使用模糊控制方法之網路化服務利潤管理

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行政院國家科學委員會補助專題研究計畫 ; 成果報告

□期中進度報告

使用模糊控制方法之網路化服務利潤管理

Fuzzy Logic Control for Revenue Management in Web-based Service Industry

計畫類別：; 個別型計畫 □ 整合型計畫

計畫編號：NSC 96 － 2416 － H － 006 － 016 －

執行期間： 96 年 08 月 01 日至 97 年 07 月 31 日

計畫主持人：吳植森共同主持人：

計畫參與人員：陳柏仁、施小中、林揚倫

成果報告類型(依經費核定清單規定繳交)：;精簡報告 □完整報告

本成果報告包括以下應繳交之附件：

□赴國外出差或研習心得報告一份

□赴大陸地區出差或研習心得報告一份

□出席國際學術會議心得報告及發表之論文各一份

□國際合作研究計畫國外研究報告書一份

處理方式：除產學合作研究計畫、提升產業技術及人才培育研究計畫、

列管計畫及下列情形者外，得立即公開查詢

□涉及專利或其他智慧財產權，□一年□二年後可公開查詢

執行單位：國立成功大學工業與資訊管理系

中華民國 97 年 10 月 20 日

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1

中英文摘要

中文摘要

網路服務提供者與消費者簽訂品質服務契約，為使網路服務提供者能獲取更高獲利並維持客戶滿意度，網路服務提供者必須依照服務情況動態調整契約與管制服務量。本研究根據獲利與滿意度之要求，設計下列兩項控制機制：(1)固定型契約的控制方式：在品質服務契約內容不變動的前提下，建立以獲利為基礎之模糊控制器，控制伺服器閘道允許進入系統之顧客人數；(2)變動型契約的控制方式：以客戶報酬權益為基礎，建立連續可變契約之模糊控制器。在維持客戶的權益下，改變契約內容中的服務時間門檻值與逾時補償，使服務提供者能在獲利與顧客滿意度之間取得均衡。

研究結果顯示︰(1)模糊控制器透過改變服務成功與失敗的比例，影響獲利與允入人數。當服務時間門檻值上升時，會直接使獲利與允入人數上升。當單次報酬提升時，會提升獲利。但當補償金額提升時，對於獲利與允入人數的影響不大；(2)使用變動契約型之模糊控制器會為服務提供者增加獲利。在變動契約模糊控制過程中，服務時間門檻值會提升，

而補償金額的值卻不會隨之增加。此種情形在低價值認知的客戶群會有顯著效果；(3)使用雙模糊控制器可以在較短的時間內找到最佳獲利契約。

關鍵詞：營收管理、模糊控制、服務品質

Abstract

Network service providers guarantee their quality of service using service level agreements (SLAs). The providers require dynamic contracts to gain profits and maintain service level through admission control. Two control mechanisms were designed for achieving these two objectives: (1) using a fuzzy controller for admission control to maximize operating profit under a fixed contract; (2) using a second fuzzy controller for contract matching to increase total profit and maintain customer satisfaction under dynamic contracts.

The results of our research showed that: (1) the fuzzy controller affected profits and service level by adjusting the ratio of success to failure of served jobs. When the service time constraint increased, the profit and accessed requests also increased.

When the revenue for a successful request increased, the profit increased as well.

However, when the compensation for a failed request increased, the influences for the profit and accessed requests were minor; (2) the service providers gained more profit using the second fuzzy controller under the dynamic contract system. During the contract matching process, the service time constraint increased, but the

compensation did not increased with the same level. This result was significant for those customers with lower reward expectation; (3) our fuzzy control system was efficient in reaching maximal profits within short time.

Keywords –revenue management, fuzzy control, QoS

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報告內容

使用模糊控制方法之網路化服務利潤管理

Fuzzy Logic Control for Revenue Management in Web-based Service Industry

一、前言

現代供應鏈管理系統不但利用內部網路(internet)來改善內部供應鏈流程協調工作，同時也使用外部網路(extranet)與商業夥伴分享資訊及整合協調供應流程(Laudon, 2006)。此種網路化之服務系統常要透過網路服務提供者(internet service providers, ISPs)來實現，因此 ISP 提供之網路化服務品質對網路化生產或服務流程之績效有很大之影響。網路化服務業常以契約方式提供服務品質保證，服務契約主要是以價格與客戶得到之設備利用情形為考量，ISP 根據契約調整資源設定與分配以獲取利潤。網路使用者為確保其所受到的服務有所保障，必須與網路服務提供者簽訂品質服務契約(service level agreements, SLA)，其內容主要包括服務費用及服務品質(quality of service, QoS)兩項。其中用以衡量 QoS 這一部分的基準，通常設定為完成服務所需時間之門檻值，其定義為客戶從進入系統內被服務，到服務完成所能接受之時間長度(Pacifici et al., 2005)。是故，透過協調機制調整出對消費者與 ISP 業者能皆有利的契約內容，將使雙方都能受惠。

利潤管理(revenue management)為 ISP 業者相當重要的管理課題。因此經營網路化服務事業要從微觀市場角度接受每個客戶不同服務品質要求。利潤管理之實際做法為：在設備容量或產能不易擴充下，調整訂價與設備利用配置(allocation)，以極大化獲利(Cachon and Terwiesch, 2005)。對於網路服務提供者來說，消費者對於等待服務的時間門檻值是影響獲利模式的關鍵。網路服務提供者透過訂立的契約，從在時限內服務完成的案件中獲取報酬，

並且對於逾時服務的部份依照件數分別與以補償。傳統數學規劃模式雖提供精確的控制方式，卻受限於運算複雜的瓶頸，在處理時間上消耗過多，難以應用在實際服務流程中。模糊控制(fuzzy control)方式對於不確定性高的網路服務資源配置問題則提供了即時回應的控制方式。

總結上述研究背景與動機，為了解決網路控制即時性與提供更佳契約協調機制，本研究之目的如下：(1)設計固定型契約的控制方式：在品質服務契約內容不變動的前提下，建立以獲利為基礎之模糊控制器，控制伺服器閘道允許進入系統之顧客人數；(2)設計變動型契約的控制方式：以客戶報酬權益為基礎，建立連續可變契約之模糊控制器。在維持客戶的權益下，改變契約內容中的服務時間門檻值與逾時補償，使服務提供者能在獲利與顧客滿意度之間取得均衡；(3)應用雙模糊控制器在短期內找到穩態下最大獲利契約。

二、文獻探討

服務提供者的獲利模式由三個參數加以描述：r，服務單次報酬；即依合約完成一次服務事件所獲得報酬；W，服務時間的門檻值；c，逾時補償；因為逾時服務，服務提供者對個別件數要提供的補償金額。服務提供者總獲利(P)便由時間限制內完成服務件數(S)帶來的

(4)

收益(R)，以及逾時件數(F)所付出的補償損失(L)這兩者來計算(Diao et al., 2001, 2003)。

R = r*S (2.1) L = c*F (2.2) P = R – L (2.3)

使用者與服務提供者在契約中明定包含上述r，c，W 三項參數的條約，並依合約進行網路傳輸服務。現定義調整閘道表現之參數為允入人數(m)，此即為系統允許閘道在該時段內放行的客戶要求件數。以控制允入人數的方式來調整獲利時，其圖形為一山丘(concave downward)型。

為了設計有效率之控制器用以促使系統獲利最佳並且能穩定，Diao等人(2003)以商業上的應用為考量，提出了如圖2.1中灰色區域所示，以獲利為基礎的控制模式架構。此架構能控制入口閘道進行允入控制，管制是否接受使用者之服務要求，以因應服務需求變化所帶來的影響。此架構之契約形式為：服務提供者的獲利來自時限內完成的服務事件數，並對於逾時服務的事件做出補償。其結論指出，透過模糊控制器，能在有限時間內尋找出有效的允入控制人數使獲利最佳化。Pacifici等人(2005)也在相同契約設計下，針對允入控制與伺服器效能分配，提出雙階段式的資源分配模式。本研究結合上述兩種架構，將圖2.1中Diao 所提之灰色控制區域擴充成完整圖2.1之架構，以探討契約變動與最佳獲利之間的關係。圖 2.1展示一個使用兩個模糊控制器之營運架構，整個流程系統由兩個迴路循環組成：(1)交易流(business flow)：使用者透過網路與服務提供者的介面用網頁接觸，傳遞諸如傳輸，瀏覽，

或是搜尋等服務要求；(2)控制資訊流(control information flow)：控制人員根據目前工作效能和契約所要求的服務水準，決定是否允許使用者之要求通過閘道進入伺服器的服務流程中。在控制資訊流程中使用兩個模糊控制器進行允入控制與調整契約的工作，以便系統能夠即時且有效地反應外在環境的變動，調整契約以達到系統最佳獲利之目標。

圖2.1 具有允入及調整網路契約模糊控制之網路服務利潤管理架構

三、研究方法

(5)

本研究的主要工作為：(1)設計固定型契約的控制方式：在品質服務契約內容不變動的前提下，建立以獲利為基礎之模糊控制器，控制伺服器閘道允許進入系統之顧客人數；(2) 設計變動型契約的控制方式：以客戶報酬權益為基礎，建立連續可變契約之模糊控制器。在維持客戶的權益下，改變契約內容中的服務時間門檻值與逾時補償，使服務提供者能在獲利與顧客滿意度之間取得均衡；(3)應用雙模糊控制器在短期內找到穩態下最大獲利契約。

我們以一個 M/M/m/K/M 佇列系統的方式去模擬服務流程中的處理狀況。令表示在系統中的服務數為k 件的機率，這項參數在控制系統中可以透過其他參數的收集而推知。所需要的資料包含：客戶到達率λ､服務速率 μ､總客戶數 M､系統總容量 m。現假設每個客戶僅能在同一時間內僅能提出一件服務要求，以使在本系統中的這兩種數值是相同。透過下式的生死過程(birth-death process)可以推知在不同 k 值下的結果。

(3.1)

(3.2)

若系統被設定成淨損型(pure loss system)時，不允許等候，即令。系統中即使等待著K 件服務件數，但由於只有 m 件服務可以被允許進入處理流程的關係，服務件數超過閘道所管制最大進入數量的部份也將被視為未服務狀態。此種情況下機率模式將為 Engset 分佈。

k = 0, … ,m (3.3)

系統內平均服務件數 N 可透過求取其期望值。

0

*

K k k

N k P

=

=∑

(3.4)

若平均服務時間 T､平均服務件數 N､以及客戶到達率 λ 為有限數，且此隨機過程為平穩態(stationary)則平均服務時間 T 可以透過 Little’s Law 加以估計如下。

(3.5)

當允許通過閘道的服務件數 m 增加時，由於更多的服務得以進入系統，平均服務件數 N 之值也會增加。若客戶到達率 λ 沒有變動，則平均服務時間將會無可避免地被拉長。由

T N

= λ

0

( )

M k

k

k m

M i

i i

C P

C λ μ λ

=

μ

= ∑

( ) 0 1

0

k

M k k K

otherwise λ

_{= ⎨}^⎧

λ

⁻ ^{≤ ≤ −}

⎩

0

k

k k m

m k m

μ μ

μ

⎧ ≤ ≤

= ⎨⎩ ≥

P

k

P

k

≥ =

M K m

P

k

(6)

於契約中的逾時賠償金c 僅在服務時間超過服務時限 W 時才會發放，若延長服務時間部份未導致超過限制門檻，增加服務件數自然對於服務提供者的獲利有正面助益。然而當服務件數增加之際，也可能導致過量的逾時服務件數大幅削減總獲利，是故m 值之增減連帶引起的抵換效果必需一併考量。

變動客戶的契約內容時除了要考慮到服務提供者的獲利外，也必須讓客戶可以維持其權益不受損害，方能順利繼續合作。現假設V 為單次服務案件完成時，客戶可以獲得回報之現金，V 值在逾時服務的情況下是零。客戶之有形的交易獲利，亦或是心理面的滿足感，

皆以V 這樣的價格來計算。客戶若是因為逾時服務導致原本的預估獲利 V 無法實現時，服務提供者必須用c 補償以彌補這部份的損失。此外這項補償措施必須連帶考量時間因素，

需要考慮獲利與補償在單位時間效率上的相等，而非單純帳面價值的移轉。現令S 為單次服務完成時間，針對不同的服務事件是否在時限內完成，使用下列兩種評估方式。

(3.6)

(3.7)

(3.6)與(3.7)個別表示成功服務與逾時服務的情形。當服務要求在時限內完成時

(S ≤ W)，客戶在 S 時間內獲得約當於 V 的獲利，並支付 r 的費用。這些數值條件要與服務逾時之條件，諸如客戶估計的服務時限(W)，及相對應之補償(c)具有相當性。同樣地，在服務逾時的情況下，由於其所要求之服務事件仍在處理的緣故，無法進行新的服務要求，

客戶所必須等待的時間為S，其單位時間所獲得之補償要與服務時限 W 內單位時間獲利效率相同，因此對於時限內服務的時間評估部分上限亦為服務時限W。在假定消費者服務成功獲利V 和服務費用 r 這兩個數值不變的情形下，服務提供者可以變動服務時限 W 之值，

並且尋找出合適的補償金額c，用之訂立新一期的契約。在(3.6)及(3.7)契約模式下，補償金額c 在服務時間 S 等於服務時限 W 情形下，補償金額應訂在最低點(V-r) 。圖 3.1 展示在不同服務時限W 下，隨著服務時間不同所對應的補償。

圖3.1 固定客戶價值認知 V 與單次報酬 r 下服務時間門檻值 W 與補償金額 c 值之關係

當新的網路化服務開始服務一段時間後，系統經營者可使用其他統計資料或調查報告

V r c

for S W

S W

− = ≤

V r c

for S W

W S

− = >

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推測客戶到達率λ，並且按照簽訂契約的名單得知總客戶數 M。為了使服務流程順利且維持良好服務效率，系統內需配置適當的伺服器提供服務，同時也可由歷史資料得知系統之服務速率μ。隨著系統開始運作，實際的客戶到達率也可經由服務紀錄加以修正。由於 λ 值與μ 值具有隨機性與不確定性，需透過允入控制的方法調整最大允許進入系統服務件數 m。每隔幾個週期，系統會檢視這段時間的服務狀況以及收支損益，透過契約調整模糊控制器適當地調整現行契約內容，以使獲利提升，並維持客戶權益。

四、實驗結果

本研究實驗結果包含：(1)在構成契約的三項參數(服務時間的門檻值 W，單次報酬 r，

補償c)為已知的情況下，透過對於允入人數(m)的控制，讓服務提供者的獲利最大化，並改變這三種參數以探討其對獲利與允入人數的影響，此項結果於4.1 討論；(2)設定在契約可變動的情形下，透過第二組模糊控制器調整契約部分內容，以使服務提供者的獲利能再提升，此項結果於4.2 討論；(3)關於雙模糊控制器與全域搜尋方式的求解效率之比較，此項結果則於4.3 討論。

4.1 固定型契約控制結果

本實驗利用 MATLAB 程式模擬網路服務情形，並將參數設定如下：客戶到達率 λ=5，

總客戶人數100 名，服務速率 μ=5。允入人數 m 限制在 10 到 100 之間，其起始值為 80。

在契約內容已知的情況下，藉由控制允入人數，使用含有五項語意變數的模糊控制器，以達成最大獲利之目標。此模糊控制器的輸入項包含兩種資料：前一次允入人數的調整值，

以及經過此調整動作後所產生的獲利改變比率。調整允入人數的控制動作將持續進行五百次以觀測結果。本實驗設定一組基本契約，內容為(r,c,W)=(10,15,10)，並另外設定三組契約，

分別為(r,c,W)=(10,15,15)、(r,c,W)=(10,30,10)、與(r,c,W)=(20,15,10)，分別與基本契約比較，

用以進行比較三項契約變數對獲利的影響。

圖 4.1(a)為(r,c,W)=(10,15,10)與(r,c,W)=(10,15,15)之允入控制與獲利結果比較。服務時間門檻值會直接影響到服務事件的成功與失敗比率，服務時間門檻值W 越低，獲利與允入人數不但隨之下降，在控制過程中允入人數m 震盪幅度也越小，而收斂到最佳獲利的速度會上升；圖4.1(b)為(r,c,W)=(10,15,10)與(r,c,W)=(10,30,10)之控制結果比較，契約的補償金額變大會使模糊控制器傾向讓服務成功比率提升，因此逾時服務的比率較少。可見透過模糊控制會降低補償金額c 對獲利的影響；圖 4.1(c)為(r,c,W)=(10,15,10)與(r,c,W)=(20,15,10) 之控制結果比較，提昇單次報酬r 雖提升獲利結果，對穩態允入人數的影響卻只有小幅度增加。較高的r 值意味著單件服務成功報酬的回饋也較高，因此有服務更多事件數量的傾向。但若是大量提升允入人數將導致服務失敗率的快速提昇，所以單次報酬的提升對穩態允入人數影響是有限的。由以上結果可以得知，服務時間門檻值對於獲利及允入人數的影響，模糊控制器透過改變服務事件成功與失敗的比率，對獲利與允入人數產生影響。同樣地，改變補償金額與單次報酬時，對於允入人數的影響有限，而獲利部份則受到服務事件成功與失敗的比率所影響。模糊控制器會透過提升服務成功率來增加獲利，因此系統內的服務成功率遠大於服務失敗率。服務成功時會生效的單次報酬對於獲利影響較大，而服務

(8)

失敗時會生效的補償則是對獲利影響較小。模擬結果也顯示，透過模糊控制器進行獲利最佳化的結果也與全域最佳解相同，此與Diao 等人透過模糊控制器，能在有限時間內尋找出有效的允入控制人數使獲利最佳化之結論是相同的。

圖4.1 不同契約對獲利之影響

4.2 變動型契約控制結果

由於契約的三種參數中，W 會改變服務事件成功與失敗的比率，而 r 與 c 兩項參數會

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受到這種比率的結果對獲利產生影響。因此本研究設計的變動型契約設定W 與 c 這兩個參數為可變動部分，互為取捨。對於消費者而言，這兩個參數分別代表對服務時間的忍受程度，以及服務失敗時得到的補償。當服務時間要求較寬鬆時，自然就會以較高的補償金額作為回饋。相反地，若是採取較嚴格的服務時間要求，在補償金額上就能以較低的水準來滿足客戶。此外，在變動型契約中若是使消費者所要支付的費用r 值經常性地改變，可能會牽涉到付款意願等問題，甚至會引發提高使用費用後減低服務需求量的連帶反應，因此在本研究中，設定r 值不在可變動範圍內。

圖 4.2 為四群對網路服務有不同價值認知的客戶(V=75,V=125,V=175,V=225)採用變動型契約後，契約內容變動情形與服務提供者之獲利結果。起始契約定為(r,c,W)=(10,15,10)，

在每次調整契約時，由服務提供者利用模糊控制器對W 值進行調整，再以此調整值代入(3.6) 與(3.7)之客戶評估式，以客戶可以接受的 c 值做為新契約的內容。如此模擬進行五百次契約調整。每當契約由買賣雙方重新給訂新內容後，從生效到下次調整期間，利用4.1 所設計的模糊控制器對允入人數進行控制，以使獲利得到最佳化調整。為了確保服務品質，在此將W 的上限設定為 30，下限設為 5。

圖4.2 不同價值認知的客戶在採行變動型契約控制結果比較

當 W 上升時，c 值隨之上升，接著系統內依序產生如下的連鎖反應：

(1)服務時間的門檻值上升，促使控制允入人數的模糊控制器放寬限制。

(2)允入門檻值上升，系統內湧入更多服務事件。

(3)服務事件增加，導致實際服務時間拉長，趨近於服務時間門檻值。

(10)

(4)實際服務時間趨近門檻值，讓消費者對於合理的補償金額評估值下降。

透過上述四項相互牽連的變動。原本因為W 值上升而跟著提升的 c 值會透過允入門檻值的變化而產生下降的趨勢，因而在圖4.2(b)產生震盪的現象。這種現象在此被認定為消費者對劣等服務品質逐漸習慣而接受的過程。圖4.2(c)為獲利採行此變動型契約後的獲利狀況，最佳獲利皆有所提升。

圖 4.2(a)顯示，V 值越低的客戶群，其 W 值越容易上昇，對照其在圖 4.2(b)的表現可以發現此種客戶的c 值震盪幅度較低；相對的，當 V 值上升後，W 值的成長幅度較為有限，

這是受到其c 值震盪幅度較大，導致透過允入人數反向拉回的時間需要拉長，以及單筆補償金額過高這兩項因素的影響。在此模擬中，客戶對於成功服務的支付的費用皆為r，亦即無論其所受到的服務水準為何，服務提供者每完成一次服務所能獲得的金額為定值。從結果可知，擁有較低V 值的客戶群在協調契約的過程中，比較會因為所進行的網路服務帶來回饋小，而做出較大的讓步，也提早習慣與接受於較劣等的服務水準。現行的電信服務經常有主打廉價而低服務品質的專案，消費者在接受此種服務契約時，經常會遇上服務商提供其他補償方式，以換取較低品質服務的情形。這類的服務方式便是利用補償方案來換取消費者較寬容的接受度，等到消費者習慣於這種服務後，補償的活動便會逐漸降回過去水準。此種劣化品質的服務方式，對於服務成功後回饋小的客戶會獲得比較大幅度的讓步，

但對於利用服務獲取高回饋收益的客戶來說，對於劣化服務的接受度較低，所能換取到對品質的讓步也較小。

4.3 雙模糊控制器與全域搜尋效率之比較

服務本身是具有隨機性的，因此觀察動態環境下的時間若不夠長，就可能會受到變異性的影響，而難以達到最佳的控制結果，這項情況在服務時間限制與平均服務時間兩項數值接近時會特別明顯。圖4.3(a)為單筆服務報酬 r 不變下，不同服務時間的門檻值 W 與補償金額c 使用允入控制器之最佳獲利圖。圖上方曲面圖為控制時間無窮大之最佳獲利的理論值，圖下方曲面圖為控制時間較短暫時，所得到的獲利期望值。當加入變動契約控制器以調整服務時間的門檻值與補償金額時，可得到與圖4.3(a)上方曲面圖相當的控制效果，其獲利值接近控制時間無窮大之最佳獲利的理論值，而其搜尋所需時間則僅需與圖4.3(a)下方搜尋時間相當。這是因為採取變動契約模糊控制時，每一步都只需搜尋小區域的可行解，

並且採取漸進的方式去尋找較佳的契約組合。這樣的處理方式能夠減低運算所需的計算量，以及降低實際服務時間的變異性對利潤函數的敏感度。

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圖4.3 單模糊控制器與雙模糊控制器性能比較圖

五、結論

本研究成果包括下列三項︰

(1)開發固定契約之模糊控制器，此相當於穩態操作下之網路服務系統。研究顯示，模糊控制器透過改變服務成功與失敗的比例對獲利與允入人數產生影響。當服務時間門檻值上升時，會使獲利與允入人數上升。當補償金額提昇時，對於獲利與允入人數的影響是比較小的。當單次報酬提昇時，會提昇獲利。因此建議網路服務業者若要調整契約時，應先從服務時間門檻值下手，亦即調整其服務水準會直接影響其獲利情形。

(2)開發變動契約之模糊控制器，同時建立考量消費者權益的協商機制。研究顯示，變動契約模糊控制會為服務提供者帶來比採行固定契約機制還高的獲利。在連續變動契約調整過程中，服務時間門檻值會提昇，而補償金額的值卻不會隨之增加。此種情形在低價值認知的客戶群會有顯著效果。經營者可依照客戶認知價值差異，進行不同的契約調整模式。

(3)使用雙模糊控制器可以在較短的時間內找到穩態下最大獲利契約，以達到即時回應的效果。因此網路服務業者可在使用者需求劇烈變化的環境中使用雙模糊控制器，以確保獲利與服務品質。

參考文獻

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Diao,Y. , Hellerstein, J. L. and S. Parekh, “A Business-Oriented Approach to the Design of Feedback Loops for Performance Management,” Proceedings of the 12th International

Workshop on Distributed Systems: Operations and Management (DSOM’01), Nancy, France,

2001.

Diao, Y. , Hellerstein , J. L. and S. Parekh, “Using fuzzy control to maximize profits in service level management,” IBM Systems Journal, Vol 41, no 3, 2002.

Laudon K. and Laudon J., MIS: Managing the Digital Firm, 9^th

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2006.

Pacifici, G. , Spreitzer, M. , Tantawi, A. N. and Y. Alaa, "Performance Management for

Cluster-Based Web Services," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 23, no.

12, 2005.

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計畫成果自評

本研究目的在於設計出可供網路服務業者達成最大獲利目標與履行服務品質保證之模糊控制器，為達到這些目的，則必須要有兩部分的控制模式：(1)以最大獲利為目標，設計控制變動型契約的機制；(2)以最大獲利為目標，在契約參數已知的情形下，設計控制允入人數的機制。這兩部分都在結案報告中詳述控制方式與結果。採用模糊控制的方法也解決了控制時間必須即時回應的瓶頸。

在本研究中所提出的變動型契約營運模式，乃是由網路服務業者提出對於時間限制門檻值的調整方向，並且由客戶端回應相符代價的補償方案，在這過程中最後做出決定的是消費者，亦即在這種協調的過程中，客戶端提出了可以接受的條件，因此這種契約變動方式是買賣雙方都可以接受的結果。本研究將客戶接受網路服務視為一種連續獲利的過程，

並且會以目前所受的服務品質去評估應獲得的補償方案，這樣的設計也是與現實狀況相符。

如果只考慮一次的契約變動，控制出來的結果，將是單純地將代表服務品質的限制時間這項目，單純地與代表價格方面的補償方案這項參數進行抵換。亦即會認定結果應當收斂在特定區間內，買賣雙方互蒙其利。然而若把變動契約視為一段連續的改善過程，服務品質劣化所帶來的衝擊性會在營運的過程中緩慢地下降，實質上對於消費者而言，這將使其對於補償方案的評估結果改變。在一個看似公平的遊戲規則下，服務提供者以一個迂迴而漸進的方式達到放寬服務限制時間之目的，這種情況也與一般零售業在貨品縮水時所採取的手段相當。

綜合上述，本研究完成了原先設定的三種目標：固定型(短期的)契約控制設計；變動型 (長期的)契約控制設計；利用模糊控制簡化運算，控制時間縮短，仍可達到最佳化利潤目標。

在變動型契約這部分，加入了多期的概念後，得到服務提供者占優勢的結果，這項結論是在單期最佳化的研究中不容易察覺，而且更貼近實際服務狀況。本研究的結果將在整理後儘快投稿至國際期刊，並將做為未來更深入延伸研究之基礎。