基於Petri網的工作流過程建模與分析的關鍵技術研究

面對變化迅速、競爭激烈的市場環境,現代企業需要有靈活、高效的業務過程來處理日趨複雜的業務。工作流技術利用計算機系統為現代企業提供了一種協同工作環境,可支持業務過程的自動執行、實時監控及最佳化改進,從而提高業務過程管理的效率,縮減業務成本。業務過程的建模與分析是工作流技術套用的基礎,而隨著複合的、多視角的、跨組織的以及高時效性的複雜業務過程的出現,現有的過程建模與分析技術日顯不足。傳統的基於狀態空間的分析方法難以處理複合過程模型的狀態空間爆炸問題,基於對象網的多視角過程模型的直接分析較為困難,基於工作流網(Workflow Net)的過程模型難以直接估算其進度。此外,如何從已有的工作流系統的日誌中挖掘出較為精確的過程模型,以此輔助過程建模並為過程改進提供依據,亦是一個有意義的問題。

基本介紹

  • 中文名:基於Petri網的工作流過程建模與分析的關鍵技術研究
  • 作者:葛季棟
  • 導師:呂建指導
  • 學科專業:計算機軟體與理論
  • 學位級別:博士論文
  • 學位授予單位:南京大學
  • 學位授予時間:2007
  • 關鍵字:企業管理 工作流管理系統 Petri網
  • 館藏號:F270.7
  • 館藏目錄:2009\F270.7\9 
中文摘要
針對這些問題,本文基於Petri網理論,在工作流網及其擴展模型的基礎上對工作流的業務過程建模與分析進行的研究,主要工作如下:
(1)提出了基於不變數的工作流網的合理性的分析方法。對於工作流網的合理性,當多個業務過程通過組合得到一個複合過程(composite process),傳統的分析方法如狀態空間方法,由於組合後的過程模型的規模變大,會使得其狀態空間變得越來越大,不可避免的遇到狀態空間爆炸問題。工作流網的合理性在本質上是活性(liveness)與有界性(boundedness)的組合條件,針對工作流網及其不變數的特點以及與活性和有界性之間的關係,不變數可以用於分析工作流網的合理性。基於工作流網的特點,本文提出了兩種不變數:LMST-不變數(Legal Minimal Semi-positive T-invariants)與LMSP-不變數(Legal Minimal Semi-positive P-invariants)。LMST-不變數的可覆蓋性與LMSP-不變數的可覆蓋性是工作流網的1-soundness屬性的必要條件。與狀態空間方法相比,不變數方法可以避免狀態空間爆炸問題。本文將不變數分析作為一種基本的分析技術,一個工作流網中的每兩個變遷的出現次序關係可以依據不變數計算出來。針對在工作流網的任務精化中的1-soundness/k-soundness屬性,本文基於LMST-不變數給出了弱化的充分條件。此外該不變數分析方法在跨組織業務過程模型的合理性分析,過程挖掘以及過程模型的進度規劃方面得到套用。
(2)提出了多視角過程模型與跨組織過程模型及其相關的合理性分析方法。現代企業的業務過程管理呈現兩個方面的特點:一方面企業內部的過程細節變得越來越複雜,一個完整的業務過程包含多個視角,為了清晰地描述業務過程的多個視角及其互動關係,本文提出了一種基於對象網的多視角過程模型(MOPN-WF-net);另一方面,企業的規模變得越來越大,有很多分散的相對獨立的組織機構,為了協同來自不同組織的業務過程,本文提出了一種面向互動的Petri網模型(IOPN)。本文分別考察了MOPN-WF-net與IOPN的1-soundness屬性。在使用MOPN-WF-net建模時得到的多視角過程模型是一種多維網,直接分析這種多維網比較困難,為此本文提出了一種從對象網到平面網的等價轉換規則,並證明轉換前後的模型在1-soundness準則上保持等價。關於IOPN的1-soundness屬性,本文基於序關係約束提出了一些必要條件。另外,在實際套用中,1-soundness對於IOPN略顯嚴格,本文借用Relaxed 1-soundness的概念。一個IOPN模型如果滿足Relaxed 1-soundness屬性,那么它可以被分解成一組順序圖,本文提出了一種基於不變數的分解算法,並考察了IOPN的可分解性與Relaxed 1-soundness之間的等價關係。
(3)提出了一種增強的過程挖掘算法。業務過程建模通常是一個需要很多經驗、且複雜而耗時的技術工作,過程挖掘技術能夠從已有的工作流系統的日誌中挖掘出過程模型,即可以輔助設計者進行過程建模。然而現有的過程挖掘算法(如α,α與β算法),缺少對結果工作流模型的反饋檢查,從而丟失了一些庫所向量,因此限制了挖掘算法的能力。為此本文在α算法的結果的基礎上提出了一種增強的過程挖掘算法。本文中的新算法通過基於不變數分析的反饋檢查,重新挖掘出丟失的庫所向量並修改α算法的結果,這樣可以增強現有算法的挖掘能力。這種增強算法的思想同樣適用於α與β算法。
(4)提出了一種基於不變數的從工作流網到PERT(Programming Evaluation and Review Technique)圖的轉換方法。為了有效管理業務過程的進度,需要提供一種針對工作流過程模型的進度估算方法。基於Petri網的工作流網模型難以直接估算出工作流過程模型的進度與總工期,而傳統的項目進度規劃中,PERT圖是一種成熟的技術。為此,基於LMST不變數的分解技術,提出了一種將LMST-不變數分解得到的子網轉換為PERT圖的算法,由此達到估算工作流過程模型的進度與總工期的目的,並結合PERT圖的分析方法可以計算工作流過程模型的關鍵路徑,為業務過程的進度管理提供依據。
(5)將工作流技術套用於軟體過程管理,我們設計並部分實現了一個工作流管理系統CPMS。基於上述研究成果,本文在CPMS系統中實現了一些過程建模與分析的工具。多視角過程建模與分析,跨組織過程建模與分析,過程挖掘以及進度規劃等工具在CPMS系統中得到套用。CPMS系統為軟體企業提供一個以過程為中心的軟體工程環境(PSEE),即一種協同工作環境,可以提高軟體開發過程的工作效率,並通過監控軟體過程的執行達到保障和提高軟體質量的效果。

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