信息系统自组织（共9篇）
信息系统自组织 篇1
当今社会是一个信息化社会, 信息的整合、流向与传播是一个非常浩大的工程也是一个非常重要的工程, 网络作为一个新兴化的产业对于信息自组织的推动甚至起到了非常重要的作用, 在当下这个网络异常繁荣的年代如何构建一个有效、完善的信息系统自组织, 本文就进行了简单的探讨。
一、关于网络信息系统的自组织的特性
自组织理论是20世纪60年代末期开始建立并发展起来的一种系统理论。它的研究对象主要是复杂自组织系统 (生命系统、社会系统) 的形成和发展机制问题, 即在一定条件下, 系统是如何自动地由无序走向有序, 由低级有序走向高级有序的。如果一个系统靠外部指令而形成组织, 就是他组织;如果不存在外部指令, 系统按照相互默契的某种规则, 各尽其责而又协调地自动地形成有序结构, 就是自组织。
这个公式为信息度量工具, 其中H为信息, M为常数, p (i) 为事件i发生的概率。在平时之中, 一个信息传播的过程首先是信息的产生, 随后是信息的编辑与传输, 在发布与传输过程中进行收集与管理最后向社会进行发布。大概一个信息的系统是这样一个流程。
首先, 网络是一个多元化、开放化的平台, 在网络上更多展现的是一种交流的趋势。如果我们说传统媒体信息系统的自组织分析是一个单向的传播过程, 整个信息系统的自组织权力都掌握在媒体和发布者手里, 受众只有接收功能, 甚至对于信息的反馈也是微乎甚微。但是网络的信息系统彻底打破了这一个格局。一个信息系统的自组织分析本身就是无序向有序、低级向高级的发展过程, 在网络这样的状态下, 如果想要达到这样一个自组织的状态, 就必须要具有开放向, 让网络的信息进行合理的流动, 不能像过去一样单一。
其次, 作为信息系统, 和所有的系统一样也是在不断运动, 不断发展之中, 就是在这发展的过程中才能够与外界的物质、信息进行交流交换。所以网络信息系统它能够自组织的过程就在于运动、交流的过程。根据我国《互联网信息服务管理办法》和《电信条例》, 所称互联网信息服务, 是指通过互联网向上网用户提供信息的服务活动。我国信息服务经历了几个阶段并且不断地在发生变革, 但是每一次的变革就让网民们的交流越来越方便化, 信息进行运动、交流的速度非常快, 而信息系统的自组织速度也不断加快。
二、如何更好地利用网络化制造的信息系统自组织
若我们来对我国现状进行分析, 首先能看到的是我国互联网争端的竞争非常大, 我国每年新兴IT业的公司大大小小遍地都是, 每天注册的网站都数不胜数, 甚至IP地址的竞争已经到达了白热化的阶段。除此之外, 同行业之间资源的竞争也非常明显, 例如我们众所周知的“快的打车”和“滴滴打车”争夺战, “饿了么”和“美团外卖”的争夺战。市场的竞争让网络化制造的系统更好的进行自组织系统。因为我们都知道最明显的道理就是“优胜劣汰”, 在竞争中能够存活下来的一方就赢得了市场的份额, 而市场竞争中失败的一方就会自动退出或者至少说是暂时退出互联网的平台。那么, 自然而然, 互联网制造的信息系统在这中间就可以从低级走向了高级, 甚至达到了资源的配置目的。甚至可以说, 这样的自我组织是最有力量也是最为有效果的。
很多时候信息的自组织自我完善需要的是共同的协作。比如, 我们现在看到百度百科中的词条已经不仅仅是百度公司自我进行编纂, 也可以网民进行编纂。除此之外, 还有的例子是百度文科里面的文章, 都是网友们将自我的作品进行上传之后网友们进行讨论, 我们先不考虑其这样的做法是否侵害了著作权的问题。这一现象的产生预示着的是网络信息系统的自我分析已经需要的是互动进行整理, 从而达到自我的优化与自我的组织。当一个信息流入到互联网之中的时候, 我们很多时候都可以看到众多的人对此进行信息反馈, 在当代, 假消息, 假新闻已经是屡见不鲜, 并且错误的消息不仅仅来自于民众, 门户网站依然会存在此类现象。但是, 通过互联网的反馈与信息整理, 让我们可以能够分辨出真假信息, 因为假消息就会有网友出来辟谣反驳。这样的反馈非常重要也非常急需, 只有这样双向的反馈上面我们才能够保证信息流动的正确性, 从而达到内部的自我约束自我优化的目的。
三、结语
综上所述, 网络在人们的生活和工作中越来越广泛, 因此对其的研究力度也应该不断的加大, 这样才能使我们的科技在未来发展中能够达到我们所要实现的效果, 更好的服务于人们的生活和工作。
参考文献
[1]中国互联网络信息中心.《第31次中国互联网络发展状况统计报告》[R].2013.
[2]张鹏.品牌生态系统动力学模型与仿真研究[D].山东大学, 2012.
[3]孙瑜.论高校图书馆的个性化信息服务[J].决策与信息:下旬, 2012 (06) .
[4]白清礼.Web2.0环境下的高校图书馆虚拟教研参考咨询服务[J].河南科技:上半月, 2012 (06) .
信息系统自组织 篇2
为了切实做好试验室信息化建设工作，落实试验室信息化工作责任，特此成立试验室信息化工作领导小组。以确保实验室信息化工作的稳步推进，具体内容如下：
一、组织机构
项目负责人：王雄
梁场负责人：张能平、李望
二、主要职责
1、在信息化主管的领导下，认真执行有关指标和规章制度，学习业务知识，提高业务水平。
2、试验后24小时内上传数据，如遇到系统、设备故障应及时上报并通知设备软件厂商处理。
3、通过信息管理系统监控梁场内试验室试验检测数据和生产数据，对不合格数据进行跟踪处理。
4、对梁场内试验室不良行为记录等信息进行管理，将重大问题及时汇报领导处理。
5、每周对梁场内不合格数据处理情况进行统计分析，向上级部门提交分析及处理报告，对发现的问题应及时督促整改。
三、不合格数据处理流程
信息系统自组织 篇3
摘 要：以自组织理论为指导，基于信息化教学条件推动以学习者为中心的教学改革，构建新型的教学模式，教学管理部门、教师、学生均须在思维意识、方式途径上进行转变，学习者在依据现代信息技术创设的环境下进行自组织学习，教师从“教书”走向“教练”，学生从以学习知识为主走向以学习方法为主，并在学习过程中坚持做到五问五答，在兴趣中学，在源动力驱动下学，成为教学实施过程中的主宰者。
关键词：信息化；条件；高职学生；自主学习；自组织教学模式
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）22-0023-03
在信息化教学实施中，大部分教师采用了翻转课堂的教学模式，在课前给学生布置了大量的学习任务，课中检查学生学习情况，交流讨论内化课前所学知识，在教学评价方面，学生按照老师统一设计的自评表、互评表进行评价打分；在教学资源方面教师都应用了大量的信息化教学资源，包括拍摄的精美视频和花费大量人力物力制作的微课，并能将信息化资源合理地用于课堂；在教学过程中设计了诸多的教学活动由学生参与或完成，体现出了学生的主体地位。深层次剖析这些信息化教学课堂，虽然教师不再站在讲台上满堂灌，但教师仍然是课堂主宰者，严格掌控着教学流程及进度，学生只需要配合老师完成各个环节的任务即可，学生不能按照自己的进度和意愿进行学习，在教学过程中，学生更多的是“被组织”，这些教学模式不但不能从根本上去培养学生学习的主动性和自觉性，反而使得学生对老师过于依赖。要想改变这一现状，从教学管理部门到教师、学生，都必须解放思想，突破传统教学思维的限制，在现代信息技术的支持下，构建一套充分发挥学生个性特点、促进学生自主学习的教学模式。
一、自组织理论在高职教学中的指导意义
1.自组织和自组织理论
自组织的英文表述为“self-organization”，其意思是自己、自我的组织化、有机化。自组织是复杂性理论的核心概念，作为一个科学概念，是指客观事物自身的结构化、有机化、有序化和系统化的过程。它所研究的问题是客观事物自主地从无序到有序、从简单到复杂、从低级到高级演化的内在机制。自组织的概念，最开始是由德国著名的哲学家康德提出来的。他指出，一个系统内部各个部分的相互依存性，它们通过相互作用而存在、成长，又通过相互作用而联结成为整体。自组织理论是研究自然界和社会中自组织现象的理论，其主要原理有：开放性原理、协同原理和有序原理。
2.自组织理论与高职教育教学
在高职院校教育教学过程中，要进一步激发学习者的学习热情，促进学生自主学习，必须真正做到“以学习者”为中心。而要更好地实现以学习者为中心，高等职业院校则需要将课堂教学系统从原来的“他组织”形式转变成自组织形式，并逐渐转变使之演变为成熟的自组织系统。在这个转变过程中，自组织理论将作为一个重要的指导性理论，引领课堂教学模式的转变。小威廉姆E·多尔：“如果后现代教育学能够出现的话，我预测将以自组织为核心”。
二、当前的信息化条件为自组织教学模式的构建提供了环境基础
1.丰富的网络资源为学生的自组织学习提供了资源保障
在信息技术飞速发展的今天，网络资源越来越丰富，不仅数量庞大，质量也在不断提高。特别是这几年微课程、慕课的盛行以及虚拟仿真技术的进步，网络上的课程资源越来越系统化，立体化与可视化。随着搜索引擎功能的升级与完善，资源的查找也变得越来越简单。学生获取知识的途径不再单一，当教师布置一个学习主题之后，学生完全可以通过网络搜索到所要学习的全部内容，因此丰富的网络资源为学生的自组织学习提供了可靠的资源保障。
2.现代通信与网络技术为学生的自组织学习提供了协作、互助与交流的平台
自组织系统的各个成员既要拥有一定的独立性，同时也要相互依存，相互作用。现代通信与网络技术使学生的独立探究式学习与协作学习得到进一步的发展，学生之间的交流变得越来越通畅，极大地拓展了学习的时间和空间。学习不再仅仅局限于课堂，学生可以随时随地进行学习。基于以上情况，学生对学习的个性化要求也越得越来越高，自组织学习也逐渐成为学生的内在需要，现代的信息技术也使得学生的自组织学习成为了可能。
三、高职院校运用自组织理论促进学生自主学习的策略
1.学院教学管理职能部门必须具备信息服务思维，转“管理”为服务，制定合理的目标，为师生提供良好的教学平台与服务
把自组织科学的原理运用于管理过程，那么整个自组织管理系统也必须具备开放性、协同性和有序性。整个自组织系统是开放的，且与外部环境的界线具有可渗透性。管理者对系统的控制必须是宏观的、平均的、参数式的控制，而不是依靠从上到下的权威管理。比如说管理者在布置工作的时候，可以提出工作目标和完成时间，并给予执行系统相应的物质、能量和信息的支持和要求。而不是从上到下发出指令，严格控制执行系统的执行方法和过程。自组织的运作或动力应来源于系统内部，而不是来自系统外部或系统的上层。
学院教学管理的职能部门必须改变传统的管理思维，转“管理”为服务。其领导者的管理必须是科学理性的、启发式的、民主式的、协商式的，在管理过程中，更多的是引导师生形成正确的教学观念，并制定合理的目标和原则，为师生提供良好的教学平台与服务，制定科学有效的能激发师生内在动力的教学评价体系，在解决矛盾的时候更多的是起到激励和协调的作用，在与师生进行交流的时候，也应是平等的信息交互。
2.教师必须具备信息化教育思维，有意识地为学生提供自组织学习所需要的环境与服务
长期以来，教师花费了大量的时间与精力将提炼过的教师的思维逻辑或者书本上的思维逻辑连同知识容量一起拷贝到学生的大脑中。在网络时代，丰富的网络资源使得教师的权威日渐消失。教师必须充分认识到，教会学习者如何学习比使他们成功地接受所教学的东西要重要得多。因此，教师不仅要了解现代信息技术，更要具备信息教育思维，要实现从围绕知识的教育到围绕创造力的教育、从教授过去的知识到教授未来的技能、从教授教师自我知道的到教授不知道的“三个转变”，最终实现从教师到教练的转变。
正如种子要发芽需要一定的温度、湿度、土壤等环境一样，学生自发地组织学习也需要一定的外部环境，教师应该积极努力地创设相应的学习环境。如教师创建课程学习论坛，学习者进入论坛，自组织形成结构，产生学习领袖；教师创设学习环境，并参与其中，担任服务者；教师创设学习环境，并参与其中，担任监控者和仲裁者；教师创设学习环境，并参与其中，担任服务者、监控者、仲裁者和规划者，即对学习环境的未来进行引导性的约束；教师创设学习环境，并介入学习过程，担任指导者，担任辅导者角色；还有，另一种情况，学习者自行创建学习环境，教学则是完全的自组织状态。以上任何一种情况，都可算是自组织的学习，它具有两个基本特征，即个体的学习过程是自主的、群体的结构是内部作用形成的。当由他者组织学习过程、规定学习内容时，个体的学习过程和群体的组织结构将受到控制，此时就是他组织。因此，教师要努力设计有效的教学环境，充分激发学习者的好奇心，点燃其学习与探索的欲望；在遇到问题和困难的时候，同伴的协作与互助又能帮助他们走出困境，进入更深层次的学习境界，进而构成自组织学习环境的良性循环。
3.学生应学会如何学习，并在学习过程中坚持做到五问五答，便可轻松进入自组织学习状态
英国教育家苏伽特·米特拉曾经做过著名的“墙中洞”实验，她在印度山区的偏远小村，在墙上挖了个洞并在洞里放置电脑，然后就离开了。孩子们自发地尝试使用电脑，安装好的摄像头记录全部过程。视频显示那些从来没学过英文的孩子通过一段时间的摸索和尝试，掌握了使用英文版的电脑上网，并借助电脑和网络学会了其它知识。之后，舒伽特·米特拉提出了一套“自组织学习环境”（SOLEs）的理论。她认为SOLEs实践应用的其中一项关键条件是学习者的年龄最好是8-12岁。因为这个年龄的孩子没形成固化的思维，更愿意接受新的事物。对于高职学生来说，虽然年龄大多在17-20岁左右，不符合SOLEs理论的最佳年龄，但高职的学生大部分都比较活泼好动，在应试教育阶段，他们表现不太出色，可他们依然有很强的自尊心，在内心深处更希望得到肯定，所以，还是存在着一定的可塑性。且高职高专学生实训和实践的教学环节比较多，学生有更多的体验式学习的机会，学习的途径也随着信息技术的发展日益增多，学生的可控时间也比小学、初中及高中都长，所以自主学习的条件是具备的。
在学习资源异常丰富的今天，学生学会如何学习比学会知识更重要。他们可以在线上或线下召开学习研讨会，交流如何学习，相互切磋怎样才能学得更好，如何利用信息技术与网络为学习服务。在学习过程中如果能做到自省和反思，经常做五问五答，并坚持记录下来，还将会获得源源不断的学习源动力。第一问是“我有什么目标，需要做些什么工作”；第二问是“我如何来做这些工作”；第三问是“我做了些什么工作？”；第四问是“我在工作中遇到了些什么问题或存在什么疑问”；第五问是“我如何改进我的工作”。在源动力的驱动下，学生的自组织学习将变得越来越轻松和自然。
现代信息技术为自组织教学模式构建提供了更优越的条件。在信息化教学改革浪潮中，如何有效运用自组织理论，充分利用现代信息化技术，构建自组织教学新模式，是一个十分值得从事高等职业教育教学工作者探索的问题。以上只是笔者在实践探索中的一些思考与分析，期待与同行们有更深入的研讨。
参考文献：
[1]赵靖岩，胡振波. 大数据环境下高校信息化教学模式研究[J].情报科学，2016（1）：92-95.
[2]刘冬.信息技术环境下课堂自组织教学模式的探索与实践[J].吉林大学，2014（6）.
[3]夏涛.基于自组织理论的课堂教学研究[J].华中师范大学，2013（5）.
[4]王红，论自组织理论与大学课堂教学模式改革[J].新乡师范高等专科学校学报，2004（11）.
[5]杜鹤，张淑梅.基于自组织理论的翻转课堂教学模式探讨[J].美术教育研究，2015（7）.
[6]魏忠，何立友. 大数据：开启面向未来的教育革命[J].中小学信息技术教育，2013（10）.
信息系统自组织 篇4
自组织理论, 也称“新三论” (耗散结构理论、协同学理论、超循环理论) , 是20世纪60年代末期开始建立并发展起来的一种系统科学理论。该理论主要研究在一定条件下, 系统是如何自动地由无序走向有序, 由低级有序走向高级有序的。自组织现象无论在自然界还是人类社会中都普遍存在。组织是指系统内的有序结构或该结构的形成过程, 组织的进化形式可以分为两类:他组织和自组织。一个系统自组织功能愈强, 其保持和产生新功能的能力也就愈强, 自组织的系统具有开放性、非线性、协同性与涨落性。
一、自组织理论与城市初中学生信息技术学习系统
城市学生身处现代都市, 社会环境更具开放性, 他们身边新生事物层出不穷, 因此他们是从数字化环境中成长起来的新一代学习者, 其生活习惯、学习方式都深受数字技术的影响, 在思维上更加具有发散性和联想性, 在行为上更加具有跳跃性和离散型, 同时初中阶段的学生生理心理都处于发育发展中, 这正是一个无序、非平衡的状态。
信息技术学科是新兴学科, 学科教学的外延与内涵同时代发展联系紧密, 因此信息技术课堂教学活动作为一个特定的系统必然具有独特性、综合性、发展性、实践性和创造性等特征。媒体与网络的快速发展, 使参与到这个系统中来的教师与学生的认知水平, 不再是处于稳定、固定、统一、完整的状态, 而是发展的、多渠道的、非线性的。这些特征决定了在中学信息技术课堂教学系统, 不仅具有传统课堂教学系统的整体性、动态性、层次性与最优化4个方面的特征, 也具备了自组织系统的开放性、非线性、协同性与涨落性特征。
在信息技术学习方面, 由于各区域经济发展不平衡, 学校、社会和家庭提供的信息技术环境不同, 学生个人的兴趣、爱好有差异, 导致各区域学生信息技术基础不一致。以笔者所在的学校为例:目前初一所有的学生在小学阶段都上过计算机基础课, 只有极少数学生对信息技术基础知识操作不太熟练, 甚至相当一部分学生通过自学或培训掌握了较高层次的知识, 如程序设计、动画制作等。但不能忽视的是, 本市范围内相当一部分地区的学校还存在信息技术教师缺乏、信息技术课开设不全甚至没有的现象;同班级内, 因硬件不同造成的信息素养个体差异也颇为明显。由此可见, 各区域发展不平衡, 各类学校对信息技术课程重视程度不一样, 社会上掀起的奥赛培训以及家庭条件的优劣, 都造成学习者在掌握信息技术知识内容和能力上存在着较大差异。因此, 以统一授课制为基础的信息技术课堂教学为教师组织教学提出了新的课题。
二、教学系统的自组织特性与城市中学信息技术课堂教学策略
在传统教学中, 教师的关注点往往在教学目标是否明确, 教学思路是否清晰流畅, 教学流程是否完整, 教学效果是否明显。教学系统的自组织特性为我们打开了另一种思路, 我们能否让学习者在没有外部命令的情况下, 按照一定的规则形成一定结构与功能, 从而实现主动建构, 自我组织与协调, “自己走向有序结构”。
《江苏省义务教育信息技术课程指导纲要 (试行) 》指出信息技术教学要“立足学生信息素养的养成, 着眼学生的终身发展”“注重学生信息知识与能力的主动建构, 强化学生信息态度与信息文化的有效内化”“丰富信息技术课程的学习过程, 倡导学习方式多样化”。
自组织理论指导下的城市中学信息技术课堂教学应该具有以下特征:
1. 信息技术课堂要体现开放性
⑴教学内容开放
信息技术学科是一门实践性很强的学科, 与学生的生活紧密相连。例如, 《生活中的辐射》以信息技术的角度审视生活中的实际问题, 融合物理、化学、生物等学科知识, 培养学生利用信息技术对其他课程进行学习和探讨的能力;《制作母亲节心意卡—Photoshop入门》以技术为工具, 教育学生正确认识和理解与信息技术相关的文化、伦理和社会等问题。
⑵教学目标开放
课堂教学中教学目标达成率的高低是评判一节课成败的重要指标之一, 然而一节课毕竟只有45分钟, 教学的最终效果体现是一个长期积累的结果。例如, 《花儿朵朵—Flash的元件与帧》本单元教材分析:根据《江苏省义务教育信息技术课程指导纲要》中对动画制作的要求:“学会使用一种动画制作软件尝试制作简单的动画, 了解动画生成的基本原理。”在实际教学中对教材内容进行了知识点部分重组, 从而形成以“花儿朵朵”为主题的Flash单元教学策略, 单元教学内容紧抓元件、帧和图层三大Flash要点, 结合工具、面板进行多重组合教学。
2. 信息技术课堂要体现非线性
⑴教学系统非线性
教学系统中的教师和学生都是具有高级思维能力的生命个体, 都是具有个性、气质的独立的人, 在教学过程中, 师生的对话、交流会碰擦出预设之外的火花, 生成新的亮点。但信息技术课上, 由于教学媒体 (计算机) 的过度使用, 师—生的非线性对话被割裂成师—机、生—机的线性对话, 这是非常值得关注的问题。《与青奥共成长—Photoshop综合》以头脑风暴式的群体交流, 探索了信息技术课堂教学目标的非线性;《制作创作说明表格》以开放性的任务为主线, 以任务促交流尝试了教学内容的非线性。
⑵教学空间非线性
学生在计算机教室上课, 座位是线性且固定的, 对于生生间交流很不方便。在日常教学中, 多元化评价学生个体, 利用学生主动构建的学习小组的成果来给予学生多方位评价, 在关注学习效果的同时, 也关注到教学目标之外, 学习过程中的学生在合作、交流、指导方面的表现。
3. 信息技术课堂要体现涨落性
⑴课堂远离平衡态。过于平衡的教学系统是缺乏创新的, 关注信息技术课堂的动态生成, 远离平衡态, 更有利于学生的创新精神培养。
⑵利用技术手段体现反馈机制。在课堂教学中改变根据认知水平评价学生的评价现状, 采用多元化的评价方法, 从自我效能、自我激励、学习策略选择、合作能力、问题迁移等个人学习因素考量与评价学生个体的学习效度。
三、城市初中信息技术课堂“自组织”教学策略
教师只有通过对教学内容的深度把握组织教学, 针对各种课型精心设计对应的教学模式才能有效实现自组织的教学系统环境。《江苏省义务教育信息技术课程指导纲要》中要求“坚持把信息技术既作为学习内容, 又作为学习工具”, 在信息技术课上, 学生不仅学习了信息技术知识, 融会贯通其他学科相关知识, 形成具有个性特征的作品, 更将其作为学习工具, 利用信息技术改善学习方式, 提高学习效率。
⑴新授课—按需求入境模式:引入课题的情境由学生根据自身需求自发提出, 教师为教学对象和教学内容寻找合适的接口。
⑵练习课—素材云共享模式:改变过去支持性信息由教师设计提供的方式, 学生根据自有资源建设共享的素材库, 由于素材来源具有“云”的特征, 这样的素材也可称为素材云。教师为共享信息提供与教学内容相关的支持性信息。
(1) 利用学生个性重组教材, 为单元活动积累素材云。 (2) 根据学生需要安排教学内容, 为课堂教学构建素材云。
⑶复习课—节点交互握手模式:每一个学习者都是具有独立思想和独特个性的人, 教师通过符合教学目标的学习任务设计, 鼓励生生自由随机交流, 变人机双方交互为人人机的三方交互。
根据学生实际情况, 在自组织理论的支撑下, 制定基于学生实际的适合本校学生的信息技术学科评价标准, 作为现有评价体系的补充与完善。
与教学模式相对应, 还应当具备评价模式: (1) 总结性与过程性评价相结合的评价模式为主体。在日常教学中注意评价标准定性与定量相结合, 通过学生成长档案袋、学习记录表等多种形式的评价手段来记录每一位学生的点滴进步和成长, 进行过程性评价。另一方面也注意总结性评价在信息技术学科中的运用, 在某个单元、期中或期末结束时使用传统的标准化评价手段, 以确保教学目标完成的一致性。 (2) 体现非线性、协同性和开放性特征的学习评价模式为补充。每个学生作为独立个体, 具有独立完成任务与合作完成任务的选择权, 教师不仅依据单次作业的完成质量评价学生的学习效果, 更关注在学习过程中学习个体在独立承担和小组合作中的个性体现。课程作业也不仅仅体现于封闭式的课堂任务, 与信息技术课知识相关的课外活动都可以作为评价内容, 关注开放式教学中学生应变能力与实验能力的培养。
参考文献
[1]吴彤.自组织方法论研究[M].北京:清华大学出版社, 2001
[2]刘德汞, 李广洲.基于自组织理论的教学系统演化研究[J].教学理论, 2008, 5:59
[3]王继新.非线性学习空间的设计与创建[J].中国电化教育, 2010, 1
信息系统自组织 篇5
关键词：自组织网络,位置信息,路由算法
0 引言
与传统无线单跳通信网络不同,无线自组织网络[1](W-ireless Ad hoc Network)是一种多跳网络(Multi-Hop)。无线单跳蜂窝通信网络需要固定的网络基础设施,例如基站的支持才能进行数据转发,而无线自组织网络却不需要任何基础设施的支持,其中的节点既可作为终端进行数据收发,也可作为路由器实行数据转发,并通过多跳转发实现数据传输。正是由于无线自组织网络引入的一些新特性,而使得传统的路由算法在变化的形势下已不再适用,因此近年来,无线自组织网络路由算法的相关研究已成为探索的重点和热点之一。
利用位置信息转发数据的路由算法,其最初源起于上世纪80年代由美国先进研究计划署所提出的无线自组织网络—分组无线网络PRNet(Packet Radio Networks)。近年来,随着小型化、低成本和低能耗的全球定位系统(GPS:Global Positioning System)的广泛应用,以及自组织网络中自配置定位算法的有效发展,基于位置信息的路由算法已然成为自组织网络路由算法的一个主要研究方向。而基于位置信息的路由算法又因其可为网络提供一个具有高度可扩展性的高效解决方案,在当前的移动自组网(MANETs),车载自组网(VANETs),无线混合网(WMNs),以及传感器网络(WSNs)中均获得了广泛的应用。
与基于拓扑信息的路由算法相比,基于位置信息的路由算法是利用节点的真实位置信息或者虚拟相对位置信息来逐跳转发直至最终目的节点。现今,已有的基于位置信息的路由算法多属于单播路由算法,即由一个源节点发送至一个目的节点。本文对现有单播路由算法给出了简要介绍,并对其两种主要操作模式进行了阐述,同时讨论了每种模式所采用转发策略的最新进展。另外,除单播路由外,也总结了其它方面的最新研究成果,如基于位置信息的多播路由(Multicast),地理区域广播路由(Geo Cast)算法[2]。
本文主要从以下几部分展开。第一部分讨论了基于位置信息路由算法的研究背景,第二部分介绍了基于位置信息的单播路由算法,第三部分简述了多播算法的发展,最后对基于位置信息的路由算法进行了总结和展望。
1 基于位置信息路由算法背景
由于自组织网络中没有固定基础设施,每个节点仅在通讯范围内与其它节点通讯,因此网络中任意节点对间的通讯只能借助多个节点的转发,即多跳路由。根据路由算法利用的信息可将其分为两类:基于位置信息的路由算法和基于拓扑信息的路由算法。下面逐一介绍。
基于拓扑信息的路由算法主要是利用网络拓扑的链路连通信息来建立和维护源节点到目的节点的完整路径。而此类算法还可以在实现方式上进一步划分为主动式路由算法(表驱动路由算法)、被动式路由算法(按需路由算法)以及混合式路由。最早的基于位置信息路由算法,就是在利用已有的基于拓扑信息的路由算法基础上,再综合目的节点位置信息来减小路由开销,如LAR及DREAM算法。
基于位置信息的路由算法则主要根据节点的位置信息进行转发。与初期仅利用目的节点位置信息的方式有所不同,现有的基于位置信息的路由算法既需要目的节点位置信息,也需要节点自身及一跳邻居节点位置信息,而在此基础上,中间节点还可以自主选择下一跳转发节点。因此,节点不需要维护到目的节点的路径,也不需要发送控制包来更新路径状态。由于网络拓扑变化对于节点选择下一跳的影响仅限于当前节点的一跳范围内,所以网络拓扑变化对基于位置信息的路由算法的影响远比对基于拓扑信息路由算法的影响要小。而且,基于位置信息的路由算法都会具有较高的局域性,采用此类路由算法的网络则将具有较好的扩展性。
2 基于位置信息的单播路由算法
单播路由算法可构造由唯一源节点到唯一目的节点的一条连通路径。当源节点需要向目的节点发送数据时,从一跳邻居节点中采用某种算法选择一个节点作为下一跳。中间节点将重复执行此算法,直至到达目的节点。贪婪转发[3]就是一种高效简单的算法,正为目前众多基于位置信息的路由算法所采用。然而,贪婪转发只有在网络密度足够高的情况下才能成功转发数据包,而在实际网络部署中,网络局部存在不连通区域则是在所难免的。当到达不连通区域时,贪婪转发会因局部最小化问题(Local minimum)而发生失效,导致贪婪转发失效的不连通区域即称作通讯空洞(Communication void)。贪婪转发算法在遇到空洞时需要由其它算法,如空洞处理算法,来接替转发任务,进而完成路由任务。因此,一个完整的路由协议将同时包含贪婪转发算法和空洞处理算法。下面分别对这两种算法进行介绍。
2.1 贪婪转发算法
贪婪转发算法仅利用当前节点的邻居位置信息以及目的节点的位置信息并按照某种标准选择局部最优的下一跳节点,所有中间节点重复采用相同转发算法直至到达目的节点。目前已提出了多种贪婪转发算法,其主要区别就在于这些算法都是按何种标准来选择下一跳节点,以实现最终靠近目的节点。
早期标准是按照几何计算结果来选择下一跳。选择示意如图1所示,当S代表当前节点,D代表目地节点时,选择标准不同,选择得到的下一跳节点也会不同,对贪婪转发的各种形式综合并总结如下。
(1)随机转发(Random selection)
在随机转发中,当前节点可从距离目的节点更近的邻居节点中随机选取一个作为下一跳节点。如图1所示,在节点S的邻居节点中A、B、C、E、F节点距离目的节点都比S更近,因此S可从其中随机选择一个节点作为下一跳。
(2)最近方向转发(Closest-direction-based)
在最近方向转发中,当前节点在距离目的节点更近的邻居节点中,可根据当前节点与目的节点的连线方向,来选择与此方向最近的节点作为下一跳节点。如图1所示,按其含义,节点S将选择节点C作为下一跳节点转发。
(3)MFR转发(Most Forward Within Radius)
在MFR转发中,将邻居节点在当前节点与目的节点的连线上的正交投影定义为节点前进值。当前节点可在邻居中选择具有最大正向前进值的节点作为下一跳节点。如图1中,A节点在SD连线上的投影具有最大值,因此A节点将作为下一跳节点。
(4)NFP转发(Nearest with Forward Progress)
在NFP转发中,具有最小正向前进值的邻居节点将作为下一跳节点。如图1中,节点G在节点S的邻居节点中具有最小正向前进值。因此,节点G将成为下一跳节点。
(5)MAR(Most Advance Within Radius)
在MAR转发中,当前节点在距离目的节点更近的邻居节点中选择距离目的节点最近的邻居作为下一跳节点。在图1中,节点E距离目的节点D最近,因此当前节点S将选择E作为下一跳节点。
(6)NC(Nearest Closer)
在NC转发中,当前节点在距离目的节点更近的邻居节点中选择距离自身最近的节点作为下一跳节点。如图1中,由于节点B比当前节点距离目的节点更近,且与节点S间距离最小,因此节点B将作为下一跳节点。
2.2 空洞处理算法
贪婪转发失效后,空洞处理算法将继续转发数据包,直至贪婪转发算法能够恢复运行。贪婪转发失效示意图如图2所示。
在图2中,由于当前节点S没有比其距离目的节点更近的邻居节点,贪婪转发无法选择下一跳节点,因此仅使用贪婪转发则无法成功将数据包发送到目的节点D。然而实际上,从节点S至目的节点D存在一条拓扑连通路径S-A-B-C-E-D。
下面将介绍五种采用不同策略的空洞处理算法。这五种算法分别是,基于拓扑的空洞处理算法,基于平面图的空洞处理算法,基于几何特性的空洞处理算法,基于链路反转的空洞处理算法,混合式的空洞处理算法。
(1)基于拓扑的空洞处理算法
该算法利用拓扑信息来处理空洞问题。严格来说,采用这一类空洞处理算法的路由协议并不是纯粹的基于位置信息的路由协议。
基于拓扑的空洞处理算法是利用泛洪来使数据包从贪婪转发失效的节点发送到目的节点。全网泛洪可以在全网范围内找到拓扑连通的路径,但开销较高。One-hop flooding[4]及Cartesian Routing[5]将泛洪限制在包含目的节点的某个方向内。在On-demand Geographic Forwarding(OGF)[6]及Geographic Routing Algorithm(GRA)[7]中,为减小泛洪开销,并不查找直到目的节点的路径,而是查询到达某一一个贪婪转发能够恢复的节点的路径。
(2)基于平面图的空洞处理算法
该算法利用平面图的特性来发送数据包,由于网络平面图算法的局部性,这类算法能以较低的开销处理贪婪转发失效。在图论中,平面图则定义为一种能够嵌入在平面的非自交图。目前的算法主要利用RNG和GG方式对网络进行平面化处理。在网络平面化处理后,再根据转发策略从空洞边缘进行转发。该类算法的典型代表主要有Original face routing[8]、the face-2 algorithm[9]、GOAFR+[10]以及Greedy Perimeter Stateless Routing(GPSR)[11]。
(3)基于几何特性的空洞处理算法
该算法主要利用网络拓扑的几何特性来发送数据包。作为此类路由算法的代表,BOUDNHOLE算法[12]通过使用TENT规则来判定某节点能否使贪婪转发成功实现数据发送,如果不能,就将其定义为Stuck节点,并寻找同一空洞的其它Stuck节点;在获取同一空洞的所有Stuck节点后,将数据包沿Stuck节点发送,直至贪婪转发恢复。同类算法中,其它的还有Coordinate Depth Forwarding(CDF)[13],Void Resolution-Forwarding(VRF)[14]。
(4)基于链路反转的空洞处理算法
在一些特定网络,如传感器网络中,网络中的节点通常需要向几个固定的目的节点发送数据。而在该类网络节点中若采用相同的贪婪转发,将不会产生路由环路,因此,可在将链路赋值后,再将此类网络抽象为DAG(Directed A-cyclic Graph)。这一类的算法主要有Partial-partition Avoiding Geographic Routing-Mobile(PAGER-M)[15]。
(5)混合式空洞处理算法
该算法可同时利用两种以上空洞处理策略来转发数据。通常在以下两种情况中,即需要采用此类算法,一种情况是当一类空洞处理算法无法达到所需的性能时,另一种则是只采用一种空洞处理算法无法处理网络中存在的所有类型的空洞。这种类型的算法主要有BOUNDHOLE与restricted flooding的混合算法[12],PSR与passive participation的混合算法[6],active exploration与passive participation混合算法[16]。
3 基于位置信息的多播路由算法
本节主要介绍基于位置信息的多播路由以及地理区域广播(GeoCast)算法。这两类算法产生时间相对较近,下面主要介绍其面临的问题及解决方案。
3.1 基于位置信息的多播路由
多播路由是将数据包从单个源节点发送到多个目的节点的路由算法。可通过两种方式达到此目标:一种是利用广播算法在全网进行泛洪,另一种是利用单播算法向多目标发送数据。由于采用这两种方法可能导致路径出现相同链路,所以并不高效。现有的多播路由算法正追求实现冗余链路的避免,借此来减小网络资源消耗。
基于拓扑信息的多播路由算法可分为基于树(Treebased)的多播算法和基于网(Mesh-based)的多播算法。这些多播算法的实现方式通常是由一个派生自源节点的多播树来构造多播路径,而且这两种算法都需要维护网络拓扑状态信息,并通过周期性的泛洪来更新网络状态,因而其网络开销均较大。
基于位置信息的多播算法是通过利用位置信息获取网络结构及预测节点移动等来减小开销。利用位置信息的多播算法通常需要解决两个问题。一个问题是在何时产生多个数据包副本。由于要向多个目的节点发送数据包,就决定了要在中间节点产生多个相同的数据包。而在不同中间节点产生这多个数据包副本也会相应带来不同的开销,因此,如何决定复制数据包的节点就成为首要解决的问题。另一个问题是如何调整空洞处理算法以更好地适应多目的节点的存在。由于目的节点有多个,一些空洞边界节点对于某个目的节点可能会导致贪婪转发失效,而对另外一些目的节点却没有影响。因而需要有效解决这一方面问题。PositionBased Multicast Routing(PBM)[17]是基于位置信息的多播路由算法的典型代表,主要在GPSR的基础上改进来适应多目的节点。Geographic Multicast Routing(GMR)[18]则在PBM基础上更进一步地减小了开销。
3.2 地理区域广播路由GeoCast
本质上,GeoCast也是一种多播路由算法,但与3.1节所介绍的基于位置信息的多播路由算法不同,其目的节点并非确定节点而是通过地理区域来定义的[17]。在GeoCast中,一个源节点发送数据包至目标区域中的所有节点。但由于源节点并不需要将目标区域的所有节点位置信息均放入数据包内,因而目标区域的节点数目并不影响GeoCast的开销。很显然,全网泛洪及多播路由都可以用来构造GeoCast算法。但这样得到的算法却由于没有利用目标节点处地理区域定义的特性,其算法效率实际上并不高。
GeoCast通常由两部分组成。一部分是将数据从源节点转发至目标区域的任一节点。另一部分则是将数据从区域中的节点转发至整个区域的其它节点。
根据第一部分采用的转发策略,可将现有的GeoCast算法分为两类:基于泛洪的和基于单播的GeoCast。基于泛洪的GeoCast主要有Location-Based Multicast algorithm(LBM)[19]、GeoGRID[20]。这类方法是利用限制泛洪来实现数据从源节点至目标区域的转发。尽管对泛洪采取了限制措施,但接入竞争以及冲突问题仍然存在。基于单播的GeoCast,主要有GeoTORA[21],Geographic Forwarding Perimeter Geocast(GFPG)[22]。这一类算法是通过路由控制包来构造自源节点到目标区域的一条或多条路径,而后再经过所构造路径来发送数据。基于单播的GeoCast的优势在于其开销较低,不足之处却是其路由控制包将会造成的延时。
4 结束语
信息系统自组织 篇6
对于网络的研究, 各个学科都有不同的侧重。关于网络的定义, 学术界也存在争议。对于将网络纳入社会科学的研究来说, 其实自20世纪50年代以来, 网络一词就得到广泛运用, 如社会学、人类学、组织行为学等。但经济学和管理学的研究则相对较为落后。从已有的文献来看, 许多学者从不同的角度对网络组织作出定义 (见文献[6]) , 这些定义主要围绕两个方面, 一是围绕交易过程中相互作用的方式和关系;二是围绕独立企业主体间的资源流动。从这些不同的定义中, 可以发现一个共同点, 那就是隐含了对网络其实是一种复杂系统的预设, 因此, 对网络的考察带有系统论基础。
关于网络演化的研究, 从已有的文献来看 (文献[2], [3], [5], [8], [9]等) , 主要着重于以下几方面:首先, 网络具有价值, 这一价值会随时间发生变化, 这表现为网络中的节点之间的关系随着先前个体间相互作用而不断获取的经验而动态变化。其次, 对网络个体间作用所形成价值的分布特征, 以及这一分布随时间演化的特征的关注。这样, 网络形成的结构, 以及网络产生的总体价值都能被加以考察。不同个体之间的作用被用网络的节点的连接加以表示, 并在宏观上表现出特定的行为特征, 这一行为特征体现在特定的网络结构中。网络结构反过来又对网络的决策机制的形成产生影响。在这一意义上, 网络演化观点能对宏观和微观相互关联的机制进行解释。在网络演化模型的构建中, 产生和删除特定节点及其相互间联系的规则发生在网络的微观层次。这些规则通常建立在构建一个新的网络节点和连接的收益和成本之间的权衡基础之上。通过在不同成本收益假设上的企业网络拓扑结构的形成与演化的模型分析, 旨在说明, 基于不同成本收益假设, 将产生不同的网络的演化结果, 并对合作网络的稳定性和收敛性产生影响。网络结构对产业组织系统内企业间不同关系的形成和演化具有重要的作用。因此, 分析随着网络的演化将形成何种网络拓扑结构对探讨产业组织个体间的网络关系的形成与演化具有关键意义。
从动态契约的角度来看, 产业组织网络可视为不同企业之间为实现共同或各自目标而在一定的时期内形成的持续性的交互活动时, 所达成的合作性正式或非正式协议或达成协议的过程。从产业组织演化的形式来看, 产业组织网络是产业组织的一种新形式。它是一种超越了传统的关于市场与企业两分法、复杂演化的自组织的产业组织形式。它的形成和发展很大程度上是受环境变迁的影响 (如经济全球化、技术进步程度的日益加深和竞争程度的日趋激烈等) , 使得垂直一体化的组织结构逐步向多个相对独立个体的网络组织结构演化, 组织内的个体互相结成相对松散, 但同时又具有复杂关联的动态联盟。具有多样化功能的互补性企业通过联合、信息交换等来共同提高网络中企业创新能力和竞争力。
事实上, 产业领域中的实际变化以及环境因素等事实催生了以网络为基础的产业组织研究方法。进入20世纪90年代以来, 产业组织理论经历了对产业组织网络考察的关注不断深入的最新进展, 产业组织文献中基于网络基础的方法也日益增多 (文献[4], [13]等) 。但这些研究的一个缺陷是, 没有就促进产业组织网络动态过程的生成机理进行深入的挖掘。产业组织网络的一个显著特征就是不断增加的产品和技术的复杂性, 多样性。产品的技术复杂度增加的同时, 意味着产品中内嵌的知识的复杂度和多样性也同时增加。当产品特征变得越来越复杂时, 单个企业不能生产产品的每一个部件, 并同时能保持领先地位。企业必须在专业化生产其所擅长的, 同时和其他企业通过各种合作关系来分享他们的技术专长或技术创新成果。技术合作形成的网络在不断技术创新的前提下, 能促进网络组织的持续演化发展。
关于技术合作网络的理论研究, 已有较多的文献从不同的角度进行的研究。如博弈论中的产业组织的技术合作策略, 但大多数成果的缺陷是没有就产业组织个体间的技术合作网络放入一个动态演化的框架内考虑。因此, 如何将网络博弈理论运用于技术合作网络的已有静态分析结果进行动态拓展, 考察产业组织系统内市场结构、企业间的市场竞争行为和技术合作动机之间的动态反馈和协同演化, 从而从博弈论框架内寻求产业组织技术合作网络的形成和演化特征, 是此类技术合作网络研究的进一步深入方向。
本文认为, 可以分别从侧重于网络演化的微观企业层面和宏观系统层面对产业组织网络演化机理进行模型构建和分析。对微观企业层面的分析侧重于不同企业间组网 (连接) 的动机、触发条件等, 着重探讨构建一个新的网络节点和连接的收益和成本, 并进行权衡, 从而产生新的节点或对特定节点进行删除 (见上述相关文献综述) 。系统层面则从宏观层面上分析产业组织的网络结构随时间变化的宏观演化趋势。从已有研究成果来看, 这方面的研究相对较少。
据此, 本文以技术合作网络为例, 侧重于从系统层面分析产业组织的技术合作网络结构随时间变化的宏观演化趋势。所构建的模型用来阐述维持网络演化的多样性和异质性的重要性。从系统论的角度来看, 基于系统演化的自组织机制, 微观层面和系统层面存在着内在的联系, 因此, 微观企业层面和系统层面的分析并不能完全隔离开来, 只是考察的侧重点有所差异。本文侧重于系统层面视角, 构建一个基于系统自组织基础上的产业组织技术合作网络形成演化机理的动态模型。其与侧重于微观企业层面的模型最大的区别在于无需对企业的行为特征作详细描述, 而是着重考察由微观层面的企业间交互作用引起的系统宏观层面企业技术合作网络的动态演化。解释产业组织系统内企业合作网络演化的动态复杂特征, 指出市场和企业合作网络形成必须的技术外部性、异质性和系统开放性特征等在网络演化过程中发挥着重要的作用。技术合作网络所发挥的选择机制的作用在使得企业间的技术特征日渐趋同和存在网络维持成本的同时, 削弱了网络长期演化的合作稳定性基础。研究得出的结论是:个体多样性、异质性和系统开放性是产业组织技术合作网络动态演化的前提, 合作网络得以维持的条件是必须有新的技术创新引入原有的网络空间中。如果没有具有开创性的新技术引入, 合作网络将难以继续维持下去。
2 模型描述与结构
假设产业内的企业数目为n, 但没有进入退出行为, 企业数目在整个演化期内保持不变。企业可以改变技术合作与否的状态, 假设存在有两种状态, 合作c或不合作d。设合作的企业数为n1, 不合作的企业数为n2, n=n1+n2。引入离散状态变量
状态空间的最左端表示一个完全不合作的网络状态, 企业间没有任何技术合作或技术“溢出”, 各企业独自进行技术研发, 合作的企业数为0。最右端表示一个完全的企业技术合作网络, 不合作的企业数为0。中间状态则表示合作和不合作企业的相对分布状态。
以下将在此基础上着重探讨该技术合作网络系统的宏观演化趋势。引入概率P (e, t) , 用来表示离散状态变量e在特定的时刻t处于满足
(1) 引入状态转移可能性变量sc→d, sd→c分别度量状态空间中企业从合作状态转向不合作状态、从不合作状态转向合作状态的可能性
在某一特定时刻t, 企业状态的转变受这一特定时刻状态空间的宏观结构P (e, t) 的影响。当单个不合作企业i在t时刻处于不合作状态占主导的状态空间时 (上图中变量e越靠左的状态空间) , 其从不合作向合作状态转变的动力相对较小。但随着合作企业的不断增加, 即变量e在上述状态空间中不断右移, 至少在一段时期内, 由合作所产生的“溢出”效应和不同企业的异质性所带来的“互补”效应会增加原先不合作的企业转变状态的概率, 从而获得比不合作更大的收益。以上过程用等式表示如下:
sd→c (e) =γ.e, γ>0 (1)
上式表明, 一个原先处于不合作状态的企业加入合作网络的可能性随着合作网络的扩大而扩大 (随着合作网络的扩大, 状态变量值e也增加) 。参数γ表征企业技术合作的不确定性程度或技术强度, 一般来说, 技术强度越大, 技术含量越高, 企业独自研发该技术的不确定性越大, 因此寻求技术合作的动机就越强。这一特征已得到产业领域内的大量事实的验证。寻求合作是现代企业的一大特点。在充满高风险和高不确定性的行业, 如制药业、金融业、半导体电子产业等, 不同企业都寻求开展广泛的合作。例如, 小企业在对新发现的反应能力方面会比大企业显示出大得多的创造力和更快的创新速度, 而大企业则具有成熟的关系网和创新技术的市场化运作能力, 两者能更好的实现优势互补。这类似于生物学上的协同进化和共生模式。
类似的, 假设企业从不合作状态转向合作状态的优势正是企业从合作状态转向不合作状态的劣势。因此:
sc→d=-γ.e, γ>0 (2)
(2) 考虑技术生命周期对企业转变状态意愿的影响
从知识基础论的角度来说, 技术合作是异质性知识转移的一种有效形式。经验研究表明 (文献[10]) , 不同的两个企业之间的技术特征相似度和该两企业之间形成技术合作之间存在倒U关系。一般来说, 在技术演化轨迹的初期阶段, 技术具有高度的不确定性, 技术特征在不同企业间的相似度较低, 再加上其它因素如技术投资所需的高昂融资成本, 企业之间将有更大的意愿进行合作。但随着技术演化进入到其生命周期的较为成熟的后阶段, 技术不确定性的程度降低, 企业将更多的转向考虑对“规模经济”效应的挖掘和对技术的“渐进创新”效应 (如降低企业生产产品成本的流程创新) 的关注。同时, 技术含量饱和度的增加会增加企业间技术的“趋同性”, 也就是说, 随着技术合作的不断深入进行, 企业间技术特征的相似度会不断提高, 导致维持技术合作的边际收益不断减少, 在仍需支付技术合作的维持成本的情况下, 为降低技术不确定性而进行的技术合作动机将不断降低。考虑这些技术演化周期因素的影响, 引入变量w (t) , 其与技术演化周期t满足如下的非线性函数关系:
w (t) =w0-ϑ (t2-t) , w0>0, ϑ>0 (3)
w0表示t=0期的企业技术合作意愿, 随着技术生命周期的演化, 这一意愿沿上述抛物线轨迹先增后减。ϑ代表技术合作意愿的变化率。
(3) 考虑企业转变状态的状态维持成本
以
以
ρ1≠ρ2, 一般假定ρ1>ρ2。表示在相同的条件下, 企业技术合作比不进行技术合作多付出的合作维持成本。
(4) 结合 (1) (2) , 将企业的技术状态转移概率, 即企业从不合作状态转变为合作状态以及从合作状态转变为不合作状态的状态转移概率, 表示如下 (分别以pd→c (e, t) 和pc→d (e, t) 表示) :
其中η是标度参数。
以上以e, t为自变量的指数形式状态转移函数用来表征:在合作网络扩大的初期, 会生成不断增强的企业合作环境, 从而加大企业从不合作到合作的技术状态转移概率。但从长期来看, 合作网络中的企业从网络外部获得技术合作机会的可能性增加, 而不同企业之间的技术“异质性”会受所拥有的技术日益趋同而削弱, 这两种因素对企业技术状态的影响体现在包含变量t的表达式上, 从而影响企业的技术状态转移概率。上述两个状态转移概率的等式的最后一项分别表示企业为维持合作状态所付出的成本, 和企业为维持自身独立进行技术研发所付出的成本, 两者都对企业技术状态转移产生负面影响。
(5) 用μd→c (e, t) , μc→d (e, t) 表示企业在t时刻发生状态转移的系统行为, 表示为以下两个等式:
(6) 在上述过程基础上, 导出一个用来描述企业合作网络宏观演化过程的微分方程, 该方程用来描述概率P (e, t) 随时间变化的连续运动过程:
初始条件为:
P (e=0, t=0) =1, P (e-1=-1, t=0) =0,
P (e+1=1, t=0) =0 (9)
以下是状态变量e在微小的时间间隔dt内的状态转移图 (图2) , 过程假设具有Markov性, 即在t时刻仅考虑e以及它的两个相邻状态的e-1和e+1, 经过dt时间, 从d←c和从d→c的变化。
3 模型模拟结果与分析
易见, 方程 (8) 是一个典型的非线性微分方程, 在明确解析解难以得出的情况下, 采用数值模拟的方法分析系统的演化轨迹。模拟结果较好体现了产业组织合作网络系统的符合上述假设的系统自组织运行特征。
(1) 在对表征企业技术合作的不确定性程度或技术强度参数γ设置不同值时, 系统演化结果表现的差异性较为明显。当γ的值较大时, 表明企业技术合作的不确定性程度较高, 在其它设置相同的条件下, 系统在运行初期表现出比较低γ值更强的合作关系。因为这是一个存在高度不确定性的阶段, 这种不确定性体现在对未来事件和技术发展的有限把握。企业如果能通过网络或合作等形式与外界建立联系, 则能把这种不确定性尽可能的降低。技术合作的高度不确定性为企业相互合作提供了动力, 并大大增加了与其他企业和相关主体建立正式或非正式网络的可能性。这方面有很多实际例子。例如, 伴随着Internet的迅速发展, 专门针对复杂科学计算的新型计算模式——网格 (Grid) 计算技术由于其超强的计算优势被得到日益重视, 但其应用空间、计算平台、相关技术、组建成本、标准制定等方面仍面临着种种不确定性, 推动网格计算的各企业纷纷寻求合作, 包括Oracle、 EMC 、Fujitsu-Siemens、HP、NEC、Network Appliance、 SUN 等共同创建了企业网格联盟EAG (Enterprise Grid Alliance) , 以扩大将该项新的计算技术从仅限于科学研究和开发领域向商用网络服务领域引进的空间。
(2) 随着时间的演化, 企业合作网络系统在自组织过程中出现“相变”阶段, 由合作状态向不合作状态转变, 这一过程在较大的γ值下, 体现得更为明显 (见图3, 4) 。这清楚的表明具有更高不确定性的技术环境, 其复杂性程度更高, 相对应的风险更大。而当系统一旦出现“相变”后, 在更高不确定性技术环境下, 系统状态向新状态转变的速度和程度也更大, 而这正是企业寻求规避与高度不确定性相关的高风险的适应性行为。
(3) 最后, “技术溢出”效应会随技术生命周期过程的演化而递减, 从而降低合作可能性, 模拟结果较好表现出了系统演化趋向于不合作状态的特征。在上述模型的假设和运行规则下, “相变”阶段以后, 随着时间的推移, 系统中企业间相互合作的概率将趋于不断降低, 从长期来看, 合作网络将趋于瓦解。从成本收益角度来看, 这是由于随着时间的推移, 企业间合作所产生的边际收益日益减少, 在存在合作维持成本的条件下, 企业变得不再有动力去维持原有的技术合作网络。也就是说, 当技术合作的空间挖掘潜力日益枯竭, 能被挖掘的都已被挖掘时, 如果没有具有开创性的新技术引入, 合作网络将很难继续维持下去。模型的分析结果还显示:在较大的γ值下, 不合作效应体现得更为明显, 这同样可用较大的γ值与较高的系统演化不确定性、复杂性和高风险性相对应来解释。模拟使用MATLAB7.0运行, 结果见下图①:
4 相关讨论
可见, 在上述企业合作网络自组织演化模型的框架内, 企业维持原有的合作关系的动力不断被削弱, 合作网络有趋于瓦解的趋势, 网络有演化为空网的可能。从复杂系统演化的角度来看, 产业组织间构成的技术合作网络属于一个动态演化的系统。结合耗散结构的熵值理论, 孤立系统熵值随着系统的演化不断趋于增加, 总过程从有序到无序。因此, 系统要形成有序结构的必要条件是系统开放。对于开放系统来说, 通过与外界交换物质与能量, 可以从外界获取负熵用来抵消自身熵的增加, 从而使系统实现从无序到有序、从简单到复杂的持续演化。如果企业处于上述所假设的技术合作网络空间中, 从模型所揭示的结论可以看出, 合作网络得以维持的条件是必须有新的技术创新引入网络空间中, 在演化分析框架下, 创新被视为众多经济现象背后的内在推动力。如果没有持续不断的创新为选择过程提供多样化的选择空间, 演化过程就要终结。这就意味着, 技术网络空间必须开放, 创新技术作为与外界进行能量交换的要素, 从而使技术合作网络获取新的负熵来维持系统的有序自组织演化;同时, 创新技术的引入, 也为产业组织个体提供了个体异质性保证, 而个体异质性、多样性同时又是系统有序演化的基础。否则, 技术演化特征的趋同和维持网络所需的成本将使一个孤立的没有创新的技术合作网络熵值不断增加, 不断趋向于热力学意义上的“平衡”态, 合作网络趋于瓦解。
从协同论的角度来说, 产业组织合作网络能通过组织个体间的相互作用来实现协同, 协同效应的发挥又促进企业的互动。但当面临新的不确定性的环境的变化 (例如某一种能对整个产业带来重大影响的新技术的诞生) 时, 产业组织演化的惯性 (如上述模型中技术饱和度日益增加) 会抑制产业组织网络的发展速度、方向以及维度。因此, 技术合作网络必须面临变革和创新, 否则将面临瓦解的威胁。
以一个典型的例子加以说明。在计算机软硬件生产领域, 一向被视作坚如磐石的由Intel和Microsoft为首的“Wintel”联盟网络由于新兴的64位处理技术的出现而变得有所松动。64位处理技术能把个人电脑的运算能力提升到前所未有的高度, 标志着个人计算机发展史又一个新时代的来临, 使PC从字符时代跨越到多媒体时代。因此, 64位技术对计算机产业链产生了根本性的影响, 它的首推者是Intel的竞争对手AMD公司, 而众多电脑生产企业都是Intel的联盟网络中的成员, 但在AMD64位处理技术的潜在利益的诱惑下, Intel阵营会出现分离的倾向, 受到利益因素的驱动, 许多联盟中的成员的行动使联盟网络出现松动的威胁。因此, 在竞争对手带来的强大的新技术威胁和激烈的市场竞争条件下, Intel要维持和巩固原有的联盟网络, 必须进行创新, 为网络系统注入新的能量和动力。否则原先的网络将面临瓦解的威胁。而从Intel公司的技术运行历史轨迹来看, 它还是具有较强的超前的市场洞察力和远见的, 这体现在其就64位技术的创新所构筑的研发基础和技术创新网络上。从市场运行的状况来看②, 依据Intel公司的以与64位架构相连的核心处理器产品安腾 (Itanium) 构建的Intel、HP、Microsoft以及其它相关企业之间的网络联盟的技术、知识和产业组织网络动态演化的交互关系即是一个很好的证明例子 (世界上有近2/3的最快的超级计算机都采用安腾或Intel的另一核心处理器至强Xeon) 。这充分说明了不断创新的处理器技术本身所具有的强大适应能力进一步巩固了企业间的技术网络联盟, 并促使网络的生态环境不断优化。
以上例子进一步说明了:产业组织网络运作和维持必须建立在相应的技术演化和持续的技术创新基础之上, 并且两者的关系是动态和交互的。在这样的产业组织网络系统 (如上述例子中的Intel、HP、Microsoft以及其它相关企业) 中, 单个产业组织拥有的是能提供专业化生产或服务的特定知识, 从而增加了网络企业的相互依存度和协调性。事实证明, 只有这种由异质知识和不断创新的技术协调构成的群集网络, 才能较好的表现了较高的运营绩效和相应的适应和创新能力。个体企业相互竞争和相互合作的网络组织间的交互, 能提炼为一种知识的交流。而异质知识、创新技术又是产业组织网络形成、维持和演化的内在推动力。
信息系统自组织 篇7
技术创新产生的根本原因是外部环境的竞争性与内部资源的稀缺性, 并受企业自身基础与条件的影响与制约。外部环境的竞争性, 是指外部市场竞争的不断加剧, 市场需求瞬息万变, 各企业在竞争中取胜的难度日益加大。内部资源的稀缺性则是指企业现有物质资源、专业技术以及管理水平有限, 现行生产方式无法给其带来更多超额利润, 面临着被市场淘汰的危险境地。由于自身基础与条件不同, 企业进行技术创新的能力亦不同。
企业技术创新系统是一个非线性系统, 它依赖于内外部诸多复杂因素及其之间的相互作用力, 是一个时刻处于耗散运动中的非线性、开放的动态系统, 具有系统的自组织特征。其动态行为一方面取决于外部环境与自身资源, 另一方面也受系统内非线性因素的影响与制约。在这一耗散过程中, 管理熵的变化通过系统内部的非线性机制作用后形成宏观上的管理效果。同时, 管理耗散的直接结果是促使企业科技创新系统运行进入混沌状态, 为企业技术创新运行状态的质变奠定基础。
二、自组织理论与方法
(一) 自组织理论的涵义
所谓自组织理论, 指的是系统在无需外界指令控制的条件下, 能够自行组织、自行创造、自行演化, 即能自主地从无序走向有序, 形成有序结构的系统。对企业技术创新系统进行观察, 不难寻找到其中的自组织机理与其他的自组织系统一样, 即企业技术创新系统的演化也经历着一个自我调节、自我完善、自我发展, 从低级走向高级、从无序走向有序, 且结构功能不断得以提升的不可逆的发展过程。自组织机制渗透在企业技术创新系统的各个要素和系统行为的各个环节中, 它像一根隐藏在系统内部的无形的指挥棒, 对系统的变化发展起着自主的驾御作用。
系统的自组织演化离不开非线性作用, 非线性作用是自组织的根本机制, 如果系统内各要素之间的相互作用仅仅是线性的, 则无论它们如何组合, 也只有量的增减, 而无质的变化, 这样的系统或是无序, 或是虽然暂时有序, 但很快会向无序发展。只有系统内部各要素之间存在非线性作用, 系统才能走向非平衡, 系统内的涨落才能得到放大, 系统内各要素之间才能发生竞争与协同, 系统才具有从无序向有序发展的动力机制。
(二) 自组织理论的组成
自组织理论是研究自组织现象、规律的学说。目前, 它还没有形成为统一的理论, 而是一组理论群。它包括普里高津创立的“耗散结构”理论、哈肯创立的“协同学”理论、托姆创立的“突变论”数学理论、艾根等创立的“超循环”理论, 以及曼德布罗特创立的分形理论和以洛伦兹为代表的科学家创立的“混沌”理论等。
1.耗散结构理论
耗散结构理论研究一个开放系统由混沌向有序转化的机理、条件和规律。该理论认为, 一个远离平衡态的开放系统, 当外界条件或系统的某个参量变化到一定的临界值时, 通过涨落发生突变, 即非平衡相变, 就有可能从原来的混沌无序状态转变为一种时间、空间或功能有序的新状态。这种在远离平衡非线性区形成的宏观有序结构, 需要不断地与外界进行物质和能量的交换, 以形成或维持新的稳定结构。
耗散结构的形成需要具备的条件:成为开放系统;远离平衡态;系统内部各子系统之间存在着非线性相互作用;涨落导致有序。
2.协同学
所谓协同, 指的是系统的各个部分协同工作。相变都是系统微观组分集体运动的结果, 都是合作效应。协同学是研究复杂系统的部分之间如何竞争与合作, 形成整体的自组织行为, 探索在系统宏观状态发生质的改变的转折点附近, 支配子系统协同作用的一般原理。
不稳定性原理、序参量原理和支配原理是协同学的三大基本原理。
3.突变论
突变理论是描述自然界大量存在的不连续的突然变化现象。即研究系统在平衡状态下临界点的性态, 描述由逐渐变化的力量或运动而导致突然变化的现象。
4.超循环理论
艾根认为, 在分子自组织进化阶段, 既要产生、保持和积累信息, 又要能选择、复制和进化, 从而形成统一的细胞机构, 因此这个自组织过程只有采取超循环的组织形式。经过因果的多重循环, 自我复制和选择, 信息不断积累, 从而向高度有序的宏观组织进化。
5.分形学
所谓分形是指某种具有不规则、破碎形状的、同时其部分又与整体具有某种方式下的相似性的, 其维数不必为整数的几何体或演化着的形态。
6.混沌学
在科学上, 如果一个系统的演变过程对初态非常敏感, 人们就称它为混沌系统。混沌学是研究混沌运动的一门新学科。混沌学发现, 出现混沌运动这种奇特现象, 是由系统内部的非线性因素引起的。
混沌不是简单的无序, 也不是通常意义下的有序。首先, 混沌运动是一种典型的非周期运动, 是周期运动对称性的破缺, 而对称性破缺实质上意味着有序程度的提高, 因此, 混沌可以看成具有更高层次上的对称特征的有序态。其次, 非平衡混沌遵循着某些共同的规律:奇异吸引子行为。混沌是比有序更为普遍的现象。它使我们对物质世界有了更深层次的认识, 为研究自然的复杂性开辟了一条道路。
(三) 自组织理论的基本原理
自组织理论提出一系列关于研究自组织系统或自组织过程的基本原理:开放性原理、非平衡性原理、非线性原理、反馈原理、不稳定性原理、支配原理、涨落原理、环境适应性原理等。利用这些原理可以对系统的自组织性或自组织过程进行判定, 它们完整地给出了系统自组织条件、机制、途径等判别的方法和依据。
三、企业技术创新系统的自组织演化
(一) 非线性相互作用使技术创新系统充分开放
由于非线性相互作用选择、吸收外部条件, 使企业技术创新系统充分开放从外界获取有用的物质、能量以及有益于创新的信息吸收到整个技术创新的系统中, 为各个子系统如研发系统、创新决策系统、管理系统提供各自所需的物质、能量和信息。当然, 在充分采纳吸收的同时, 系统还向社会输出满足市场需求的商品, 对于用户的反馈信息, 企业在进行详细研究、分析后, 对企业产品进行改造再推向市场。企业技术创新系统内部总是存在着无序、无效和不确定性, 如技术和设备已不能满足企业生产的要求, 由于创新过程的复杂化程度与管理协调制度不相匹配, 科技进步和市场竞争日趋激烈使得企业技术创新系统所要面临的不确定性不断增加, 随着企业技术创新系统的不断发展, 它所包含的信息量越来越丰富, 内部结构越来越复杂, 这就是系统内部熵的自然增加过程。
一个开放系统从外界可以得到负熵流, 也可得到正熵流。正熵流会加速系统无序化的进程。这里, 控制系统开放的条件是很重要的。我们在强调系统开放的同时, 也要对系统与环境的交流内容进行分析。一方面, 要使系统开放, 大力引进促使系统进步的因素流入;另一方面, 又要加强控制, 尽量不让或减少不利因素的流入。实际上, 对系统发展不利与有利的因素同时存在, 只要系统一开放, 就会同时进入系统, 要想绝对禁止哪一种是不可能的。只能采取适当措施, 使输入的有利影响 (负熵流) 尽量多, 使不利影响 (正熵流) 越少越好。对于系统或同一系统研究不同的问题, 有利因素和不利因素的形式是不同的, 要具体分析。企业技术创新系统应该根据外部环境变化, 加强系统与外界环境之间的物质、能量和信息的交换, 自觉调整系统的结构, 不断引入负熵流, 才能抵消系统内不断产生的正熵流, 尽可能消除无序。
(二) 非线性相互作用使技术创新系统远离平衡态
非线性相互作用的一个特征就是系统中的多个主体间的不对称性。相互作用的对象之间存在着支配与从属、策动与响应、控制与反馈、催化与被催化等不对称关系, 其中某种因素会起到推动整体演化的作用。
系统中微观层次上的运动形式的差异性和非平衡性是产生宏观层次上有序性的根源, 系统中的要素间存在差异及发展不平衡, 也有了系统自组织过程中的宏观流, 有了这种宏观流, 就有助于系统形成新的有序结构。
开放的企业技术创新系统必然处于一种动态的环境中, 由于各子系统中的创新主体不同, 对于物质、能量、信息的获取必然存在差别。各个环节中的主体只吸收对其有用的物质、能量和信息。系统中呈现的是一种不均衡、有差别的状态。由于企业员工中的个人能力存在差异, 所获得的薪酬也不同, 正是由于存在差别, 才能激励员工尽全力发挥自己的才干, 使企业远离平衡态, 向有序方向发展。
企业技术创新系统的非均衡的具体表现形式有:新创意和新设想得以交流和采纳;技术创新的思维发生对称性破缺;技术创新资金来源和投向的多极化, 导致资金运动形式的差异化;产品品种的多元化, 技术的不断升级;创新人员分工和分配的非均匀化, 形成人才的流动;企业知识结构的调整等。非平衡以充分开放为前提, 要使系统远离平衡并且能够保持非平衡状态, 系统必须充分开放。充分开放为系统与外部环境之间的充分交换, 以及系统远离平衡提供可能性。开放性要求企业技术创新系统中的主体应充分考虑到企业内、外部环境中的诸多因素。对于处在动态变化中的企业内、外部环境, 创新主体必须做出相应的调整。系统结构的变化, 使系统功能也有相应的变化, 使系统从平衡态或近平衡态走向非平衡态。
(三) 非线性相互作用使技术创新系统产生涨落作用
在非线性作用下, 各种相互作用关联起来, 系统内部各要素或子系统之间形成关联与协同, 因此系统才会产生整体行为, 排斥和吸引、竞争和协同才形成一种不可分割的关系。有了这种内在的相互作用, 系统内局部的涨落才可能得到放大, 从而引起发展。
宏观上的系统是由大量的子系统组成的。这些子系统运动状态不断改变, 整个系统的状态也不断改变。系统状态不仅是子系统状态的总和, 而且是一个综合平均的效应, 因此必然存在着涨落现象。耗散结构理论中的“涨落”是指系统有时候会偏离统计平均值, 存在着偏差, 这些偏差就叫涨落。涨落是偶然的、杂乱无章的、随机的。
涨落是否对系统起作用, 还取决于系统是否处于临界点。当系统处于稳态时, 涨落相对于系统宏观是微不足道的。而当系统处于临界点时, 涨落所起的作用就非常重要了。因为技术创新系统内的子系统间有着复杂的相互作用, 所以在临界点附近系统可能形成不同类型的耗散结构和有序状态, 一些微小的涨落将会导致整个系统完全不同的发展方向。在技术创新系统中由于内部和外部因素的作用, 涨落是必然普遍存在着的。
对于技术创新系统中的涨落, 可以以临界点划界对涨落所起的作用进行分析。
首先, 技术创新系统处于稳定态。系统处于平衡态或近平衡态时, 由于一些外界环境变化对系统无太大的冲击力, 系统的结构稳定。系统能够经受住内、外部涨落的冲击而保持较好的稳定性, 而且还能够吸收涨落, 从中吸取对系统有利的信息, 弥补系统在某些方面的缺陷, 使系统更加稳定。当系统处于非平衡约束的状态下, 熵产生率会取得最小值, 非平衡态会连续向平衡态接近, 直至达到平衡态。这种涨落一方面增强了系统的非对称性和非均匀性, 在一定时期一定范围内引起了对称性破缺, 另一方面保持了系统行为的整体性和协同性, 增强了系统对不利因素的抵御能力, 加强了系统调整自身行为的能力, 当由于失误而引发系统不稳定时, 涨落的稳定作用能够化解危机。
其次, 技术创新系统处于临界点附近。当外界环境对系统的冲击力达到足够大时, 致使系统中的涨落运动所引起的扰动和振荡达到或超过一定的阀值, 就会使原有系统的结构遭到破坏, 系统原有的结构或模式已不再适应环境, 需要重新配置系统要素, 这为出现新的有序结构提供了可能。此时系统已经不能保持稳定, 在涨落的冲击下, 系统远离了平衡区, 进入非线性区失稳状态。由于企业技术创新系统是一个有人参与的系统, 所以在这种情况下可以人为地创造并利用一些“涨落”, 如建立合理有效的激励制度, 畅通的网络组织等, 都可以促使系统向有序度高的系统演化。企业必须对企业技术创新系统进行变革。在经历一个从无序到有序的过渡阶段后, 各要素之间形成新的稳定的关联方式, 导致了新的序参量的形成, 各子系统在新的序参量的支配下行动。也就是说, 在企业技术创新系统中, 形成了新的有序态, 技术研发系统、市场创新系统、管理创新系统、技术创新决策系统等子系统按照新的关联方式耦合在一起, 在新秩序的支配下发展, 这标志着新的更为有序的稳定系统形成了。
新的稳定态必经的一个环节就是分叉和环境选择。在系统失稳的状态下, 由于系统内部各要素之间的非线性相互作用, 系统将出现分叉行为。所谓分叉指的是当系统进入非平衡区时, 会丧失其稳定性在临界点上发生分叉, 出现不同的分支, 即不同的发展方向。新出现的不同的各个分支自身又是稳定的。较为简单的系统只表现为一次分叉。而复杂的系统在自己的演化过程中一般要经历多次分叉, 复杂程度越高的系统, 它所包含的分叉数目也越多。总之, 企业技术创新系统是一个开放的、非平衡的、动态的复杂自组织系统。要使企业的技术创新活动能够在一个宏观有序的方向上发展, 一方面, 企业必须要与外界环境进行物质、能量和信息的交换, 以获取足够的“负熵流”;另一方面, 企业本身也必须不断地适应环境的变化, 进行内部调节, 实现技术创新、组织创新与管理创新的耦合, 减少企业内部正熵的产生, 增强自身内部各子系统之间的协同作用, 提高自身的组织能力。
四、结论
企业技术创新系统是一个复杂的自组织系统, 系统中的要素之间存在着非线性的相互作用。因此, 线性的发展观已经不适合复杂的企业技术创新过程。系统科学的发展, 特别是非线性科学的发展, 为解释企业技术创新系统提供了科学的理论依据。本文借助自组织理论中的耗散结构理论、协同学、超循环理论、混沌学等非线性系统科学理论、技术创新学和管理学的相关成果, 运用系统的观点对企业技术创新系统中的非线性演化进行分析, 在一定程度上能够对企业开展技术创新活动产生有益的引导作用, 有助于企业解决技术创新过程中所面临的日益复杂的问题, 加速企业技术创新的进程, 同时也为补充和完善已经初步建立的技术创新理论体系做出有益的工作。
参考文献
[1]张友棠, 黄洁莉.科技创新获利能力形成机理研究[J].理工高教研究, 2006 (1) :10-11.
[2]黄洁莉, 夏喆.企业科技创新混沌动力学模型研究[J].科技与管理2007 (2) :22-23.
[3]吴彤.自组织方法论研究[M].清华大学出版社, 2001.
[4]许国志.系统科学[M].上海科技教育出版社, 2000.
[5]沈小峰.普利高津与耗散结构理论[M].陕西科学技术出版社, 1998.
[6]H.哈肯.高等协同学[M].郭治安译.科学出版社, 1989.
[7]勒内.托姆 (法) .突变论:思想和应用[M].周仲良译.上海译文出版社1, 989.
[8]艾根.M, 舒斯特尔.P.超循环论[M].曾国屏译.上海译文出版社1, 990.
[9]黄润生.混沌及其应用[M].武汉:武汉大学出版社, 2000.
信息系统自组织 篇8
改革开放30年来,我国中小型制造企业迅猛发展,成为推动经济快速发展、提供社会就业的重要力量。在号称世界制造中心的广东省,中小型制造企业更是占到工业企业数的95%以上[1]。出口导向(EO-Export Oriented)和订单式生产(MTO-Make To Order)是我国中小型制造企业生产系统的主要运作模式,人工作业系统(MOS-Manual Operation System)是我国中小型制造企业生产系统的主要结构模式。面对当今复杂多变的市场需求环境和动态随机变化的生产条件,人们发现依靠制度和计划、标准和规程等难于适应动态变化的需求环境。不少学者尝试把系统理论中的自适应、自组织机理和生物进化理论引入生产系统构造及其组织和优化控制中。Frei,R.Di;Marzo Serugendo G;Barata,J.(2008)[2]构建了适应多品种、小批量、快速变化和大规模定制环境的自组织、自适应装配系统模型,赋予装配系统各模块自组织和自适应功能;Frei,Regina;Barata,Jose;Onori,Mauro(2007)[3]把仿生学理论、协同理论、复杂系统理论应用于制造系统组织和优化控制,构建了敏捷、柔性、具有自组织、自诊断、自修复功能的进化制造系统,用以应对随机突发事件的冲击;Shin M.Cha Y.,Ryu K,(2006)[4],则从分形理论角度研究了生产系统分形体的自组织、自优化、自定位、动态化特征,分析了分形生产系统的目标形成和协调过程,提出了基于主题谈判的目标冲突解决机制。以上的研究都是基于以制造设备为自治实体的自组织、自适应生产系统,而目前对于以员工为自治实体的人工作业系统的自组织、自适应方面的研究甚少。本文将对订单式生产人工作业系统的自组织特性进行探讨和分析。
2 自组织理论概述
自组织理论是研究客观世界中自组织现象的产生、演化等的理论,主要包括耗散结构理论、协同学理论等[5]。尽管这些理论研究的角度不同,但都试图解决一个普遍性的问题,即有序与无序、低级有序与高级有序转化的机制与条件[6]。耗散结构理论是普利高津于1969年在一次“理论物理与生物学”国际会议上提出的,指一个远离平衡态的开放系统,在外界条件发生变化达到一定阈值时,量变可能引起质变,系统通过不断地与外界交换,就可能从原来的无序状态转变为一种时间、空间或功能的有序状态[7]。协同学是20世纪70年代由哈肯创立的理论,指一个系统从无序向有序转化的关键并不在于热力学平衡还是不平衡,也不在于离平衡态有多远,而在于只要是一个由大量子系统构成的系统,在一定条件下,它的子系统之问通过非线性的相互作用就能够产生时间结构、空间结构或时空结构,形成一定的自组织结构,表现出新的有序状态[8]。
艾根从生物信息起源角度对生命起源问题进行了创新的探索,于1979年在《超循环;一个自然的自组织原理》中,系统地阐明了超循环理论。超循环就是循环的循环。如果以循环作为亚单元。这些亚单元通过功能的循环而连接起来。于是就构成了超循环[9]。
普利高津认为,系统的开放性、非线性、远离平衡态和涨落是形成自组织的重要条件,也是自组织系统的重要特性。
自组织系统是一个开放的系统。开放系统是指和外界既有能量又有物质交换的系统[10]。开放系统是系统形成自组织的基本条件之一,系统演化除了要考虑内部的熵的产生以外,还要考虑与外界物质和信息的不断交流。只有来自外界的负熵流大于系统内部由于运动而产生的熵,使总熵的变化符号为负,系统才能出现有序化进程。
自组织系统是一种非线性的系统。“系统在从无序状态向有序状态演化的过程中,涨落的普遍存在,不仅导致系统内部的各组分之间存在非线性相互作用.而且子系统之间、系统与外部环境之间都存在着非线性相互作用”[11]。非线性相互作用是系统形成有序结构的内部原因。
自组织系统是一种远离平衡态的系统。平衡态是边界系统允许系统内部的熵产生为零的特殊情况。只有系统处于远离平衡态,才能形成秩序,呈现动态特征。在系统远离平衡态条件下,利用系统的非线性机制,使相互对立的对象参加到协同的集体运动中。各个子系统才有可能向有秩序、有组织、多功能方向演化。由此,普里高津提出“非平衡是有序之源”的著名论断。
自组织系统在各种因素的影响下会出现涨落现象。“系统内外那些能够对系统行为特性造成影响,但没有规则、无法预料的各种波动因素,统称为涨落”。涨落既是对处于平衡态上系统的破坏,又是维持系统在平衡态上的动力。没有涨落的存在,系统就不会偏离原来稳定的状态,实现新的、有序的自组织结构。
3 订单式生产人工作业系统的自组织特性分析
3.1 订单式生产人工作业系统概述
订单式生产是指企业根据客户订单的需求量和交货期来进行生产安排。人工作业系统是针对机械作业系统而言的,它并不是指整个生产过程只需要人参与的系统,而是指生产过程需要由人进行操作、且生产进度及产成品的质量控制主要取决于人的作业系统。一般来说,人工作业系统可以分为完全手工操作的作业系统及半人工、半机械化的作业系统。对于中小制造企业而言,不能像跨国企业或某些国有企业那样有充足的资金实力对生产系统完全的机械化、自动化运作,基于中国人力成本低的国情及节省支出的需要,我国中小制造企业一般通过招聘大量的生产一线工人完成某些产品的大部分工序,或者进口一些国外已淘汰的旧的设备及购买较廉价的普通设备在人的主导下完成生产过程的某些操作。为了控制产品的生产成本及提高工人的工作积极性,对于大部分工序,中小制造企业一般实行计件的工资模式。在计件及管理人员文化程度不高、主要来自基层的情形下,生产管理的现场氛围一般较为宽松。在此氛围下,充分发挥了作为“自治实体”的员工的能动性、灵活性、积极性、主动性。
3.2 订单式生产人工作业系统的开放性
中小制造型企业实施的订单式生产人工作业系统的开放性主要体现在如下方面:一是企业订单的获得来自于系统以外的客户,订单上标明的产品的品种、数量、价格、交货期等信息都是客户要求或通过双方协商确定的。对于任何一个生产系统,外部的订单便是其生命线及正常运转的动力源;二是作为“自治实体”的员工在工作的时候会与身边的人经常性的进行言语、表情或四肢等的交流,从中获取有关信息或合作完成某项任务,在工作以外时,员工也会接触到形形色色的人、物或事,其思想或观念也会不断地受到影响,一定程度上也会影响其工作的态度或对公司管理、文化等的看法。
3.3 订单式生产人工作业系统的非平衡性
订单式生产人工作业系统面对的市场需求是不确定的,其接受的订单品种繁多,各品种的批量大小不一,且交货期的期限都不一致,这要求生产系统应具备较高的柔性,也要求管理人员能根据现有的资源及条件灵活的安排生产,因此每天参与生产的人员、设备及其作业的对象都可能不一样。从以上看出,订单式生产人工作业系统的非平衡性具体体现在:
(1)订单的非平衡性:
订单的种类多,批量、批次不等,客户对产品的交货期、质量等要求多样化。
(2)设备的非平衡性:
完成同种产品同一工序的设备因新旧的不同、造价的不同、构造的不同、操作者熟练程度及爱惜程度的不同、辅助人数的不同使得生产率及产品质量的差别较大,完成不同产品或不同工序的设备也会表现出机器构造、原理、用途及质量的差别、输出的产品速率及产品质量的差别。
(3)人员的非平衡性:
因性别、年龄、学历、性格、工种、工作积极性及劳动熟练程度、工作时间、组织模式、激励机制、工作环境、管理水平等的不同,员工的生产效率及产品的质量水平都会有差异。
(4)工序的非平衡性:
指在物料的流动过程中,在不同工序上加工同一单位产品所需时间会不同,单位数量的产品所需时间最长的工序一般叫做瓶颈工序,几乎任何的生产系统都有它的瓶颈工序,生产系统改进的过程在很大程度上也即提高瓶颈工序生产效率的过程,而当某一瓶颈工序的问题解决好以后,可能又会产生另一瓶颈工序,而此时生产系统已经提高到了一个新的水平。
(5)管理水平的非平衡性:
不同部门、不同车间、同一车间的各个工段因管理人员的工作方法、工作积极性、学历或知识水平的差异或客观条件的限制会表现出部门间、车间间、工序间的差异性及不协调性。
3.4 订单式生产人工作业系统的非线性
非线性是相对于线性而言的概念,线性系统具有以下特点:对给定的刺激有且只有一个反应;任何输入和输出都有一定的比例关系;系统恰好是各部分的总和。因此,非线性系统应该具备以下特点:对给定的刺激各个“自治体”反应不一定一致;输入和输出之间一般不成比例关系;整体和部分总和的不等性。对于订单式生产人工作业系统而言,其非线性特征表现在如下方面:
(1)不论是个人计件工资还是小组计件工资,上级管理部门对个人或小组都会制定单位产量的薪酬,此薪酬的大小直接关系到员工的工资水平和生产积极性,作为“自治实体”的员工对其自身或他人的单位产量的薪酬会表现出或赞同、或沉默、或反对的态度。一旦在同等的熟练程度或工作强度下同一工序或不同工序的员工工资水平差异较大,或者员工认为他每日的劳动付出所对应的报酬太低及工作条件等不尽如人意的话,员工会很消极的对待工作或者不断向上级有关部门反应情况,矛盾激化之下,员工甚至团结起来以罢工的形式抗议工资水平的不公平、不合理或工作条件的恶劣,从而极大的影响了生产进度,进而延迟了交货期,从而导致企业较差的顾客信誉度。
(2)对于计时的工资形式,不同员工因性别、年龄、家庭经济压力、生活态度等的不同也会有不同的反应。在正常上班的时段中,有些员工积极性高,有些员工则较消极。对于加班的态度也不一致,有些员工想多加班,多工作一小时便能多得几块钱,而有些员工只要达到了基本的工时要求,便尽可能的少加班。
(3)对于大部分老员工而言,希望工作稳定,一般会长期呆在某一个工厂,做某一份熟练的工作,因为了家庭,会尽量选择实行计件工资的工作,每天尽可能的延长工作时间。而对于部分年轻员工而言,为了体验生活和注重学习,会多进不同类型的厂,或在同一车间的不同工序上都去尝试,因没有太大的生活压力,或想提高技艺而进一步学习,或为了更多的享受生活,他们会选择按时计件的工作或不愿意长时间、高强度的去做实行计件工资的工作。这表明了不同类型的员工对于计件、计时或工作时间等的不同反应。
(4)对于某些工序或工段,同一批人在相同的工作条件和工作时间下,针对同一种产品,输出量不一定相同,且产品的合格率会不一致,因为作为“自治实体”的员工的心情和状态是不以其他人(特别是管理人员)的意志为转移的,带有一定的随机性。
(5)在人工作业系统中,有些工序必须由多人协调和合作才能完成,因此,适合实行以小组为单位的组织模式。在作业过程中,小组中任何一个成员的缺失或怠慢都会影响到整个小组的效率,且整体的功能要强于各个单独个体的功能和。
3.5 订单式生产人工作业系统的涨落性
涨落是指系统内外那些能够对系统行为特性造成影响,但没有规则、无法预料的各种波动因素,也即关于系统的随机扰动因素。对于订单式生产人工作业系统而言,其涨落性表现如下:
(1)外部需求即客户订单的随机扰动性,直接影响到生产系统的正常运作和稳定性。当订单突然增多且产品需求量突然增大时,为了满足交货期,在现有机器设备的约束下,生产管理人员以加班的形式会尽可能地延长员工的工作时间,若员工数量充足的话,会采用两班或三班制24小时维持生产系统的运作,使机器设备超负荷运作。针对某些人工操作且工艺简单的工序,可雇用临时员工提高其生产速率。若这些组织和运作方法还不足以满足交货期,则在瓶颈工序上采取外包的形式委托其他公司进行加工,
(2)人员流失的随机扰动性。中小制造企业一般为民营企业,其生产一线员工的待遇、福利和工作条件都很一般,当员工觉得工作不顺心、没发展前途或待遇太低时员工就会选择辞职,这将影响到生产的进度,且企业新招及培训员工的成本也很高。因此,企业必须采取一定的措施留住员工,特别是对待处于关键工序上的技术工人更应如此,从而尽可能抑制由员工流动对生产系统的扰动性。
(3)设备出现故障的随机扰动性。一般来说,生产设备购买的时间越长,或操作者越不熟练,其出现故障的可能性越大。某些工序成为瓶颈的原因正是其设备的经常性故障。设备一旦出现了故障,不论是操作者自己维修,还是专门的维修人员维修,都将使生产中断,这不但影响了生产进度,也影响了实行计件工资的操作人员的工资水平。
(4)不合格半成品或成品的随机扰动性。在人工作业系统中,任何一件产成品的完成过程都会经过多道工序,在某些工序上容易产生不合格半成品,其原因是多样化的,可能是产品本身与机械的不协调或者机械老化,也有可能是员工操作不当或粗心大意。对于一些容易出现不合格品的关键工序,一般都会有半成品的检查,若出现了不合格品,立即进行返工,若不能返工,则只能当废品处理。多道工序的多道检查尽管能提高最终产品的合格率,却也耗费了较多的时间,影响了生产的进度和员工的薪酬。尽管不合格品无法避免,但通过采取适当的措施加以控制,则能减少各个环节上的不合格品率。
4 结语
订单式生产人工作业系统作为自组织系统具备四个基本特征:开放性、非线性、非平衡性、涨落性。研究人员和企业实践者可以从这四个角度出发,提出组织、控制或优化此生产系统的措施或对策,这也是作者进一步的研究内容。
参考文献
[1]李霄,郭予红.关于广东中小企业发展问题的思考[J].生产力研究,2006(6):248-250
[2]FREI R,DI MARZO SERUGENDO G,BARATA J.Designing self-organization for evolvable assembly systems[C].Second IEEEInternational Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Sys-tems(SASO),2008:97-106
[3]FREI REGINA,BARATA,JOSE,ONORI.Mauro Evolvable pro-duction systems context and implications[R].2007 IEEE Interna-tional Symposium on Industrial Electronics,ISIE 2007,Proceedings,2007:3233-3238
[4]SHIN M CHA Y,RYU K,JUNG M.Conflict detection and resolu-tion for goal formation in the fractal manufacturing system[J].Inter-national Journal of Production Research,2006,44(3):447-465
[5]许国志,顾基发.系统科学:第1版[M].上海:上海科技教育出版社,2000:189
[6]彭纪生,赵步同.论知识管理与自组织理论[J].系统辩证学学报,2005(1):37-39
[7]安赟.基于耗散结构的中小型科技企业外生成长因素分析[J].经济论坛,2008(17):77-78
[8]蒋岩松.自组织系统在企业管理中的应用研究[J].技术经济,2006(1):41-42
[9]卢洵,李世铮.试论自组织系统的特征[J].信息工程学院学报,1998(1):52-55
[10]颜泽贤.复杂系统演化论[M].北京:人民出版社,1993
信息系统自组织 篇9
学术界很早就大量地关注了因果关系的复杂性, 通常将产生某些现象的各种原因分为直接与间接原因、主要与次要原因、内部与外部原因、必然与偶然原因等, 而多种原因—结果关系的共存, 往往导致一因多果、多因一果、多因多果等情况, 这种复杂性也常常来源于互为因果或循环作用的关系, 所以对这些因果关系的复杂性描述, 由于细节方面的模糊而缺乏可信赖的判断依据[1]。在科研资源管理过程中同样存在此类现象和问题。
自组织理论为我们提供了解决上述问题的理论工具, 序参量的役使原理为我们揭示了系统中部分参量之间相互作用方式的若干细节。
1 自组织理论及序参量的役使原理
1.1 自组织理论
自组织理论是20世纪60年代发展起来的一种系统理论, 由耗散结构论 (Dissipative Structure) 、协同学 (Synergetic) 、突变论 (Catastrophe Theory) 和超循环理论 (Hypercycle theory) 等一系列理论成果组成。它的研究对象主要是复杂自组织系统的形成和发展机制问题, 即在一定条件下, 系统是如何自动地由无序走向有序、由低级有序走向高级有序的。
系统自组织理论产生于自然科学, 随后在多个学科领域都有应用。20世纪后期, 国内外经济学家开始注意经济系统和生物系统的相似性并进行相关的论证研究, 主要包括经济系统的革新、组织、动态演化等。
从自组织的观点看, 技术创新是创新系统形成和向有序演化的过程, 因此, 通过考察技术创新系统形成和向有序演化的条件来研究技术创新系统运行的机理及规律将成为可行方法。随后, 一批国外学者应用自组织理论, 对产业、区域以及国家创新系统展开了大量研究[2,3];国内的一些学者则在管理学领域尝试应用自组织理论研究技术创新和产业、经济系统演化问题[4,5,6,7]。
“系统”的视野越来越宽泛, 而在资源集成的自组织系统方面, 丁铭华将企业资源视为自组织系统研究资源协同规律;朱晓霞将高校科技创新团队视为自组织系统[8];陈娟将科技资源共享视为自组织系统[9]。
1.2 序参量的役使原理
序参量 (Order-parameter) 是描写系统内部有序化程度、表征相变 (Phase Transition) 过程的基本参量。在系统走向临界状态的过程中, 接近临界点时系统的稳定性被破坏, 此时系统的变量可分为:到达新的稳定态的豫驰时间较长的慢变量, 即序参量;豫驰时间很短的快变量。各变量的性质及其作用显然是有差异的, 对系统的运行起决定意义的序参量支配着系统内其他要素和子系统的运行模式。
哈肯在对序参量建立机制的分析中, 还通过从数学上对“快变量”和“慢变量”作用的分析提出了一个极其重要的协同学原理———役使原理 (Slaving Principle) 。能刻画系统状态的参量有很多, 但只有慢变量能规定子系统的行为, 即序参量役使 (Slave) 着微观层次上的子系统。
科研资源系统具有一般系统的共性, 其演化和发展同样取决于系统的序参量。在科研资源系统中存在着科研信息、科研人才与团队、经费、科研设备和科研环境等要素, 各资源既相互独立又相互配合与支持, 但如何把所有资源紧密联系在一起发挥出最大功效则是一个难题, 因此本文认为在科研资源集成系统管理过程中, 序参量指科研资源的有效集成能力 (Resource Integrate Competence) 。该系统运行机制是复杂作用关系的集合, 序参量的役使原理可以很好地认清科研集成系统的整个脉络。
2 科研资源集成系统的构建
2.1 集成的概念
“集成”的概念已经在较广泛的学科领域得以应用, 特别是系统学科及其应用的发展, 使得包括经济、社会、文化等领域都常常使用这一术语。集成理论的思想基础是系统科学, 系统论的显著特点是充分考虑事物相互间的作用并体现其整体性、关联性、优化性。
但从系统集成的涵义来看, 集合整体并非集成系统, 两个或两个以上的要素结合必须符合一定的规律, 并产生整体功能才能称之为集成。本文认为, 集成的内涵可以概括为:集成是指为实现特定的目标, 集成主体创造性地对集成单元 (要素) 进行优化并按照一定的集成模式 (关系) 构造成为一个有机整体系统 (集成体) , 从而更大程度地提升集成体的整体性能, 适应环境的变化, 更加有效地实现特定的功能目标的过程。
2.2 科研资源集成
2.2.1 科研资源
国内外对科研资源的研究颇多, 总体上认为科研资源是用于支撑科研活动的所有资源的总称。本文沿用科研资源要素四分法:人力资源———科研人员;物力资源———科研仪器设备;财力资源———科研经费;信息资源———科研信息。
(1) 科研人员, 指从事技术创新活动的人员, 包括主导创新活动的科学家、科研带头人, 辅助创新活动或提供直接服务的一般科研人员, 即专职科研工作者、高校教师、实验人员、硕博士研究生以及博士后人员等。
(2) 科研仪器设备, 指从事技术创新研究所必须的实验器材与设备, 包括通用设备与专用设备、本单位设备与外单位设备、免费与付费等一切可获得的实验仪器设备条件。
(3) 科研经费, 指用于技术创新研究的经费, 包括各级政府的财政拨款、各级科研管理部门拨付的科研费用、单位自筹资金以及其他机构和单位提供的优惠支持政策等一切可获得的显性与隐性的经费支持。
(4) 科研信息, 指科技活动所需要或产生的信息集合, 以知识信息形态为表现形式, 以学术期刊、文献、学术交流与讨论等形式为媒介在科研系统内外不断进行流动与交换。
2.2.2 科研资源集成
资源的第一特性———稀缺性使得对科研资源的利用问题研究显得顺理成章。科研资源集成是一项涉及人力资源、相关设备、研发经费、知识信息全面协调和综合调度的系统活动, 旨在促进技术创新的行为和过程。从管理学角度看, 科研资源集成除了含有聚合、集合、协同等含义外, 还包含着突变和功能涌现的要求[10]。在科研创新过程中, 科研资源集成不同于科研要素的一般性汇聚, 它包含了主动的优选行为, 体现着有目的、有意识的比较选择。集成促进了各类资源的优化选择, 并赋予其适当的结构形式。
3 科研资源集成系统的自组织特征及序参量识别
3.1 自组织特征解析
自组织理论认为, 一个系统要成为自组织系统, 必须具备四个条件:开放性、远离平衡、非线性作用和存在涨落。科研资源集成系统具备以下自组织特征:
(1) 系统的开放性。开放系统以信息交换为核心, 以系统内外各种资源流动为特征。科研资源集成系统作为技术创新的中间环节, 不断与技术创新的上下游进行着各种资源的交换与流动;同时, 也不断收到外界环境的信息反馈。主要体现在:信息交换、人员流动、经费流转、设备共享等, 如:系统的科研成果得到及时的交流与发布, 系统获取相关研究进展等信息, 科研人员参与的其他科研项目, 交流平台、科研经费与设备的共享等。
(2) 系统的远离平衡态。自组织理论指出, 系统总是遵循“远离平衡态———接近平衡态———打破平衡态———远离平衡态”的运行规律。科研资源集成系统不是孤立和静止的, 它与外界密切联系, 随环境的影响而时刻发生变化, 如技术政策、科技支持与科研管理政策、科研人员的业务评估等支持政策、科技进步水平等的变化都会打破系统平衡;内部呈现出要素的非均衡与结构的多样化, 表现在要素功能差异、资源分布与资源动态发展差异等方面, 包括资金的获取能力与用途的差异、人力资源的能力与分工的差异、以及由资金、设备、人力资源等差异引致的对知识信息掌握与运用的差异等。同时, 系统要素的内外流动也会加剧这种非平衡状态。
(3) 系统的非线性。在非线性作用下, 系统产生整体性行为。科研资源集成系统要素间的相互作用包括异类要素间的相互作用与科研人员 (核心资源) 之间的相互作用。前者是以人为中心发挥协同作用, 受科研人员意志、偏好、人力资本存量、对外部环境敏感的响应程度等影响, 体现在科研经费、科研设备、科研信息与科研人员之间的互动;后者指科研人员作为科研资源要素中具有主观能动性的核心资源而言, 其内部存在着竞争与协同并存的复杂关系。
(4) 系统的随机涨落。在远离平衡的开放系统, 涨落对系统起着建设性作用;同时, 涨落通过非线性作用得到放大, 形成巨涨落, 进而促进系统的进化。对于科研资源集成系统来说, 形成涨落的因素主要有:基础理论与关键技术的突破、技术原理或技术手段的新集合、科研人员的思维突变、应用技术需求引致的技术问题等。虽然各种内容涨落的出现是偶然的, 但只有符合边界条件的涨落才会得到响应和放大。
3.2 序参量识别
科研资源集成系统理想的有序状态是系统内各种资源主体自发在机制的约束和引导下形成集成状态。其发展不只是考虑系统内部资源主体创新行为的效果, 还必须通过系统的自适应、自复制和自创生功能适应外部环境的需求, 并利用外部环境对系统内科研集成系统的推动实现系统结构的自组织演化, 从而提高技术创新能力。协同学认为, 序参量体现了系统的整体意志, 支配一切元素或子系统的运动, 如何使资源主体在序参量的支配下自发集成是确定科研资源集成系统序参量的关键[11]。
已有的研究从以下两个方面分析判别序参量: (1) 根据协同学的观点, 系统内各要素之间的协同取决于共有的目标, 因此, 在这些影响因素中, 集成效果是维系集成关系的关键要素。 (2) 哈肯认为, 在社会系统的演化过程中, 语言和文化可作为社会自组织发展的序参量[12];作为系统适应和演化过程形成的最高目标、基本信念和行为规范的反映———集成功能的涌现, 可作为系统演化的另一个序参量。
基于此, 本文选取“集成度”这个变量表征集成的宏观内涵作为系统的序参量。将资源集成度分为关联度、融合度、涌现度三个维度, 具体表现为:集成要素关联度、集成要素融合度、集成系统显性功能涌现度、集成系统隐性功能涌现度。
(1) 关联度表示要素间的静态关系, 描述的是集成系统各要素的关联强度, 是对系统内部要素之间交互过程中协同作用强弱的度量。各要素间的合作、交流、协作程度以及相互间的关系质量是度量集成度的关键因素。
(2) 融合度表示要素间的动态关系, 衡量相互作用, 包括要素融合与组织融合, 前者描述要素间的匹配程度以及自发调适能力, 后者描述在组织机制设计方面引致的要素匹配关系。
(3) 涌现度是从系统的功能性角度定义的, 系统实现目标即为功能涌现, 分为显性功能与隐性功能。本文逻辑思路的假设之一:科研资源的集成效率越高, 即集成度越高, 则技术创新活动的效果越好, 即创新目标的实现程度越高。因此, 技术创新活动的目标实现 (显性功能的发挥) 程度反映了科研资源的集成度。显性功能表现在技术创新目标的实现程度、研究成果的认可度、技术突破等。另一方面, 系统隐性功能的涌现标志着集成系统的纵深发展程度, 表现为人力资本、知识信息等资源要素的深度利用和融合发展产生的集成效率的提高, 如学术水平和研究能力、团队的学术影响力、后续研究的成功率等, 体现了集成活动带来的要素丰富程度与要素质量的提高程度。
3.3 科研资源集成系统自组织运行机理
一般而言, 由多个因果关系形成的连续而稳定的运行过程构成某种机理, 揭示系统形成和演化过程的基本原理。当自组织系统保持高度的开放性与远离平衡态时, 随机涨落通过非线性产生巨大的推动作用, 促进系统形成自我进化[13]。科研资源集成系统具备自组织结构的四个特性, 属于一个完备的自组织系统。其运行机理如下:
H1:自组织系统的开放程度与远离平衡态呈正相关关系;
H2:自组织系统的开放程度与非线性作用呈正相关关系;
H3:自组织系统的开放程度与随机涨落呈正相关关系;
H4:自组织系统的远离平衡程度与非线性作用呈正相关关系;
H5:自组织系统的远离平衡程度与随机涨落呈正相关关系;
H6:自组织系统的远离平衡程度与系统集成度呈正相关关系;
H7:自组织系统的非线性作用与系统集成度呈正相关关系;
H8:自组织系统的涨落与非线性作用呈正相关关系;
H9:自组织系统涨落的放大与系统集成度呈正相关关系。
4 自组织系统集成度评估———以某国家重点实验室为例
选取某国家重点实验室为例, 采用多层次模糊综合评价方法对该实验室从事科学研究与技术创新活动中科研资源的自组织状况和该集成系统的序参量———集成度进行领域内专家评估和模型综合评价, 以验证由“集成度”作为系统序参量来度量系统自组织运行目标的合理性, 以及从关联度、融合度、涌现度三个维度理解集成度的有效性。
4.1 指标说明
依据前文对科研资源集成系统自组织特征的解析与集成度内涵的解释, 可构建科研资源集成系统自组织运行评估指标体系如表1所示。
注:外部环境的影响可以划分为外部政策、外部资源对系统的影响, 而外部资源的影响已在“系统开放性”条件中从资源在系统的流入、流出活动中加以衡量, 因此, 此处仅考量外部政策环境的作用
4.2 数据来源与样本描述
国家重点实验室作为本领域国内研究中心, 在技术创新、人才培养、学术交流以及科研资源共享等方面均有较高要求, 因此本文选择某国家重点实验室作为评估对象。调研分为两部分, 一是对科研资源集成系统自组织条件作用权重进行评估;二是对该重点实验室自组织运行状况与集成度进行评估。
(1) 系统运行的自组织视角评价指标虽已确定, 但各指标对目标评价的重要程度不同, 权重的确定无法用数学解析方法直接求得, 通常由若干位领域内专家依据行业的经验性判断, 利用层次分析法进行归一化处理后确定指标权重。本研究选取参与国家重点实验室评估的12位领域内专家对二级变量 (C1~C12) 在科技创新研究活动中发挥的重要程度 (分为9等级) 进行评估, 并以此数据估计一级变量 (B1~B4) 的权重。
(2) 依据构建的集成系统自组织运行指标体系, 根据主要测项内容并结合该重点实验室开展的研究特点, 进一步将二级变量 (C1~C12) 细化为24个指标, 将系统的资源集成度细化为14个指标。选取10位领域内专家 (包括本实验室科研项目负责人、研究骨干等) , 根据该重点实验室的实际情况对以上38个指标进行评估 (采用5分制) 。
本研究采取一对一问卷调研, 获取的数据均有效。
4.3 评估结果分析
根据模糊综合评价方法的原理, 12位专家对C1~C12的重要程度可以由判断矩阵A表示:
其中, m=12, 表示12位专家;n=12, 表示12个二级变量。对判断矩阵各影响因素的重要程度指标采用几何平均法处理, 可得:
然后将bi作归一化处理, 即得出该指标的权重:
由此得出B1~B4的权重为:W={w1, w2, …, wn}={0.2398, 0.2865, 0.2286, 0.2451}。
假设S是由n个评审人员对m个指标的单因素模糊评价矩阵, S= (sij) mn即为:
则, 模糊综合评价G为:
则最终的评价结果G*是n个评审评价的平均值:
由专家评估数据可得, 该重点实验室的科研资源集成状况G1*=3.43 (采用5分制, 结果介于0~5之间, 即越接近5表明集成评价越高) , 以关联度、融合度、涌现度三个维度评估的科研资源集成度G2*=3.52。结果表明, 以系统自组织运行逻辑评估的科研资源集成状况较好地反映了系统的集成效果;同时, 也验证了本文构建和解释的科研资源集成系统自组织运行目标———集成度的有效性。
5结论
基于以上的论述与分析, 本研究得到如下结论:
第一, 从自组织耗散结构角度而言, 自组织四大特征的维持与完善是科研组织自我进化、技术创新持续发展的有效保障。因而, 首先要保证科研机构对外界的开放, 保持与外界长期进行能量、信息、资源的交流与转换;其次要保证科研组织的非平衡性, 这可通过创建异质性研究团队、层次不一的管理设备以及非均匀的资金等措施来实现;再次要正确对待科研组织的随机涨落, 正确把握每一次系统内部的涨落, 如基础理论与关键技术的突破、科技政策出台、科研人员的思维突变等, 从而利用每一次涨落推进科研组织的进化发展;最后, 要保证科研机构呈现非线性特征, 进一步明确科研机构是以人 (科研人员) 为中心, 其他科研资源 (资金、设备、信息等) 都应该以科研人员为中心进行配备与协调。
第二, 从自组织协同性角度而言, 科研机构应该不断整合内部科研资源, 不能简单通过提高科研资金、增多科研人员、加大信息设备投入等改变孤立要素的方式来实现;相反, 应该不断配置整合内部资源, 保证人员、资金、信息、设备等在数量和质量上相互匹配, 从而使整个科研机构成为一个有序整体, 具有较高的整体性、协同性和功能性。只有这样, 科研机构的技术创新活动才能持续、有效地发展。