發(fā)布時間：2017-12-03 05:29

  本文關(guān)鍵詞：流程挖掘算法研究

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【摘要】：如今的大多數(shù)企業(yè)或組織均建立了不同的信息系統(tǒng),以支持他們的業(yè)務流程執(zhí)行,例如ERP、CRM或工作流管理系統(tǒng)。這些信息系統(tǒng)有效地支持了企業(yè)內(nèi)部業(yè)務流程的執(zhí)行及其事件日志的記錄。流程挖掘的目的是從系統(tǒng)客觀運行所產(chǎn)生的事件日志中還原出流程模型,挖掘出的模型體現(xiàn)了實際流程與日志數(shù)據(jù)、流程模型之間的連接,從而發(fā)現(xiàn)、監(jiān)控和改進已有的業(yè)務流程。流程挖掘的研究主要分為流程發(fā)現(xiàn)、一致性檢驗和模型改進三個方面。根據(jù)事件日志包含的內(nèi)容,流程挖掘的視角包含控制流、案例數(shù)據(jù)和組織結(jié)構(gòu)等方面。本文關(guān)注控制流視角的流程發(fā)現(xiàn),針對現(xiàn)有流程挖掘算法在挖掘的質(zhì)量以及對復雜流程結(jié)構(gòu)的處理等方面的不足,論文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點如下：1.基于完備和不完備的事件日志,分別提出了基于Markov的流程挖掘相關(guān)算法。首先,針對不完備日志,論文提出基于期望最大化的方法對一階Markov轉(zhuǎn)移矩陣進行估計,并基于該矩陣對日志中缺失的流程實例信息進行計算,在此基礎(chǔ)上,提出了基于轉(zhuǎn)移矩陣的不完備日志標記算法；其次,基于完備日志,構(gòu)建了基于日志的一階Markov轉(zhuǎn)移矩陣,通過對構(gòu)建流程的元流程模式進行分析,給出了結(jié)構(gòu)關(guān)系的識別規(guī)則,并基于這些規(guī)則提出了相應的流程挖掘改進算法。2.針對a算法對典型的復雜結(jié)構(gòu)挖掘方面存在的不足,提出了a算法的改進算法。根據(jù)同步管理工作流網(wǎng)的形式化描述方法,重點分析定義了不可見任務、短循環(huán)任務和重復任務三類復雜結(jié)構(gòu),并分別給出了結(jié)構(gòu)的判定定理。在此基礎(chǔ)上,提出了改進的α算法并給出了算法的正確性證明。3.針對遺傳流程挖掘算法在挖掘質(zhì)量和效率方面的不足,提出了兩個遺傳挖掘改進算法：首先,綜合考慮完整度、簡潔度、精確度和泛化度四個互相競爭的質(zhì)量指標,重新定義了遺傳算法的適應度函數(shù),改進了交叉算子和變異算子,提出了質(zhì)量改進遺傳算法；其次,基于遺傳挖掘算法求解組合優(yōu)化問題的獨特性,提出了基于無性繁殖的偽并行遺傳算法,避免了交叉算子對良好基因的破壞,并通過偽并行算法,采用孤島模型將基因重組操作分到三個目標子群體分別進行。本文算法均給出了實驗驗證。實驗所用日志數(shù)據(jù)采用荷蘭W.M.P. van der Aalst教授及其流程挖掘團隊建立的公開數(shù)據(jù)集。其中,算法改進實驗采用開源流程挖掘工具ProM,改進的算法通過算法插件實現(xiàn),基于Markov過程轉(zhuǎn)移矩陣的挖掘算法基于獨立開源平臺開發(fā)完成,驗證了算法的基本思想和算法可行性。
【學位授予單位】：云南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP301.6

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