模糊综合评价法用什么软件实现_采用先进算法技术 实现低效资产评估智能化...

背景

开源节流 降本增效

随着“架构先进、运营高效、内外兼顾”IT体系的实施，企业IT规模和复杂性迅速增长，业务及应用系统的更新迭代频率进一步加快。依靠传统的以“文档+人肉”方式进行低效资产盘点，该方法存在工作量大、梳理工作难、信息核对难、完全依赖人工主观判断等问题。

为落实集团公司降本增效在行动工作的重要部署，河南公司深挖CMDB数据价值，采用先进算法技术单独从一个因素出发进行评价，确定评价对象对评价集的隶属程度，使用模糊综合评价法确定需淘汰的对象，实现低效无效资产评估自动化、智能化。

详细方案

开源节流 降本增效

河南公司依托BOMC的资产数据信息结合新技术模糊数学综合评价法，对效能使用情况进行研究。模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事务或对象做出一个总体评价，具有结果清晰、系统性强等特点，较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。评价法基本步骤如下图：

确定评价对象：包括主机、网络、存储、软件产品等多种类型的资源。

确立评估因素集：包括品牌、漏洞、维保、能耗、故障等指标因素。

确定评价集：确定资产能效的评价集，包括无效、低效评价标准。

确定评价因素的权重

建立数学模型：根据各评估因素的分布形态，选择隶属度函数，建立数学模型，确定被评估对象对评价集的隶属度，进而得到模糊关系矩阵。

综合评价分析：根据计算的结果值进行综合评价。

本方案主要针对老旧计算机主设备，包括小型机、PC服务器资源进行评估，不同评估对象对应不同的评价指标体系。将硬件设备淘汰资产评价指标体系归纳为3个一级指标，10个二级指标，虚拟机归纳为3个一级指标，4个二级指标，如下图所示：

以计算机主设备为例进行详细方案说明，模糊综合评价法主要分为单因素模糊评价和多级模糊综合评价。

单因素模糊评价

单独从一个评估因素(指标)出发进行评价，确定评价对象对评价集V 的隶属程度。我们逐个对被评价的 IT 设备对象从每个因素 Ui 上进行量化，确定从单因素来看被评价 IT 设备对象对各等级模糊子集的隶属度，进而得到模糊关系矩阵。

每个因素拟采用隶属函数的选取：量化隶属度是根据问题的性质主观选择某些形式的模糊分布隶属函数，再根据实际测量数据确定其中所包含的参数。基本原则：

ü 隶属度函数必须是单调函数或单峰函数

ü 根据特征的单调性，选取符合特征值分布的隶属度函数

ü 隶属度函数的确定方法往往依赖于人的判断，在理论上没有普遍适用的、完全严格一一对照的标准方法，通常有概率统计法、模糊统计试验法、专家评定法、历史经验法、分布法等。

常见的模糊分布形态(隶属度函数)

rij 表示ui 属于vj 的隶属度，由隶属度构成的单因素评价集为Ri ( ri1 ，ri2，..，rim) 。以单因素评价集为行组成的矩阵称为单因素评价矩阵，表示如下图:

根据隶属度的大小规定，U：

[0.8，1] 无效

[0.6，0.8)低效

[0.3，0.6)有效

[0，0.3) 高效

本研究中，分别根据U1 ~ U3 3类评价因素，确立3个模糊关系矩阵RU1、RU2、RU3。根据各IT设备对象的指标值，分别进行 10个单因素评价因素 评价，得出3个模糊关系矩阵：

一级模糊综合评价

根据前面的步骤可知，现在我们有了3个隶属矩阵RU1产品状况、RU2运行状况、RU3历史状况和3个权重向量A1-产品状况、A2-运行状况、A3-历史状况，利用矩阵乘法，将A 与 R 合成，分别得到各被评价对象的一级模糊综合评价结果矢量 BU1产品状况、BU2运行状况、BU3历史状况。合成的矩阵乘法算法采用一般的加权平均型三角模算子，这种算法的特点是每一个因素对评判结果都有一定贡献。

二级模糊综合评价及结果分析

应用效果

开源节流 降本增效

IT设备效能研究结合河南公司实际应用要求及业界的相关先进算法技术，进行了淘汰资产评估系统的拓展性设计及实现。采用的模糊综合评价法是基于模糊数学理论，根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，具有结果清晰、系统性强等特点，较好地解决了拟淘汰设备评估过程中模糊、难以量化的难点。

1、2020年目前共下线老旧设备320台，实现维护费执行值实际压降103.72万元的成效。

2、2020年完成对主机、虚拟机资源的智能化评估手段建设，完成涵盖资产从到货、上线、维护和下线过程的全生命周期管理和查阅。

END

投稿单位：河南公司