服务生态系统咋评估？用熵和价值质量多指标EQ法

本发明涉及一种系统评估方法，更具体的说是涉及一种基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法。

背景技术：

1、服务生态系统融合了来自不同领域，具有不同的数据格式、服务标准、质量水平和技术能力的系统和服务，传统的单一指标评估方法往往难以全面反映这类系统的特点和复杂性，这给如何通过客观和定量的评估方法来衡量服务生态系统的表现并发现潜在问题带来了挑战。

2、目前现有评估方法主要聚焦于单一性能指标或采用简化的综合评分体系，无法充分反映服务生态系统的多样性、动态性和复杂交互特性，导致评估结果片面，无法准确识别系统中的瓶颈和潜力点。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种实现对服务生态系统更为全面、精准的评估，为优化策略提供科学依据的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，其特征在于：包括如下步骤：

3、步骤一，采用数据清洗、多源数据嵌入的方法对服务数据进行统一表征，实现服务多源异构数据对齐；

4、步骤二，从参与者所获得价值的总和及系统熵角度评估服务生态系统；

5、步骤三，基于模糊综合决策，根据时间、吞吐量、延迟、可靠性、成本来评估服务生态系统质量；

6、步骤四，计算服务生态系统综合指标，完成对于服务生态系统的评估。

7、作为本发明的进一步改进，所述步骤一中采用数据清洗、多源数据嵌入的方法对服务数据进行统一表征的具体步骤如下：

8、步骤一一，将多源异构数据向量化，如下式所示：

9、

10、其中，为对应数据的特征提取方法，如文本数据为词袋模型，图像数据为卷积神经网络，数值数据为原始特征，为偏置项，用于调整向量大小；

11、步骤一二，计算多源特征向量相似度，并构建相似度矩阵，以表示不同特征间的相似关系。

12、；

13、步骤一三，求解相似度矩阵的特征值和特征向量，得到该矩阵的主要变化方向和幅度。

14、步骤一四，通过将每个原始特征向量与嵌入向量矩阵相乘，得到其在低维空间中的表示，即多源异构数据的统一化嵌入向量。

15、作为本发明的进一步改进，所述步骤一三中求解相似度矩阵的特征值和特征向量的具体步骤如下：

16、步骤一三一，根据步骤一二构建的相似度矩阵，求解其特征多项式，其中，是单位矩阵，为相似矩阵特征值；

17、步骤一三二，对于每个特征值，求解线性方程组，得到的对应于特征值的特征向量；

18、步骤一三三，选择前个最大特征值对应的特征向量，将选出的特征向量组成嵌入向量矩阵，将原始高维数据映射到低维空间。

19、作为本发明的进一步改进，所述步骤二中从参与者所获得价值的总和及系统熵角度评估服务生态系统的具体步骤如下：

20、步骤二一，定义一个服务生态系统所创造的总体价值为服务生态价值指标，并通过下述公式计算该服务生态价值指标：

21、

22、

23、

24、其中，是参与者的价值创造，、和、分别是消耗及获得的价值和资源，和是价值和资源传递的比率，是资源对参与者的价值转换率，和分别是价值与资源的数量。

25、步骤二二，定义服务生态系统的混乱程度为系统熵指标，并通过下述公式计算该系统熵指标：

26、

27、其中，为服务节点熵，为服务连接器熵，为服务价值资源熵；

28、步骤二三，判断服务生态价值指标和系统熵指标值的大小，其中，服务生态价值指标越大，表示该服务生态系统能提供的总体价值越高，系统熵指标越小，表示该服务生态越稳定。

29、作为本发明的进一步改进，所述步骤二二中服务节点熵的计算公式如下：

30、

31、，

32、其中，是在第个载体上运行的服务工作流的数量，是节点的总数，是服务模型中涉及的载体数量，表示在第个载体上运行工作流节点的概率。

33、作为本发明的进一步改进，所述步骤二二中服务连接器熵的计算公式如下：

34、

35、，=1

36、其中，是第中类型的节点流量数，是总节点流量数，表示第种类型的连接器的概率。

37、作为本发明的进一步改进，所述步骤二二中服务价值资源熵的计算公式如下：

38、

39、，

40、其中，是数据/资源/价值流中对象的大小，表示流中大小的概率分布，是服务多源异构数据。

41、作为本发明的进一步改进，所述步骤三中根据时间、吞吐量、延迟、可靠性、成本来评估服务生态系统质量的具体步骤如下：

42、步骤三一，确定决策因素集，其中表示时间，表示吞吐量，表示延迟，表示可靠性，表示成本；

43、步骤三二，确定评价集，分别表示优秀、良好、中等、较差、差；

44、步骤三三，采用层次分析法确定每个因素的权重；

45、步骤三四，建立模糊关系矩阵，计算每个因素相对于评价等级的隶属程度，即每个因素相对于评价等级的接近程度，具体如下述公式所示：

46、

47、其中，表示因素对于模糊评价的隶属度，对关系矩阵进行归一化，使得矩阵行和为1，即；

48、步骤三五，进行模糊综合评判，利用模糊评价矩阵和权重集进行模糊变换，得到综合评价结果，根据综合评价结果，按照最大隶属度原则，确定服务生态质量的最终评价等级，具体如下述公式所示：

49、

50、

51、作为本发明的进一步改进，所述步骤四中服务生态系统综合指标通过以下公式计算得出：

52、

53、其中，、和为各类指标对应权重。

54、本发明的有益效果，通过步骤一的设置可实现服务多源益构数据的对齐，可以统一多源异构数据，克服数据兼容性难题，为综合评估奠定基础，而通过步骤二和步骤三的设置，采取了从参与者所获得价值的总和及系统熵角度评估服务生态系统以及根据时间、吞吐量、延迟、可靠性、成本来评估服务生态系统质量的方式，有效的提出一套综合考虑系统价值创造、结构稳定性和服务质量的多指标评估框架，而通过步骤四的设置，则可通过计算系统综合指标的方式来实现对服务生态系统更为全面、精准的评估，为优化策略提供科学依据。

技术特征：

1.一种基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，其特征在于：所述步骤一中采用数据清洗、多源数据嵌入的方法对服务数据进行统一表征的具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，其特征在于：所述步骤一三中求解相似度矩阵的特征值和特征向量的具体步骤如下：

4.根据权利要求1或2或3所述的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，其特征在于：所述步骤二中从参与者所获得价值的总和及系统熵角度评估服务生态系统的具体步骤如下：

5.根据权利要求4所述的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，其特征在于：所述步骤二二中服务节点熵的计算公式如下：

6.根据权利要求5所述的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，其特征在于：所述步骤二二中服务连接器熵的计算公式如下：；

7.根据权利要求6所述的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，其特征在于：所述步骤二二中服务价值资源熵的计算公式如下：

8.根据权利要求1或2或3所述的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，其特征在于：所述步骤三中根据时间、吞吐量、延迟、可靠性、成本来评估服务生态系统质量的具体步骤如下：

9.根据权利要求1或2或3所述的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，其特征在于：所述步骤四中服务生态系统综合指标通过以下公式计算得出：

技术总结

本发明公开了基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，包括如下步骤：步骤一，采用数据清洗、多源数据嵌入的方法对服务数据进行统一表征，实现服务多源异构数据对齐；步骤二，从参与者所获得价值的总和及系统熵角度评估服务生态系统；步骤三，基于模糊综合决策，根据时间、吞吐量、延迟、可靠性、成本来评估服务生态系统质量；步骤四，计算服务生态系统综合指标，完成对于服务生态系统的评估。本发明的基于系统熵和价值质量的多指标服务生态系统评估方法，统一多源异构数据，克服数据兼容性难题，为综合评估奠定基础。

技术研发人员：潘晓华,张志伟,沈诗婧,尹建伟

受保护的技术使用者：浙江大学

技术研发日：

技术公布日：2024/9/19