服務(wù)價值[1，2]是服務(wù)系統(tǒng)的目標(biāo)，越來越多顧客已經(jīng)從關(guān)注服務(wù)系統(tǒng)的功能和服務(wù)內(nèi)容，逐漸轉(zhuǎn)向追求更好滿意度、價值實(shí)現(xiàn)最大化的具體服務(wù)[1]。在這種趨勢帶動下，通過實(shí)現(xiàn)對服務(wù)系統(tǒng)中價值的度量，在系統(tǒng)的服務(wù)要素和服務(wù)價值之間建立聯(lián)系，就可以對服務(wù)價值進(jìn)行度量和分析，從而得到了價值在服務(wù)系統(tǒng)模型中的表現(xiàn)形式。

　　摘要：為了支持服務(wù)系統(tǒng)最大限度地實(shí)現(xiàn)顧客期望的服務(wù)價值，提出了一種面向價值的組合服務(wù)優(yōu)化方法。該方法是基于面向價值的組合服務(wù)分析的結(jié)果，利用人工蜂群算法（ABC），通過對組合服務(wù)中影響價值實(shí)現(xiàn)的服務(wù)要素進(jìn)行替換，得到組合服務(wù)的優(yōu)化方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中的面向價值的組合服務(wù)優(yōu)化方法能夠以最小的優(yōu)化代價、最大限度地保障服務(wù)系統(tǒng)的價值實(shí)現(xiàn)。

　　關(guān)鍵詞：服務(wù)價值,組合服務(wù),優(yōu)化,人工蜂群算法

　　0引言

　　憑此基礎(chǔ)，以最大程度地實(shí)現(xiàn)價值期望為目標(biāo)來分析影響價值實(shí)現(xiàn)程度的因素，為服務(wù)模型提供分析和優(yōu)化方法，由此進(jìn)一步指導(dǎo)優(yōu)化和改造服務(wù)系統(tǒng)，服務(wù)生命周期[3]在不同階段的價值即能得到最大化實(shí)現(xiàn)。

　　因此，本文開展了面向價值的組合服務(wù)優(yōu)化方法的研究，在進(jìn)行組合服務(wù)模型分析的基礎(chǔ)上，提出一種優(yōu)化算法，為組合服務(wù)的優(yōu)化提供理論基礎(chǔ)，也為服務(wù)系統(tǒng)最大程度地實(shí)現(xiàn)服務(wù)價值提供了切實(shí)保障。

　　1組合服務(wù)的優(yōu)化目標(biāo)

　　本文的基礎(chǔ)場景是：通過靜態(tài)機(jī)制[4]構(gòu)造的組合服務(wù)已經(jīng)存在，由于不同客戶的需求存在差異，因此其滿足不同客戶需求的能力也是不同的；而且隨著時間推移，客戶需求也在不斷發(fā)生微小的變遷，使得組合服務(wù)無法完全滿足最新出現(xiàn)的需求，從而導(dǎo)致客戶滿意度降低，并將影響組合服務(wù)提供者的實(shí)際收益。通過面向價值的組合服務(wù)分析方法[5]對其進(jìn)行評價和分析后，給出分析結(jié)果，對其中導(dǎo)致服務(wù)價值不能實(shí)現(xiàn)的要素則需進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。

　　組合服務(wù)的優(yōu)化目標(biāo)是：以盡可能小的調(diào)整代價和調(diào)整范圍來改善組合服務(wù)，使之盡可能滿足客戶價值期望。面向價值的服務(wù)模型分析產(chǎn)生的結(jié)果將對后續(xù)組合服務(wù)模型的優(yōu)化提供支持，并對特定原子服務(wù)進(jìn)行替換、補(bǔ)充新的服務(wù)活動和原子服務(wù)、調(diào)整原子服務(wù)之間的次序與結(jié)構(gòu)等優(yōu)化操作，由此而提升其滿足客戶價值期望的能力。

　　2服務(wù)價值優(yōu)化模型

　　組合服務(wù)是將若干個服務(wù)提供方呈現(xiàn)的不同功能、不同QoS的原子服務(wù)經(jīng)過整合后，作為一個整體的形式提供給顧客方。因此，對已有組合服務(wù)的優(yōu)化，是利用來自不同服務(wù)提供者的具有相同功能、不同QoS的原子服務(wù)去替換組合服務(wù)模型中的相應(yīng)原子服務(wù)，再根據(jù)面向價值的組合服務(wù)分析產(chǎn)生的結(jié)果，并將對后續(xù)組合服務(wù)的優(yōu)化提供支持，同時對特定原子服務(wù)進(jìn)行替換、補(bǔ)充新的服務(wù)活動和原子服務(wù)、調(diào)整原子服務(wù)之間的次序與結(jié)構(gòu)等優(yōu)化操作，提升其滿足客戶價值期望的能力。

　　3基于人工蜂群的服務(wù)價值優(yōu)化算法

　　面向價值的服務(wù)模型優(yōu)化采用人工蜂群[6]（ArtificialBeeColony，ABC），在ABC算法中，蜂群由雇傭蜂、跟隨蜂和引領(lǐng)蜂組成。蜜源的位置代表優(yōu)化問題的可能解，解的數(shù)量和雇傭蜂的數(shù)量相等，蜜源的花蜜量代表相應(yīng)解的質(zhì)量或適應(yīng)度。首先ABC算法隨機(jī)產(chǎn)生NP個初始解（NP為雇傭蜂數(shù)量）。每個解xi（i=1，2…，SN）是一個D維的向量，D是優(yōu)化參數(shù)的個數(shù)。經(jīng)過初始化后，蜂群的位置（解）隨著引領(lǐng)蜂、雇傭蜂和跟隨蜂進(jìn)行循環(huán)搜索。雇傭蜂依據(jù)記憶中的局部信息調(diào)整其位置并檢查新蜜源的花蜜量。如果新位置比原位置的花蜜量多，則記住新的蜜源位置忘記原位置，否則保留原先的蜜源位置。在所有雇傭蜂都完成搜索后，將通過舞蹈的方式與跟隨蜂分享蜜源的位置信息和花蜜信息。跟隨蜂按照一定的概率選擇一個蜜源的位置，然后用和雇傭蜂同樣的方式根據(jù)記憶中的位置做一定的調(diào)整，并檢查新候選位置的花蜜量。如果新位置的花蜜量優(yōu)于原先位置的花蜜量，則忘掉舊的位置記住新位置[7]。

　　面向價值的服務(wù)模型優(yōu)化是一個離散數(shù)值空間的優(yōu)化問題，采用原子服務(wù)替換的方法來實(shí)現(xiàn)服務(wù)模型的優(yōu)化。式（1）中，CS={as1，as2，…，asn}表示服務(wù)模型優(yōu)化問題的解，asi是解的一個參數(shù)。實(shí)際上，對原子服務(wù)的替換是通過從原子服務(wù)的候選集合中選擇一個新的原子服務(wù)替換現(xiàn)有的原子服務(wù)來實(shí)現(xiàn)的，基本的替換單位是原子服務(wù)。在ABC算法中，對每個設(shè)計(jì)參數(shù)是隨機(jī)進(jìn)行修改的，而面向價值的服務(wù)模型優(yōu)化則是基于服務(wù)模型的分析結(jié)果進(jìn)行的，對關(guān)鍵度和敏感度大的原子服務(wù)將進(jìn)行優(yōu)先替換。所以，對優(yōu)化問題的可能解設(shè)計(jì)參數(shù)，可設(shè)置不同的替換優(yōu)先級，并以此作為ABC算法的啟發(fā)式規(guī)則。

　　5結(jié)束語

　　針對組合服務(wù)的優(yōu)化問題，本文提出了一種基于人工蜂群優(yōu)化算法的面向服務(wù)價值組合服務(wù)優(yōu)化算法。該算法充分考慮了各服務(wù)要素對價值實(shí)現(xiàn)的影響程度，利用面向價值的組合服務(wù)分析結(jié)果設(shè)置服務(wù)要素的替換優(yōu)先級，通過對目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化參數(shù)賦值的方法，保證了優(yōu)化的代價最小和服務(wù)價值實(shí)現(xiàn)程度的最大化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用本文的組合服務(wù)優(yōu)化算法，不僅可以得到最大程度實(shí)現(xiàn)服務(wù)價值的組合服務(wù)方案，同時還能夠保證組合服務(wù)優(yōu)化代價最小。

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