琚俊梅，趙軍（.寧夏大學數(shù)學計算機學院，寧夏銀川7500；.寧夏大學經濟與管理學院，寧夏銀川7500）

一種基于組織學習的企業(yè)決策框架

琚俊梅1，趙軍2
（1.寧夏大學數(shù)學計算機學院，寧夏銀川750021；2.寧夏大學經濟與管理學院，寧夏銀川750021）

針對當前信息系統(tǒng)的系統(tǒng)結構僵化，企業(yè)模型適應度差的問題，提出了一種基于組織學習的企業(yè)決策框架。深入地闡述了Norm的有關概念，從Norm的視角詳述了該框架的內容、工作流程以及其中的企業(yè)Norm管理系統(tǒng)—EDN、Norm的組織符號學分析、Norm庫的設計以及一種基于Norm的改進型產生式規(guī)則。為了實現(xiàn)對企業(yè)Norm的學習，該框架利用企業(yè)Norm作為決策環(huán)節(jié)，結合基于遺傳算法的機器學習分類器系統(tǒng)對企業(yè)Norm進行編碼、分類、融合、學習和驗證。最后結合某制造企業(yè)的采購環(huán)節(jié)對該框架進行了設計及應用。

組織學習；Norm；學習分類器系統(tǒng)；決策

企業(yè)模型是對企業(yè)系統(tǒng)的抽象，可以用來分析企業(yè)的特性。采用傳統(tǒng)建模方法可以開發(fā)出功能模型［1］、信息模型［2］、控制模型［3］以及決策模型［4］等。企業(yè)處于市場競爭的環(huán)境中，企業(yè)競爭的實質是一個動態(tài)演化過程［5］。一旦市場或用戶需求發(fā)生變化，企業(yè)就需要重新進行模型的開發(fā)與設計工作，給模型設計及實現(xiàn)增加了難度。當前，模型的構建方法及模型本身復雜度高，并存在一定的僵化，企業(yè)模型適應度差。

Norm來源于組織符號學，相對于慣例、業(yè)務規(guī)則等傳統(tǒng)的語義描述架構來說，具有更豐富的信息存儲能力。企業(yè)從整體上看是一個組織。規(guī)則學習和進化計算是目前對復雜的企業(yè)組織進行建模的有效方法。以Norm作為語義工具可以用來描述所有能夠反映企業(yè)社會文化制度及運營狀態(tài)的各類規(guī)則。利用規(guī)則學習中的機器學習分類器系統(tǒng)來分類、提取、學習和驗證企業(yè)Norm，通過驗證企業(yè)Norm的有效性獲取其所帶來的價值信息。

1 Norm及其組織符號學分析

1.1 Norm

組織符號學是用符號學的方法來分析、描述和解釋組織的結構和行為。它以一種均衡的方式來處理信息和信息系統(tǒng)。

Norm來源于組織符號學中社會心理學的角度，根據(jù)特定的社會背景產生，描述不同組織、不同文化背景、不同部門和各組織之間如何進行交互和協(xié)作，規(guī)定了組織內部以及組織之間應該采取哪些行為才能實現(xiàn)它們之間的協(xié)作［6］。Norm的表達通常有2種形式：

1）Norm的通用表達。

Whenever〈狀態(tài)集〉If〈條件集〉Then〈主體〉Is〈Deontic〉To〈行動集〉。

2）Norm的通用表達。

Norm＝｛Goal，Scene，Authority，Trigger，Agent，Deontic，Action｝；

其中，Trigger＝｛Precondition，Triggern，Postcondi?tion｝；

由以上定義可知，Norm由七元組組成［7］：

1）目標（goal）—Norm所表達的主體的意愿。

2）場景（occasion）—Norm所需要的時空狀態(tài)。

3）權限（authority）—創(chuàng)建Norm的行為主體。

4）條件（condition）—Norm所適用的系統(tǒng)狀態(tài)或者環(huán)境。

5）主體（subject）—應用Norm的行為主體。

6）特征（character）—Norm的作用，根據(jù)作用的約束程度可以分為：oblige（強制Norm）、permit（許可Norm）、prohibit（禁止Norm）3類。

7）內容（content）—Norm所描述的行為。

相對于組織慣例與規(guī)則來說，Norm所表達的語義信息更加豐富，且利用Norm來描述這種依賴和協(xié)作關系中主體及其意愿、資源等內容，可以容易地實現(xiàn)復雜組織的建模和分析。

1.2 Norm的組織符號學分析及企業(yè)Norm庫設計

1.2.1 Norm的組織符號學分析

借助組織符號學及符號學的相關概念［8］，對企業(yè)Norm進行形式化結構分析。比如，對于企業(yè)Norm“Whenever采購物品入庫if采購物品一切手續(xù)齊全then倉庫管理員is obliged to入庫并登記臺帳”來說，涉及到的形式化結構分析如表1所示。

表1 Norm的組織符號學分析Table 1 The organizational sem iotics analysis of Norm

1.2.2 企業(yè)Norm庫的設計

根據(jù)組織的運營狀態(tài)的要求，會產生各項交互的需求。規(guī)范的收集采用MEASUR方法來進行，即獲取組織的中長期戰(zhàn)略后，將所有為完成組織戰(zhàn)略目標而進行的不同文化背景下組織間、部門間的交互協(xié)作和各類約束信息用Norm進行分類存儲和有效表達。信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設計也從這個角度進行。

由Norm的組織符號學分析以及定義可知，Norm由七元組組成，即目標、場景、權限、條件、主體、特征、內容。因此，任何環(huán)節(jié)中單一Norm庫的設計應包含的信息表單有：目標表單、場景表單、觸發(fā)條件表單、權限表單、Norm主體表單、主體行為表單、特征集表單、Norm臨時表單、企業(yè)Norm表單。因此，各表之間的關系設計如圖1所示。

圖1 企業(yè)Norm庫的設計Fig.1 The design of enterp rise Norm library

1.2.3 企業(yè)Norm管理系統(tǒng)—EDN

企業(yè)Norm的分類處理離不開與外界環(huán)境與企業(yè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的交互。通過不斷地與環(huán)境進行交互，企業(yè)最終獲取對企業(yè)真正有商業(yè)價值的企業(yè)Norm。其中，外界環(huán)境與企業(yè)數(shù)據(jù)庫、企業(yè)Norm的交互關系如圖2所示。

圖2 企業(yè)Norm管理系統(tǒng)Fig.2 Themanagement system of enterprise Norm

2 基于Norm的改進型產生式規(guī)則

在進行基于Norm的規(guī)則匹配即信息編碼的語義符號化階段，會涉及到Norm的結構與傳統(tǒng)的學習分類器系統(tǒng)的結構是否匹配的問題。傳統(tǒng)的基于遺傳算法的學習分類器系統(tǒng)的分類器產生式規(guī)則為：條件／動作（if｛condition｝then｛act｝），假設消息、條件、動作結構部分的長度均為l，其中消息、條件及分類器結構定義為：

該產生式規(guī)則與企業(yè)Norm對環(huán)境反應的概念相符。但通過前面對企業(yè)Norm的組織符號學分析，發(fā)現(xiàn)其忽略了對組織目標、邏輯算子及條件的發(fā)生場景的編碼。因此，在其結構中加入組織目標、邏輯算子和場景信息之后，重新對機器學習分類器系統(tǒng)的產生式規(guī)則進行設計，其結構為：（目標，場景，條件）／（權限，主體，特征集，行為）即if｛scene，Trigger｝then｛Agent，Deontic，act｝。其中場景、條件、主體、權限、特征集、行為以及分類器結構定義為：〈Goal〉：：＝〈g1，g2，..，gj，gl〉，j∈｛1，2，…，l｝；

3 基于組織學習的企業(yè)決策

3.1 基于組織學習的企業(yè)決策框架

Norm用來對企業(yè)進行語義描述與規(guī)則制約，如果把Norm和基于遺傳算法的機器學習分類器系統(tǒng)結合，對Norm進行有效地學習和科學處理，則可提高企業(yè)模型的學習能力。

根據(jù)組織符號學的概念［9］，對Norm進行分類，主要分為3類：組織類、社會類和操作類。組織類Norm主要用于部門職責及目標的確定規(guī)范；社會類Norm是人類為了社會共同生活的需要，在社會互動過程中衍生出來或者由人們共同制定并明確施行的社會中普遍認可和遵守的行為準則的集合［10］；操作類Norm涉及企業(yè)組織內部和企業(yè)組織之間的交互和協(xié)作過程的Norm集合。

按照企業(yè)的業(yè)務順序，采用分布式設計原則，假設每個業(yè)務層級Norm庫均有一個分類器系統(tǒng)與之對應，則設計的基于組織學習的企業(yè)決策框架如圖3所示。

圖3 基于組織學習的企業(yè)決策框架Fig.3 En terprise decision framework based on organi?zational learning

3.2 基于組織學習的企業(yè)決策框架的信息流程

利用Norm進行信息的匹配和決策，結合基于遺傳算法的多層級機器學習分類器系統(tǒng)對企業(yè)信息進行學習，詳細的信息處理流程如下所示：

1）通過與外界環(huán)境的交互產生消息，將該消息與目標及場景集合的代碼進行匹配，并依次進入社會層、組織層。

2）根據(jù)消息的長度依次截取對應長度的信息編碼，與該層Norm的編碼進行匹配。在匹配成功的情況下，根據(jù)其前件部分獲得其動作部分的信息，并執(zhí)行下一步。否則會拋棄該條消息，系統(tǒng)重新運行，產生新的消息。

注：一般情況下，企業(yè)Norm庫的設計是根據(jù)企業(yè)的實際情況進行設計，外界環(huán)境的消息輸入和企業(yè)Norm匹配之后才能繼續(xù)系統(tǒng)的運行。

3）進入操作層，根據(jù)截取剩下的信息編碼的特征集依次進行匹配，進入采購、生產等層級，并利用其條件部分與該層Norm編碼進行匹配，并獲得其動作行為部分。同樣，匹配成功的情況下，會執(zhí)行下一步。否則會拋棄該條消息，系統(tǒng)重新運行產生新的消息。

4）將獲得的該層信息編碼的動作行為部分進行融合并運行出結果。通過相應的適應度評價機制計算出該多層級分類器系統(tǒng)的產生式規(guī)則的適應度。結合桶鏈算法，根據(jù)相應的指標評級機制賦予該層分類器一定的回報，判斷系統(tǒng)運行次數(shù)是否達到調用遺傳算法的交叉和變的周期Tg。若滿足，則通過交叉變異算子產生新的分類器規(guī)則即Norm表達。

注：Tg可以是一個常數(shù)，也可以是隨機產生的，或者在系統(tǒng)運行不同階段產生不同的Tg。模型運行的初期，Tg的值應當比較小，以便盡快將適應度低的分類器規(guī)則淘汰出去。模型運行一段時間后，可以將Tg的值設大一些，以便更好地分類。

5）調整各分類器的強度和適應度，并從所有的分類器中選擇適應度及強度參數(shù)值最高的分類器作為下一輪程序運行的消息；

6）執(zhí)行新一輪Norm的匹配和調整的操作。

4 煤炭供應鏈采購Norm的學習機制

文章以某制造企業(yè)的采購業(yè)務為設計對象，對其中的企業(yè)Norm的信息處理過程進行舉例。

4.1 采購Norm庫中表單的設計研究

根據(jù)各種形式化結構，可以采用針對各自不同特點的編碼方式。一般情況下，二進制適合布爾選擇，十進制適合多種選擇，符號編碼適合特殊標記。由于表中內容在需求分析階段基本確定，且數(shù)量有限，采用一位十進制編碼，其長度可根據(jù)實際情況進行調整。Norm編碼表示的前5位代表動作執(zhí)行前件，其中第1位代表第1層級特征的信息，第2位代表目標，第3位代表場景，第4位代表條件，第5位代表當前操作是否滿足條件。后4位代表動作執(zhí)行后件，其中，第6位代表權限主體，第7位代表邏輯算子部分，第8位代表Norm主體，第9位代表主體行為。

按照上述設計原則，社會Norm、組織Norm、采購環(huán)節(jié)的操作Norm的形式化表達及其編碼方式及表示如表2～5所示。

表2 采購Norm庫中的表單設計Table 2 The form design of purchasing Norm library

表3 社會NormTable 3 Social Norm

表4 組織NormTable 4 Organization Norm

表5 采購環(huán)節(jié)的操作NormTable 5 Operational Norm

4.2 信息處理

假設系統(tǒng)在運行過程中，因為遇到生產資料短缺，生產過程無法進行，需要進行采購物料來維持生產狀態(tài)。在運行至Tg－1次時，作為程序的入口，產生的消息代碼為：00000－01110－02220－1333＃－＃4440－＃5550。以該消息為處理對象，其處理過程如下所示。

1）依次進入社會層和組織層，根據(jù)消息的長度依次截取對應長度的信息編碼，并根據(jù)該消息和對應層Norm進行匹配。若匹配成功則根據(jù)其前件部分獲得其動作部分的信息。即0011－1031－2051－3166。否則會拋棄該條消息，系統(tǒng)重新運行產生新的消息。

2）進入操作層，根據(jù)截取剩下的信息編碼的特征集依次進行匹配，進入第2層即采購層。利用其條件部分與該層Norm編碼進行匹配，獲得其動作行為部分。即5081－5096。同樣，在匹配成功的情況下，會執(zhí)行下一步。否則會拋棄該條消息。

3）將該消息代碼對應的執(zhí)行動作后件部分融合，按照一定的評價指標運行出結果。通過一定的適應度評價算法賦予該消息一定的適應度。利用桶鏈算法對該情況賦予一定的回報。若此時達到Tg的運次數(shù)。則調用遺傳算法的交叉和變異操作。有限次變異的情況下，變異后消息代碼變?yōu)椋?0001－01111－02221－13331－＃4440－＃5551。

4）若以企業(yè)收益指標對2種情況進行評價，通過程序執(zhí)行的結果可知，變異后的消息代碼對應的適應度會比前一種情況的適應度高。利用桶鏈算法對后一種情況賦予較高的回報。分類器系統(tǒng)會以該消息代碼對應的企業(yè)Norm代替前一條消息代碼對應的企業(yè)Norm，作為下一輪程序運行消息。

5）執(zhí)行新一輪的Norm的匹配和調整的操作。

通過2種運行情況的比較，得出以下結論：企業(yè)進行有效地重組對企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展十分有益，企業(yè)在實際經營過程中可以通過重組戰(zhàn)略來增強企業(yè)的核心競爭力。不同的動作部分導致系統(tǒng)運行出不同的結果，而不同的動作部分反映出其條件部分的變化，進而幫助企業(yè)決策。

5 結束語

本文提出基于組織學習的企業(yè)決策框架。該框架采用組織符號學中的Norm來描述企業(yè)規(guī)則，引入Norm的形式化結構，并且提出一種改進的面向Norm的改進型遺傳機器學習分類器產生式規(guī)則，使得對企業(yè)規(guī)則的描述更加準確。結合多層級的基于遺傳算法的機器學習分類器系統(tǒng)（GALCS），對企業(yè)Norm進行編碼、分類、融合、學習和驗證。實踐證明，Norm的引入可以很好地反應企業(yè)的業(yè)務規(guī)則、社會目標、約束和組織結構等特性，反映出企業(yè)組織本身的態(tài)度以及信念，具有一定的智能性。

下一步將收集完整的企業(yè)信息，并組建Norm庫，實現(xiàn)該框架下企業(yè)組織的學習，通過驗證企業(yè)Norm的有效性為企業(yè)獲取有價值的信息資源。

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Research of the decision framework of an enterprise based on organizational learning

JU Junmei1，ZHAO Jun2
（1.College of Mathematics and Computer Science，Ningxia University，Yinchuan 750021，China；2.College of Economics and Manage?ment，Ningxia University，Yinchuan 750021，China）

In view of rigidity of the system structure and poor enterprisemodel fitness in the current information sys?tem，an enterprise decision framework based on the organizational learning is proposed.The issues deeply expounds the related concepts of Norm，and details the contentand working process of the framework，and themanagement system of enterprise Norm，organizational semiotics analysis，the design of Norm library and improved production rules from the perspective of Norm.The framework uses enterprise Norm as a link in decision?making，in combina?tion with classifier system ofmachine learning based on genetic algorithm to encode，classify，fuse，study and vali?date the enterprise Norm.Finally，the framework is designed and applied by combination with a purchase link in a manufacturing enterprise.

organizational learning；Norm；learning classifier system；decision

TP18

A

1673?4785（2014）06?0698?06

琚俊梅，趙軍.一種基于組織學習的企業(yè)決策框架［J］.智能系統(tǒng)學報，2014，9（6）：698?703.

英文引用格式：JU Junmei，ZHAO Jun.Research of the decision fram ework of an enterprise based on organizational learning［J］.CAAITransactions on Intelligent System s，2014，9（6）：698?703.

10.3969／j.issn.1673?4785.201309042

http：／／www.cnki.net／kcms／doi／10.3969／j.issn.1673?4785.201309042.htm l

2013?09?12.

日期：2014?06?21.

國家自然科學基金資助項目（70961007）.

趙軍.E?mail：wwwzhaojun＠163.com.