基于CBR的公路工程索賠決策的信息化管理

（長沙理工大學交通運輸工程學院， 湖南 長沙 410114）

目前承包商在公路建設過程中，一些工程師和業主的違法行為會影響工程的進度和成本，承包商需要及時有效的提出索賠。項目由始至終都伴隨著索賠，一些缺乏經驗的承包商，使得索賠管理在工程開始沒有得到重視，等到發現自己的利益得不到保障時，就開始研究如何索賠，但這時已經處于被動局面，以至于很難得到相應的補償，影響自身利益。所以必須全面認識索賠，正確對待索賠，制定正確的索賠決策，規范索賠行為，建立高效的索賠決策管理系統，才能應對市場競爭的需要。

1.我國公路工程索賠現狀

傳統中，我國的施工索賠依然停留在依據索賠需求尋找索賠證據及施工現場記錄檔案的思想流程中，如圖：

圖1 傳統的索賠證據搜集與索賠需求關系圖

由于承包商索賠意識的缺乏，使得形成了以下的索賠現狀:（1）承包商不懂或不敢索賠，并且不能及時索賠。（2）缺乏將索賠管理案例經驗進行傳承，導致索賠成功率低。（3）不重視檔案信息管理，索賠因為缺乏證據，資料不完整，從而索賠難度大，或導致索賠失敗。（4）索賠信息傳遞不及時，使得不能索賠，可能會造成大的損失。

為了解決承包商在工程索賠領域，出現索賠效率低下，索賠不成功反而出現反索賠的情況，本文就基于案例推理（CBR），根據公路工程索賠事件的特征屬性，建立起索賠信息管理案例庫。借助于系統性的信息化管理方式、先進的信息管理平臺，明確判定索賠事件的發生，在索賠事件發生之初，管理者能夠及時對索賠工作提出中肯的決策意見，從而提高索賠的及時性和成功率。

2.基于案例推理技術的信息化管理

案例推理（Case－Based Reasoning，CBR）是在人工智能領域中一種迅速而且有效的推理方法。本文基于案例推理模型對已經完工的項目索賠資料建立起案例庫，根據索賠的特征屬性，計算目標案例與案例庫中的舊案例的相似度，檢索與之相似的舊案例，根據其檢測結果，我們是否進行索賠，及其成功率有多大，我們能夠得到多大的補償，從而減少我們不能及時索賠或者遭到反索賠的被動局面，進而提高在工程索賠決策的信息化管理。

在過去的研究中，有許多研究者提出了基于案例推理技術提高了對工程的信息化管理的決策能力。文獻【1】基于案例推理對項目投標報價建立起案例模型，使得信息的表達、求解的效率得到提高，加強了項目投標報價的決策管理。文獻【2】為了減少隧道工程在施工過程的風險性，本文從案例推理的角度，利用粗糙集理論，構建風險控制管理系統，為減少施工風險提供決策支持。文獻【3】針對施工索賠案例的特點影響著索賠決策，提出了XML技術應用于CBR，為索賠決策提供支持，提高決策效率，該技術是索賠信息化的發展趨勢。文獻【4】在信息缺乏、依靠經驗的鐵路應急決策中，利用CBR技術開發了鐵路應急輔助決策原型系統，對其決策起著較強的輔助作用。文獻【5】對于傳統地鐵工程管理信息孤島問題，本文構建了基于案例推理的地鐵工程預算管理模型，使得信息集成化、標準化、可視化，提高了其信息化管理效率，為決策提供支持。

3.基于CBR模型的公路工程索賠決策的建立

3.1 公路工程項目索賠的特征屬性

工程索賠的影響因素因為項目的復雜性呈現多樣性。影響工程索賠的屬性包括：所在國別、合同類型、索賠類型、索賠要求等。從實踐中我們得知，工程索賠的任何一個特征都會影響到索賠的結果，如果考慮到所有的特征屬性，雖然會對案例的描述起到一定的作用，但是會極大增加案例索賠的檢索的復雜性。所以，為了避免選擇索賠特征屬性的盲目性，本文按照公路工程的項目基本信息、工程特征描述、最終索賠結果、索賠過程分析這四種來把這些特征屬性進行歸類，公路工程索賠特征屬性如下表1所示：

表1 公路工程項目索賠特征屬性表

3.2 公路工程索賠特征屬性權重的確定

在相似度計算時， 權重的大小代表特征項相對重要程度，一般分配較大權重的屬性起到主要作用；反之屬性賦予較小的權重起次要作用。目前，主要有主、客觀賦權法來確定權重。如層次分析法、專家咨詢法、無差異折衷法等的主觀賦權法，該方法過分依賴主觀判斷和經驗。如主成分分析法、信息熵和粗糙集等客觀賦權法，該方法克服了主觀賦權的缺點。為了保留主、客觀賦權法的優點，本文采用層次分析法和信息熵分別確定特征項的主、客觀權重，進行集成得到組合權重。

1. 基于信息熵法權重的確定

2. 基于組合賦權法權重的確定

組合賦權法是對各種賦權的綜合結果，一般采用的主、客觀兩種方式。假設通過層次分析法得到的權重和信息熵法得到的權重。兩種組合方法的線性加權計算為：（a,b分別為主、客觀權重的加權系數，通過專家決策者參與確定。）

3.3 公路工程索賠案例間的相似度計算

1. 總體相似度的計算

基于工程索賠的案例推理模型，其案例間的相似度計算公式為：

2. 局部相似度的計算

對于計算索賠案例的局部相似度，我們將特征屬性分為數值類型、字符類型兩種類型，我們用不同的計算公式來計算不同索賠類型的相似度。

②字符類型: 是用確切的文字表示，如索賠類型、合同類型、索賠要求、干擾事件起因等。其局部相似度計算公式為：

當目標案例X與舊案例Y的第i個屬性相同時，局部相似度取值為1，否則取值為0。

4. 基于信息化的索賠決策管理

通過案例推理建立起公路工程索賠案例庫，借助于索賠案例庫信息化的管理方式，使我們能夠判定索賠事件的發生，同時在索賠事件發生之初就能夠迅速地形成較為完整的索賠證據及資料鏈條。這不僅意味著我們的工程資料、工程信息不再是孤島式的存在，而且也使我們有能力改變信息管理的被動局面，進而改變工程索賠的信息傳遞圖，如圖：

圖2 基于信息化的索賠證據搜集與索賠需求關系圖

不難看出，流程圖中工程索賠不再是被動地在損失產生后進行索賠準備工作，而變成了依靠完善的工程索賠信息管理案例庫，對索賠相關信息進行整合，提前準備資料做好工作。

5.結論

為了實現公路工程索賠決策的信息化管理，本文在承包商在工程索賠領域出現索賠效率低下，并且存在被動索賠的局面，設計了基于CBR的公路工程索賠案例的建模方法，充分采用了定量和定性分析計算案例間的相似度，利用了組合賦權法確定特征屬性的權重，克服了傳統賦權法的弊端，通過檢索相似案例，從而構建了公路工程索賠決策管理模型。實現了索賠信息高效，信息的快速傳遞，提高了工程索賠決策的效率，從而保障了工程索賠信息化科學、高效地開展。

[1]李鈮, 劉武成, 李亮. 基于案例推理的鐵路施工項目投標報價決策研究[J].鐵道科學與工程學報, 2008,05(4):68-73.

[2]胡珉, 張鏈翔. 基于粗糙集的隧道施工風險案例推理研究[J]. 計算機工程,2008, 34(23):244-246.

[3]徐源清. 基于 XML的案例推理技術在施工索賠中的應用研究[J]. 工程管理學報, 2011, 25(5):539-543.