研究成果

ㄧ、知識庫建構程序

本研究結合 BPNN 與 KBFNN 之優點，提出 PCM 執行問題診測知識 庫建構程序，如圖 4 所示，可分為以下：1.確認關鍵問題及其因果關係、

2.建構原始知識庫及邏輯修正、3.建構 PCM 執行問題診測知識庫、以及 4.

建立資料庫管理系統等四個程序。

1. 確認關鍵問題及其因果關係

為建構PCM 執行問題診測知識庫，本研究首先自 PCM 協助業主執行 公共工程之案例，探討 PCM 於工作執行中可能遭遇之問題。然後，針對 曾經參與或負責 PCM 專案之工程實務專家進行訪談，請受訪專家依其知 識與經驗，確認 PCM 於公共工程先行階段及後續階段可能遭遇之執行問 題，並以此關鍵執行問題作為本研究範圍。

由於工期指標可以用估驗計價進度表示，成本指標為業主支出亦可用 同一估驗計價進度表示，而品質亦須合乎規定標準才能進行估驗計價。因 此，本研究以公共工程專案之估驗計價進度落後百分比，來定義 PCM 執 行問題之嚴重程度，作為對工程專案整體影響大小之衡量標準。

PCM 關鍵執行問題確認完成後，本研究再經由前述相同實務專家協助 本研究第一次問卷，確認關鍵問題一對一之因果關係。本次問卷包含兩部

份，第一部份目的在於調查領域專家對於專案估驗計價進度影響程度輕 微、中等、嚴重之主觀認定，據以定義各項語意變數。第二部份則在於界 定先行階段發生單一執行問題時，對後續階段各個執行問題之影響，作為 後續原始知識庫之輸入範例。

2. 建構原始知識庫及邏輯修正

由前述問卷所得之：先行階段發生單一執行問題時，對後續階段各個 執行問題之影響，然後藉由BPNN 之隱藏層功能，表現執行問題間之交互 作用，進行推論先行階段發生多個執行問題時，對後續階段各個執行問題 之影響，用以建構PCM 執行問題原始知識庫。

由於原始知識庫所得之規則數目，依執行問題影響程度之組合成次方 成長，將造成後續問卷工作之困難，同時亦影響網路收斂速率與學習效 果，必須加以合理的刪減。為克服上述困難，本研究發展出一個邏輯修正 程序，如圖5 所示，可以刪除知識庫中多餘、被包含和衝突之規則。兹說 明如下：

定義 Ai 為先行階段之執行問題，Bi 為後續階段之執行問題。當先行 階段執行問題Ai 及 Aj 同時發生時，其中 j≠i。若不論 Aj 發生何種程度，

推論執行問題Bi 之結果和發生單一執行問題 Ai 相同，則表示不論發生何 種程度之 Aj，並不影響 Bi 之推論。該規則可以合併為 1 條維度較小之規 則，即規則可簡化為：若 Ai 則 Bi，而 Aj 為任意值；若推論執行問題 Bi 之結果和單獨發生執行問題Ai 不同，則表示發生執行問題 Aj 之後，對既 有 Ai 之推論結果具有顯著之影響，應保留此前提為發生 Ai 且 Aj 而推論 結果為Bi 之規則。

依據常理判斷，若伴隨發生執行問題 Aj 後，或 Ai 及 Aj 發生程度增 加時，對執行問題Bi 之影響程度未增反減，則此規則不合理，是為衝突之

規則，應先做初步修改，重新確認此兩前提之推論。重複上述過程至所有 先行階段執行問題 Ai 完成邏輯修正為止。由此完成邏輯修正程序後之原 始知識庫，作為知識庫之初始架構，並據以進行第二階段問卷調查。如此 可以大量減少後續第二階段專家問卷之問題數量。

3. 建構 PCM 執行問題診測知識庫

依據修正後之原始知識庫，進行第二次問卷調查，目的在於確認原始 知識庫中，先行階段發生多個執行問題時，對後續階段執行問題之影響關 係，以作為 PCM 執行問題診測知識庫修正之訓練範例。調查對象同前述 人員，問卷中同時將第一次問卷結果，對於影響程度輕微、中等、嚴重等 語意模糊數之定義，提供專家參考，據以提供模糊之主觀意見。

依據原始知識庫，來建立 PCM 執行問題診測知識庫之初始架構。輸 入項為先行階段之執行問題，神經元S1~Sn 為規則之連結，其模糊權重為 後續階段執行問題之推論結果，G 神經元對推論結果進行解模糊化輸出，

彙總所有G 神經元之輸出結果，得到估驗計價進度落後百分比之明確值。

網路訓練完成後，利用模糊規則抽取演算法，對於修正完成之 PCM 執行問題診測知識庫進行規則之抽取；依據前述定義之語意項目(linguistic terms)，求算各語意項目與修正後模糊權重之相似度，相似度最大者即為 推論結果。依據S 及 G 神經元之模糊連結，可以獲得模糊規則如下：若先 行階段發生xi 程度之執行問題 Ai，則導致後續階段執行問題 Bi 影響程度 yi。所有規則一一擷取之後，即完成 PCM 執行問題診測知識庫中規則之修 正。

修正完成之知識庫再進行第二次邏輯修正，刪除修正後產生之多餘、

被包含和衝突的規則，檢定過程同前所述。依據知識庫之輸出結果，可以 得到PCM 執行問題之先行與後續階段因果關係知識庫，包括 PCM 執行之

關鍵問題及其影響程度，以及對工程專案整體績效之影響。

第二次邏輯修正完成之知識庫，經由訪談前述之領域專家，請專家依 其經驗與認知，檢視知識庫中之推論規則，對於有所質疑之規則逐一列出 檢討，並對其遺漏之重要規則予以補充增列，再次確認知識庫之合理性及 完備性，由此完成 PCM 執行問題診測知識庫，可以作為台灣執行公共工 程專案管理之參考。

4. 建立資料庫管理系統

建立 PCM 執行問題診測知識庫後，為能方便使用者查詢與運用，本 研究乃將PCM 執行問題診測知識庫之成果彙整，以 Access 建構一個資料 庫管理系統，將資料有系統的組織起來，經由排序、篩選、和分析過程，

讓使用者能夠迅速獲得所需之資訊。

PCM 執行問題之資料庫管理系統架構流程，如圖 6 所示，其中包含：

(1)系統介紹、(2)PCM 專案各階段關鍵執行問題說明、以及(3)先行階段推 論後續階段執行問題影響分析等3 大部份。本管理系統可以協助使用者瞭 解在公共工程專案之執行過程中，各階段可能遭遇之 PCM 執行問題，以 及執行問題間之因果關係，並以估驗計價進度百分比進行影響程度之分 析。

由於 PCM 執行問題診測知識庫內，諸多規則已於邏輯修正程序過程 中刪減，而被刪減之規則於建構資料庫當中，會發生搜尋條件不符合，無 法獲得查詢之結果。本研究乃於所建立之資料庫中發展出一套搜尋流程，

如圖7 所示，以解決上述之問題。兹說明如下：

若輸入執行問題數為1 個，比對搜尋條件，擷取其對應之推論值輸出。

若輸入執行問題數為2 個，比對搜尋條件，若有符合搜尋條件者，則擷取 其對應之推論值為查詢結果；若無符合搜尋條件者，則分別以2 個問題之

其中任1 個為搜尋條件重新搜尋，擷取其對應之推論值中最大者為輸出。

若輸入執行問題數為3 個，比對搜尋條件，若符合則擷取其對應之推論值 輸出；若無符合搜尋條件者，則分別以3 個問題之其中任 2 個為搜尋條件 重新搜尋，後續之搜尋過程同2 個問題之情況。若輸入執行問題數為 4 個 或4 個以上，則推論該專案執行嚴重落後，不予考慮。使用者可以選擇其 中三項執行問題，重新輸入進行分析。

此外，本管理系統亦提供完善之互動式使用者介面。在Window 作業 平台下開啟本資料庫，首先會執行Access 應用程式，出現使用說明，讓使 用者能夠於公共工程專案執行時，依據實際發生之狀況，以勾選及下拉式 選項輸入先行階段執行問題之發生程度；系統能夠依據使用者之輸入，進 行推論後續階段可能發生之問題及影響程度，俾使決策者能夠預警防範。

二、案例驗證

台灣公共工程通常將規畫設計與施工監造分開執行，通常並未採用統 包方式。因此，PCM 在台灣主要為代理業主審查規畫設計之相關業務，或 進行營造施工之督導管理。然而，由於公共工程專案之主辦單位本身一般 都有施工處之正式編制，可以執行施工監造之工作，但卻無規畫設計之單 位，因此相當依賴 PCM 來協助主辦單位執行規畫與設計階段之工作。本 研究依據所提出之 PCM 執行問題診測知識庫建構程序，以規劃設計階段 為例，建構台灣公共工程之PCM 規劃設計執行問題 (Planning and Design Executive Problem, PDEP)診測知識庫。

由於 PCM 業務大多集中於中華、中興、亞新、林同棪、萬鼎和昭凌 等 6 家大型工程顧問公司，因此本研究之受訪人員為六大工程顧問公司 內，實際負責PCM 之專案經理或資深工程師，平均工作年資 19 年，囊括

絕大部份台灣 PCM 實務專家。彙整問卷結果，歸納出規劃階段 6 項，以 以正規化(normalizing) 。三相模糊統計可視為二維隨機試驗，每次模糊試 驗確定“輕微-中等”以及“中等-嚴重”之分界點，計算問卷各分界點之 累計次數，再依累計機率百分比轉換得各語意變數之隸屬函數。本研究權 衡資訊之充分性與計算之便利性，將隸屬函數擬合(fit)為梯型模糊數。

程度輕微、中等、嚴重對應擬合後之函數分別如式(5), 式(6)及式(7) 所示，以LR 表示法表示：輕微={0,2,0,1}，中等={3,4,2,3}，嚴重={7,10,3,0}，

完成語意變數之定義，作為後續模糊規則抽取之比對標準。

數 6 個，分別代表 6 個規劃階段執行問題，輸出層結點數 15 個，分別代 表 15 個設計階段執行問題。依據前述問卷中，專家提供之執行問題程度

數 6 個，分別代表 6 個規劃階段執行問題，輸出層結點數 15 個，分別代 表 15 個設計階段執行問題。依據前述問卷中，專家提供之執行問題程度