基于Petri网的过程挖掘与优化

来源 :安徽理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dzsw2009
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随着社会经济的发展,企业所面临的竞争越来越大,因此有效地提高企业的管理效率对企业的发展至关重要。过程挖掘技术从系统记录的日志中发现过程,并建立合理的、满足人们需求的模型,然后通过一些有效的方法优化该模型,得到最终模型。过程挖掘技术的研究有助于降低企业运营成本,提高产品服务质量,使企业能够更好地适应社会经济的发展。已有的过程挖掘技术把优化后的模型存储到模型库中,这样会重复存储而浪费空间。针对这一问题,本文提出了基于行为轮廓的过程挖掘方法和基于行为包含的过程查询方法,目的是从模型库中找到与待查询模型完全相同或高度相似的模型,以供模型重用。这样可以很大程度上减少模型的优化周期,提高企业管理效率。模型查询和模型优化是相互交叉的工作,即模型查询之前需要优化,模型优化之前需要查询。本文主要研究了以下三个方面:1.优化挖掘出的模型或已有模型,Petri网作为形式化的建模分析工具,在模型优化方面有着极大的优点。本文以EVCARD共享汽车租赁过程为例,利用Petri网模型的一些基本性质,如可达性,Petri网模型的延伸概念,如行为轮廓,及Petri网模型的4种经典结构:顺序结构、排他结构、并行结构和循环结构,通过改变或者增加相应的控制结构来对模型进行优化,使其在更好的服务人们出行生活的同时也能保障企业的利益。2.基于行为轮廓的过程挖掘,过程发现技术的最大挑战是从日志中获取有效的信息,虽然目前已经诞生了很多过程挖掘方法和算法,但过程发现技术应与时俱进,适应社会与经济的发展。本文提出了基于行为轮廓的过程挖掘方法,该方法首先从日志中提取弱序关系,并建立日志的弱序关系表,然后依据弱序关系表和行为轮廓的定义,建立行为轮廓表,接着从行为轮廓中找出排他序和交叉序对应的模式,最后用严格序把所有模式组装起来,形成最终模型,最终模型应是合理且满足人们需求的Petri网模型。3.基于行为包含的过程查询,业务过程查询是业务过程管理的重要部分,不仅仅在模型重用方面需要用到过程查询,在大多数模型设计时,对某一部分模型直接使用会加快模型设计的周期。本文提出基于行为包含的过程查询,首先给出待查询模型和待匹配模型的后继关系,并建立后继关系表,其次依据后继关系表判断待查询模型与待匹配模型是否匹配,直到待匹配模型库中所有模型都参与过匹配,最终得到一个匹配模型集。图[12]表[13]参[52]
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