基于模糊案例推理的企业外包风险预警研究_傅金香
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［6 ］ ［4 ］
对供应商风险管理中的
五项指标进行研究， 科学系统的解决了风险管理中的指标排 对第三方物流合作风险的几种形式展开分析， 并提出了一种基于模糊评价和灰色系统的综合评价方法； 文 总结了物流外包中的风险因素， 并基于模糊综合评价的 方法建立了企业物流外包风险预警系统 。 目前影响物流外包的风险因素， 既有定性的描述也有定量 。 指标 考虑到大多定性的描述很难通过一个确定的标准进行 描述， 本文 引 入 案 例 推 理 技 术 （ Case － based reasoning， 简称 CBR） ， 模拟决策者根据历史经验进行类比推理的思维方式， 充 分利用专家和决策者的经验为供应商预警提供科学合理的决 策支持。同时本文开发出了一种新的模糊相似度度量方法， 解 决了定性指标间比较的问题。该模型能够充分挖掘历史案例 的经验知识， 避免了因领域知识不完全导致的模型求解不足的 问题， 为第 三 方 物 流 供 应 商 风 险 预 警 提 供 了 一 种 新 的 解 决 方法。 【收稿日期】2013 － 08 － 22 【作者简介】傅金香， 东华大学管理学院。
例中， 既有确定的属性值， 也有模糊属性值（ 模糊数） 的存在， 因此本文在现有的几种相似性度量方法的基础上， 提出了一 种新的混合相似度计算方法， 其原理是分别计算属性值为清 再加权计算出案例的总体相似度 。 晰数和模糊数的相似度， 该方法克服了多数方法不能有效处理非标准模糊数的缺陷， 并避免了模糊数标准化的步骤， 解决了归一化过程中信息损 失的问题。 当属性值为清晰数时， 设案例 T 和案例 X 之间的相似度 为： S i = 1 － | Ti － Xi | ， X i 分别表示目标案例和源案例 其中 T i ， β－α
物流外包的风险案例表示
图2 3． 1
第三方物流供应商风险预警案例推理框架
侧面 5 风险预防对策
案例知识表示 研究物流外包中的风险指标是案例知识表示的基础， 本
3． 2
— —混合相似度度量方法 案例检索— 案例检索是整个模型的核心部分， 在物流外包的风险案
文从物流外包企业的外部环境风险 、 内部环境风险、 物流企业 外包过程风险及信息风险五个方面展开讨论， 服务能力风险、 “第三方物流供应商风险指标 经过细化形成了如图 3 所示的 。以此作为第三方物流供应商风险预警的影响因素， 体系” 收 并 集企业在选择第三方物流供应商时产生的各种风险案例， 进行整理和分类， 为案例库的构建做好准备 。
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逐渐增多， 会影响到案例检索的效率， 因此， 制定一个有效的 案例存储策略， 可以既保证案例库的丰富度， 也可保证历史案 例的典型性。 首先， 计算新案例与历史案例的相似度 S i ， 再进行结果比 较。假定专家给出的阈值为 | α | ， 若 Si ＜ | α | ， 则加入新案例； 若 Si ≥ | α | ， 表明案例间的相似度极高， 抛弃新案例。 4 结束语 案例推理被广泛应用于解决不完全信息下的决策问题， 本文基于案例推理， 研究了企业在进行第三方物流供应商选 择时的决策支持问题。在研究了物流外包领域知识和相关风 本文对物流供应商的风险案例进行表示， 并提出 险的基础上， 了一种新的混合相似度计算方法， 为企业进行第三方物流供 应商风险预警提供了一种新的解决方法 。 ［ 参考文献］ ［ 1］ 陈丽虹， J］ ． 工业 胡宗武． 供应商风险管理中的排序问题［ 2004 ， （ 10 ） ： 211 － 217． 工程与管理， ［ 2］ 彭本红， 孙绍荣， 谷晓君． 第三方物流合作风险的评价研 J］ ． 科技进步与对策， 2007 ， （ 24 ） ： 129 － 131． 究［ ［ 3］ 刘联辉． 企业物流外包风险预警系统的设计与评价［J］ ． 2005 ， （ 9） ． 物流技术， ［ 4］ 汪季玉， 王金桃． 基于案例推理的应急决策支持系统研究 ［ J］ ． 管理科学， 2003 ， 16 ， （ 6 ） ： 46 － 51． ［ 5］ 柳炳祥， 盛昭翰． 基于案例推理的企业危机预警系统设计 ［ J］ ． 中国软科学， 2003 ， （ 3 ） ： 67 － 70． ［ 6］ 胡衍强， 刘仲英． 基于案例推理的金融操作风险预警系统 ［ J］ ． 同济大学学报（ 自然科学版） ， 2008 ， 36 ， （ 9） ． ［ 7］ 谷岩． 基于框架和案例推理的应急预案表示和优选方法 J］ ． 计算机科学， 2012 ， 39 ， （ 6 ） ： 163 － 165． 的研究设计［ ［ 8］ Daren Ketler． Case － based reasoning： An introduction［J］ ． Expert System with Application， 1993 ， 6， （ 1 ） ： 3 － 8． ［ 9］ Gavin Finnie， Sun ZhaoHao． R5 Model for Case － based Reasoning［ J］ ． Knowledge Based Systems， 2003 ， 16 ： 59 － 65． ［ 10］ M． Adabitabar Firozja， G． H． Fath － Tabar， Z， Eslampia． The similarity measure of generalized fuzzy numbers based on ． Applied Mathematics Letters， 25 ， interval distance ［J］ （ 2012 ） 1528 － 1534．
［3 ］ ［2 ］ ［1 ］
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案例推理方法
案例推理技术是一项人工智能领域新兴的推理方法 。 最 《Dynamic 早由耶鲁大学 Roger Schank 教授于 1982 年在其著作 Memory》 中提出。它已然成为国内外人工智能领域研究的一 个热点， 主要涵盖了理论技术、 开发工具和实际应用的研究， 先后在通用问题求解、 医疗诊断、 故障诊断等领域得到广泛应 关于案例推理与决策支持结合应用的研究也 用。而近年来， 越来越多。文献 从危机信息处理的角度， 将案例推理方法 ［5 ］ 用于应急决策支持系统； 文献 提出了一种基于案例推理的 欺诈危机的预警方法， 为企业危机管理和预警问题提供了一 种新的研究思路。文献 则运用案例推理技术， 构建了金融 。 CBR 操作风险预警系统 综合已有的研究成果， 将 与第三方 物流供应商风险预警结合的研究尚缺乏一个系统的理论框 架。本文充分利用 CBR 技术的优势， 对历史案例进行检索和 适配， 并通过案例学习达到对供应商风险信息和知识的全面 利用， 从而为供应商风险预警提供准确 、 有效的支持。 案例推理是一种基于实际经验进行推理的方法， 非常适 却有丰富的 合没有缺乏合适的理论模型或领域知识不完全， 经验知识的决策环境。其具体工作流程， 如图 1 所示。
②案例的检索： 即如何快速高效的匹配到最佳案例 。 ③案例的调整： 即如何对案例进行修正 。 ④案例的学习： 将新案例存储到案例库中， 扩大案例库存 储量， 提高决策质量。 3 基于案例推理的物流外包风险预警模型设计 本模型运用案例推理技术， 通过对案例库中的源案例的 找到匹配案例， 经过 各项风险特征值进行相似性检索与匹配， 分析和专家修正后， 判断目标案例的风险类别 、 风险发生后可 风险发生的可能原因， 并根据源案例风险发生 能带来的损失、 后采取的对策采取措施预防风险的发生， 以达到风险预警的 目的。 模型的推理框架如图 2 所示：
2013 年 第 35 卷
第9 期 总第 231 期
物流工程与管理 LOGISTICS ENGINEERING AND MANAGEMENT
物流管理
doi： 10． 3969 / j． issn． 1674 － 4993． 2013． 09． 016
基于模糊案例推理的企业外包风险预警研究
□ 傅金香
（ 东华大学 【摘 管理学院， 上海 200051 ）
案例编号： NO． ˑ ˑ ˑ 框架名： ˑ ˑ ˑ 物流供应商风险案例 槽1 风险描述 侧面 1 风险种类 侧面 2 风险描述 侧面 3 风险产生原因 槽2 特征描述 侧面 1 外部环境风险指标（ 指标 S1 ， 值 1， 权重 1 ； …； 指标 S4 ， 值 4， 权重 4 ） 侧面 2 内部环境风险指标（ 指标 S5 ， 值 5， 权重 5 ； …； 指标 S7 ， 值 7， 权重 7 ） 侧面 3 外包过程风险指标（ 指标 S8， 值 8， 权重 8； …； 指标 S12， 值 12， 权重 13） 侧面 4 服务能力风险指标（ 指标 S14， 值 14， 权重 14； 指标 S15， 值 15， 权重 15） 侧面 5 信息风险指标（ 指标 S16 ， 值 16 ， 权重 16 ； …； 指标 S18 ， 值 18 ， 权重 18 ） 槽3 风险评价 很大、 大、 较大、 正常、 较小、 很小、 非常小） 侧面 1 风险评价值（ 非常大、 侧面 2 预计损失 槽4 结果集 侧面 1 风险发生的发现时间 侧面 2 综合风险度（ 非常大、 很大、 大、 较大、 正常、 较小、 很小、 非常小） 侧面 3 实际造成的损失 槽5 相关知识 侧面 1 风险发生的原因 侧面 2 风险发生的过程 侧面 3 实施对策 侧面 4 评价实施后果
要】 文中以企业物流外包为例， 提出了一种基于案例推理的外包风险预警的决策支持方法， 在关键技术研究
采用了一种新的混合相似度计算方法， 克服了大多数方法不能有效处理模糊数的缺陷 。 的基础上， 【关键词】 物流外包； 案例推理； 混合相似度度量； 模糊数 【中图分类号】 F270 【文献标识码】 B 【文章编号】 1674 － 4993 （ 2013 ） 09 － 0045 － 03
图1
案例推ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ流程
①案例的表示与组织： 即如何对案例进行规范化描述和
46 存取。
物流工程与管理
第 35 卷
专家解决问题的经验。而框架表示法基于框架理论对对象属 性进行知识表示， 很好地将过程性和陈述性知识相结合， 是一 种良好的描述对象的知识表示方法 。 它以框架为知识单位， 一个框架由若干槽组成， 槽用于描述属性， 由槽值或若干侧面 组成， 而每个侧面又可以包含若干个侧面值 。 具体风险案例 表示如表 1 。 表1
对供应商风险管理中的
五项指标进行研究， 科学系统的解决了风险管理中的指标排 对第三方物流合作风险的几种形式展开分析， 并提出了一种基于模糊评价和灰色系统的综合评价方法； 文 总结了物流外包中的风险因素， 并基于模糊综合评价的 方法建立了企业物流外包风险预警系统 。 目前影响物流外包的风险因素， 既有定性的描述也有定量 。 指标 考虑到大多定性的描述很难通过一个确定的标准进行 描述， 本文 引 入 案 例 推 理 技 术 （ Case － based reasoning， 简称 CBR） ， 模拟决策者根据历史经验进行类比推理的思维方式， 充 分利用专家和决策者的经验为供应商预警提供科学合理的决 策支持。同时本文开发出了一种新的模糊相似度度量方法， 解 决了定性指标间比较的问题。该模型能够充分挖掘历史案例 的经验知识， 避免了因领域知识不完全导致的模型求解不足的 问题， 为第 三 方 物 流 供 应 商 风 险 预 警 提 供 了 一 种 新 的 解 决 方法。 【收稿日期】2013 － 08 － 22 【作者简介】傅金香， 东华大学管理学院。
例中， 既有确定的属性值， 也有模糊属性值（ 模糊数） 的存在， 因此本文在现有的几种相似性度量方法的基础上， 提出了一 种新的混合相似度计算方法， 其原理是分别计算属性值为清 再加权计算出案例的总体相似度 。 晰数和模糊数的相似度， 该方法克服了多数方法不能有效处理非标准模糊数的缺陷， 并避免了模糊数标准化的步骤， 解决了归一化过程中信息损 失的问题。 当属性值为清晰数时， 设案例 T 和案例 X 之间的相似度 为： S i = 1 － | Ti － Xi | ， X i 分别表示目标案例和源案例 其中 T i ， β－α
物流外包的风险案例表示
图2 3． 1
第三方物流供应商风险预警案例推理框架
侧面 5 风险预防对策
案例知识表示 研究物流外包中的风险指标是案例知识表示的基础， 本
3． 2
— —混合相似度度量方法 案例检索— 案例检索是整个模型的核心部分， 在物流外包的风险案
文从物流外包企业的外部环境风险 、 内部环境风险、 物流企业 外包过程风险及信息风险五个方面展开讨论， 服务能力风险、 “第三方物流供应商风险指标 经过细化形成了如图 3 所示的 。以此作为第三方物流供应商风险预警的影响因素， 体系” 收 并 集企业在选择第三方物流供应商时产生的各种风险案例， 进行整理和分类， 为案例库的构建做好准备 。
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逐渐增多， 会影响到案例检索的效率， 因此， 制定一个有效的 案例存储策略， 可以既保证案例库的丰富度， 也可保证历史案 例的典型性。 首先， 计算新案例与历史案例的相似度 S i ， 再进行结果比 较。假定专家给出的阈值为 | α | ， 若 Si ＜ | α | ， 则加入新案例； 若 Si ≥ | α | ， 表明案例间的相似度极高， 抛弃新案例。 4 结束语 案例推理被广泛应用于解决不完全信息下的决策问题， 本文基于案例推理， 研究了企业在进行第三方物流供应商选 择时的决策支持问题。在研究了物流外包领域知识和相关风 本文对物流供应商的风险案例进行表示， 并提出 险的基础上， 了一种新的混合相似度计算方法， 为企业进行第三方物流供 应商风险预警提供了一种新的解决方法 。 ［ 参考文献］ ［ 1］ 陈丽虹， J］ ． 工业 胡宗武． 供应商风险管理中的排序问题［ 2004 ， （ 10 ） ： 211 － 217． 工程与管理， ［ 2］ 彭本红， 孙绍荣， 谷晓君． 第三方物流合作风险的评价研 J］ ． 科技进步与对策， 2007 ， （ 24 ） ： 129 － 131． 究［ ［ 3］ 刘联辉． 企业物流外包风险预警系统的设计与评价［J］ ． 2005 ， （ 9） ． 物流技术， ［ 4］ 汪季玉， 王金桃． 基于案例推理的应急决策支持系统研究 ［ J］ ． 管理科学， 2003 ， 16 ， （ 6 ） ： 46 － 51． ［ 5］ 柳炳祥， 盛昭翰． 基于案例推理的企业危机预警系统设计 ［ J］ ． 中国软科学， 2003 ， （ 3 ） ： 67 － 70． ［ 6］ 胡衍强， 刘仲英． 基于案例推理的金融操作风险预警系统 ［ J］ ． 同济大学学报（ 自然科学版） ， 2008 ， 36 ， （ 9） ． ［ 7］ 谷岩． 基于框架和案例推理的应急预案表示和优选方法 J］ ． 计算机科学， 2012 ， 39 ， （ 6 ） ： 163 － 165． 的研究设计［ ［ 8］ Daren Ketler． Case － based reasoning： An introduction［J］ ． Expert System with Application， 1993 ， 6， （ 1 ） ： 3 － 8． ［ 9］ Gavin Finnie， Sun ZhaoHao． R5 Model for Case － based Reasoning［ J］ ． Knowledge Based Systems， 2003 ， 16 ： 59 － 65． ［ 10］ M． Adabitabar Firozja， G． H． Fath － Tabar， Z， Eslampia． The similarity measure of generalized fuzzy numbers based on ． Applied Mathematics Letters， 25 ， interval distance ［J］ （ 2012 ） 1528 － 1534．
［3 ］ ［2 ］ ［1 ］
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案例推理方法
案例推理技术是一项人工智能领域新兴的推理方法 。 最 《Dynamic 早由耶鲁大学 Roger Schank 教授于 1982 年在其著作 Memory》 中提出。它已然成为国内外人工智能领域研究的一 个热点， 主要涵盖了理论技术、 开发工具和实际应用的研究， 先后在通用问题求解、 医疗诊断、 故障诊断等领域得到广泛应 关于案例推理与决策支持结合应用的研究也 用。而近年来， 越来越多。文献 从危机信息处理的角度， 将案例推理方法 ［5 ］ 用于应急决策支持系统； 文献 提出了一种基于案例推理的 欺诈危机的预警方法， 为企业危机管理和预警问题提供了一 种新的研究思路。文献 则运用案例推理技术， 构建了金融 。 CBR 操作风险预警系统 综合已有的研究成果， 将 与第三方 物流供应商风险预警结合的研究尚缺乏一个系统的理论框 架。本文充分利用 CBR 技术的优势， 对历史案例进行检索和 适配， 并通过案例学习达到对供应商风险信息和知识的全面 利用， 从而为供应商风险预警提供准确 、 有效的支持。 案例推理是一种基于实际经验进行推理的方法， 非常适 却有丰富的 合没有缺乏合适的理论模型或领域知识不完全， 经验知识的决策环境。其具体工作流程， 如图 1 所示。
②案例的检索： 即如何快速高效的匹配到最佳案例 。 ③案例的调整： 即如何对案例进行修正 。 ④案例的学习： 将新案例存储到案例库中， 扩大案例库存 储量， 提高决策质量。 3 基于案例推理的物流外包风险预警模型设计 本模型运用案例推理技术， 通过对案例库中的源案例的 找到匹配案例， 经过 各项风险特征值进行相似性检索与匹配， 分析和专家修正后， 判断目标案例的风险类别 、 风险发生后可 风险发生的可能原因， 并根据源案例风险发生 能带来的损失、 后采取的对策采取措施预防风险的发生， 以达到风险预警的 目的。 模型的推理框架如图 2 所示：
2013 年 第 35 卷
第9 期 总第 231 期
物流工程与管理 LOGISTICS ENGINEERING AND MANAGEMENT
物流管理
doi： 10． 3969 / j． issn． 1674 － 4993． 2013． 09． 016
基于模糊案例推理的企业外包风险预警研究
□ 傅金香
（ 东华大学 【摘 管理学院， 上海 200051 ）
案例编号： NO． ˑ ˑ ˑ 框架名： ˑ ˑ ˑ 物流供应商风险案例 槽1 风险描述 侧面 1 风险种类 侧面 2 风险描述 侧面 3 风险产生原因 槽2 特征描述 侧面 1 外部环境风险指标（ 指标 S1 ， 值 1， 权重 1 ； …； 指标 S4 ， 值 4， 权重 4 ） 侧面 2 内部环境风险指标（ 指标 S5 ， 值 5， 权重 5 ； …； 指标 S7 ， 值 7， 权重 7 ） 侧面 3 外包过程风险指标（ 指标 S8， 值 8， 权重 8； …； 指标 S12， 值 12， 权重 13） 侧面 4 服务能力风险指标（ 指标 S14， 值 14， 权重 14； 指标 S15， 值 15， 权重 15） 侧面 5 信息风险指标（ 指标 S16 ， 值 16 ， 权重 16 ； …； 指标 S18 ， 值 18 ， 权重 18 ） 槽3 风险评价 很大、 大、 较大、 正常、 较小、 很小、 非常小） 侧面 1 风险评价值（ 非常大、 侧面 2 预计损失 槽4 结果集 侧面 1 风险发生的发现时间 侧面 2 综合风险度（ 非常大、 很大、 大、 较大、 正常、 较小、 很小、 非常小） 侧面 3 实际造成的损失 槽5 相关知识 侧面 1 风险发生的原因 侧面 2 风险发生的过程 侧面 3 实施对策 侧面 4 评价实施后果
要】 文中以企业物流外包为例， 提出了一种基于案例推理的外包风险预警的决策支持方法， 在关键技术研究
采用了一种新的混合相似度计算方法， 克服了大多数方法不能有效处理模糊数的缺陷 。 的基础上， 【关键词】 物流外包； 案例推理； 混合相似度度量； 模糊数 【中图分类号】 F270 【文献标识码】 B 【文章编号】 1674 － 4993 （ 2013 ） 09 － 0045 － 03
图1
案例推ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ流程
①案例的表示与组织： 即如何对案例进行规范化描述和
46 存取。
物流工程与管理
第 35 卷
专家解决问题的经验。而框架表示法基于框架理论对对象属 性进行知识表示， 很好地将过程性和陈述性知识相结合， 是一 种良好的描述对象的知识表示方法 。 它以框架为知识单位， 一个框架由若干槽组成， 槽用于描述属性， 由槽值或若干侧面 组成， 而每个侧面又可以包含若干个侧面值 。 具体风险案例 表示如表 1 。 表1
