【摘 要】
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在工作流管理系统中，任务分派策略对工作流系统的性能影响较大，而人力资源社会属性的不稳定也给任务分派带来了挑战．一般的任务分派篡略还存在以下问题：分派时只考虑候选资源的个
【机 构】
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中山大学软件学院,中山大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60873162);广东省自然科学基金(S2012010009634);广东省重大科技专项(2012A010800012);广州市科技计划(12A12051586)
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在工作流管理系统中，任务分派策略对工作流系统的性能影响较大，而人力资源社会属性的不稳定也给任务分派带来了挑战．一般的任务分派篡略还存在以下问题：分派时只考虑候选资源的个体属性，忽略了流程中其他资源对候选资源的影响；需要为候选资源预先设置能力指标，但预设指标很难与候选资源的实际情况吻合，错误的能力指标会导致将任务分派给不合适的资源，降低工作流系统的性能．为克服上述问题，基于不同的状态转移视角和奖励函数，提出了4种基于Q学习的任务分派算法通过对比实验，论证了基于Q学习的任务分派算法在未预设资源能力的情况下仍能
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