成批处理工作流动态分组调度优化方法

针对现有成批处理工作流调度方法的不足,建立考虑活动实例对执行者执行能力需求等约束的动态分组调度优化模型,提出一种解决该问题的实现算法。算法主要思想是利用微粒群算法的智能优化原理,同时优化最小化活动实例的停留时间总和与执行开销总和这两个目标函数,最终产生一组满足约束条件的Pareto优化调度方案。仿真实验说明了算法的有效性。

基于工作流网的成批处理工作流模型挖掘方法

针对现有过程挖掘技术在解决成批处理工作流模型挖掘问题上存在的不足,研究了相应的过程挖掘方法。利用系统事件日志中活动实例的输入输出、开始与结束时间等数据,通过引入成批处理特征等概念来发现成批处理区及隐含的事件记录,并结合现有过程挖掘方法来挖掘成批处理工作流模型。该方法充分利用现有过程挖掘方法的优越性能,解决了支持成批处理工作流系统中的模型自动构建问题。通过仿真实验验证了该方法的有效性。