基于组合优化模型的工程概算自动预算系统

罗旭红,付丛振

(1．西安曲江大明宫建设开发有限公司，陕西 西安 710061；2．华优信项目管理有限公司，陕西 西安 710061)

1 引言

工程概算是企业对工程项目的初步投资、利润实行预算建立的文件信息。概预算包含的有人员成本、耗材成本、时间成本等，该预算对于企业的运营状况、经济效益、企业发展规划等均存在直接关联[1]。由于其种类居多，预算量较大，对于企业财务管理人员的工作量造成极大负担[2]，并且，各个环节的概算结果容易出现预算误差。组合优化模型是用于保证企业资金流动安全性的一种方式，保证企业在可控风险程度下，经济利润的最大化以及平稳运行[3]。针对当下工程概算的预算效率较低等问题，曾华辉[4]等人基于多层级清单，构建工程预算系统，实现工程概算的自动预算；申建红[5]等人基于LS-SVM，构建工程初期造价预测系统，用于实现工程概算的自动预算。上述系统均可实现预算目的，但是存在预算结果较为片面、覆盖的概算信息不够全面等问题。本文为实现工程概算信息的全面、高效管理为目的，利用组合优化模型的优势，设计基于组合优化模型的工程概算自动预算系统，可靠地完成工程概算信息的自动预算，并且可降低企业资金投入风险。

2 基于组合优化模型的工程概算自动预算系统

2.1 系统架构

工程概算的可靠预算，可辅助企业实现盈利目标，本文设计基于组合优化模型的工程概算自动预算系统共包含基础层、数据层、平台层以及软件层，整体架构见图1。基础层主要依据Agent技术完成各类结构数据的采集以及整合，依据大数据处理技术处理后形成数据模块群集，并传送至数据层，数据层通过数据挖掘以及过滤技术对数据实行分类处理，删除冗余数据，保留有价值的数据并分类存储至数据库中，为自动预算提供数据依据；在此基础上，平台层通过访[6-7]，完成数据的可视化，软件层依据预算目标，基于数据可视化的前提下完成自动预算，获取预算结果。

图1 系统架构

(1)基础层：该层包含系统运行所需的硬件设施以及网络通信设备，主要用于采集结构化、半结构化以及非结构化数据[8]，包含工程的数字图纸信息、材料信息、费用指标信息、人工成本信息、工程量信息等，利用大数据处理技术对其实行模块群集处理后，传送至数据层。

(2)数据层：该层包含企业内部数据模块、外部市场数据模块以及数据挖掘处理模块，基础层传送的数据经由数据挖掘模块实行处理，将数据实行分类处理[9]，分别存储至两个数据模块的数据库中。

(3)平台层：该层主要由服务接口、相关组件以及数据链路模块构成，用于完成访问权限认证、数据可视化、企业内部数据交互以及与软件层之间数据高速传输[10]。

(4)软件层：该层包含三个模块，分别为预算编制模块、执行模块以及评价模块，用于完成预算目标以及流程制定、审批、控制等，并结合企业实际情况实行调整[11]，对预算结果实行评价，并通过组合优化模型完成投资决策的确定。

2.2 基础层结构

基础层主要采用Agent技术作为核心，该技术具备交互性、反应性、自主性以及主动性的显著特征[12]，其可完成分布式数据的自主处理，因此，采用该技术作为基础层的核心技术，用于完成各类工程概算信息的处理，其结构见图2。Agent技术是一种由内核—类集的结构技术，其包含两个部分，分别是Agent内核以及控制Agent，可将基础层内所有功能实行封装处理，形成一个公共Agent内核。该技术可实现各个差异化领域的功能，完成各自功能类集的执行。知识推理是Agent 内核的主要作用，因此其可用于完成工程概算的推理；内核中设有接口类集，可完成所需的功能类集的连接以及调用，具备各个功能的能力，完成工程概算的相应处理，并可提升系统在处理海量数据时的适应能力、通用能力、并行能力以及扩展能力，可快速完成各类工程概算数据的处理[13-14]。

图2 Agent技术结构

2.3 数据链路模块结构

为保证系统数据的高速传输，平台层在数据可视化的基础上，将可视化的数据传输至软件层，为自动预算提供可靠数据[15]。为保证该过程中的传输效率，采用数据链模块完成，该模块依据JESD204B协议实现数据的传输，由物理层、数据链路层以及传输层构成，并完成整个数据传输，其结构见图3。该链路可实现两种信号的并行，分别为数据信号和控制信号，数据信号经由解码器输出的同时，形成指示信号，并完成同步，实现数据高速传输的同时，可实时监控数据的传输过程以及状态，提升系统运行效率的同时，跟踪数据传输结果。

图3 数据链路结构

2.4 自动预算流程

工程概算的自动预算是系统的主要目的，软件层制定预算目标后，下达预算指令，平台层调取数据层的数据后实现数据可视化，软件层在此基础上，进行工程概算的全面自动预算，其流程见图4。工程概算自动预算是以企业的战略发展目标为核心参考，确定预算目标后，通过预算流程执行、控制、分析以及调整等，完成自动预算；并且，为最大化实现企业业务经营目标、预算执行以及绩效考核充分结合的全面管理和控制[16]，对预算结果实行评价，最大程度保证预算结果的可靠性，最后基于组合优化模型完成投资决策的确定。

图4 自动预算流程

2.5 基于组合优化模型的投资决策

工程概算的自动预算是保证企业投资风险最小化的基础。减小风险水平、收益最大化是企业工程投资的期望目标，以预算结果为依据，实行投资决策的确定。由于收益存在偏度，正收益偏度的增加，会降低大规模负收益的几率，因此，投资风险与偏度存在关联。为保证投资决策的风险最小，基于组合优化模型完成投资的最终决策，该模型可综合参考收益、方差以及偏度等因素，完成投资决策选择。N表示工程项目数量，第i个项目的收益率用ri表示，且(i=1，2，…，N)，为随机变量；如果Ri=E(ri)=var(ri)，ωi表示投资权重，为第i个项目；总收益和总风险用Rp和表示，两者计算公式为：

式中：σij=E(ri-Ri)(ri-Ri)，i≠j。

基于此Rp的偏度水平S的计算公式为：

结合优化理论和投资期望收益结果，则需保证风险水平最小化，其计算公式为：

公式(4)中，充分衡量了S、Zi以及期望收益，保证投资决策的可靠性。

由于组合优化模型是多目标优化，因此，为获取最优结果，采用进化规则算法对组合优化模型的多目标函数实行求解，依据结果的分布情况确定项目的风险程度，目标函数分布结果均匀程度最佳的结果，即为风险程度最低的项目，可保证利益最大化，并将该项目作为最终决策结果。

3 系统性能测试与分析

为测试本文所设计的系统对于自动预算的性能以及应用效果，将某建筑企业2018年的全年的所有工程概算信息作为测试对象，该企业主要承接桥梁建设、商场建设、道路建设，因此，信息中包含三类工程项目概算信息，采用本文系统对该信息实行自动预算，获取预算结果。实验采用MATLLAB仿真软件完成。

由于工程概算信息中含有一定冗余信息，采用本文系统对所有信息实行数据过滤处理，测试系统的过滤效果，结果见表1。

表1 系统数据过滤效果测试

依据表1测试结果可知：本文系统对初始信息实行过滤处理，处理过程中数据量存在增长现象，是由于在该过程中，会产生大量的网络读写，并且需对信息实行分析，因此，会导致该现象的发生；但是分析后，系统将冗余信息删除后，则数据量明显减少，数据过滤处理效果良好，可最大程度保证信息的有效性以及价值性。

为进一步分析本文系统的数据处理性能，以处理过程中，中间数据占据总处理数据的百分比，作为衡量标准，测试系统在不同数据规模以及不同集群规模下，实行数据传输时的该百分比结果，以此衡量本文系统的性能，结果见图5。百分比越低，表示文本系统的性能越好。依据图5测试结果可知：随着数据量的逐渐增加，系统在处理时，中间数据占据总数据的百分比呈现逐渐下降趋势，数据量越大，系统处理性能越好；同时，集群规模数量的增加，该百分比也呈现逐渐下降趋势。该结果是由于系统具备Agent内核，该内核中设有接口类集，可完成所需的功能类集的连接以及调用，具备各个功能的能力，数据量越大，可调用的接口类集越多，数据处理的速度越快，中间数据占据总传输数据的百分比越小，系统的性能越好，该结果也验证了本文系统在处理大数据时的优越的传输性能，在处理海量数据时的适应能力、通用能力、并行能力以及扩展能力。

图5 系统的数据处理性能测试结果

为深入分析系统的并行性能，采用并行规模以及调度长度作为衡量指标，测试系统在实行信息处理过程中，随着处理数据模块群集数量的增加，系统的并行处理性能，结果见图6。依据图6测试结果可知：随着数据集群数量的增加，本文系统应用后，在数据处理过程中，并行规模随着集群数量的增加显著提升；同时，数据的调取长度也随之明显提升。该结果进一步表明本文系统应用，数据处理性能显著优于系统应用前，具备优越的大数据处理性能。

图6 并行性能测试结果

工程投资决策的求解与收益偏度存在直接关联，为保证所获取的投资决策风险最小，需确定最佳的收益偏好值，测试系统在不同的收益偏好取值下的风险结果，见图7。依据图7测试结果可知：收益偏好取值的增加，风险值发生差异性的波动变化，前者取值为0．15 时，风险值最高，超过0．8；益偏好取值为0．36时风险值最低，为0．46。因此，为保证工程项目投资决策选择的最佳效果，本文预算系统的收益偏好取值应为0．46，并用于后续实验中。

图7 收益偏好测试结果

为测试文本系统的预算应用性，随机选取信息中三类工程项目信息各一个，采用文本系统对其实行预算，获取三个项目的风险水平分布结果，见图8、图9。依据图8可知：道路建设工程的风险水平分布均匀程度最佳，没有发生聚集现象；桥梁建设工程的风险水平分布结果呈现向中间聚拢趋势；商场建设工程发生局部聚集现象。依据该分布情况可确定道路建设工程的风险值最小，收益最大，桥梁建设的收益次之，商场建设工程的风险值最高，收益最小。依据图9可知：文系统对三类工程实行预算后，预算结果与实际结果接近程度高，本文系统应用前的预算结果与工程实际结果存在明显差距。因此，文本系统预算后，最佳决策项目为道路建设工程，其次为桥梁建设工程，收益最小的建设工程为商场建设。

图8 风险水平计算结果

图9 预算结果与实际结果对比

4 结束语

企业工程概算的自动预算，对于企业的收益和成本投入存在直接关联，准确完成概算的预测，可辅助企业判断各工程项目的风险，选择收益最大化的项目投资和建设。针对企业概算预算存在的问题和不足，设计基于组合优化模型的工程概算自动预算系统引入Agent 技术以及数据链路保证各类概算信息的高效处理以及传输，实现可靠预算，并可依据组合优化模型完成工程投资决策。测试结果表明：本文系统对于海量概算信息具备良好的处理性能和效果，具备较佳的大数据处理优势，概算的预算结果可靠性较高，可为企业的投资选择提供有效参考和依据。