Интеллектуальный анализ выполнения бизнес-процессов в системе электронного документооборота. Матвейкин В.Г - 38 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

4.3. АЛГОРИТМ ПОЛУЧЕНИЯ КОМПЛЕКСНЫХ МАБП
Конечной целью работы алгоритма является получение комплексной WF-модели, для некоторого данного изначально
журнала выполнения L, которая могла бы генерировать этот журнал "полным" настолько, насколько это возможно. Эта ин-
туитивная посылка используется для того, чтобы ввести два критерия, называемых завершенность и непротиворечивость.
Определение 3. Под непротиворечивостью будем понимать
|}||{|
|}||{|
),(
WSII
LsWSiI
LWSs
=
∈¬∃∧=
=
, т.е. процент последова-
тельностей, принадлежащих обобщенной WF-модели и не имеющих соответствующих последовательностей в журнале вы-
полнения. Под завершенностью будем понимать
|}|{|
|}||{|
),(
Lss
WSsLss
LWSq
∈
=
∧∈
=
, т.е. процент последовательностей имею-
щихся в журнале выполнения бизнес-процесса.
Легко видеть, что комплексная WF-модель состоящая всего из одного процесса содержит каждую последовательность в
журнале бизнес-процесса, а это не совсем то, чего мы хотели бы достичь. Поэтому введем теперь еще одно ограничение –
ограничение на размер комплексной модели бизнес-процесса.
Определение 4 (Математическая постановка задачи). Пусть
L
– это журнал процесса
P
. Даны три натуральных
числа
q
,
m
и
n
, задача обнаружения комплексной WF-модели, обозначаемой как
),,( mqPMDP
, состоит в поиске q-
завершенной комплексной WF-модели, такой что
mWSn ≤≤ ||
, где значение
),( LWSs
минимально.
Иными словами мы собираемся предоставить задачу поиска q-завершенной комплексной WF-модели
(с
mWSn ≤≤ ||
), которая непротиворечива настолько, насколько это возможно. Ниже приводится алгоритм для решения этой
проблемы:
Вход: натуральное число maxProps
Выход: WS-модель
Метод:
=:)(
1
0
WSCF
й
minePrecedences(
p
L
);
1
0
: WSWS =
∨
;
Пока
||
∨
WS
<
m
выполнить
=:
j
i
WS
leastSound(
∨
WS
);
}{:
j
i
WSWSWS −=
∨∨
;
=:F
searchProps(
)(
j
i
WSL
,
q
, maxProps,
q
CF
);
)(
j
i
WSR
=:
проекция(
)(
j
i
WSL
,
F
);
|;|:
Fk
=
Если
1>k
тогда
=:j
max{
∨
+
∈WSWSj
j
i 1
|
};
=
+
+
+
+
:,...,
1
1
1
kj
i
j
i
WSWS
k-means(
)(
j
i
WSR
);
Для каждого
h
i
WS
1+
выполнить
}{:
1
h
i
WSWSWS
+
∨∨
∪=
;
=:CF
aphaAlgoritm(
)(
1
h
j
WSL
+
);
Иначе
}{:
j
i
WSWSWS ∪=
∨∨
;
Конец Если;
Конец Пока;
Вернуть
∨
WS
;
В конечном счете для получения комплексной схемы процесса
P
используем идею последовательного и инкремен-
тального улучшения схемы путем извлечения некоторых глобальных зависимостей, применяемых для кластеризации после-
довательностей. Алгоритм начинает свое выполнение с построения графа – представления последовательностей. Алгоритмы
извлечения таких графов широко представлены в литературе.
Каждая WF-модель
j
i
WS
, последовательно добавляется в комплексную WF-модель
∨
WS
, где
i
– количество оставших-
ся шагов, а
j
– это идентификатор схемы, позволяющий производить различие схем среди схем одного уровня. Кроме того,
обозначим через
)(
j
i
WSL
множество последовательностей в кластере принадлежащих
j
i
WS
.

Страницы