王正成　咸　達(dá)

浙江理工大學(xué)，杭州，310018

基于時間序列預(yù)測的跨組織資源鏈監(jiān)控

王正成咸達(dá)

浙江理工大學(xué)，杭州，310018

建立了以時間、成本、服務(wù)能力、信譽(yù)度綜合最優(yōu)的監(jiān)控模型，并利用改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)對監(jiān)控模型進(jìn)行時間序列預(yù)測，當(dāng)監(jiān)控模型的實(shí)際值與預(yù)測值在規(guī)定的誤差范圍內(nèi)時，該資源服務(wù)是正常運(yùn)行的。最后通過一個算例進(jìn)行監(jiān)控預(yù)測研究，以均方根誤差(RMSE)作為評價監(jiān)控模型的預(yù)測精度，研究結(jié)果及分析對比表明，該方法有效、可行。

跨組織資源鏈；粒子群算法；支持向量機(jī)；時間序列預(yù)測

0　引言

隨著網(wǎng)絡(luò)科技的快速發(fā)展，制造業(yè)面臨著資源、人才、技術(shù)、全球化市場的競爭，在這種競爭條件下，企業(yè)已經(jīng)不可能從資源獲取、生產(chǎn)加工到產(chǎn)品服務(wù)全部由企業(yè)自身完成，企業(yè)必須按需集成各種資源，廣泛開展跨組織間的協(xié)作，有效地對資源進(jìn)行共享以及優(yōu)化配置以解決資源占有不平衡性、組織之間重復(fù)投資的問題。在跨組織協(xié)同制造資源集成共享過程中，首先需要對跨組織資源服務(wù)鏈進(jìn)行構(gòu)建，當(dāng)構(gòu)建完成之后，為確保資源任務(wù)能在規(guī)定的時間內(nèi)完成，需要對每個資源服務(wù)進(jìn)行監(jiān)控，一旦出現(xiàn)某些突發(fā)情況，比如機(jī)器故障、費(fèi)用超支等，可以立即采取有效的措施，進(jìn)行生產(chǎn)安排、調(diào)度等，避免產(chǎn)生重大的損失。

企業(yè)內(nèi)部資源監(jiān)控主要體現(xiàn)在車間生產(chǎn)過程的監(jiān)控，如對生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)任務(wù)的安排、人員協(xié)作、內(nèi)部資源利用率等方面的監(jiān)控?？缃M織資源鏈監(jiān)控是對企業(yè)組織間協(xié)作、資源的優(yōu)化配置以及資源間共享等方面的監(jiān)控。從系統(tǒng)整體性方面來講，企業(yè)內(nèi)部監(jiān)控屬于局部監(jiān)控，主要負(fù)責(zé)某一方面或某一區(qū)域的資源監(jiān)控，不能有效地實(shí)現(xiàn)全局的資源優(yōu)化配置；而跨組織資源鏈監(jiān)控是從全局出發(fā)，對資源鏈的各個資源服務(wù)點(diǎn)進(jìn)行整體監(jiān)控，構(gòu)建系統(tǒng)性的綜合方案，從而實(shí)現(xiàn)對不同組織間的資源優(yōu)化配置和監(jiān)控。

目前大多數(shù)文獻(xiàn)對跨組織資源鏈監(jiān)控問題的研究，主要分為對網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控架構(gòu)和監(jiān)控算法的研究，如：Adinolfi等[1]在云計(jì)算平臺上設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了利用QoS進(jìn)行監(jiān)控的可移植應(yīng)用程序QoS-MONaaS，減少了對平臺的依賴性；謝圣獻(xiàn)等[2]將基于語義P2P的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用架構(gòu)與RFID技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建了供應(yīng)鏈管理的語義監(jiān)控平臺；劉志中等[3]提出了一種基于事例推理的QoS動態(tài)預(yù)測方法，該方法將Web服務(wù)的QoS與服務(wù)的外界環(huán)境、所處理的任務(wù)類型、任務(wù)大小關(guān)聯(lián)起來,利用事例推理技術(shù)預(yù)測Web服務(wù)處理新任務(wù)時的QoS；張海騰等[4]采用面向方面的編程,將方面代碼植入業(yè)務(wù)流程執(zhí)行語言的Web服務(wù)消息調(diào)用處,以收集服務(wù)實(shí)例執(zhí)行狀態(tài)、時間、事件信息,據(jù)此進(jìn)一步計(jì)算出服務(wù)性能指標(biāo)；Zadeh等[5]按照時序記錄QoS參數(shù)值，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測出下一個時間段的QoS參數(shù)的變化趨勢，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的監(jiān)控；孫明杰等[6]提出了一種基于用戶監(jiān)控需求的Web服務(wù)運(yùn)行時監(jiān)控方法,并設(shè)計(jì)出一個端到端的監(jiān)控實(shí)施原型框架，對Web運(yùn)行時監(jiān)控和改善服務(wù)質(zhì)量狀況起到積極作用。本文提出了一種監(jiān)控策略，首先建立以時間、成本、服務(wù)能力、信譽(yù)度為監(jiān)控指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型，在資源服務(wù)鏈運(yùn)行過程中，利用該數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算，并將結(jié)果按時間序列(可以是天數(shù)，或者任務(wù)執(zhí)行的周期)進(jìn)行記錄，根據(jù)該時間序列記錄，利用機(jī)器學(xué)習(xí)理論，使用改進(jìn)粒子群算法的支持向量機(jī)對時間序列的下一天或者下一個周期進(jìn)行整體監(jiān)控指標(biāo)預(yù)測，并對實(shí)際值與預(yù)測值進(jìn)行評估，若有很大的偏差，則可以認(rèn)為當(dāng)前資源鏈運(yùn)行過程中可能出現(xiàn)問題，應(yīng)立即調(diào)查原因，以免造成不必要的損失。

1　數(shù)學(xué)模型

跨組織資源鏈?zhǔn)侵阜?wù)于跨組織協(xié)同制造總?cè)蝿?wù)根據(jù)產(chǎn)品形成過程分解形成的時序與約束關(guān)聯(lián)的一系列原子任務(wù)執(zhí)行過程中的各種制造資源所構(gòu)成的資源有向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本文是基于跨組織資源鏈構(gòu)建完成之后的研究，關(guān)于跨組織資源鏈的構(gòu)建問題，本文不再闡述，可參考文獻(xiàn)[7]。

在實(shí)際的跨組織資源鏈監(jiān)控中，有很多指標(biāo)需要被監(jiān)控，如時間、成本、生產(chǎn)質(zhì)量、服務(wù)能力、信譽(yù)度等諸多因素，這些因素動態(tài)多變且復(fù)雜，很難用統(tǒng)一的數(shù)學(xué)模型加以描述，為不失一般性，本文通過對問題本質(zhì)的分析，將問題一般化，建立以時間、成本、服務(wù)能力、信譽(yù)度為監(jiān)控指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型，并做以下假設(shè)：

(1)本問題不考慮企業(yè)組織內(nèi)部生產(chǎn)線上的作業(yè)監(jiān)控以及調(diào)度、訂單分類問題。

(2)企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)加工能力、生產(chǎn)任務(wù)的安排、訂單的變更可以反映到完成資源任務(wù)的快慢上，因此可以將該類問題統(tǒng)一歸結(jié)到時間模型上。

(3)服務(wù)能力將體現(xiàn)在快速精準(zhǔn)地制定完成資源任務(wù)的時間、成本、面向客戶的物流能力以及對一些突發(fā)情況的應(yīng)急能力等。

為此，本文將對資源鏈中的單個資源服務(wù)企業(yè)進(jìn)行監(jiān)控，從而可以擴(kuò)展成為整條資源鏈的監(jiān)控，下面將分別對時間、成本、服務(wù)能力、信譽(yù)度這四個指標(biāo)進(jìn)行介紹，并相應(yīng)地建立數(shù)學(xué)模型。

資源服務(wù)企業(yè)的實(shí)際執(zhí)行時間T主要由資源任務(wù)的生產(chǎn)制造時間T1和與其有連接點(diǎn)的協(xié)調(diào)時間T2構(gòu)成，因此定義時間模型為

T=T1+T2

(1)

跨資源服務(wù)企業(yè)的實(shí)際執(zhí)行成本C是由資源任務(wù)的生產(chǎn)制造成本C1和與其有連接點(diǎn)的協(xié)調(diào)時間C2構(gòu)成的，因此定義成本模型為

C=C1+C2

(2)

服務(wù)能力F在模型中具體可以表現(xiàn)為服務(wù)的可用性，由一段時間內(nèi)服務(wù)的平均正常工作時間Tnor和平均故障時間Terr(包括故障處理時間)完成，因此定義服務(wù)能力模型為

F=Tnor/(Tnor+Terr)

(3)

信譽(yù)度R是指所有用戶對資源服務(wù)的評價的均值，因此定義信譽(yù)度模型為

(4)

其中，n為所有參與服務(wù)評價的用戶數(shù)量。Ri為第i個用戶的評價值。

在資源服務(wù)環(huán)境中，用戶需要對資源服務(wù)使用后的評價進(jìn)行反饋、校正和檢測并對最終的服務(wù)信譽(yù)度進(jìn)行評估[8-9]，本文對信譽(yù)度指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，使該信譽(yù)度模型能夠與不同的信譽(yù)度評價系統(tǒng)相結(jié)合，即

Rrat=(R-Rmin)/(Rmax-Rmin)

(5)

式中，Rrat為歸一化的信譽(yù)度值；Rmax、Rmin分別為信譽(yù)度評價指標(biāo)的最大值和最小值。

因此，為了衡量整體指標(biāo)，建立以下模型：

Z=αT+βC+γF+δRrat

(6)

其中，Z為綜合指標(biāo)；α、β、γ、δ為相應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重，且α+β+γ+δ=1。

當(dāng)監(jiān)控指標(biāo)模型建立后，需要按照時間序列進(jìn)行記錄，可以按照天來記錄，也可以按照周來記錄，需要根據(jù)整個服務(wù)鏈的交貨期或者特定的生產(chǎn)安排來設(shè)定。所記錄的監(jiān)控指標(biāo)值是資源服務(wù)實(shí)際運(yùn)行中的指標(biāo)值。

2　時間序列預(yù)測

時間序列預(yù)測[10-11]是根據(jù)自然科學(xué)或社會科學(xué)中的某一變量的指標(biāo)值或觀測值，按照其出現(xiàn)時間的先后次序，對該變量的未來指標(biāo)值進(jìn)行預(yù)測。設(shè)一個時間序列為{xn},n=1,2,…,N,則對未來的時間序列指標(biāo)值預(yù)測可以根據(jù)之前的k個時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測：

xn+s=f(xn-1,xn-2,…,xn-k)

(7)

式中，s為預(yù)測的步數(shù)；f()為非線性映射函數(shù)。

此時，可以得知，對時間序列預(yù)測的關(guān)鍵是對函數(shù)f()的準(zhǔn)確模擬，本文利用支持向量機(jī)對輸入的時間序列{xn-1,xn-2,…,xn-k}進(jìn)行訓(xùn)練，使訓(xùn)練后的支持向量機(jī)逼近f(),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對時間序列數(shù)據(jù){xn+1,xn+2,…,xn+s}的預(yù)測。

2.1支持向量機(jī)

(8)

其中，ω為權(quán)值向量；c為正則化參數(shù)；e為回歸誤差；b為常值誤差；φ()為非線性映射函數(shù)，將輸入數(shù)據(jù)映射到高維特征向量空間。

為求解此問題，需建立相應(yīng)的拉格朗日函數(shù)，并將其轉(zhuǎn)化成為求解線性方程組：

(9)

l=[11…1]Ty=[y1y2…yN]T

a=[a1a2…aN]T

其中，Ω為核函數(shù)矩陣，Ωij=K(xi,xj)為核函數(shù)，I為單位矩陣，ai為拉格朗日權(quán)值。求解式(9)可得支持向量機(jī)回歸函數(shù)：

(10)

本文將核函數(shù)設(shè)為徑向基函數(shù),即

K(xi,xj)=exp(‖xi-xj‖2/r)

(11)

式中，r為核參數(shù)。

此時需要優(yōu)化的參數(shù)分別是式(9)中的正則化參數(shù)c和式(11)中的核參數(shù)r，只要對這兩個參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，就可以減小支持向量機(jī)訓(xùn)練的誤差，從而提高時間序列的預(yù)測值的精確度，本文將利用粒子群優(yōu)化算法對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

2.2改進(jìn)的粒子群算法

(12)

(13)

由于粒子i在D維空間進(jìn)行搜索，慣性權(quán)重w決定了粒子先前速度對當(dāng)前速度的影響程度，直接關(guān)系到PSO算法的搜索能力與收斂速度，當(dāng)慣性權(quán)重較大時，有利于全局搜索，且收斂速度快，但不易得到精確解；當(dāng)慣性權(quán)重較小時，有利于局部搜索，但容易陷入局部最優(yōu)解。本文中w將采用線性遞減策略計(jì)算，公式為

(14)

其中，wmax、wmin分別為慣性權(quán)重的最大值和最小值，Tmax為最大迭代次數(shù)，t為當(dāng)前迭代次數(shù)。并將粒子的初始速度設(shè)為

(15)

其中，rand()為隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)，用來生成0～1之間的隨機(jī)數(shù)，這樣在迭代開始時，可以很快地進(jìn)行全局搜索，定位最優(yōu)解的大致位置，隨著w的減小，粒子速度減小，開始進(jìn)行局部搜索，尋找最精確的最優(yōu)解。

若粒子的速度超出vmax，可能會使粒子飛過最優(yōu)解；若粒子的速度太小，則導(dǎo)致粒子收斂速度過小，可能被局部最優(yōu)解所吸引，無法找到最優(yōu)解，因此對超過[vmin,vmax]的粒子速度，按照下式進(jìn)行修正：

(16)

2.3算法步驟

優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)的步驟如下：

(1) 將式(9)中的正則化參數(shù)c和式(11)中的核參數(shù)r構(gòu)成一個粒子，即X(c,r)，并初始化種群規(guī)模、學(xué)習(xí)因子、速度最大值和速度最小值，采用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，利用式(15)初始化速度。

(2)根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算各個粒子的適應(yīng)度值，將各個粒子的位置與適應(yīng)度值存儲在個體極值中，將種群中適應(yīng)度值最優(yōu)的粒子個體位置和適應(yīng)度存儲在全局極值中。迭代次數(shù)t=1。本文中的適應(yīng)度函數(shù)將采用均方根誤差，即

(17)

(3)利用式(12)和式(13)對速度和位置進(jìn)行更新。

(4)更新速度和位置后，利用適應(yīng)度函數(shù)重新計(jì)算各個粒子的適應(yīng)度值；并更新個體極值和全局極值。

(5)令t←t+1;查看是否滿足終止條件,若不滿足則重復(fù)步驟(3)～(5)；若滿足則迭代終止，輸出群體中最優(yōu)的粒子位置與全局極值。

(6)將最終優(yōu)化好的參數(shù)(c,r)代入式(10)，從而獲得支持向量機(jī)模型，并可以對時間序列進(jìn)行預(yù)測。

3　應(yīng)用算例

以某企業(yè)作為跨組織資源鏈的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)控，采集了該企業(yè)連續(xù)100天的執(zhí)行時間、執(zhí)行成本、服務(wù)能力與信譽(yù)度數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并利用式(6)計(jì)算綜合指標(biāo)，其中，α=0.3,β=0.3,γ=0.2,δ=0.2。100天的時間序列如圖1所示。

圖1　采集100天的時間序列數(shù)據(jù)

最后在MATLAB平臺上進(jìn)行仿真計(jì)算，利用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)，其中，粒子數(shù)為30，迭代次數(shù)為200，學(xué)習(xí)因子c1=c2=1.494 45,wmax=0.9,wmin=0.4；vmax=6,vmin=-6，本算例將前90天的綜合指標(biāo)值作為時間序列預(yù)測的訓(xùn)練樣本，后10天作為測試集，并將利用改進(jìn)后的粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)(PSO-SVM)和未經(jīng)優(yōu)化的支持向量機(jī)進(jìn)行對比預(yù)測，結(jié)果如圖2所示，同時表1給出了這兩種算法的預(yù)測誤差對比。

圖2　預(yù)測對比圖

預(yù)測方法預(yù)測誤差(RMSE)PSOSVM0.2474SVM0.3510

結(jié)果表明，利用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化后的支持向量機(jī)比未經(jīng)優(yōu)化的支持向量機(jī)所預(yù)測的精度要高一些，即當(dāng)利用本文算法進(jìn)行實(shí)施監(jiān)控時，若資源服務(wù)正常運(yùn)行，實(shí)際值與預(yù)測值不會有太大的差值；若發(fā)現(xiàn)某一天實(shí)際值與預(yù)測值相差較大，則有可能是資源服務(wù)運(yùn)行出現(xiàn)問題，應(yīng)該立即查找原因，采取相應(yīng)的措施。

4　結(jié)語

本文通過對跨組織協(xié)同制造資源鏈監(jiān)控的研究，將問題抽象化，把時間、成本、服務(wù)能力，信譽(yù)度列為跨組織協(xié)同制造資源鏈監(jiān)控的首選評價指標(biāo)，由于每個企業(yè)作為首選的評價指標(biāo)可能各不相同，故本文所涉及的數(shù)學(xué)模型具有一定的局限性，但是不失一般性，本文可以為將來的研究，即把跨組織資源服務(wù)鏈監(jiān)控的各個指標(biāo)考慮到具體的實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)作模型中提供一種有效的解決辦法。

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(編輯陳勇)

Cross-organizational Resources Chain Monitoring Based on Time Series Prediction

Wang ZhengchengXian Da

Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou,310018

This paper established time, cost, service capability, credibility integrated optimal monitoring model and the improved particle swarm algorithm was used to optimize parameters of support vector machine,the monitoring model was predicted by time series prediction.When the actual and predicted values of the model error ranges satisfied monitoring requirements, the resource service was normal. Finally, through an example, using the root mean square error(RMSE) as prediction accuracy of evaluation model,the results and comparative analysis show that the method is effective and feasible.

cross-organizational resources chain;particle swarm algorithm;support vector machine;time series prediction

2014-04-24基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71271192)；浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY12G01008)；浙江省科技廳公益計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013C31036)

TP165;TH166DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.10.018

王正成，男，1974年生。浙江理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授、博士后研究人員。主要研究方向?yàn)橄冗M(jìn)制造模式、企業(yè)信息化。咸達(dá)，男，1988年生。浙江理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生。