·1236 北京科技大学学报 第35卷 性能评价指标集合可以归纳为组合服务的时间、组 调用次数Ftotal之比 合服务的成本、服务可靠性、服务柔性、服务可用 Coper(t) 性、资源利用率、组织关联度.上述定量指标通常 ()服务的可靠性Rele一Cop=田十Crmk何 其中Coper(t)表示服务组合正常操作时间，Cbreak(t) 可以分为两类：一类是效益型指标（即指标值越大 为服务组合出现故障及修复的时间，即非正常操作 越好)，例如服务的柔性、可用性及可靠性；另一类 时间 是成本型指标（即指标值越小越好），例如时间和成 本.上述两类指标其归一化方法不同 3保税港区服务流程性能评价的灰色预测 根据保税港区的特定业务背景分析，从服务需 在保税港区管理过程中，不论是企业还是其他 求者的角度，最关注的服务流程评价指标包括服务 各个应用系统已不满足于现在运行的系统所提供的 时间、服务成本、服务柔性、服务可用性、服务可 各种报表、信息或数据，而是迫切需要从大量的服 靠性等五项指标，其中服务时间、服务成本两项为 务流程所反映的业务数据中探索服务流程或业务活 成本型指标，服务柔性、服务可用性和服务可靠性 动的规律及发展趋势，从而提升其管理和决策能力. 三项为效益型指标.以下重点对这五项指标进行具 在具体实现时，保税港区服务流程评价指标通 体分析. 常均为关系较为复杂组合服务的指标，因而指标结 (1)服务时间Timecs是针对服务需求者所需服 构及关系等信息部分是明确的，也有部分是不明确 务流程而完成的服务组合的时间和，也就是服务流 的，即具有一定的灰性.灰性是指信息部分不确定、 程的关键路径中服务组合的时间和，而不是服务提 部分确定，部分不完全、部分完全，以及部分未知、 供者承诺的完成该业务所设计的服务流程时间.即 部分已知6.灰色系统理论（简称灰理论）就是研 Timecs=∑ST(t),其中ST(t)=Sran(t)+Sproc(t) 究既无经验，数据又少的不确定性问题，即“少数 1 表示服务流程的关键路径中各个服务活动所需时 据不确定性”问题的理论，其应用大多集中在对少 间，即自服务请求者发出请求消息开始至其接收 数据不确定性系统进行灰建模，并进行灰预测、灰 到Web服务的响应为止的时间段，它可以分为传 决策、灰控制以及灰评估上.通常建立一个常用的 输请求消息的时间、服务提供者处理该服务请求的 GM(1,1)灰模型，允许数据少到四个17-18.一般 时间以及传输响应消息的时间.本文将传输请求 地，在保税港区进口业务流程的性能评价中，通关 消息的时间与传输响应消息的时间统称为传输时间 服务时间、服务成本是明确的.例如：保税港区进 (Sran(t):将服务提供者处理该服务请求的时间表 口业务的通关服务时间（即进口业务服务流程的关 示为处理时间(Sproc(t) 键路径中服务组合的时间和)≤72h.;通关服务成本 (2)服务成本Costes是指关键路径中针对服务 (关键路径中针对企业的目标需求而调用的服务组 需求者的目标需求而调用的服务组合的总成本，即 合的总成本)通常也是可以计算的：而通关服务柔 Costes=∑SC,:(c),其中SC(e)=See(d+Sman(d) 性、可用性及可靠性等效益型指标是不明确的.对 于这种既含有已知信息又含有未知或非确定信息的 表示服务流程的关键路径各个服务活动所需的成 系统进行性能评价的预测，就是对在一定范围内变 本，包括服务的执行成本Sxe(c),以及系统的开发、 化的、与时间有关的灰色过程的预测1 运行、维护和监控成本Sman(c) 另外，由于保税港区中的大部分服务流程均具 (3)服务的柔性Flexcs表示为Flexcs 有在线实时数据处理的特点，传统的GM(1,1)模 Poption⑧P,ef,其中：Pogtion指服务流程中实 =1 型无法反映出保税港区性能评价的实时性要求，因 现某项业务功能的方案数，例如服务“支付监管车 而本文采用在传统的灰色GM(1,1)模型中嵌入实 辆运输费用”的方案有现金支付、转账支付和网银 时时间变量tk,构建实时灰色预测模型，以保税港 支付三种，即Poption=3:Pperf指在Poption方案中 区服务流程性能监控的历史数据为基础数据，采用 的功能实现方式，例如支付的实现方式又分为同行 实时灰色预测模型对其保税港区服务流程的性能进 转账和跨行转账，即Pperf=2;“⑧”表示相乘关系. 行预测，从而改进了传统灰色预测方法的预测精度 这样该服务组合柔性Flexcs=32=6. 低、时效性不强等缺点. (4)服务的可用性Availcs表示服务组合被调 基于上述建模思想，对保税港区服务流程评价 用的概率，可用性的大小与其取值成正比，表示为 性预测建立实时灰色预测模型如下. Availes=Fsucc//Ftotal,即调用成功的次数Fucc与总 (1)首先将时间变量t嵌入灰色GM(1,1)模· 1236 · 北 京 科 技 大 学 学 报 第 35 卷 性能评价指标集合可以归纳为组合服务的时间、组 合服务的成本、服务可靠性、服务柔性、服务可用 性、资源利用率、组织关联度. 上述定量指标通常 可以分为两类：一类是效益型指标 (即指标值越大 越好)，例如服务的柔性、可用性及可靠性；另一类 是成本型指标 (即指标值越小越好)，例如时间和成 本. 上述两类指标其归一化方法不同. 根据保税港区的特定业务背景分析，从服务需 求者的角度，最关注的服务流程评价指标包括服务 时间、服务成本、服务柔性、服务可用性、服务可 靠性等五项指标，其中服务时间、服务成本两项为 成本型指标，服务柔性、服务可用性和服务可靠性 三项为效益型指标. 以下重点对这五项指标进行具 体分析. (1) 服务时间 Timecs 是针对服务需求者所需服 务流程而完成的服务组合的时间和，也就是服务流 程的关键路径中服务组合的时间和，而不是服务提 供者承诺的完成该业务所设计的服务流程时间. 即 Timecs = Pn i=1 STi(t)，其中ST(t) = Stran(t) + Sproc(t) 表示服务流程的关键路径中各个服务活动所需时 间，即自服务请求者发出请求消息开始至其接收 到 Web 服务的响应为止的时间段，它可以分为传 输请求消息的时间、服务提供者处理该服务请求的 时间以及传输响应消息的时间. 本文将传输请求 消息的时间与传输响应消息的时间统称为传输时间 (Stran(t))；将服务提供者处理该服务请求的时间表 示为处理时间 (Sproc(t)). (2) 服务成本 Costcs 是指关键路径中针对服务 需求者的目标需求而调用的服务组合的总成本，即 Costcs = Pn i=1 SCi(c)，其中 SC(c) = Sexe(c) + Sman(c) 表示服务流程的关键路径各个服务活动所需的成 本，包括服务的执行成本 Sexe(c)，以及系统的开发、 运行、维护和监控成本 Sman(c). (3) 服务的柔性 Flexcs 表示为 Flexcs = Pn i=1 Poption ⊗ Pperf. 其中：Poption 指服务流程中实 现某项业务功能的方案数，例如服务 “支付监管车 辆运输费用” 的方案有现金支付、转账支付和网银 支付三种，即 Poption=3；Pperf 指在 Poption 方案中 的功能实现方式，例如支付的实现方式又分为同行 转账和跨行转账，即 Pperf=2；“⊗” 表示相乘关系. 这样该服务组合柔性 Flexcs=3⊗2=6. (4) 服务的可用性 Availcs 表示服务组合被调 用的概率，可用性的大小与其取值成正比，表示为 Availcs=Fsucc/Ftotal，即调用成功的次数 Fsucc 与总 调用次数 Ftotal 之比. (5) 服务的可靠性 Relcs= Coper(t) Coper(t) + Cbreak(t) ， 其中 Coper(t) 表示服务组合正常操作时间，Cbreak(t) 为服务组合出现故障及修复的时间，即非正常操作 时间. 3 保税港区服务流程性能评价的灰色预测 在保税港区管理过程中，不论是企业还是其他 各个应用系统已不满足于现在运行的系统所提供的 各种报表、信息或数据，而是迫切需要从大量的服 务流程所反映的业务数据中探索服务流程或业务活 动的规律及发展趋势，从而提升其管理和决策能力. 在具体实现时，保税港区服务流程评价指标通 常均为关系较为复杂组合服务的指标，因而指标结 构及关系等信息部分是明确的，也有部分是不明确 的，即具有一定的灰性. 灰性是指信息部分不确定、 部分确定，部分不完全、部分完全，以及部分未知、 部分已知 [16] . 灰色系统理论 (简称灰理论) 就是研 究既无经验，数据又少的不确定性问题，即 “少数 据不确定性” 问题的理论，其应用大多集中在对少 数据不确定性系统进行灰建模，并进行灰预测、灰 决策、灰控制以及灰评估上. 通常建立一个常用的 GM(1,1) 灰模型，允许数据少到四个 [17−18] . 一般 地，在保税港区进口业务流程的性能评价中，通关 服务时间、服务成本是明确的. 例如：保税港区进 口业务的通关服务时间 (即进口业务服务流程的关 键路径中服务组合的时间和)672 h.；通关服务成本 (关键路径中针对企业的目标需求而调用的服务组 合的总成本) 通常也是可以计算的；而通关服务柔 性、可用性及可靠性等效益型指标是不明确的. 对 于这种既含有已知信息又含有未知或非确定信息的 系统进行性能评价的预测，就是对在一定范围内变 化的、与时间有关的灰色过程的预测 [18] . 另外，由于保税港区中的大部分服务流程均具 有在线实时数据处理的特点，传统的 GM (1, 1) 模 型无法反映出保税港区性能评价的实时性要求，因 而本文采用在传统的灰色 GM(1, 1) 模型中嵌入实 时时间变量 tk，构建实时灰色预测模型，以保税港 区服务流程性能监控的历史数据为基础数据，采用 实时灰色预测模型对其保税港区服务流程的性能进 行预测，从而改进了传统灰色预测方法的预测精度 低、时效性不强等缺点. 基于上述建模思想，对保税港区服务流程评价 性预测建立实时灰色预测模型如下. (1) 首先将时间变量 tk 嵌入灰色 GM(1, 1) 模