【摘要】：在工作流管理系統(tǒng)中,任務(wù)分派策略對(duì)工作流系統(tǒng)的性能影響較大,而人力資源社會(huì)屬性的不穩(wěn)定也給任務(wù)分派帶來了挑戰(zhàn).一般的任務(wù)分派策略還存在以下問題:分派時(shí)只考慮候選資源的個(gè)體屬性,忽略了流程中其他資源對(duì)候選資源的影響;需要為候選資源預(yù)先設(shè)置能力指標(biāo),但預(yù)設(shè)指標(biāo)很難與候選資源的實(shí)際情況吻合,錯(cuò)誤的能力指標(biāo)會(huì)導(dǎo)致將任務(wù)分派給不合適的資源,降低工作流系統(tǒng)的性能.為克服上述問題,基于不同的狀態(tài)轉(zhuǎn)移視角和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù),提出了4種基于Q學(xué)習(xí)的任務(wù)分派算法.通過對(duì)比實(shí)驗(yàn),論證了基于Q學(xué)習(xí)的任務(wù)分派算法在未預(yù)設(shè)資源能力的情況下仍能取得較好效果,且支持在任務(wù)分派過程中考慮社會(huì)關(guān)系的影響,使得平均案例完成時(shí)間進(jìn)一步降低.
[Abstract]:In workflow management system, task allocation strategy has a great impact on the performance of workflow system, and the instability of human resource social attributes also brings challenges to task allocation. The general task allocation strategy also has the following problems: only considering the individual attributes of candidate resources, neglecting the influence of other resources in the process on candidate resources, and setting capability index in advance for candidate resources. However, the default index is difficult to match with the actual situation of candidate resources, and the wrong capability index will lead to the assignment of tasks to inappropriate resources and reduce the performance of workflow system. In order to overcome the above problems, four Q-learning based task assignment algorithms are proposed based on different state transition perspectives and reward functions. Through comparative experiments, it is proved that the task allocation algorithm based on Q learning can still achieve good results without default resource ability, and supports the consideration of the influence of social relations in the process of task assignment. The average case completion time is further reduced.
【作者單位】： 中山大學(xué)軟件學(xué)院;中山大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(60873162) 廣東省自然科學(xué)基金(S2012010009634) 廣東省重大科技專項(xiàng)(2012A010800012) 廣州市科技計(jì)劃(12A12051586)
【分類號(hào)】：TP311.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2137051