CIMOSA功能模型的Petir网表示方法

本文介绍了ＣＩＭＯＳＡ建模框架和功能模型的组成结构，指出了Ｐｅｔｉｒ网方法是进行ＣＩＭＯＳＡ模型仿真和模型验证的有效手段。为了解决ＣＭＩＭＯＳＡ模型仿真和执行中出现的不确定性，资源共享和仿真传递问题，提出了一种扩懈的有以Ｐｅｔｒｉ网方法－控制和集成网方法，并给出它的定义和符号表示形式，在此基础上研究了ＣＩＭＯＳＡ功能模型的Ｐｅｔｉｒ网表示方法并给出了由ＣＩＭＯＡ功能模型到Ｐｅｔｉｒ网模型的转换步骤     

联盟企业敏捷性的向量评估法

在分析动态联盟操作流程的基础上，给出了衡量企业敏捷性的一组评价向量和评价指标，如企业投产／生产时间向量、企业投产／生产费用指标等。这种向量评估方法从一个侧面反映了待选企业的敏捷性，为盟主企业正确地选择联盟伙伴提供了决策依据。     

基于对象的柔性组织建模方法

企业组织建模具有重要意义，但现有的组织建模方法还存在很多不足。本文在分析各种不足的基础上，应用面向对象技术，采用构件化方法，提出了一种柔性的、在模型全生命周期表达一致的组织建模方法。它引入了角色和工作组等新型建模元素，有力支持了过程模型的动态执行，并可在一定程度上描述虚拟企业组织结构。同时还介绍了应用该建模方法开发的组织建模软件工具。     

一种成本约束条件下的工作流资源数量优化方法

研究了成本约束条件下协调工作流活动对资源数量的使用,以减少整个工作流系统执行时间.该问题可归纳为多选择背包问题,并设计了资源数量优化算法来满足成本约束,算法的目标是在该约束下最小化工作流系统关键路径的执行时间.最后通过实例测试了算法的有效性和正确性.     

基于智能物件的实时企业复杂事件处理机制

实时企业能够主动地提供及时、准确、详细的信息,这些信息除了业务系统产生的大量数据、智能物件(Smart Items)数据流以外,更主要的是隐藏在其背后的信息.目前缺少功能强大的机制和方法来获取和展现这些隐藏在背后的信息,而复杂事件处理(CEP)可提供有效的途径和方法.提出基于Smart Items的实时企业体系结构,给出事件基本概念、时间模型、层次模型的清晰定义;现有的事件聚合方法基本都是在事件类型级别上进行的,提出的事件实例操作符能够在实例级别上进行事件聚合,同时定义基本的事件类型操作符;提出语义空间的方法为事件聚合提供环境信息,并给出事件实例的使用策略、消耗策略以及老化策略来维护事件实例,特别是给出的事件实例分区方法能够提高事件聚合的效率.使用Colored Petri网检测复合事件具有很好的并行性和效率,给出相应的检测算法.在某制造企业的实际应用中证明该方法具有很好的效果.     

一对多业务服务协商模型

为了对包含多项功能属性的业务服务质量优劣程度进行量化度量,提出基于指标分层结构和受多个利益相关方偏好影响的指标权重确定方法,进一步根据不同服务质量指标的特性分别制定了相应的效用度量方法,并建立了基于对方报价与剩余资源影响的报价策略,在此基础上构建了一对多业务服务协商模型,并以算例对本模型进行了验证。     

基于Petri网的动态服务流程模型分割

为解决不同组织之间的统一流程定制和动态服务流程模型分割问题,提出了基于多个业务流程执行引擎支持的动态服务流程模型分割方法.首先提出基于高级Petri网的水平分割和垂直分割方法,将一个全局的BPEL模型分割为若干个完备的执行分片,然后根据组织的不同,分别放置在多个BPEL行语言引擎上执行,在此基础上进行了模型分割的正确性验证;为进一步提高多个BPEL引擎共同执行的性能,提出了混合分割方法及其体系结构,从而提高了其吞吐率,减少了服务响应时间的花费,并通过示例验证了BPEL流程模型混合分割执行的可行性.最后给出了支持模型混合分割的原型系统,实验结果表明,该模型的混合分割比水平分割和垂直分割更有效.     

分布式工作流中的自适应实时任务调度方法

为提高分布式工作流中实时任务的调度效率,提出了一种基于比例-积分-微分控制的自适应任务调度方法.该方法采用基于动态关键路径的任务分配策略把任务分配到不同的流程引擎上,并通过任务调度器对任务进行调度.任务调度器根据准入控制器和比例-积分-微分控制器的计算结果,采用弹簧算法调整流程引擎中实时任务的各项参数,以便让流程引擎处理尽可能多的任务.此外,为了防止系统的瞬时过载,自适应任务调度方法采用了准入控制策略.该策略根据系统当前的负载情况实时对进人系统的任务数量进行控制,保证了系统的稳定运行.     

工作流管理改变传统工作

行业需要工作流管理 工作流概念起源于生产组织和办公自动化,它是针对工作中具有固定程序的常规活动提出的一个概念,它通过将工作活动分解成定义良好的任务、角色、规则和过程来进行执行和监控,从而提高生产组织水平和工作效率。在计算机网络技术和分布式数据库技术迅速发展、多机协同工作技术日臻成熟的基础上于九十年代初发     

面向监控和管理的无线传感器网络拓扑发现算法

给出了一种拓扑发现算法,将系统中的节点组成聚簇结构,那些具有最大算术乘积(节点剩余电源与自身与发送给其信号节点的距离的算术乘积)的节点被选出作为聚簇的头节点;同时讨论了系统的聚簇维护方法。该算法采用染色受控的泛洪来实现。仿真结果表明,该算法具有良好的能源有效性和可扩展性。