高校圖書館數字資源多目標協同智能優化配置模型研究

孔云 黃洛鋒 資蕓 鄭磊 田春燕

摘 要 論文針對高校數字資源配置問題，首先設計了研究所需的多目標協同體系;然后設計了數字資源優化配置的多智能體決策框架，將多智能體的主體決策行為與遺傳進化算子相結合，構建了多種約束條件下的數字資源智能優化配置模型;最后精選了昆明理工大學圖書館2018年部分數字資源數據進行了模擬實證分析。結果表明：模型能夠合理地對研究對象的資源種類占比和類內數據庫的配置數量進行多目標協同優化，資源配置的結構和質量得到了較為明顯的改善，能夠協調不同主體對數字資源的需求，并明顯提高了數字資源多目標評價之間的協同水平。

關鍵詞 數字資源;多智能體;遺傳算法;優化配置;多目標協同

分類號 G258.6

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2022.06.003

Research on Multi Objective Collaborative Intelligent Optimal Allocation Model of Digital Resources in University Library

Kong Yun， Huang Luofeng， Zi Yun， Zheng Lei， Tian Chunyan

Abstract Aiming at the problem of digital resource allocation in universities， this paper first designs the multi-objective cooperation system needed for the research. Then， a multi-agent decision-making framework for the optimal allocation of digital resources is designed. The multi-agent decision-making behavior is combined with genetic evolution operator to construct the intelligent optimal allocation model of digital resources under various constraints. Finally， some digital resource data of Kunming University of Technology Library in 2018 are selected for simulation and empirical analysis. The results show that the model can reasonably carry out multi-objective collaborative optimization on the proportion of resource types of the research object and the allocation quantity of database within the class， the structure and quality of resource allocation have been significantly improved， the needs of different subjects for digital resources can be coordinated， and the collaborative level of multi-objective evaluation of digital resources has been significantly improved.

Keywords Digital resources. Multi-Agent. Genetic algorithm. Optimized allocation. Multi-objective collaboration.

高校圖書館作為大學的文獻資源保障中心，是師生全面開展教學科研活動的基礎性陣地和進行科技創新活動的重要平臺。數字資源作為高校圖書館文獻資源的重要組成部分，每年的采購金額、數量和種類都在顯著的變化增長[1]。據2020年中國高校圖書館基本統計數據報告顯示，2020年電子資源購置費占館均文獻資源購置費的56.8%（2019年是54.6%），均值與比例自2006年以來基本上呈抬升趨勢，僅在2019年發生下滑，2020年便恢復上升，表明電子資源的需求相當強勁[2]。如何科學合理地進行數字資源的評估和決策，從而配置滿足學校教學科研活動所需的各類數字資源，是高校圖書館決策層面臨的重要課題。

1 研究現狀分析

目前，針對數字資源的優化配置問題，已有學者從配置原則、評價指標體系和評價方法建模等角度開展了較為廣泛的探索。研究普遍贊同數字資源的配置應該遵循整體性、優先性、協調性、以讀者為中心等原則。評價指標體系是構建數字資源優化配置的基礎，肖瓏[3]等率先從數字資源內容、檢索系統及功能、使用情況、資源的價值與成本核算、數據庫商服務和存檔六個維度建立了數字資源的一級評價指標體系，為后續學者[4-5]開展研究提供了具有參考價值的基礎性模型;向林芳則從數字資源的投入和產出的角度，構建了數字資源投入產出績效評價指標體系[6]。也有一些學者開展了將信息評價理論和優化模型應用于數字資源評價體系的研究，較典型的有層次分析法[7]、網絡分析法[8]、系統動力學模型[9]、信息生態理論[10]等方法。但是，綜觀目前的研究現狀，主要集中在指標體系的選擇和合理性探索，并基于一定的評價指標體系開展數字資源的相關統計學指標的研究方面。從構建數字資源的多目標優化體系，采用智能算法融合決策主體的選擇偏好，同時考慮政策法規、高校學科特色等邊界約束條件建立智能優化模型，并對模擬優化結果進行評價的相關研究并不多見。

事實上，數字資源的優化配置問題可以看作是一種帶邊界約束條件的多目標協同優化配置問題[11]。即：針對某高校的當前及中遠期發展目標和學科特色，考慮教育部等有關部門的政策規定紅線及相關的教學科研評估指標，結合圖書館實際的采購經費和預算，兼顧學科專家、具有一定影響力的學者的建議，以及本碩博學生的實際需求等多種約束條件，從數字資源的種類分布及數量、數據庫的成本與價值評估等方面建立多目標協同評價指標體系，然后建立系統性的科學優化模型，最后根據數字資源的評價指標數據進行模擬計算，獲得數字資源的優化配置方案，最終為決策提供科學合理的指導依據。

研究表明，采用智能算法建立模擬優化模型是當前解決多目標優化問題的主要方法[12]。智能優化模型（如多智能體系統）采用自下而上的策略，能夠從局部上模擬多種數字資源利用主體的決策過程;而遺傳算法則采用自上而下的策略，能夠從優化目標的整體利益出發，獲得一系列Pareto最優解[13]。為此，本文擬在遺傳算法中引入多智能體決策主體，從而建立基于遺傳算法和多智能體系統的圖書館數字資源多目標協同優化配置模型，并開展模擬實證研究工作。

2 基于多智能體遺傳算法的數字資源優化配置模型

基于多智能體系統與遺傳算法的數字資源優化配置模型框架如圖1所示，多智能體系統用來模擬參與數字資源規劃與采購的決策主體，遺傳算法在多智能體的輔助下計算得到Pareto最優的數字資源配置方案。

算法采用二維編碼來表征數字資源，染色體對應數字資源配置方案，基因表征一個個具體的數據庫系統。遺傳算法為多智能體系統的決策提供了計算結果，染色體表征的數據庫系統通過多目標協同體系和多種約束條件獲得綜合分析評價結果，它們被數字資源規劃多智能體分析與感知。多智能體系統中主體的意見及決策行為也影響著染色體，兩者之間形成相互作用關系。多智能體通過數字資源規劃來初始化染色體，其決策行為作用于遺傳優化配置算子中，以優化數字資源配置方案;多智能體的目標與約束構成了模型的目標體系與約束體系，并轉化為遺傳算法的適應度函數，以指導算法生成最優的數字資源配置方案，實現數字資源在資源種類及數量、檢索系統功能、數字資源成本與價值、數據庫商服務質量、數字資源綜合收益等多目標協同下的Pareto最優配置方案。

2.1 數字資源規劃多智能體

根據數字資源規劃及采購的基本流程，將數字資源規劃決策的主體分為圖書館、數據庫商、讀者三種類型的Agent。

2.1.1 圖書館Agent

圖書館Agent獲取數據庫商及讀者Agent的請求與反饋，并采用公式（1）協調其沖突。

（1）

公式（1）中，Ct（i，j）表示單元（i，j）上t類電子數據庫的競爭度，Ud（i，j，t）與Up（i，j，t）分別表示t類電子數據庫對數據庫商Agent和讀者Agent的效用函數，表示讀者參與度[0，1]，讀者參與度越高的數據庫其競爭力越強。當數據庫商Agent或讀者Agent的效用函數值越大，則圖書館Agent采購t類數字資源中的數據庫（i，j）的概率就會越大，以體現圖書館充分考慮數據庫商和讀者的意愿。模型通過對競爭度的調整來模擬該過程，以實現多智能體間的反饋作用。

（2）

公式（2）中，表示調整后的競爭度，是數據庫商對數據庫（i，j，t）的推銷次數，是每次推銷時增加的競爭度大小;是讀者對數據庫（i，j，t）的推薦次數，是每次推薦時增加的競爭度大小。

2.1.2 數據庫商Agent

數據庫商Agent代理或銷售各種電子數據庫，他們向圖書館Agent推銷各種數字資源，在圖書館Agent的統一協調下，以各種方式向讀者進行宣傳，形成競爭性推銷。研究采用隨機動態模型及離散選擇模型來模擬數據庫商Agent之間的競爭行為，針對某類資源t選擇數據庫商Agent推銷的電子數據庫（i，j）的概率表述為公式（3）。

公式（3）中，Rneigh表示針對t類資源參加競爭的數據庫的數量，Sijt表示t類資源中數字資源（i，j）的適宜度（競爭力）。

2.1.3 讀者Agent

讀者Agent包括專職教師、高校在讀學生和其他讀者，他們是數字資源的主要使用群體，根據自己的需要、喜好等向圖書館Agent推薦每種數字資源。讀者Agent推薦每種數字資源的行為采用隨機動態模型及離散選擇模型進行模擬，t類資源中數字資源（i，j）被讀者推薦的概率選擇公式為：

公式（4）中，Qijt表示讀者針對t類資源電子數據庫（i，j）的接受程度。

2.2 數字資源優化配置多目標體系

模型在前期及前人的研究基礎上設計了每個電子數據庫或平臺的5類目標評價函數。

（1）數字資源種類及數量評價。此目標函數主要提取資源收錄總體情況、資源收錄時限范圍、資源收錄地域范圍、本校學科覆蓋率、權威出版物收錄情況、全文收錄情況、資源更新頻率等二級指標進行計算評價。

（2）資源檢索系統功能評價。此目標函數主要提取系統檢索方式、檢索技術、檢索效果、檢索速度、系統穩定性、界面友好性、系統可擴展性、并發用戶和后臺統計功能等二級指標進行計算評價。

（3）資源的成本與價值評價。此目標函數主要提取數字資源價格、價格上漲幅度、認證成本、檢索成本、全文下載成本、軟硬件投入成本、系統更新成本等二級指標進行計算評價。

（4）數據庫商服務質量評價。此目標函數主要提取資源傳遞方式、資源使用期限、訪問權限、使用統計報告、宣傳培訓服務、故障排除速度、客戶訪問等二級指標進行計算評價。

（5）數字資源使用效果評價。此目標函數主要提取電子數據庫產生的讀者系統登錄次數、資源檢索次數、人均使用次數、人均全文下載量等二級指標進行計算評價。

由此產生數字資源綜合評價的目標函數計算公式F為：

（5）

公式（5）中，表示數字資源種類及數量評價函數，依次到表示數字資源使用評價函數，

表示的權重系數，且。

2.3 數字資源優化配置約束體系

高校數字資源的采購、配置、優化受到多種條件的約束，主要包括教育部的宏觀政策紅線及學科評估指標、學校預算及實際采購經費控制、學校學科配置及重點學科分布、學校類型及辦學特色等方面。數字資源的約束體系對資源的多目標評價函數既有宏觀的指導作用，又形成微觀上的控制效果。

2.4 模型優化配置操作

模型的優化配置操作步驟如圖2所示。首先，數據庫商Agent與讀者Agent對當前數字資源配置現狀及優化方案進行觀察分析，根據隨機效用模型與離散選擇模型進行資源配置優化建議，并向圖書館Agent提出具體的建議。圖書館Agent根據規劃，依據競爭度函數協調和更新電子數據庫的競爭度。根據遺傳算法的特點，模型設計了選擇、交叉、變異3類智能體遺傳優化配置算子，實現配置方案的優化。模型依據數字資源優化目標評價體系和約束體系對新一代的配置方案進行評價，重復以上過程進行迭代計算直到滿足程序終止的條件，最后輸出一系列數字資源配置的Pareto最優方案集。

其中，模型采用二級智能選擇算子，一級選擇算子在染色體種群完成交叉及變異后，利用輪盤賭準則篩選出適應度較高的染色體作為下一代交叉，二級選擇算法則對比交叉或變異前后的染色體，只保留更優的染色體，用以提高算法的搜索效率。智能交叉算子主要用于調整數據庫商Agent及讀者Agent與當前數字資源配置方案之間的矛盾，避免出現電子數據庫選擇與當前圖書館數字資源規劃之間的矛盾。智能變異算子主要解決同類資源下功能相似的電子數據庫之間的沖突，采用競爭度函數構建電子數據庫選擇概率函數，使用輪盤賭方法解決競爭沖突，如公式（6）所示：

3 模型模擬實驗設計

模擬實驗以昆明理工大學學科發展現狀和圖書館2018年的數字資源采購數據為基礎，設計開展驗證模型可行性和有用性所需的電子數據庫數據、多目標計算指標和多種約束體系。

3.1 實證模擬研究對象概況及定義

隨著國家一流大學建設和一流學科培育發展戰略的提出，昆明理工大學在發展目標、發展層次、辦學規模和學科優化等方面不斷尋求創新和突破，客觀上促使圖書館數字資源的采購經費不斷攀升，數字資源種類不斷豐富，采購體量不斷擴大。學校發展目標的調整和學科優勝劣汰的動態更迭，使得圖書館進行數字資源配置的更新、優化等工作更為緊迫，同時具有更強烈的現實意義。

昆明理工大學圖書館目前共有各類電子數據庫150多個，學科范圍涵蓋社會科學、人文藝術、自然科學、工程技術各個方面，形成了以理工為特色的多學科、多層次、多類型的專業文獻資源體系。根據2018年的采購資料，將數字資源分為中文期刊全文數據庫、外文期刊全文數據庫、中外文電子圖書數據庫、檢索工具數據庫、中外文學位論文數據庫、發現系統平臺、多媒體資源數據庫、其它中外文綜合數據庫等8類資源。由于數字資源的優化配置受采購經費、資源類別配置比例等多條件約束，為了統籌考慮多個評價指標的多目標協同優化問題，本研究在模擬實驗中將上述每一類數字資源可采購的電子數據庫個數定義為無窮大。

3.2 多目標計算指標設計

實驗依據2.2設計的多目標協同體系，根據計算指標的代表性和可獲得性原則，設計了26個計算指標以反映每個電子數據庫的多目標協同綜合價值。根據指標性質分類，由11個定性指標和15個定量指標構成。考慮到數字資源的多目標評價是一種人為的主觀判斷，主觀賦權法具有其科學合理性，其實用性要強于客觀賦權法[4，7]，故本文采用AHP法確定準則層及各指標層的權重。計算過程采用層次分析法輔助軟件YAAHP（v10.0），其計算結果見表1。

3.3 多目標約束體系設計

根據決策的實際情況，在進行數字資源采購時，會受到多種條件的約束，歸納起來可以分為定性和定量兩種約束條件。典型的定量條件包括學校當年的采購經費預算，通常是設置采購經費的最大預算值，以及根據學校學科發展、學科評估、兼顧各類讀者的不同需求和科學研究的需要，每一類數字資源的采購數量會設置一定的閾值，通常設置資源類型采購個數的最小閾值，如表2所示。典型的定性條件包括決策主體的選擇偏好、教育部等有關部門規定的政策紅線形成的白名單列表，白名單是指必須納入當年的采購計劃中的數據庫或系統平臺。

3.4 數據來源及標準化處理

實驗精選昆明理工大學圖書館2018年數字資源部分相關數據。為了研究的需要，圖書館已采購的資源和使用數據，均來自當年的統計數據;圖書館沒有購買的數據庫，來自數據庫商提供的國內同一水平三個高校圖書館的綜合參考數據。為了規避可能的風險，在不影響研究效果的前提下，所有數據均做了一定的加工處理。

由于評價指標代表的內涵不一，對26個評價指標數據進行無量綱化處理，即將所有指標都轉化為區間為[0，1]中的某個數值。研究涉及的定量指標由統計數據獲得，定性指標采用Bipolar區間尺度的10點標度法賦值[8]。本文采用極差化方法實現各評價指標數據的無量綱化處理。其中，效益型指標和成本型指標的計算方法分別為公式（7）和公式（8）：

公式（7）和公式（8）中，為某個數據庫第i項指標的無量綱化值，為某數據庫第i項指標的原始數據值，和分別為所有候選電子數據庫中第i項指標的原始數據的最大和最小值。效益型指標采用式（7），指標值越大表明評價結果越好，成本型指標采用式（8），指標值越小表明評價結果越好。

4 模擬優化結果與分析

4.1 實驗方法及參數設置

利用第2節設計的模擬數據集、多目標計算指標、多目標約束體系，對各種指標數據進行標準化處理后，用第1節設計的智能優化模型和算法對數字資源配置進行多目標協同優化配置模擬試驗。智能算法采用安徽大學生物智能與知識發現研究所開發的進化多目標優化平臺PlatEMO-3.1中的NSGA-III算法[14]，其中，算法的種群大小為100，迭代次數為60，變異率為0.03，交叉率為0.1。根據情況，為不同主體設置不同的優勢度：圖書館Agent為1，數據庫商Agent為0.7，讀者Agent為0.8。競爭度增加值由專家法進行確定（數據庫商Agent 0.2，讀者Agent 0.2）。算法根據表1中各電子數據庫的評價指標和多目標評價計算公式（5）得到每個參與競爭的數據庫的綜合評價值，設定評分結果集合T={差，中，良，優}={[0，0.6），[0.6，0.7），[0.7，0.85），[0.85，1.0]}為評價依據，并淘汰綜合評價結果為差的電子數據庫。多目標優化配置結果采用Pareto非支配解的概念來比較不同優化結果的差異，隨著算法迭代次數的增加，非支配解的各目標值逐漸提升并收斂。實驗選取1個具有代表性的Pareto非支配解進行優化配置前和優化后的結果比較與分析。

4.2 優化結果分析

4.2.1 總體情況分析

根據優化配置統計結果，優化后各類數字資源的數量和金額統計變化如表3所示：從數字資源數量配比來看，學位論文數據庫、發現系統平臺、多媒體資源數據庫的數量保持不變，中文期刊全文數據庫和電子圖書數據庫各減少1個，外文期刊全文數據庫減少4個，其它綜合類數據庫減少5個，而檢索工具類數據庫增加了3個;從采購經費變化來看，數字資源采購總金額從優化前的10 272 674元降為優化后的9 935 273元，一共減少337 401元。

4.2.2 數據庫質量變化分析

深入分析數據庫的具體變化情況發現，數據庫保留與出局取決于數據庫本身的多目標評價情況，多目標評價結果為優和良的優質數據庫基本都能得到保留，如CNKI期刊全文數據庫、CNKI博碩學位論文庫、Elsevier SD、Springer Link期刊、中華數字書苑電子書、國研網數據庫、SCI（科學引文索引）、Ei（工程索引）、超星發現系統、愛迪科森就業庫等數據庫;評價結果為中的數據庫則成為優化配置的主要對象，保留或替換取決于主體偏好、經費、政策等一些邊界條件，如讀覽天下、西班牙建筑庫、萬方學位論文數據庫、E線圖情，其中受政策影響最為顯著的是檢索工具類數據庫ESI和InCites，為了適應教育部學科評估和雙一流學科建設的需要，為了便于掌握學校的學科發展和挖掘具有發展潛力的學科，需要配置服務于雙一流發展所需的檢索工具;為了學校培育、發展、鞏固一流學科而必須購買的一些資源則被加入白名單中，如生物醫學會數據庫SinoMed、Springer Material、ACS美國化學學會數據庫;而多目標評價結果為差的數據庫基本會在優化配置過程中遭到淘汰，如Cambridge Journals、OSA美國光學知識數據庫、ASTM期刊及標準庫、PQDT學位論文庫。

4.2.3 資源結構變化分析

從構成數字資源配置的8類資源整體結構來看，外文期刊全文數據庫不論是資源配置采購數量，還是采購經費數額，均牢牢占據第一的位置，如表3所示，數量分別是優化前的24個和優化后的20個，占所有資源總數的30%多，采購經費則占數字資源整體經費的60%左右;資源數量和采購經費占比最小的是發現系統類平臺，優化前后都是2個平臺，占所有資源總數的3%左右，采購經費只占整體經費的2%;最為穩定的是中文期刊全文數據庫和多媒體資源類數據庫，不論是采購數量和采購經費，甚至是類內數據庫構成，基本保持不變;變化最為顯著的是檢索工具類數據庫，受政策和學校發展規劃的影響，檢索類數據庫資源增加了3個，采購經費增加了295 587元。從優化效果來看，所有類型的資源都有不同程度的優化，其中較為明顯的是外文期刊全文數據庫和其它綜合類數據庫，從表3可以看出，優化后，外文期刊庫減少了4個，其它綜合類數據庫減少了5個，采購經費則分別節約了345 028元和150 533元，分析每個數據庫的多目標評價結果發現，這些數據庫存在讀者使用量小、學科發展貢獻小等問題，導致在多目標評價時等級為差，最終被淘汰出局。

5 結論

研究建立了基于多智能體系統和遺傳算法的數字資源優化配置模型，并選取昆明理工大學圖書館的部分數字資源設計和開展優化過程的模擬。實驗結果表明，本文設計的模型能夠合理地兼顧數字資源的種類結構和電子數據庫質量之間的平衡，優化后的數字資源配置方案具有明顯的合理性和科學性。盡管如此，模型在設計問題的多目標體系、指標選取等方面仍有廣泛的探索空間，各高校圖書館應該根據本校資源規劃特點，設計具有特色的指標體系和評價權重;同時，研究在獲取評價指標數據的完整性、全面性等方面具有一定的難度。

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孔 云 昆明理工大學圖書館副研究館員。 云南昆明，650500。

黃洛鋒 昆明理工大學檔案館館員，云南大學歷史與檔案學院2015級博士研究生。 云南昆明，650500。

資 蕓 昆明理工大學圖書館資源與技術服務部主任，副研究館員。 云南昆明，650500。

鄭 磊 昆明理工大學圖書館館員。 云南昆明，650500。

田春燕 昆明理工大學圖書館館員。 云南昆明，650500。

（收稿日期：2021-06-23 編校：謝艷秋，曹曉文）