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| 內容簡介： |
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《服务模式计算：模型、方法与应用》系统总结了作者团队在服务计算与商业模式创新领域的研究成果，*次提出”服务模式计算”这一系统性方法论，旨在通过量化建模、智能仿真、深度融合与高效优化四大核心环节，破解现代服务业在跨界协同、动态演化与价值创造中的关键问题。《服务模式计算：模型、方法与应用》围绕服务模式的全生命周期计算展开，系统阐述了服务模式的量化描述与评估方法，深入探讨了基于多智能体的动态仿真技术，详细介绍了服务模式融合与优化的前沿算法，并结合实际案例展示了服务模式计算在电子商务等跨界领域的应用实践。从理论到实践，《服务模式计算：模型、方法与应用》不仅涵盖了服务模式计算的模型构建、算法设计与系统实现，还提供了丰富的实验验证与行业应用分析，全面展现了服务模式计算的技术体系与发展趋势。
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目录前言 第1章 服务模式计算概述 11.1 研究背景 11.2 模式计算挑战 21.2.1 如何对跨界复杂模式进行系统性建模评估 31.2.2 如何对动态开放服务生态进行有效仿真 31.2.3 如何解耦服务生态实体协同交互实现模式融合 41.2.4 如何面向服务生态持续演化实现模式高效优化 51.3 服务模式计算框架 51.4 服务模式计算目标 8参考文献 9第2章 研究基础与现状 102.1 服务模式建模 102.2 业务流程仿真模型 112.3 服务组合与流程融合 132.4 服务流程与分布优化 16参考文献 17第3章 熵感知的服务模式量化描述与评估模型 243.1 研究背景 243.2 服务模式描述与评估模型 263.3 SPDL-Q：用于定量计算的服务模式描述语言 263.4 服务模式评估指标 303.4.1 时间 303.4.2 成本 313.4.3 可靠性 313.4.4 效率 323.4.5 价值创造 323.4.6 模式标准化支出 333.4.7 模式熵 333.5 数据驱动的案例 353.5.1 中间商模式 373.5.2 平台模式 383.5.3 自营模式 383.5.4 新零售模式 393.6 相关性试验 403.7 讨论 443.8 本章小结 45参考文献 45第4章 基于多智能体的服务模式仿真与分析体系 474.1 研究背景 474.2 案例与需求分析 484.3 基于本体的服务模式仿真模型 494.3.1 基于本体的仿真概念模型 504.3.2 服务模式仿真流程模型 524.4 仿真引擎与配置方法 534.5 仿真环境与分析工具 544.6 典型案例应用：飞猪 554.7 仿真方法评估 564.7.1 专家评估 564.7.2 需求完成情况 564.8 本章小结 57参考文献 57第5章 基于规则的服务模式融合框架 595.1 研究背景 595.2 研究案例与动机 605.3 基于规则的服务模式融合框架 635.3.1 参与者融合 655.3.2 资源融合 675.3.3 流程融合 685.4 实验评估 705.5 本章小结 73参考文献 73第6章 面向多用户协作和分布式交互的服务模式优化方法 756.1 研究背景 756.2 研究动机与案例 776.3 服务模式优化问题 796.3.1 优化目标函数 796.3.2 传输约束 806.3.3 参与者约束 806.3.4 平台资源约束 806.3.5 业务逻辑约束 806.3.6 流程状态约束 806.3.7 服务模式优化问题形式化定义 816.4 服务模式优化方法 816.4.1 方法概述 816.4.2 面向模式优化的信心感知模拟退火算法 836.4.3 信心机制 856.5 实验评估 866.5.1 基线算法 866.5.2 数据集介绍 866.5.3 有效性评估 876.5.4 时间效能评估 896.5.5 相关性分析 906.5.6 实际场景下的优化解决方案 936.6 讨论 966.7 本章小结 96参考文献 96第7章 服务模式计算平台与应用 987.1 系统功能与架构 997.1.1 服务模式设计模块 997.1.2 服务模式仿真模块 1007.1.3 服务模式评估模块 1017.1.4 服务模式创新模块 1027.2 农村淘宝服务模式案例 1037.3 本章小结 106彩图
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第 1 章 服务模式计算概述 1.1 研究背景 现代服务业是在互联网、人工智能等信息技术的推动下、依托现代管理理念发展起来的知识密集型服务业，具有高融合、高附加、高品质的特征。其主要包括新兴服务业，依托新技术提供的服务业，如云计算、导航服务等；升级服务业，传统服务业经过技术改造的服务业，如电子商务、智慧医疗等；融合服务业，制造业与服务业深度融合形成的服务业，如服务型制造、远程运维服务等。国家统计局与商务部数据显示，2023年我国服务业增加值688238亿元，占GDP比重54.6%，服务进出口总额达到65754.3亿元人民币，居世界第二。其中，知识密集型服务进出口额约占41.36%，达到27193.7亿元人民币，顺差3676.7亿元，已然成为国民经济的重要组成部分。 现代服务业中大量服务被开放共享，不同的服务系统互联互通形成服务生态体系。服务生态体系是一个自足的、自我调节的资源整合系统，通过共享的调度安排和服务价值将参与者联系起来。服务生态体系中的各个企业在开放自身内部服务的同时，也可以调用其他企业的服务，协作完成复杂的业务逻辑以满足业务目标和用户需求。在互联网信息技术大量应用的背景下，服务生态体系也可以看成一种包含单个或多个领域的参与者、服务、数据、资源和价值的服务组织形式，其中的各个实体通过协作和互动实现特定目标并创造价值。随着电子商务、互联网医院、智能制造、智慧城市等服务生态体系的快速演化和扩张，大量参与者协同交互，不同领域的流程和实体融合创新，生态体系的复杂度和演化速度都大大提升。如何管理不同领域参与者、服务之间的协作，直观有效地安排数据、资源和价值的交换，已成为一个至关重要的问题。 服务模式指的是服务生态体系中参与者与服务之间的协作和交互的方式，是对商业服务中的服务协调机制、参与者互动模式和数据、资源、价值分配方案的总体描述，可以视为商业模式在互联网背景下的延伸。为了整合不同领域的资源和服务，明确业务价值流向，实现上下游一体化，服务模式通常是服务生态体系设计中*重要的部分。而服务模式的计算理论和方法可以用于对特定业务进行系统、全面的建模和分析，有助于减少服务生态体系发展的盲目性和投资市场的混乱，是影响企业竞争力的一个重要因素。服务模式作为企业竞争力的主要引擎，已经成为服务生态体系构造、演化、分析过程中的重要研究问题。 尽管服务模式对于服务生态体系的重要性已得到业界和学术界的一致认可，但因其面临跨界复杂、动态开放、协同交互、持续演化等挑战，目前对服务模式的研究大多停留在定性分析的层面，缺乏定量的计算方法，无法从细节中准确发现服务模式的本质规律[2]。现有的方法更多的是侧重于对服务模式的事后分析、反思和补救，缺乏事前的识别和评估手段，这使得服务模式的创新面临着描述评估体系缺失、仿真模拟机制缺乏、融合创新手段单一、优化改进方法不足等问题。因此，如何协调多领域的数字服务，建立参与者之间的互动模型，构建量化的服务模式计算理论体系，已经是一个紧迫的问题。 1.2 模式计算挑战 随着以电子商务、互联网医院为代表的服务生态体系越来越多地通过互联网运营并接入数字服务技术，不同领域服务模式下的参与者能够更复杂、更直接地进行互动并实现数据、资源和价值的交换。服务模式计算作为服务生态体系分析的重要理论和技术基础，已成为一个重要的研究点。 以中国最大的农村电子商务平台之一的阿里巴巴农村淘宝为例（见图1.1），为了将电子商务业务延伸到农村地区，从业人员试图通过对传统电子商务服务模式的流程和参与者进行扩展和修改，从而孵化出农村淘宝服务模式。与传统的电子商务相比，农村淘宝对参与者进行了扩展，增加了农村合作伙伴代替村民进行在线运营操作。然而，要推测每项修改的效果，预测所设计的服务模式性能是极为困难的。比如很难确定引入农村合作伙伴来帮助村民进行网上操作是否是一个比让村民自己下订单更好的服务模式。为了证明服务模式的有效性，业务设计、运营团队不得不花费大量的时间和成本，通过灰度测试等方法在实践中进行验证。 由于缺乏关于服务模式的相关理论、方法和框架，新零售、直播带货、互联网医疗等大量新兴服务产业的设计和演化缺乏指导和方向，如何对服务模式进行量化计算，包括系统地设计、有效地仿真、自动地融合、高效地优化，面临以下几个方面的挑战。 1.2.1 如何对跨界复杂模式进行系统性建模评估 随着业务规模的不断扩大，服务模式逐渐开始涉及不同领域的跨界实体，其内在的业务流程、业务能力等也开始变得更加复杂。为了避免重复开发和代码冗余，重用已经开发的模块，在现有服务模式的基础上扩展新服务模式已成为必然。然而，服务模式中广泛存在的跨界融合现象导致业务实体大量增加，业务逻辑耦合且高度复杂，给服务模式的建模和分析带来了极大的挑战。 从农村淘宝案例可以看出，该服务模式涉及支付宝和菜鸟等多个不同领域（见图1.1）。不同领域的实体和流程被整合到一个服务生态体系下的模式中，使得该模式复杂且混乱，并给后续的开发、运行、分析和测试带来很大困难。同时，服务模式的参与者、服务等实体通常来源于多个领域，大量跨界实体、数据和能力被集成到一个业务中，带来了语义模糊的问题。例如，在电子商务领域中，”address” 字段表示客户的收货地址，而对于物流领域，”address” 表示包含客户姓名、电话号码、邮政编码和收货地址的数据集合。此外，服务生态体系中服务模式的业务流程往往较为复杂，包含来自不同领域的数据、活动和参与者。不同领域业务、流程被耦合在一起，使得对现有服务模式的分析和重用变得相当具有挑战性。如何对跨界多实体的服务模式进行有效的建模，提高服务模式的可分析性和可重用性，并在此基础上构建系统、全面的服务模式量化评估体系，成为亟待解决的科学问题。 1.2.2 如何对动态开放服务生态进行有效仿真 服务生态体系是一种整合不同领域实体、通过服务交付与创新等过程以实现业务目标的有机整体，在过去几十年间持续发展演化。在服务生态体系的服务模式中，原有的服务是动态变化的，并且不断有新的数据和实体被引入，导致服务生态体系和其中的模式也在不断地更新。比如随着数字服务技术的发展和普及，用户可以直接在相应的网页、小程序上获得数字服务，而这些服务也在不断演化更新，使得当下的服务生态体系及其服务模式具备动态开放的特点。 从电子商务的发展可以看出，其由*初的在线购物平台开始，通过不断地动态服务交付和创新，已经发展成为一个综合、多元化的服务体系。随着数字服务技术的发展，电子商务生态接入了直播带货、团购等创新服务模式，推动了服务模式向个性化和互动化发展。此外，其服务生态体系是开放的，允许第三方开发者和服务提供商接入平台，共同推动服务模式的不断更新和发展，其引入的智能物流系统、无人仓库等新的业务系统和场景，提高了物流效率，降低了运营成本。然而动态开放生态中不断新增的参与者、服务、资源等使得传统仿真方法难以精准模拟服务生态体系中的变化和趋势。如何在动态开放的环境下，对动态演化的服务模式进行有效的仿真，从而支持服务模式的计算和分析，成为亟待解决的科学问题。 1.2.3 如何解耦服务生态实体协同交互实现模式融合 在当今快速发展的数字化世界中，服务生态体系的复杂性不断增加，单个服务模式中可能涉及多个服务提供者、消费者、中介平台等参与者。不同参与者之间存在大量服务协调、数据传输、资源分配和价值交换，如果需对模式进行调整、融合，则需要协调来自不同领域和组织的数据、资源、价值、服务和参与者。而传统业务流程融合方法专注于对单个领域业务的流程融合和资源整合，缺乏对跨领域、跨组织的资源协同与价值交换的考量，因此无法满足模式融合过程中对实体、流程、资源及其之间协同交互的分析、解耦和融合需要。 近几十年来，各个领域服务生态体系中的服务模式不断演变，其中参与者、服务之间的协同交互不断增加，使服务模式的解耦和融合愈发困难。以电子商务的服务模式为例，其中典型的模式有四种，即中间商模式、平台模式、自营模式和新零售模式。这四种模式的工作流设计类似，都是基于信息网络技术交换货物的业务活动。几种模式在缺乏顶层设计的情况下，通过不断增加业务代码和业务实体野蛮生长，最终形**的服务模式，通过诸如 1688、淘宝、天猫、村淘、盒马等平台呈现给用户。四种模式工作流相似度极高，但其涉及的业务实体、价值传递又不尽相同，且复杂协同使得业务内容互相关联耦合，难以进行拆解分析，为后续资源复用与合并带来了巨大困难。因此从业者迫切需要系统地描述服务模式及其内部的协同关系，从而指导业务解耦和融合分析。如何对服务模式中的复杂实体协同进行建模、解耦，并实现服务模式的快速融合，成为亟待解决的科学问题。 1.2.4 如何面向服务生态持续演化实现模式高效优化 服务生态体系演化的过程中不断有参与者、服务、数据、资源、价值涌入，如何高效地降低参与者协作和服务器交互所产生的时间和成本，并通过适当的活动编排和服务分布提高传输效率变得至关重要。以往的研究已经在优化服务流程和分布方面做出了巨大努力。服务流程优化侧重于通过整合活动和调度资源来减少时间和成本。服务分布问题则是随着分布式计算的兴起，考虑到基础设施成本，为促进服务协调优化而提出的。虽然这两个研究方向都致力于在特定目标方面生成替代的改进服务流程，但只考虑了活动编排或服务分布的一个方面。服务生态体系的持续演化使这两个问题同时存在，产生了服务模式优化的需求。 服务模式优化需要通过调整服务生态体系中的活动编排和服务分布来降低成本和提高效率，以应对服务生态体系持续演化的挑战。它是多参与者、多服务器的服务生态体系环境中服务流程和分布优化的组合，需要考虑参与者协作的效果和数据、资源、价值转移的效率。由于服务生态体系通常庞大而复杂，模式的优化搜索空间随着参与者、活动和服务器的数量呈指数级增长，现有方法的搜索时间很难满足实际应用的需要。因此，除了建立服务模式优化问题的形式化定义之外，还需要提出一种有效的可行解搜索方法。如何在服务生态体系持续演化的过程中对服务模式进行高效的优化，成为亟待解决的科学问题。 1.3 服务模式计算框架 针对服务模式计算理论所面临的复杂性和挑战，本书在第3～6章探讨了四项核心工作。①构建了熵感知的服务模式量化描述与评估模型，旨在精确评估服务模式的质量指标，确保模式设计的有效性和可行性。②开发了先进的服务模式仿真与分析工具，能够模拟服务流程，预测潜在问题，辅助模式设计人员分析。③提出了基于规则的服务模式融合方法，能够整合不同的服务流程，实现资源和功能的*优配置。④针对多用户协作和分布式交互的复杂性，研究了服务模式优化策略，以提高服务模式在多用户环境下的协同效率和交互性能。通过这些工作，本书为服务模式计算理论的实践应用提供了全面的理论支持和技术指导，其核心内容框架如图 1.2 所示。 1.熵感知的服务模式量化描述与评估 服务模式的量化描述和评估是指使用数学模型和统计方法来定量分析服务模式的性能指标，如效率、可靠性、成本等，以客观衡量和比较不同服务策略的效果。服务模式的量化建模和评估对于优化中小企业的组织合作流程，提高企业竞争力具有重要意义。然而，关于服务模式的大多数相关研究都停留在业务流程和定性分析的层面，缺乏对参与者之间的数据、资源和价值交换的全面描述。与模式评估相关的研究更多地关注服务质量，缺少对多个参与者协作影响的考虑。因此，如何系统地描述和区分具有相同业务流程的服务模式，以及如何定量和全面地评估和比较服务模式成为亟待解决的问题。 本书提出了一个熵感知的服务模式量化描述与评估模型，该模型由定量服务模式描述语言与服务模式评估指标两部分组成。定量服务模式描述语言SPDL-Q（Service Patten Description Language-Quantitative）使用扩展元素和可观
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