数字信息资源配置：自适应配置行为

自适应性是配置主体最基本的特征。在自适应性机制的作用下，配置主体会根据其他主体的配置行为以及环境的变化，调整配置行为规则，优化配置策略。

(1)自适应配置模型

主体根据内部适应性模型(如图4-7所示)采取信息行为。适应性模型包括执行系统、竞争机制与信用分派、规则发现三个部分。首先，在执行系统中，主体利用探测器，接收环境信息和识别环境，感知信息技术变革、经济形势变化、信息制度改革等诸多变化，然后根据IF/THEN规则库，针对各种外界刺激匹配反应行为，并由效应器输出合适的信息行为。

图4-7　配置主体适应性模型

①执行系统

执行系统表示配置主体在特定条件下对环境的反应能力，执行系统确定了数字信息资源配置模型与配置轨迹，主要包括三个部分:探测器、效应器和一组IF/THEN规则库。

a.探测器是执行系统的输入，是配置主体存在的条件，用于接收环境信息和识别环境，感知信息技术变革、经济形势变化、信息制度改革等诸多变化。

b.效应器是执行系统的输出，能够反映配置主体适应环境的能力，可根据不同的输入条件变更配置主体内部状态。

c.IF/THEN规则集是配置主体的内部模型，即刺激—反应模型，它规定主体对各种外界刺激做出何种的反应行为，代表主体处理信息的能力。

所谓刺激是配置主体对外界环境信息的感知，反应是配置主体对各种刺激的响应，而规则实质上是从刺激到反应的映射。因此，执行系统的数学模型可表示为:YN=FN(XN)。其中，XN={x1，x2，…，xn}表示由探测器所决定的输入条件集，YN={y1，y2，…，yn}表示由效应器所决定的输出功能(行为)集，FN表示从XN到YN的映射，即信息主体的IF/THEN规则。主体的IF/THEN规则有许多，会随着时间和环境变化而不断调整，需要在竞争机制与信用分派、规则发现中，选择合适规则，淘汰无用规则和生成新规则。

②竞争机制与信用分派

随着数字信息资源配置系统的演化和外界环境的变化，每个规则(即配置的行为模式、机制等)的适用性可能发生变化。为了更好地适应环境，主体会根据经验，不断调整其行为模式，改变配置行为以更好地适应环境变化，这一修改规则和提高行为适应性的过程便是竞争机制与信用分派。在规则发现机制作用下，主体通过不断“学习”和“经验积累”，选择合适规则，淘汰不适应规则和生成新规则，使得主体行为更有利于实现信息资源配置整体效益。

竞争机制与信用分派是通过对规则进行比较和排序，选择出适应性强的规则，并根据规则执行结果对其进行合理修订。一个恰当的自适应竞争机制对于实现数字信息资源配置系统的动态平衡和数字信息资源的优化配置至关重要。在配置过程中，主体会根据规则适应性强弱，赋予其权重大小。适应性强的规则权重值大，更容易被选中和利用，适应性弱的规则权重值小，经过多次筛选，最终将会被淘汰。

在执行过程中，信用分派采用拍卖机制和交易机制。所有参与竞争和匹配的规则需凭借其权值参与投标(bid)，投标值与规则的权值成正比。也就是说，投标值越高的规则使用价值越高，适用性越强，越能够在数字信息资源配置中发挥重要作用。如果某一规则被主体选作信息资源配置方案，此规则仍然将根据配置状态做出适当调整，调整过程具有一定成本。若有多个规则与某种信息资源配置情景相匹配，那么所有规则便组成了一个规则序列。^[6]

信用分派过程用数学表达式作如下描述:

任选一配置规则i，在时间t+1时的权值V由下式计算:

式4-1中Vi(t)为第i个配置规则在时间t时刻的权值;Vi(t+1)为第i个配置规则在t+1时刻的权值;Pi(t)为第i个配置规则在配置中调整所需的成本;Ri(t)为第i个主体应用此配置规则获得的收益。由式4-1可知，Vi(t+1)取决于三个变量值:配置规则在t时刻时被选中的几率、配置规则作用于配置行为的回报率以及配置规则在时刻t的权值。又由于配置规则的投标值与其权值成正比，因而投标值可按照下式计算:

Cbid为配置规则i的中标系数，Bi为配置规则的投标值。假设配置规则最多适用于k种配置情景，其适应性大小为k，那么主体选择k个最适用的规则会引发一个随机扰动，即:

N(εbid)是均值为0且方差为bid的正态分布随机噪声。为了降低随机因素对配置规则的影响，防止权值较低的规则被选中，需引入征收与其权值成正比税收的策略，即:

那么，对任一配置规则的权值计算有以下方程:

即:

式4-6中K=Cbid+Ctax，设t=0时，初始权值为W(0)，则当t=n时，有:

为了确定配置规则的适应性大小，配置主体需要计算配置规则的投标值和权值，将相关信息与原“规则集”进行匹配，有两种匹配情况:

第一，完全匹配:某类信息和知识与原“规则集”内的规则基本相符。例如，对高校数字图书馆信息资源进行配置时，由于配置目标、配置内容相同或相近，可以借鉴同行经验，采用同样的配置模式。

第二，部分匹配:某类信息或知识是“新知识”，与原“规则集”的某些规则相似。例如对不同行业的数字信息资源进行配置时，可以求同存异，对好的配置模式加以推广，不适用的策略则加以改进。

总之，主体会根据以上匹配情况，判断已有信息和知识能否有利于配置主体获得最大效用，并进一步决定是否提取这些信息和知识作为新规则。对于主体而言，效用最大就是主体不断朝着自身利益最大化方向发展，最终实现自我收益最大。收益最大也能成为了主体与主体、主体与系统环境相适应的动力，促使主体不断学习和改善，获得更多知识和信息，优化配置行为规则。

③发现规则，产生决策(www.xing528.com)

规则发现就是通过对各种数字信息资源的配置机制与规则进行重组，为配置提供新方法、新模式。在配置过程中，主体根据已有知识和参与信息资源配置的经验，通过学习、选择和更新等方式，产生新的配置行为规则。新产生的规则是配置主体根据其他配置主体行为以及与环境间交互后得到的结果，是配置主体“学习”和“积累经验”的表现。

(2)自适应配置行为过程

①自适应配置行为的数学描述

数字信息资源配置系统具有多样性和聚集性，主体会聚集形成数字信息资源子系统，子系统会形成各种数字信息资源集群(例如CALIS、CASHL等)，集群相互作用会形成巨大的数字信息资源配置系统。

在数字信息资源配置复杂适应系统中，假设该系统由L个数字信息资源集群构成，那么数字信息资源配置系统的资源结构为:A={A1，A2，…，AL}，Ai为第i个集群，Ai={ai1，ai2，…，aij，…，aik}即集群Ai具有k个数字信息资源子系统，那么整个数字信息资源配置复杂适应系统的资源结构可表示为;

式中，A˜代表数字信息资源配置系统在演化过程中可能出现的最大的空间结构。由于系统演化要经过形成期、成长期、成熟期和变更期四个不同阶段，并不是每个阶段系统拥有的信息资源数量、品种和结构都相同。因此，通常情况下，数字信息资源配置结构只是A˜的一个真子集。

不妨设数字信息资源配置系统适应过程的时间周期为t=1，2，…，T，单位时间表示一段时间或信息更新频率。假定在t时刻，系统结构为A(t)，系统所在环境为E(t)，环境当前信息I(t)和环境历史信息H(t)对系统状态都有影响，其中，环境历史信息H(t)是指环境变化的信息，表达式为H(t)={I(1)，I(2)，…，I(t-1)}。系统在配置策略F(t)的作用下，数字信息资源配置状态演变为新结构:即:

在t+1时刻，数字信息资源配置系统通过对当前环境信息的继承和扬弃，形成下一时刻的环境历史信息，可表示为H(t+1)=Ft(H(t)，I(t))。

由于配置主体对信息掌握并不完全，加之随机因素的影响，系统资源配置结构由t时刻的A(t)={af f=1，2，…，N}演变为t+1时刻的A(t+1)={ag g=1，2，…，M}具有概率性，概率可表示为:

当f=g时，表示系统数字信息资源配置状态没有改变。因此式4-9可改写成

②配置策略的适应性变化

用μE，t表示适应性函数，在时刻t，数字信息资源配置结构A(t)对环境E(t)的适应程度为:

其中，μE，t(A(t)，E(t))＞0表示配置策略带来正效用，数字信息资源配置行为与系统演化越来越协调，也越来越适应系统环境。

此外，配置主体感知的环境信息由数字信息资源配置系统和环境共同决定，即:

配置主体在对所有环境信息(包括I(t)和H(t))充分理解和掌握的基础上，参照当前系统结构A(t)，不断学习历史策略集MF(t)={F(1)，F(2)，…，F(t-1)，F(t)}，对配置策略做出适应性调整。从t到t+1时刻，数字信息资源配置策略由F(t)变为F(t+1):

F(t+1)是t+1时间段的策略，是配置策略集F的元素，即F(t+1)∈F˜。

同时，配置策略的变化会改变配置行为的适应程度，引起适应性函数μE，t的相应变化，t+1时刻的适应性函数μE，t+1可表示为:

显然，μE，t和μE，t+1都是U(T)的元素，即μE，t+1∈U(T)。由于数字信息资源配置行为轨迹与历史策略集MF(T)紧密相关，在配置策略集MF1(T)={F1(1)，F1(2)，…，F1(T)}的影响下，整个配置过程的适应性度可表示为:

T

考虑到其他随机因素对数字信息资源配置的影响，在MF(T)的影响下，整个数字信息资源配置过程的适应度可表示为:

上式中的

以上就是主体自适应配置行为的主要过程，主体的目标是不断调整配置行为策略，提高配置行为的适应度，采取最适应的策略即最优策略进行数字资源配置。