基于CBR的公路工程索赔决策的信息化管理

（长沙理工大学交通运输工程学院， 湖南 长沙 410114）

目前承包商在公路建设过程中，一些工程师和业主的违法行为会影响工程的进度和成本，承包商需要及时有效的提出索赔。项目由始至终都伴随着索赔，一些缺乏经验的承包商，使得索赔管理在工程开始没有得到重视，等到发现自己的利益得不到保障时，就开始研究如何索赔，但这时已经处于被动局面，以至于很难得到相应的补偿，影响自身利益。所以必须全面认识索赔，正确对待索赔，制定正确的索赔决策，规范索赔行为，建立高效的索赔决策管理系统，才能应对市场竞争的需要。

1.我国公路工程索赔现状

传统中，我国的施工索赔依然停留在依据索赔需求寻找索赔证据及施工现场记录档案的思想流程中，如图：

图1 传统的索赔证据搜集与索赔需求关系图

由于承包商索赔意识的缺乏，使得形成了以下的索赔现状:（1）承包商不懂或不敢索赔，并且不能及时索赔。（2）缺乏将索赔管理案例经验进行传承，导致索赔成功率低。（3）不重视档案信息管理，索赔因为缺乏证据，资料不完整，从而索赔难度大，或导致索赔失败。（4）索赔信息传递不及时，使得不能索赔，可能会造成大的损失。

为了解决承包商在工程索赔领域，出现索赔效率低下，索赔不成功反而出现反索赔的情况，本文就基于案例推理（CBR），根据公路工程索赔事件的特征属性，建立起索赔信息管理案例库。借助于系统性的信息化管理方式、先进的信息管理平台，明确判定索赔事件的发生，在索赔事件发生之初，管理者能够及时对索赔工作提出中肯的决策意见，从而提高索赔的及时性和成功率。

2.基于案例推理技术的信息化管理

案例推理（Case－Based Reasoning，CBR）是在人工智能领域中一种迅速而且有效的推理方法。本文基于案例推理模型对已经完工的项目索赔资料建立起案例库，根据索赔的特征属性，计算目标案例与案例库中的旧案例的相似度，检索与之相似的旧案例，根据其检测结果，我们是否进行索赔，及其成功率有多大，我们能够得到多大的补偿，从而减少我们不能及时索赔或者遭到反索赔的被动局面，进而提高在工程索赔决策的信息化管理。

在过去的研究中，有许多研究者提出了基于案例推理技术提高了对工程的信息化管理的决策能力。文献【1】基于案例推理对项目投标报价建立起案例模型，使得信息的表达、求解的效率得到提高，加强了项目投标报价的决策管理。文献【2】为了减少隧道工程在施工过程的风险性，本文从案例推理的角度，利用粗糙集理论，构建风险控制管理系统，为减少施工风险提供决策支持。文献【3】针对施工索赔案例的特点影响着索赔决策，提出了XML技术应用于CBR，为索赔决策提供支持，提高决策效率，该技术是索赔信息化的发展趋势。文献【4】在信息缺乏、依靠经验的铁路应急决策中，利用CBR技术开发了铁路应急辅助决策原型系统，对其决策起着较强的辅助作用。文献【5】对于传统地铁工程管理信息孤岛问题，本文构建了基于案例推理的地铁工程预算管理模型，使得信息集成化、标准化、可视化，提高了其信息化管理效率，为决策提供支持。

3.基于CBR模型的公路工程索赔决策的建立

3.1 公路工程项目索赔的特征属性

工程索赔的影响因素因为项目的复杂性呈现多样性。影响工程索赔的属性包括：所在国别、合同类型、索赔类型、索赔要求等。从实践中我们得知，工程索赔的任何一个特征都会影响到索赔的结果，如果考虑到所有的特征属性，虽然会对案例的描述起到一定的作用，但是会极大增加案例索赔的检索的复杂性。所以，为了避免选择索赔特征属性的盲目性，本文按照公路工程的项目基本信息、工程特征描述、最终索赔结果、索赔过程分析这四种来把这些特征属性进行归类，公路工程索赔特征属性如下表1所示：

表1 公路工程项目索赔特征属性表

3.2 公路工程索赔特征属性权重的确定

在相似度计算时， 权重的大小代表特征项相对重要程度，一般分配较大权重的属性起到主要作用；反之属性赋予较小的权重起次要作用。目前，主要有主、客观赋权法来确定权重。如层次分析法、专家咨询法、无差异折衷法等的主观赋权法，该方法过分依赖主观判断和经验。如主成分分析法、信息熵和粗糙集等客观赋权法，该方法克服了主观赋权的缺点。为了保留主、客观赋权法的优点，本文采用层次分析法和信息熵分别确定特征项的主、客观权重，进行集成得到组合权重。

1. 基于信息熵法权重的确定

2. 基于组合赋权法权重的确定

组合赋权法是对各种赋权的综合结果，一般采用的主、客观两种方式。假设通过层次分析法得到的权重和信息熵法得到的权重。两种组合方法的线性加权计算为：（a,b分别为主、客观权重的加权系数，通过专家决策者参与确定。）

3.3 公路工程索赔案例间的相似度计算

1. 总体相似度的计算

基于工程索赔的案例推理模型，其案例间的相似度计算公式为：

2. 局部相似度的计算

对于计算索赔案例的局部相似度，我们将特征属性分为数值类型、字符类型两种类型，我们用不同的计算公式来计算不同索赔类型的相似度。

②字符类型: 是用确切的文字表示，如索赔类型、合同类型、索赔要求、干扰事件起因等。其局部相似度计算公式为：

当目标案例X与旧案例Y的第i个属性相同时，局部相似度取值为1，否则取值为0。

4. 基于信息化的索赔决策管理

通过案例推理建立起公路工程索赔案例库，借助于索赔案例库信息化的管理方式，使我们能够判定索赔事件的发生，同时在索赔事件发生之初就能够迅速地形成较为完整的索赔证据及资料链条。这不仅意味着我们的工程资料、工程信息不再是孤岛式的存在，而且也使我们有能力改变信息管理的被动局面，进而改变工程索赔的信息传递图，如图：

图2 基于信息化的索赔证据搜集与索赔需求关系图

不难看出，流程图中工程索赔不再是被动地在损失产生后进行索赔准备工作，而变成了依靠完善的工程索赔信息管理案例库，对索赔相关信息进行整合，提前准备资料做好工作。

5.结论

为了实现公路工程索赔决策的信息化管理，本文在承包商在工程索赔领域出现索赔效率低下，并且存在被动索赔的局面，设计了基于CBR的公路工程索赔案例的建模方法，充分采用了定量和定性分析计算案例间的相似度，利用了组合赋权法确定特征属性的权重，克服了传统赋权法的弊端，通过检索相似案例，从而构建了公路工程索赔决策管理模型。实现了索赔信息高效，信息的快速传递，提高了工程索赔决策的效率，从而保障了工程索赔信息化科学、高效地开展。

[1]李铌, 刘武成, 李亮. 基于案例推理的铁路施工项目投标报价决策研究[J].铁道科学与工程学报, 2008,05(4):68-73.

[2]胡珉, 张链翔. 基于粗糙集的隧道施工风险案例推理研究[J]. 计算机工程,2008, 34(23):244-246.

[3]徐源清. 基于 XML的案例推理技术在施工索赔中的应用研究[J]. 工程管理学报, 2011, 25(5):539-543.