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基于Petri網(wǎng)基本結(jié)構(gòu)的過程模型修復(fù)方法

文檔序號:9375877閱讀:721來源:國知局
基于Petri網(wǎng)基本結(jié)構(gòu)的過程模型修復(fù)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于Petri網(wǎng)基本結(jié)構(gòu)的過程模型修復(fù)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 過程挖掘是在1998年由R. Agrawal等人提出的。目前國際上比較認(rèn)可的過程挖 掘定義為"過程挖掘是指那些從實(shí)際執(zhí)行集合中提取出結(jié)構(gòu)化過程描述的方法"。
[0003] 在過去的十年里,事件數(shù)據(jù)越來越容易獲得,過程挖掘技術(shù)正在趨于成熟。過程挖 掘也成為了業(yè)務(wù)過程管理(BPM)研究的熱門課題之一。下面利用BPM生命周期來定位過程 挖掘。BPM生命周期說明了一個(gè)業(yè)務(wù)過程的7個(gè)階段,分別是(重)設(shè)計(jì)、分析、實(shí)現(xiàn)、(重) 配置、執(zhí)行、調(diào)整和診斷。(重)設(shè)計(jì)階段,將會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的過程模型或者修改一個(gè)已經(jīng) 存在的過程模型。分析階段對候選模型和其它可選模型進(jìn)行分析。在此之后,模型在實(shí)現(xiàn) 階段得以實(shí)現(xiàn)。一個(gè)已存在的系統(tǒng)將會(huì)在(重)配置階段得以重新配置。在執(zhí)行階段,設(shè) 計(jì)好的過程模型將會(huì)被執(zhí)行和監(jiān)測。在調(diào)整階段,過程不會(huì)被重新設(shè)計(jì),也不會(huì)生成新的軟 件。在診斷階段,被執(zhí)行的過程得到分析,此階段的輸出可能會(huì)觸發(fā)一次新的(再)設(shè)計(jì)階 段。過程模型在(重)設(shè)計(jì)、配置和實(shí)現(xiàn)階段扮演主導(dǎo)角色,而數(shù)據(jù)在實(shí)現(xiàn)、執(zhí)行和診斷階 段扮演主導(dǎo)角色。過程挖掘提供了一種真正"閉合"BPM生命周期的可能性。
[0004] 從過程挖掘的定義中可以看出過程挖掘的目的是從日志數(shù)據(jù)中抽取信息,并且建 立清晰的過程模型,同時(shí)要保證構(gòu)建的過程模型與實(shí)際的執(zhí)行過程保持一致。過程挖掘的 起點(diǎn)是事件日志。所有的過程挖掘技術(shù)均假設(shè)能夠連續(xù)地記錄事件,每個(gè)事件代表一個(gè)活 動(dòng),而且每個(gè)事件和一個(gè)特定的案例相關(guān)。另外,事件日志可能存儲(chǔ)了關(guān)于事件的額外信 息。
[0005] 事件日志可以被用于三種類型的過程挖掘場景。第一類過程挖掘場景是"過程 發(fā)現(xiàn)",即根據(jù)一個(gè)事件日志生成一個(gè)模型,并不使用任何先驗(yàn)信息,其主要內(nèi)容是過程挖 掘算法的研究。第二類過程挖掘場景是"一致性檢測",將一個(gè)已知的過程模型與這個(gè)模型 的事件日志進(jìn)行對比,一致性檢測可以用來檢查記錄在日志中的實(shí)際情況是否符合這個(gè)模 型。第三種類型的過程挖掘場景是"過程增強(qiáng)",其理念是利用實(shí)際過程產(chǎn)生的事件日志來 擴(kuò)展或改進(jìn)一個(gè)已存在的過程,與一致性檢測不同,第三種過程挖掘場景的目的在于改進(jìn) 和擴(kuò)展已知模型。
[0006] 隨著過程挖掘技術(shù)的升溫,國內(nèi)外的很多學(xué)者都致力于研究過程挖掘算法。過程 挖掘算法最早是由Cook和Wolf提出的,目標(biāo)是從軟件過程的事件日志中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)過程模 型,并隨之做了大量的后繼工作。1998年,AGRAWAL使用基于有向圖的方法最早提出了業(yè)務(wù) 過程挖掘模型,此后又進(jìn)行了一系列擴(kuò)展性的研究。此后國內(nèi)外的學(xué)者陸陸續(xù)續(xù)地提出了 大量的數(shù)據(jù)挖掘算法。比如,Aalst提出的基于活動(dòng)順序關(guān)系產(chǎn)生的α算法以及聞立杰、 王建民提出的其衍生算法,基于語義技術(shù)提出的區(qū)域挖掘和ILP挖掘等等。本發(fā)明所使用 的過程挖掘方法是在2013年S. J. J Leemans提出的歸納挖掘。
[0007] 在一致性檢測和過程增強(qiáng)技術(shù)方面,目前最大的挑戰(zhàn)就是在過程模型上進(jìn)行重 演,來發(fā)現(xiàn)事件日志中觀察到的行為的最優(yōu)路徑。Arya Adriansyah提出了基于事件日志的 校準(zhǔn)方法,不僅能夠?qū)κ录罩具M(jìn)行重演,還能夠解決在重演過程中出現(xiàn)的諸如重復(fù)變迀, 不可見變迀,復(fù)雜的控制過和循環(huán)此類問題。另外,對于過程模型中出現(xiàn)的偏差,校準(zhǔn)也能 夠發(fā)現(xiàn)偏差出現(xiàn)的地點(diǎn),并提供偏差的診斷信息。進(jìn)一步地,通過對不同偏差賦予不同程度 的嚴(yán)重性,可以利用校準(zhǔn)來實(shí)現(xiàn)不同角度的分析。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的在于提出一種基于Petri網(wǎng)基本結(jié)構(gòu)的過程模型修復(fù)方法,其采用 如下方案:
[0009] 基于Petri網(wǎng)基本結(jié)構(gòu)的過程模型修復(fù)方法,包括如下步驟:
[0010] a利用歸納挖掘算法從事件日志中挖掘出對應(yīng)的過程模型
[0011] al過程樹
[0012] 定義過程樹
[0013] 設(shè)Σ是一個(gè)有限活動(dòng)集,?是給定的符號集,τ是隱式變迀;
[0014] (l)a e Σ U { τ }是一個(gè)過程樹;
[0015] (2)設(shè)M1,…,Mn均是過程樹,η>0,則? (Μ ^…,Mn)也是過程樹;
[0016] 對于操作符,有如下幾種:
[0017] 操作符X代表著選擇關(guān)系,該操作符對應(yīng)的子樹只有一個(gè)會(huì)發(fā)生;
[0018] 操作符一代表著順序關(guān)系,該操作符對應(yīng)的子樹會(huì)順序發(fā)生;
[0019] 操作符0代表著循環(huán)關(guān)系,M1代表循環(huán)體,M2,…,M n代表循環(huán)路徑,對于α,η多2 ;
[0020] 操作符Λ代表著并行關(guān)系;
[0021] 為描述過程樹的語義,對于過程樹定義一個(gè)循環(huán)單調(diào)函數(shù);對于過程樹的操作符, 分別定義其結(jié)合函數(shù)? 1 :
[0022] Aaj = {< a 對于 a e Σ ;
[0023]
[0024] 對于操作符X,Xl(L/"._人)=U々; l<i </?.
[0025] 對于操作符一,一 i(7w,…乂…Λ,| V/_e 1 . * . " : e Μ;
[0026] 對于操作符ο:,Ο Uh,…人〉-{巧.' r t :2 · .'的G Λ (G U A 卜
[0027] 為描述操作符Λ,引入符號集,.這個(gè)符號集代表著tl. . . 1的交錯(cuò);[0028]
[0029]
[0030] Vi < n A m={i^)^{i) = t^kh
[0031] 其中,f是一個(gè)雙射函數(shù),將t中每一個(gè)事件映射到^中的一個(gè)事件,t(i)代表著 t中第i個(gè)元素;使用這種符號定義,下面來定義操作符Λ :
[0032]
[0033] 母 ? MJ-PT; I ι-?? ?η h i _b. m ju 1,ιωμ=?)塊結(jié)構(gòu)的工作 流網(wǎng)中;
[0034] a2確定操作符和選擇切割
[0035] 四種操作符X,一,G,Λ每一種都有著典型的形式來進(jìn)行分割;事件日志會(huì)根據(jù) 選定的操作符進(jìn)行分割,被分割的事件日志會(huì)繼續(xù)遞歸進(jìn)行分割;
[0036] 定義選擇切割
[0037] 存在一個(gè)緊鄰圖G,對其進(jìn)行選擇切割,產(chǎn)生了不相交的集合X1,…,Ση,有:
[0038]
[0039] 定義順序切割
[0040] 存在一個(gè)緊鄰圖G,對其進(jìn)行順序切割,產(chǎn)生了不相交的集合X1,…,Ση,有:
[0041]
[0042]
[0043]
[0044]
[0045]
[0046] 定義并行切割
[0047] 存在一個(gè)緊鄰圖G,對其進(jìn)行并行切割,產(chǎn)生了不相交的集合X1,…,Ση,有:
[0048]
[0049]
[0050] 定義循壞切割
[0051] 存在一個(gè)緊鄰圖G,對其進(jìn)行選擇切割,產(chǎn)生了不相交的集合X1,…,Ση,有:
[0052] SiariiG) U End(G)CiIr,
[0053]
[0058] a3切割日志
[0059] 在確定操作符并選擇對應(yīng)的切割后,需要對事件日志進(jìn)行分離;不同的切割對應(yīng) 不同的切割函數(shù),下面列出對應(yīng)的切割函數(shù):
[0060] 定義順序切割函數(shù)
[0061 ] 輸入:事件日志L和順序切割集合(Σ i,…,Σ n);
[0062] 輸出:切割后的事件日志L1, · · ·,Ln;
[0063] 依次遍歷每一個(gè)順序切割集合,每一個(gè)集合會(huì)將原有的事件日志切割出與其對應(yīng) 的事件日志,有:
[0064]
[0065] 定義選擇切割函數(shù)
[0066] 輸入:事件日志L和選擇切割集合(Σ . . .,Σ J ;
[0067] 輸出:切割后的事件日志L1, · · ·,Ln;
[0068] 依次遍歷每一個(gè)選擇切割集合,每一個(gè)集合會(huì)將原有的事件日志切割出與其對應(yīng) 的事件日志,有:
[0069]
[0070] 定義并行切割函數(shù)
[0071] 輸入:事件日志L和并行切割集合G1,…,Ση);
[0072] 輸出:切割后的事件日志L1, · · ·,Ln;
[0073] 依次遍歷每一個(gè)并行切割集合,每一個(gè)集合會(huì)將原有的事件日志切割出與其對應(yīng) 的事件日志,有:
[0074]
[0075] 其中,11 .是一個(gè)映射函數(shù),它將跡t投射到活動(dòng)X之中,這樣所有在11 .中存在的 事件均在事件X中;
[0076] 定義循環(huán)切割函數(shù)
[0077] 輸入:事件日志L和循環(huán)切割集合(X1,…,Ση);
[0078] 輸出:切割后的事件日志L1, · · ·,Ln;
[0079] 依次遍歷每一個(gè)循環(huán)切割集合,每一個(gè)集合會(huì)將原有的事件日志切割出與其對應(yīng) 的事件日志,有:
[0080]
[0081]
[0082]
[0083]
[0084] 在分別定義了各個(gè)切割的分離日志函數(shù)后,下面給出歸納挖掘的核心算法,其輸 入為事件日志,輸出為過程樹:
[0085] 定義歸納挖掘核心算法
[0086] 輸入:事件日志L ;
[0087] 輸出:過程樹;
[0088] 步驟1 :判斷并選擇最為重要且最大的切割方法;
[0089] 步驟2 :若選擇的切割方法為選擇切割,則調(diào)用選擇切割函數(shù),得到切割后的事件 曰志L1, · · ·,Ln,并返回{(X,(0^0),···,(Ln,0)))};
[0090] 步驟3 :若選擇的切割方法為順序切割,則調(diào)用順序切割函數(shù),得到切割后的事件 日志L1, · · ·,Ln,并返回{(一,(0^0),···,(Ln,0)))};
[0091] 步驟4 :若選擇的切割方法為并行切割,則調(diào)用并行切割函數(shù),得到切割后的事件 曰志L1, · · ·,Ln,并返回{( Λ,(H···,(Ln,0)))};
[0092] 步驟5 :若選擇的切割方法為循環(huán)切割,則調(diào)用循環(huán)切割函數(shù),得到切割后的事件 日志 L1, · · .,Ln,并返回{(認(rèn)(〇,0),…,(U〇)))};
[0093] 步驟6 :若事件日志為空集或事件日志只含有一個(gè)元素,返回
[0094] 通過上述歸納挖掘算法從事件日志中挖掘出對應(yīng)的過程樹,進(jìn)而得到相應(yīng)的過程 豐旲型;
[0095] b將擴(kuò)大的事件日志與挖掘得到的過程模型進(jìn)行校準(zhǔn),發(fā)現(xiàn)過程模型中存在的偏 差
[0096] 定義移動(dòng)隊(duì)列
[0097] 設(shè)ZeW是活動(dòng)集,〇 e A*是基于活動(dòng)集A的跡,N = (P, T, F, a,IIii, mf)是基于活 動(dòng)集A的Petri網(wǎng);跡σ和模型N之間的移動(dòng)隊(duì)列γ e (A>> X Τ? )*必須滿足:
[0098] π從丫)I σ,表示移動(dòng)隊(duì)列γ第一項(xiàng)在A上的投影,即跡中的移動(dòng)序列是跡 的前綴;
[0099] 存在一個(gè)完全發(fā)生隊(duì)6^*,有712(丫\7. Si?,即模型中的移動(dòng)序列是完全 發(fā)生序列的如綴;
[0100] 對于所有的移動(dòng)隊(duì)列里的二元組(a,t) e γ,規(guī)定如下幾種移動(dòng):
[0101] 若a e A且t = > >,則稱之為日志動(dòng)作;
[0102] 若a = > >且t e T,則稱之為模型動(dòng)作;
[0103] 若a e A且t e T,則稱之為同步動(dòng)作;
[0104] 其他類型稱之為非法動(dòng)作;
[0105] 所有的日志動(dòng)作、模型動(dòng)作和同步動(dòng)作都是合法動(dòng)作;一個(gè)移動(dòng)隊(duì)列如果只包含 合法動(dòng)作,那么它就是合法移動(dòng)隊(duì)列;在移動(dòng)隊(duì)列定義的基礎(chǔ)上,對校準(zhǔn)進(jìn)行定義:
[0106] 定義校準(zhǔn)
[0107] 設(shè)如^是活云力集^巳八氺是基于活云力集八的跡^二也乃卩^^^^是基于 活動(dòng)集A的Petri網(wǎng);跡。和模型N之間的校準(zhǔn)γ e (A>> XT?)*是滿足以下條件的 移動(dòng)隊(duì)列:
[0108] π從丫)I Α= σ,即跡中的移動(dòng)序列產(chǎn)生了這條跡;
[0109] //;,,即模型中的移動(dòng)序列產(chǎn)生一個(gè)完全發(fā)生序列;
[0110] 『d是跡〇和模型N之間所有校準(zhǔn)的集合;
[0111] 定義最優(yōu)校準(zhǔn)
[0112] 設(shè)JeW是活動(dòng)集,O e A*是基于活動(dòng)集A的跡,N = (P,
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