基于代理服务的工作流协作模型

在分析工作流协作方式的基础上,研究了制约工作流之间形成协作关系的通信、协作工作流控制、协作环境等关键问题,提出了一种基于代理服务的工作流协作模型。模型在工作流协作时的控制机制、协作环境等方面提出了一些设想。     

基于协作相容性的工作流任务分配优化方法

工作流系统中任务分配策略将对其系统运行性能有很大的影响,在分配任务时不仅需要考虑执行者对相应任务的熟悉度,还需分析执行者之间配合协作的默契程度.传统研究工作在进行工作流任务分配时缺乏对执行者工作负载、执行者之间协作相容性的综合考虑.为了实现有效的任务分配,首先通过分析历史日志的信息,对执行者间的协作相容性进行分析计算,在此基础上综合考虑执行者当前的任务负载,提出了基于协作相容性的、负载均衡式任务分配模型,并给出了多目标联合优化的任务分配方法,可提高整个流程实例的执行效率,并保持执行者间的负载均衡.提出4种相应的算法,并分析了算法的时间复杂度,进行了系统性的对比实验,评估了所提出方法的正确性和有效性.     

支持DFMC的同步协作工作流模型研究

针对面向大规模定制设计(DFMC)中的同步协作业务过程,建立了工作流模型：SynCo-WF．通过在同步协作活动中引入协作子,基于协作子状态变迁及其相互间的依赖关系,描述活动内部成员间的协作行为,模型因而具有描述同步协作语义;在协作组织中设定其外部接口和内部结构,活动参与者指派可以面向协作组织;基于行为目标驱动的参与者指派规则,协作组织可以动态地创建．最后,分析了如何将DFMC中协作活动映射到SynCo-WF．     

基于代理的分布式工作流管理系统中协作问题的研究

论文在对代理技术和工作流技术进行研究的基础上,抽象出了其相关的定义和数学描述,提出了基于移动代理和系统代理协作的分布式工作流管理系统多层执行体系结构和多层协作模型,讨论了系统过程实例的执行算法。     

一种基于模式组件的工作流管理系统构建方法

从描述流程控制特征的工作流模式出发,提出了一种基于工作流模式的工作流模型,给出了先将工作流模式映射到工作流模式组件,再构建基于模式组件的工作流管理系统的方法。     

一种基于Web服务的工作流协作系统模型

提出一个具有良好可靠性和扩展性的协作工作流系统模型。该模型利用Web服务技术作为各节点间的信息交互和互操作的方法,解决了工作流环境中,各个子工作流系统的协作问题,并能满足异构工作流系统之间的互操作要求。     

基于本体模式的分布式数据最优分配方法

随着网络技术的发展,分布式数据库应用越来越广泛。将数据存储在合适的位置不但能够提高数据处理的效率,而且能够减少数据处理的成本。近来的大多数研究都侧重于已存在的数据库,通过分析系统操作历史来研究数据分配问题。论文提出一种基于本体模式的分布式数据库系统构造及需求分析方法,用于解决分布式数据库的数据分配问题。     

基于流程模式的工作流静态规划方法

现有的工作流规划方法通常对工作流执行引擎有特殊要求,使其不容易直接应用到已有的工作流系统中。针对这一问题,提出一种基于流程模式的工作流静态规划方法,通过对规划得到的工作流定义进行适配处理,使其能够直接在企业现有的工作流引擎上执行。流程定义优化让规划得到的工作流定义能够高效执行,将规划功能本身作为一个流程嵌入已有的工作流系统,使工作流规划的细节对用户透明。     

协作通信最优功率分配算法

为了提高协作通信系统的能量利用率,降低系统的误符号率,提出了基于差分演化算法的协作通信最优功率分配算法.建立了多中继转发放大协作通信系统的模型,给出该模型下误符号率的表达式.在此基础上,提出了一种新的差分演化算法来求解最小误符号率时的源节点和各中继节点的最优功率分配.仿真实验结果表明,与等功率分配算法相比,在相同的条件下,新算法能够取得更低的误符号率,显著地提高了协作通信系统的性能.     

工作流技术在协作式网络教学中的构建

利用工作流技术对网络协作式教学这一教学模式架构学习活动的工作流程，构建适合的网络教学环境，实现教学效果的最优化。     

基于XML的企业工作流系统互操作的实现

企业工作流系统具有广泛的应用价值，但目前其应用主要局限于企业内部。随着Internet和电子商务的发展，企业工作流系统能够协同操作是工作流系统的发展趋势。XML作为可扩展性标准语言，为可重用文档提供了标准的描述机制，必然成为各种应用系统交换数据的标准．并且它也适于描述企业业务流程。文中提出利用XML描述工作流信息，使不同的企业工作流系统通过解析XML来共享工作流信息，从而实现工作流系统的互操作。     

基于JBPM的协同软件的研究

随着网络技术的发展,传统的数字化办公已经越来越不能满足企业的需要了,一个可以给企业信息化管理带来高效的软件已经是每个企业所必须的了。传统的这类软件往往功能单一或功能庞大,往往不能很好地满足企业的需求。文中研究了一个基于开源工作流的协同软件,首先介绍了协同软件的定义、组成和应用点;然后介绍了OA系统,通过将开源JBPM工作流引入到OA中组成了协同软件的框架;最后分析了协同软件的作用,它可以帮助企业获得高效,赢得竞争。     

基于位置服务的工作流任务分配方法

在工作流管理系统中,任务分配控制策略对系统的性能影响较大.为了缩短任务执行时间,提高流程运行效率,提升工作的客户满意度,本文在前人研究成果的基础之上,综合考虑任务参与者的工作负载、任务类型等因素,提出了一种基于位置服务的工作流任务分配方法,较好的解决了流程中任务分配的问题,保证任务被尽早、尽快、高质量地完成.     

基于多影响因素的加权任务分配策略

为了解决工作流中人工型任务的自动优选分配问题,针对目前的任务分配算法考虑的因素比较固定,灵活性较差等缺点,在已有研究基础上,详细分析任务分配的影响因素,提出一种基于多影响因素的加权任务分配策略。该策略首先根据参与者的状态有效性和负载状况划分资源候选者集合,然后从资源候选者集合中按照综合匹配度进行执行者集合划分,将任务分配给评估分数最高的执行者集合,同时采用计时机制,完成任务的再次分配。同时,给出任务分配策略的形式化定义,以及分配算法的详细步骤。通过实验验证了该方法的合理性与适用性。     

基于社会关系的工作流任务分派策略研究

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.一般的任务分派策略还存在以下问题: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取得较好效果,且支持在任务分派过程中考虑社会关系的影响,使得平均案例完成时间进一步降低.     

基于授权约束的工作流任务指派算法

在电子政务、电子商务等工作流应用环境中,任务执行者主要是组织机构中的人,访问控制系统的授权约束需求是工作流任务指派要考虑的重要问题,已提出的许多工作流授权模型主要讨论授权的实现过程,而较少涉及授权的约束或依赖关系。工作流任务指派必须与访问控制系统结合,为此提出工作流任务指派中授权约束的相关概念,讨论了满足授权约束的工作流任务指派实现算法及算法的复杂度,同时,给出在实际应用中各系统部署的示意图及授权约束验证系统主要接口的功能;最后,指出了该实现方法的优点及未来研究方向。     

基于负载平衡和经验值的工作流任务分配策略

针对面向角色的工作流管理系统中的任务分配问题,提出一种支持任务参与者负载平衡和经验值的任务分配策略,在角色和任务执行者之间建立联系。该策略在对任务参与者进行负载预测的基础上,综合考虑任务参与者的工作负载、对不同类型任务的完成质量和兴趣等因素,根据预测负载偏差,对任务参与者的负载进行等级划分,把任务分配给轻载集合中经验值最高的参与者。     

基于分布式协调模型的服务协作方法研究

由于服务是由彼此独立的提供商开发的,无法在开发阶段就预测到其潜在的所有交互可能,因此需要在实际协作时检查服务之间的兼容性,从而保障协作的正确性和一致性.提出了一种基于分布式协调模型的方法,以提高服务的可复用性和服务协作的灵活性.该方法通过失败等价(failure-equivalent)行为语义保持的投影规则,将协作流程转换为协作子流程,以实现分布式的成对兼容性检查,并提出基于适配的检查方法,检验服务是否可以通过适配机制满足兼容性的要求,同时给出了适配器自动生成的算法.适配机制的引入进一步降低了服务与协作环     

基于树分解的空间众包最优任务分配算法

随着配备高保真传感器的移动设备的普及以及无线网络资费的迅速下降,空间众包成为一种新型的问题解决框架,被用于将位置相关的任务（如路况报告,食品配送）分配给工人（配备智能设备并愿意完成任务的人）。本文研究空间众包中最优任务分配问题,关键在于设计出将每个任务分配给最合适的工人的任务分配策略,以使得完成的总任务数目最大化,而所有的工人可以在完成所分配的任务后,在预期最晚工作时间之前返回起点。找到全局最优分配是一个棘手的问题,因为该问题不等于单个工人的最佳分配的简单累加。本文注意到,仅有部分工人存在任务依赖,因此本文利用树分解技术将工人分割成独立的集合,并提出一种带启发式的深度优先搜索算法,该算法可以快速地更新启发函数界限,从而高效的对不可能成为最优解分配方案尽早地剪枝。实验表明,本文所提出的方法是非常有效的,可以很好地解决最优任务分配问题。     

一种基于相似性聚类的社会网络合作模式发现方法

社会网络上的模式挖掘是近年来的研究热点之一,合作模式是社会网络上个体间的合作方式,这种模式可以通过社会网络的子结构表示。已有的基于频繁模式的挖掘算法主要考虑合作关系的结构特征,并且往往需要给定支持度阈值来控制结果的规模。在本文中,我们认为社会网络中的模式不一定需要是频繁的,模式与社区也并不需要精确匹配。我们在合作模式中考虑节点的社会地位,并在加权图上给出了一种模式的定义方法,和一种基于互相似性的模式匹配衡量标准,目的在于找出网络中具有"代表性"的合作模式。我们设计了一种基于距离的聚类方法用于抽取这种模式,并在一个大规模的真实数据集上进行了验证。