[發明專利]基于微分Petri網的業務流程模型變化域適配方法

在審

• 申請號: 201410180850.4
• 申請日: 2014-04-30
• 公開（公告）號: CN103927603A
• 公開（公告）日: 2014-07-16
• 發明（設計）人: 方賢文;陶小燕;方新建;劉祥偉;殷志祥
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于電子商務信息技術領域，涉及業務流程模型中一種新的變化區域適配及修正方法，包括選取適配模塊和一種基于極小支集的模塊優化方法。

背景技術

目前，業務系統經常由多個服務組件組合而成，由于內部資源流失及外界干擾等問題的存在，業務系統在實際操作時可能會達不到預期目標。由此，在實際建模過程中，模型的確立并不是一蹴而就的，需對模型進行反復的完善優化。特別地，當找出模型的變化區域之后，可通過對變化部分進行修正來完善模型。而對變化域修復，最易想到且比較有效的方法是對模型中異常的部分進行替換與修正，從而進一步涉及到模型適配問題。

變化區域修正在實際的流程模型中，其適配模塊的最優性判斷復雜，適配模塊存在很大的可選性。傳統的查找方法僅考慮控制流對行為活動的約束，忽略了數據流在模型中的特征信息。對一個目標模型的變化部分進行修正分析時，控制流關系能反映模型的外在結構特征，采用外在結構匹配進行適配的過程中，需要考慮內部行為約束對適配模塊的選擇影響，否則將遺失大量數據信息，降低了查找最佳適配模塊的可信度。采用外在結構匹配方法，存在局限化特征信息的缺點，無法保證適配模塊的最優性。現有的針對變化域的模塊適配的查找方法都不能很好的提高最佳模塊適配查找的全面性和準確性。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是：提供一種基于微分Petri網的目標模型控制流網和數據流網的活性量化，并在此基礎上進行基于極小支集的最佳適配模塊尋找，用以有效地指導變化區域的替換修正。

為解決以上技術問題，本發明采用如下的技術方案：

對待補模型與替換模塊，本發明在基于開放Petri網的基礎上，將它們進行接口連接，得到一個目標流程模型。

在微分Petri網的基礎上將目標模型中的控制流和數據流結構約束關系分別定義成微分控制Petri網和微分數據Petri網。同時，根據微分Petri網的定義特征，將一個模型劃分成離散部分和微分部分。

利用微分Petri網的動力學演化表達式，再結合活性的定義，分別檢測目標模型控制流網和數據流網的活性，由此判斷目標模型的活性。

按照上述方法，檢測待補模型與所有替換模塊構成的目標模型的活性，初步選出滿足行為一致的適配模塊。

對每個適配模塊，在其構成的微分控制Petri網和微分數據Petri網中，通過計算適配模塊與其離散部分與微分部分的相關不變量，分別得出其相關極小支集，通過比較其對應的極小支持數，選出最優解下的適配模塊，即為最佳適配模塊。

附圖說明

圖1是本發明的一種實施的流程圖。

圖2是本發明的適配模塊確立步驟圖。

圖3是本發明的尋找最佳適配模塊的步驟圖。

具體實施方式

本發明提出基于微分Petri網的目標模型控制流網和數據流網的活性量化，并在此基礎上考慮適配模塊各部分的穩定性，在極小支集的基礎上比較適配結果，保證尋找結果的最優性。

以下結合附圖對本發明作進一步的說明。

圖1是本發明的一種實施的流程，包括適配模塊確立和最佳適配模塊尋找。如圖所示，在開放Petri網的基礎上，將待補模型與替換模塊組合得到一個目標模型。結合微分Petri網，分別檢測目標模型的控制流網和數據流網的活性，由此選出適配模塊。再根據微分Petri網的定義特征，通過計算與比較適配模塊控制流模型和數據流模型的相關極小支持數，確定最佳適配模塊。

圖2描述了適配模塊確立的具體步驟，對待補模型與每個替換模塊構成的目標模型中，利用微分Petri網將模型中的控制流和數據流關系分別建立成微分控制Petri網和微分數據Petri網，再由微分Petri網的動力學演化表達式和定義的活性，分別判斷控制流網和數據流網的活性，由此目標模型的活性得以檢測，即可選出所有適配模塊。

圖3是尋找最佳適配模塊的步驟圖，對所有的適配模塊，由微分Petri網的定義特征，分別找出其控制流網和數據流網的離散部分和微分部分，依次計算整個流程模型、離散部分和微分部分T-不變量和S-不變量的極小支集，在此基礎上比較相關極小支持數，在其最優解對應下的適配模塊即為最佳適配模塊。