫(kù)商Agent為0.7，讀者Agent為0.8。競(jìng)爭(zhēng)度增加值由專家法進(jìn)行確定（數(shù)據(jù)庫(kù)商Agent 0.2，讀者Agent 0.2）。算法根據(jù)表1中各電子數(shù)據(jù)庫(kù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)和多目標(biāo)評(píng)價(jià)計(jì)算公式（5）得到每個(gè)參與競(jìng)爭(zhēng)的數(shù)據(jù)庫(kù)的綜合評(píng)價(jià)值，設(shè)定評(píng)分結(jié)果集合T={差，中，良，優(yōu)}={[0，0.6），[0.6，0.7），[0.7，0.85），[0.85，1.0]}為評(píng)價(jià)依據(jù)，并淘汰綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為差的電子數(shù)據(jù)庫(kù)。多目標(biāo)優(yōu)化配置結(jié)果采用Pareto非支配解的概念來(lái)比較不同優(yōu)化結(jié)果的差異，隨著算法迭代次數(shù)的增加，非支配解的各目標(biāo)值逐漸提升并收斂。實(shí)驗(yàn)選取1個(gè)具有代表性的Pareto非支配解進(jìn)行優(yōu)化配置前和優(yōu)化后的結(jié)果比較與分析。

4.2 優(yōu)化結(jié)果分析

4.2.1 總體情況分析

根據(jù)優(yōu)化配置統(tǒng)計(jì)結(jié)果，優(yōu)化后各類數(shù)字資源的數(shù)量和金額統(tǒng)計(jì)變化如表3所示：從數(shù)字資源數(shù)量配比來(lái)看，學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)、發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)平臺(tái)、多媒體資源數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量保持不變，中文期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)和電子圖書(shū)數(shù)據(jù)庫(kù)各減少1個(gè)，外文期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)減少4個(gè)，其它綜合類數(shù)據(jù)庫(kù)減少5個(gè)，而檢索工具類數(shù)據(jù)庫(kù)增加了3個(gè);從采購(gòu)經(jīng)費(fèi)變化來(lái)看，數(shù)字資源采購(gòu)總金額從優(yōu)化前的10 272 674元降為優(yōu)化后的9 935 273元，一共減少337 401元。

4.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)質(zhì)量變化分析

深入分析數(shù)據(jù)庫(kù)的具體變化情況發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)庫(kù)保留與出局取決于數(shù)據(jù)庫(kù)本身的多目標(biāo)評(píng)價(jià)情況，多目標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果為優(yōu)和良的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)基本都能得到保留，如CNKI期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)、CNKI博碩學(xué)位論文庫(kù)、Elsevier SD、Springer Link期刊、中華數(shù)字書(shū)苑電子書(shū)、國(guó)研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、SCI（科學(xué)引文索引）、Ei（工程索引）、超星發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)、愛(ài)迪科森就業(yè)庫(kù)等數(shù)據(jù)庫(kù);評(píng)價(jià)結(jié)果為中的數(shù)據(jù)庫(kù)則成為優(yōu)化配置的主要對(duì)象，保留或替換取決于主體偏好、經(jīng)費(fèi)、政策等一些邊界條件，如讀覽天下、西班牙建筑庫(kù)、萬(wàn)方學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)、E線圖情，其中受政策影響最為顯著的是檢索工具類數(shù)據(jù)庫(kù)ESI和InCites，為了適應(yīng)教育部學(xué)科評(píng)估和雙一流學(xué)科建設(shè)的需要，為了便于掌握學(xué)校的學(xué)科發(fā)展和挖掘具有發(fā)展?jié)摿Φ膶W(xué)科，需要配置服務(wù)于雙一流發(fā)展所需的檢索工具;為了學(xué)校培育、發(fā)展、鞏固一流學(xué)科而必須購(gòu)買的一些資源則被加入白名單中，如生物醫(yī)學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)SinoMed、Springer Material、ACS美國(guó)化學(xué)學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù);而多目標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果為差的數(shù)據(jù)庫(kù)基本會(huì)在優(yōu)化配置過(guò)程中遭到淘汰，如Cambridge Journals、OSA美國(guó)光學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、ASTM期刊及標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)、PQDT學(xué)位論文庫(kù)。

4.2.3 資源結(jié)構(gòu)變化分析

從構(gòu)成數(shù)字資源配置的8類資源整體結(jié)構(gòu)來(lái)看，外文期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)不論是資源配置采購(gòu)數(shù)量，還是采購(gòu)經(jīng)費(fèi)數(shù)額，均牢牢占據(jù)第一的位置，如表3所示，數(shù)量分別是優(yōu)化前的24個(gè)和優(yōu)化后的20個(gè)，占所有資源總數(shù)的30%多，采購(gòu)經(jīng)費(fèi)則占數(shù)字資源整體經(jīng)費(fèi)的60%左右;資源數(shù)量和采購(gòu)經(jīng)費(fèi)占比最小的是發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)類平臺(tái)，優(yōu)化前后都是2個(gè)平臺(tái)，占所有資源總數(shù)的3%左右，采購(gòu)經(jīng)費(fèi)只占整體經(jīng)費(fèi)的2%;最為穩(wěn)定的是中文期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)和多媒體資源類數(shù)據(jù)庫(kù)，不論是采購(gòu)數(shù)量和采購(gòu)經(jīng)費(fèi)，甚至是類內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成，基本保持不變;變化最為顯著的是檢索工具類數(shù)據(jù)庫(kù)，受政策和學(xué)校發(fā)展規(guī)劃的影響，檢索類數(shù)據(jù)庫(kù)資源增加了3個(gè)，采購(gòu)經(jīng)費(fèi)增加了295 587元。從優(yōu)化效果來(lái)看，所有類型的資源都有不同程度的優(yōu)化，其中較為明顯的是外文期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)和其它綜合類數(shù)據(jù)庫(kù)，從表3可以看出，優(yōu)化后，外文期刊庫(kù)減少了4個(gè)，其它綜合類數(shù)據(jù)庫(kù)減少了5個(gè)，采購(gòu)經(jīng)費(fèi)則分別節(jié)約了345 028元和150 533元，分析每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的多目標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)存在讀者使用量小、學(xué)科發(fā)展貢獻(xiàn)小等問(wèn)題，導(dǎo)致在多目標(biāo)評(píng)價(jià)時(shí)等級(jí)為差，最終被淘汰出局。

5 結(jié)論

研究建立了基于多智能體系統(tǒng)和遺傳算法的數(shù)字資源優(yōu)化配置模型，并選取昆明理工大學(xué)圖書(shū)館的部分?jǐn)?shù)字資源設(shè)計(jì)和開(kāi)展優(yōu)化過(guò)程的模擬。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的模型能夠合理地兼顧數(shù)字資源的種類結(jié)構(gòu)和電子數(shù)據(jù)庫(kù)質(zhì)量之間的平衡，優(yōu)化后的數(shù)字資源配置方案具有明顯的合理性和科學(xué)性。盡管如此，模型在設(shè)計(jì)問(wèn)題的多目標(biāo)體系、指標(biāo)選取等方面仍有廣泛的探索空間，各高校圖書(shū)館應(yīng)該根據(jù)本校資源規(guī)劃特點(diǎn)，設(shè)計(jì)具有特色的指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)權(quán)重;同時(shí)，研究在獲取評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的完整性、全面性等方面具有一定的難度。

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孔 云 昆明理工大學(xué)圖書(shū)館副研究館員。 云南昆明，650500。

黃洛鋒 昆明理工大學(xué)檔案館館員，云南大學(xué)歷史與檔案學(xué)院2015級(jí)博士研究生。 云南昆明，650500。

資 蕓 昆明理工大學(xué)圖書(shū)館資源與技術(shù)服務(wù)部主任，副研究館員。 云南昆明，650500。

鄭 磊 昆明理工大學(xué)圖書(shū)館館員。 云南昆明，650500。

田春燕 昆明理工大學(xué)圖書(shū)館館員。 云南昆明，650500。

（收稿日期：2021-06-23 編校：謝艷秋，曹曉文）