基于改進物元法的智慧港口發展水平評價模型

曹 杰，王大李 紅，黃富程

(1.大連海事大學 航海學院，遼寧 大連 116026；2.中國交通通信信息中心，北京 10011)

0 引 言

2011年,鹿特丹港提出建設“智慧港口”的戰略愿景，并且規劃了該港到2030年的發展藍圖[1]。中國也在2017年決定開展智慧港口示范工程，首批示范工程在2019年年底進行驗收。我國智慧港口建設與國外典型港口的發展理念不同,國外港口主要側重對未來發展愿景、發展理念和發展模式的戰略性體系建立，我國則主要集中在物聯網、云計算、大數據、5G等新興信息技術在港口的應用[2]，所以國外智慧港口評價體系對國內港口的參考價值有限。

目前，關于智慧港口評價體系的研究較少。楊凱等[2]在借鑒綠色港口和智慧城市評價指標的基礎上，首次提出了系統且符合我國實際情況的智慧港口評價指標體系；蔡文學等[3]從港口的職能、理論和技術等3個維度構造智慧港口的框架,建立港口智慧化程度評價指標體系。基于物元理論和云模型的評價方法已較為成熟，邢虎松等[4]采用模糊物元模型，對港口物流系統發展水平進行評價；鄭輝等[5]建立了港口資源、港口結構和港口能力的物元模型,給出了基于發展度和持續度的港口可持續競爭力評價模型；蹇令香等[6]應用正態云模型，結合熵權法對港口產業總體發展水平進行評價；劉翠蓮等[7]利用云模型，結合德爾菲法建立了港口低碳綠色發展評價。然而，傳統指標體系存在不易量化、主觀因素影響較大的問題，單一評價方法都難以對定性指標進行定量轉換。

筆者在現有研究基礎上，通過港口實地調研與專家評議，給出了易量化且人為主觀因素影響小的評價指標體系。結合標度法與層次分析法求取主觀權重，運用熵值法求得客觀權重，再通過加法集成原理得到綜合權重，以降低主觀因素造成的誤差。綜合云模型和物元理論，提出一種既能體現評估的雙重不確定性，又能定性定量分析和處理問題的基于改進物元法的智慧港口發展水平綜合評估方法。最后通過算例計算，證明該評價模型的有效和可靠性。

1 智慧港口發展評價

1.1 智慧港口定義

目前，智慧港口的定義在國內外尚未達成共識，宓為建[8]將智慧港口定義為：以信息物理系統為結構框架，通過高新技術的創新應用，使物流供給方和需求方共同融入集疏運一體化系統；極大提升港口及其相關物流園區對信息的綜合處理能力和對相關資源的優化配置能力；智能監管、智能服務、自動裝卸成為其主要呈現形式，并能為現代物流業提供高安全、高效率和高品質服務的一類新型港口。該理論是較符合我國智慧港口建設思路，也是國內學者認可度較高的智慧港口概念。

1.2 評價指標體系

以智慧港口定義和目標，智慧港口發展要素和內容，以及智慧港口建設發展路徑等研究內容為基礎，并與國內外信息化發展評價指標體系的研究成果進行了融合，構建了適合國內智慧港口建設發展的評價指標體系。

智慧港口發展評價體系主要從物流系統高效化程度、碼頭作業自動化程度、港航業務電子化程度、數據共建共享程度、業務創新能力和港口生產安全性，共6個方面來進行構建，每個一級指標下分別有若干個二級指標，如圖1。

圖1 智慧港口發展評價指標體系Fig.1 Smart port development evaluation index system

1.3 評價指標度量

為了保證評價體系的可信度和實用性，共制定了16個二級評價指標，其中定量指標占13個，定性指標3個。定量指標的比重高，保證了該評價體系在實際工程評價中的客觀性和可操作性。以下為部分較難理解的定量二級評價指標的具體評價方法：

1)多式聯運運輸效率C1：運輸過程中采用多式聯運所節約的運輸時間與采用單一運輸方式所消耗時間的比值；

2)物流倉儲自動化水平C2：儲運過程中人工搬運耗時占整個儲運流程所用時間的比例；

3)港口業務線上辦理率C6：年度線上辦理的貨量占港口總貨量的比例；

4)線上平臺用戶比例C7：在線上業務平臺注冊的企業用戶數量占港口企業客戶總數的比例；

5)上下游企業信息互聯度C8：與港口實現電子數據交換的上下游企業數量占港口上下游企業總數的比例；

6)業務單證電子化比例C9：港口核心單證的電子化程度；

7)數據交換標準化程度C11：港口相關數據標準建設與應用情況，核心數據完整性與一致性評價；

8)數據中心融合比例C12：與港口實現共用同一數據中心的上下游企業占企業總數的比例；

9)網絡安全防護水平C16：信息安全技術體系和網絡安全管理體系的建設與防護能力，以及移動互聯、云計算、大數據、物聯網和工業控制等新技術、新應用情況下網絡安全防護能力。

1.4 評價指標的分級

結合文獻[9]～文獻[11]和港口建設與信息化領域的專家意見，將智慧港口發展分為Ⅰ～Ⅴ,共5個等級，依次表示智慧化程度“高”“較高”“一般”“較低”“低”。評價指標中的13個定量指標均為可以量化的數值。而對前沿科技創新能力、前沿科技應用能力和網絡安全防護水平這3個定性指標，采用專家打分制，根據相關專家學者對相應指標進行打分確定其指標量值，采用百分制對相應的指標等級進行劃分，具體分級情況見表1。

表1 智慧港口發展評價指標評價等級Table 1 Smart port development evaluation index evaluation grade

2 基于改進物元結構的智慧港口評價模型

2.1 基于云模型的改進物元結構

2.1.1 改進物元理論

云模型(Cloud model)于1995年由李德毅提出，是基于概率論與模糊數學理論提出的定性和定量轉換模型，筆者采用應用范圍最廣、適應性最強的正態云模型，用3個數據(Ex,En,He)表示其數量特征[12]，其中：Ex為期望，是定性概念在論域中的中心值；En為熵，是定性概念模糊度的度量；He為超熵，是對熵值不確定性的度量。

物元結構是以物元為基本單位組成的，研究客觀事物質變與量變之間的轉化，記R=(N，C，V)，其中N表示事物、C表示事物特征、V表示該特征的量值[13-14]。傳統物元理論沒有考慮事物的模糊性和隨機性，模糊物元分析雖然考慮了量值的模糊性，但因忽略了等級邊界的模糊性而不能反應實際的評價等級。

基于云模型的改進物元理論出于傳統物元理論，在評估過程中對定性指標表達較為困難。通過云模型代替物元結構中事物特征對應的量值V,實現了定性描述與定量描述的結合，改善了物元理論中沒有考慮事物模糊性和隨機性的缺點。因此，基于云模型和物元結構得到的云物元理論兼顧了事物的雙重不確定性。基于云模型的改進物元結構可表示為式(1):

(1)

式中：(Exm，Enm，Hem)為云物元模型中反應事物特征量值的期望Ex、熵En、超熵He。

2.1.2 關聯度計算

基于云模型的改進物元結構中，樣本量值與標準正態云之間的隸屬度發生了改變。新的關聯度k計算步驟如下[15]：

1)首先計算得出(Exi,Eni,Hei)；

2)生成期望為En，標準差為He的正態隨機數E′n；

3)根據式(2)求解云滴x的隸屬度：

(2)

重復上述3個步驟m次，然后得到所有結果的平均值為云滴x最終隸屬度度值。

2.1.3 等級界限標準云模型

物元模型在以往的應用中，對各等級邊界的處理較為簡單，各區間有明確的等級界限，這不利于展現現實問題中，事物邊界的模糊性和隨機性。云模型的加入彌補了物元理論在的不足，通過對區間邊界的模糊化處理，使相鄰等級區間有一定的重疊范圍，這也更加符合事物的雙重不確定性。將每個等級區間轉換為一個雙約束空間[Cmax，Cmin]，通過式(3)～式(5)：

(3)

(4)

He=S

(5)

可得到等級界限標準云模型的期望Ex，熵En，超熵He，三者共同組成了云模型的數字特征。

將表1中的區間量值代入式(3)～式(5)，可得出各評價指標的標準正態云模型，如表2。

表2 智慧港口發展評價等級界限標準云模型Table 2 Standard cloud model of smart port development evaluation grade boundary

2.2 綜合權重系數

采用層次分析法確定主觀權重[15]，熵權法確定客觀權重[16]，最后利用加法集成原理得到主客觀綜合權重，其表達如式(6)～式(8):

ωi=aWi+bηi

(6)

(7)

b=1-a

(8)

式中：ωi為綜合權重；Wi為主觀權重；ηi為客觀權重；Pi為主觀權重按從小到大排序后的相應分項。

2.3 智慧港口發展等級

首先根據式(2)和式(6)計算出待評指標相對于標準正態云的關聯度和綜合權重，再通過式(9)計算出該指標的綜合評判關聯度：

(9)

利用加權平均法計算出初步的評判結果r：

(10)

式中：fi為待評價項所屬等級的得分，等級“好”、“較好”、“一般”、“較差”、“差”對應的分數依次取值為5、4、3、2、1。

整個計算過程中，在利用式(2)求取指標的關聯度時，因E′n隨機產生，為減小E′n生成過程對整體結果造成的隨機誤差，采用數學工具對其多次計算求其期望與熵，如式(11)、(12)：

(11)

(12)

式中：Erx為r的期望；Ern為r的熵；m為重復計算次數；筆者采取100次循環運算。

2.4 評價結果可信度

期望Erx的結果代表了智慧港口發展等級，而熵Ern的值反映了評價結果的分散程度。當Ern的值越小，就表示評價結果越集中，結果的可信度就越高，反之，則表示可信度較低。為了表示這種可信度的高低，筆者用置信度ρ來表示：

(13)

3 工程實例

3.1 工程概況

天津港是中國北方最大的綜合性港口，2020年，貨物吞吐量高達5.03×108t，世界排名第九位；集裝箱吞吐量超過1 835萬標準箱，世界排名第八位。目前，天津港數字港口基本建成，實現了覆蓋裝卸、物流、經營、管理、設施設備、對外服務等多領域的信息技術普及應用。在“智慧港口”的前期探索方面，天津港已經制定了智慧港口發展戰略規劃。在大數據、大型設備遠程操控、海鐵聯運等方面進行了關鍵技術研究，通過相關應用系統建設,不斷完善集疏運體系、提升服務貿易便利化水平、助推綠色安全可持續發展。筆者以天津港為例，對智慧港口發展程度進行簡要計算分析。

3.2 智慧港口發展評價

3.2.1 待測指標值的計算

通過對天津港的調研，統計了所有定量指標的數據，并對數據進行百分制處理。對于定性指標，采取專家打分方式，組織了11位熟悉天津港的教授和高級工程師對各指標進行打分，經過數據篩選和加權計算后。得出各一級指標的待測指標值，如表3。

表3 待評物元各一級指標的待測指標值Table 3 Index value to be measured of each first-level index of matter element to be evaluated

3.2.2 確定評價指標權重

根據層次分析法與熵權法，分別確定主客觀權重，再根據式(7)、(8)計算出綜合權重計算系數a=0.736 3、b=0.263 7，最終由式(6)得到綜合權重，如表4。

表4 各評估指標綜合權重Table 4 Comprehensive weights of various evaluation indicators

3.2.3 關聯度計算與評價結果

根據式(2)計算各指標關于不同等級的隸屬度，在確定待測指標值和確定其權重基礎上，由式(9)計算得到天津港智慧港口發展程度與各等級云模型之間的關聯度。然后由式(10)、(11)采取100次循環運算，得到評價結果Erx=3.995 6，根據式(12)、(13)得出置信度ρ=4.046 4×10-6。由2.4節可知天港的智慧港口發展程度較好(略偏一般)，置信度ρ較小，說明評價結果的可信度較高。最后，通過MATLAB繪制出各待測指標的發展水平云和相鄰發展水平的標準云如圖2。由圖2可知在所有待測指標中，天津港業務創新能力發展水平較弱，介于一般與較好之間，在發展過程中應加快產學研深度融合的技術創新體系建設。

圖2 各一級指標云模型Fig.2 First-level indicator cloud model

同時，運用文獻[6]中正態云模型和文獻[17]中灰色關聯分析法對該算例進行驗證計算，最終得到的評價結果均為發展水平較好，一級指標B5的發展水平為一般，其余一級指標的發展水平為較好。通過以上兩種方法的評價結果可以驗證，筆者提出的基于改進物元法的評價模型與其他評價方法所得結果一致，體現了該模型的有效性，且該方法能夠通過置信度的數值體現出評價結果的可靠性。

4 結 語

筆者以智慧港口定義和目標，智慧港口發展要素和內容，以及智慧港口建設發展路徑等研究內容為基礎，結合國內外信息化發展評價指標體系的研究成果，構建了智慧港口建設發展評價指標體系。

結合標度法與層次分析法解決主觀權重，運用熵值法得出客觀權重，再通過加法集成原理得到主客觀綜合權重。在智慧港口發展評價中，引入基于云模型的改進物元理論，有效降低了評價中雙重不確定性帶來的誤差，首次提出了智慧港口發展水平評價模型。

評價模型充分考慮了評價過程中的主觀影響，多采用定量指標，并通過標度法來提高AHP判斷主觀權重的穩定性，該算法簡潔實用，不僅能夠得到評價等級，同時也能夠通過置信度表現出該結果的置信度，為智慧港口建設與評價體系發展提供了參考依據。

最后利用該模型對天津港的智慧港口發展水平進行算例分析，評價結果為3.995 6，置信度為4.046 4×10-6，評價等級為較好，正態云模型和灰色關聯分析的驗證結果表明該模型評價結果有效且可信度高。