智能柔性工作流建模方法研究與設計

(1.燕山大學 信息科學與工程學院， 河北 秦皇島 066004；2.石家莊鐵道學院計算機系， 石家莊 050031)

摘 要：為了提高工作流的智能性和不確定性的變化的響應能力，提出了一種基于自主計算實體規則的智能柔性工作流模型。該模型通過引入自主計算實體以及自主計算實體規則實現流程的智能性，用柔性活動對不確定活動進行封裝，并用自主計算實體規則來約束柔性活動的具體化以及屬性的更改，并設計了一個高效的流程動態組合更改算法，實現了柔性活動的動態組合更改。最后，通過一個具體的實例說明了該模型能夠顯著提高工作流的主動性和智能性。

關鍵詞：智能柔性工作流; 自主計算實體規則; 智能性； 柔性活動

中圖分類號：TP391 文獻標志碼：A

文章編號：10013695(2009)02059503

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Research and design of intelligent and flexible workflow modeling method

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SHEN Limin1，WANG Lei1，NIU Xiaoyun2，LI Feng1

(1.College of Information Science Engineering， Yanshan University， Qinhuangdao Hebei 066004， China；2.Dept. of Computer， Shijiazhuang Railway Institute， Shijiazhuang 050031， China)

Abstract:To improve the intelligence of flexible workflow and its responsiveness to uncertainties，this paper proposed an intelligent and flexible workflow model based on autonomic computing object rule (ACOR). The model realized the intelligence by using the autonomic computing object(ACO) and ACOR. The model encapsulated uncertainties in a flexible activity and using ACOR restrained the specification of flexible activities as well as the attributes’ changing. Then proposed an efficient and dynamic algorithm to implement the flexible activities. Finally，validated the proposed model by a specific case， which shows that the intelligent and flexible workflow model could remarkably improve the initiative and intelligence of workflow.

Key words:intelligent and flexible workflow; autonomic computing object rule; intelligence; flexible activities

工作流(workflow)是經營過程的全部或部分自動化，工作流技術為企業更好地實現過程的組織管理與流程優化提供了先進的手段，但隨著企業環境的持續變化和企業目標的不斷調整，提高工作流的柔性也隨之成為工作流研究領域的熱點問題之一。當前柔性工作流的研究主要偏重于柔性工作流的實現技術，更多地體現為對變化的被動靈活反應，而在動態變化競爭環境中，缺乏隨機應變的能力，即柔性工作流的智能性有待提高。本文提出了一種基于自主計算實體規則的智能柔性工作流模型(autonomic computing object rulebased flexible and intelligent workflow model，ACOR_FIW)。該模型對不確定因素進行封裝，引入自主計算實體以及自主計算實體規則，通過自主計算實體之間協作，在自主計算實體規則約束下達到對不確定活動的智能組合，并對活動屬性動態更改。規則可根據需要進行擴展。

1 ACOR_FIW模型

在ACOR_FIW中，活動可以劃分為兩種：一種是在流程建模階段能給出完整定義的普通活動；另一種是柔性活動，這種活動代表一個活動或子流程，其特點是無法事先給出完整定義。ACOR_FIW 形式化定義如下：

定義1 AO=(Mo，A，P，Ex，K， Tp)自主計算實體是基于自主計算技術，嵌入在工作流活動中的智能實體。它是一個六元組。其中Mo、A、P和Ex分別是監控、分析、規劃和執行規則；K是自主實體共享知識集合，是實現自主實體智能性的基礎；Tp=(S，Ef，Oc，Ma)是自主實體接觸管理器，S是感知器，實現對管理資源的狀態檢測和信息采集，Ef是使能器，實現對管理資源的操作，Oc是協調器，實現與其他自主元的通信與協調，Ma是人工管理器。

定義2 自主計算實體規則是指工作流中柔性活動具體化以及活動屬性動態更改時必須遵守的規則，它由嵌入到工作流活動中的自主計算實體解析。用AOC表示自主實體規則。AOC={SCR，TCR}。其中：SCR表示動態選取組合自主計算實體規則；TCR表示活動屬性動態變化自主計算實體規則。

定義3 ACOR_FIW ={ver，D，A，E，AO，E}。其中：Ver 為智能柔性工作流的惟一版本號；D為動態工作流的一般信息，如對流程的基本描述、流程的創建日期等，D可表示為一個多元組：D=〈date，description…〉；A為流程中的活動集合；AO是嵌入到每個活動的自主計算實體的集合。

定義4 工作流活動ai={ID，name，typei，ruli，Ex_A，aoi}。其中：ID為活動的惟一編號；name為活動的名稱；type為活動的類型，typei∈{general activity，flexible activity}，當typei=general activity時，ruli為空，當typei=flexible activity時，ruli表示柔性活動具體化時必須遵守的自主計算實體規則，它可以表示為一個二元組ruli={APi，SCRi}。其中：

a)APi為在柔性活動具體化過程中可選取的活動組成的集合，APi={a1，a2，…，an}，稱為活動池，它可以在流程實例運行過程中動態地增減。

b)SCRi動態選取組合自主計算實體規則集合，SCRi={scr1，scr2，…，scrn}。為了形式化描述每一條選取規則，本文引入如下推論：

推論1 關系a→b稱為元關系，當且僅當不存在c1，c2，…，cn(n∈N)，使得傳遞關系a→c1→c2→cn→b成立。

推論2 規則集S={s1，s2，…，sn}是精簡規則集，當且僅當S中每條規則都是元關系。

SCRi是一個精簡規則集。每條規則形如a→b。其中a和b表示活動池中的某兩個活動，該規則有兩方面意思：(a)在柔性活動展開時，若選取了a，則必須選擇b；(b)在安排活動的先后順序時，a是b的前驅，b是a的后繼。

Ex_A={N_Ai，V_Ai|i=1，2，…，n}為活動可擴展的屬性集合。其中：N_A為屬性的名稱；V_A為屬性的值。通過定義活動的可擴展屬性，就可以對活動的屬性進行描述，如生產過程中工人工作時間、溫度控制等，這些屬性是動態可擴展的屬性值是動態可變化的； aoi為嵌入到活動中的自主計算實體，它可以與其他活動中的實體進行協作，通過實體與實體之間的協作來實現變化的智能性。

E是工作流的自主變化規則集合，它可以表示為一個二元組E={TAPi，TCRi}。其中：a)TAPi為在柔性活動具體化過程中被動態更改屬性的活動組成的集合，TAPi={a1，a2，…，ai}，它可以在流程實例運行過程中被動態選擇。b)TCRi為活動屬性動態變化自主計算實體規則集合，TCRi={tcr1，tcr2，…，tcri}。

2 AOC構造

2.1 自主計算實體的知識表達及推理

自主計算實體的自主計算依賴于知識的表達形式。自主實體工作的實質就是根據工作流運行情況進行分析和規劃，對柔性元素進行操作，包括元素的增加、刪除、屬性更改、組合等，實現工作流的智能柔性。

推理知識是知識庫的核心。考慮到柔性工作流是一個動態變化過程，自主計算實體的知識往往具有不確定性。本文使用CF模型(基于可信度表示的不確定性推理方法)來對推理知識進行描述，其一般形式為:if E then H(CF(H，E))。在C F模型中，證據的不確定性也是用可信度因子表示的證據E的可信度因子一般在[0，1]上取值。若證據肯定為真時，則CF(E)=1；若證據肯定為假時，則CF(E)=0，否則，0

用CF模型進行知識表達時，要求條件彼此獨立，而自主實體是對柔性工作流相關多個參數分析并確定柔性操作，Ei之間相互依賴。為此引入加權因子，基于加權因子的不確定性推理為：if E1(ω1)and E2(ω2)and…and En(ωn)then H(CF(H，E)，λ)。其中：ωi是加權因子；λ是閾值；可信度CF=ni=1wi×CF(Ei)，CF(H)=CF(H，E)×CF(H)。

2.2 動態選取組合自主計算實體規則的構造

對于活動池中的任意兩個活動a和b，它們之間的關系主要有下面幾種：

a）a與b無關。表示它們不屬于同一個子流程，因此轉換成自主計算實體規則為空。

b)a與b屬于同一個子流程，且a是b的前驅，記為 a>b。自主計算實體規則為：if E(選擇 a) then H(選擇b為a的后繼)。

c)a與b屬于同一個子流程，且b是a的后繼，記為b>a。自主計算實體規則為：if E(選擇b) then H(選擇a為b的后繼)。

d)a與b屬于同一個子流程，a與b只需相鄰發生即可滿足要求，記為a-b。自主計算實體規則為：if E(選擇a或b)then H(同時選擇a和b)。

對于a)不與考慮，對于d)可以將其轉換成形如b)或c)的關系。轉換方法如下：

對活動a和b，且它們具有關系a-b，將兩個活動封裝成一個活動，記為ab，這個新活動ab的前驅是a的前驅和b的前驅的集合，它的后繼是a的后繼和b的后繼的集合。其意義是，只有當a和b的前驅都完成時，才可開始執行活動ab；當ab執行完后，就可執行a和b的后繼。

這樣就可以得到一個關系集合A_RS={AS，RS}。其中AS是關系中活動的集合，它有兩種：形如a的元活動和形如ab的組合活動。RS是一個元關系集合RS={r1，r2，…，rn}。其中每個元素ri都形如a>b。顯然RS中的每個關系都是元關系，因此A_RS就是需要的SCR規則集合。

2.3 活動屬性動態變化自主計算實體規則構造

活動可擴展屬性Ex_A 的屬性值是可變化的，變化是動態的、不確定的，隨著流程運行實例中輸入信息項的值的不同而動態變化。本模型通過自主計算實體規則進行匹配動態地實現Ex_A的更改。

定義5 業務信息項是流程發起時必須輸入的參數以及特性，簡稱信息項，如定單產品、定單數量等。信息項用Xi來表示，信息項的集合記為X={x1，x2，…，xn}。

定義6 形如：定單數量>100、物品單價=20等這些不可再分的規則稱為元規則，記為M_TRC。



活動屬性動態變化自主計算實體規則主要分成以下兩種：

a)M_TRC之間沒有聯系是相互獨立的，記為A_M_TRC。一般表達形式為：if E1 and E2 and … and En then H(屬性的更改)，或者為if E1 or E2 or …or Enthen H(屬性的更改) ，或者為兩者混合。其中E為獨立的M_TRC。

b)M_TRC之間相互有聯系，記為R_M_TRC。一般表達形式為：if E1(w1)and E2(w2)and … and En(wn) then H(λ) (屬性的更改)，或者為if E1(w1)or E2(w2)or … or En(wn) then H(λ)(屬性的更改)，或者為兩者混合。其中：wI為權值；λ為閾值。

因此活動屬性動態變化自主計算實體規則是 A_M_TRC。R_M_TRC的集合記為：trci={A_M_TRC，R_M_TRC}。這些規則通過規則設計器進行修改，并且可以根據需要動態添加。

3 流程柔性活動動態組合更改

動態工作流在定義時流程并不是完整的，需要在流程運行過程中對柔性活動具體化，使其成為一個完整的流程，并且在組合的同時對活動屬性進行動態更改。

根據以上過程下面介紹一個高效的動態組合—更改的算法(auto_select_alter_activity)。

設活動池表示為AP={a1，a2，…，an}，從中選取的活動。設活動選取組合規則集SCR可以表示為SCR={scr1，scr2，…，scrn}。活動屬性動態變化規則可以表示為TCR={tcr1，tcr2，…，tcri}。

算法首先根據SCR將活動池中AP的活動分成若干個子集的集合。其中每個集合都是一個連通圖。假設柔性活動中第一個節點為a_select，那么在集合中找到包含a_select節點的連通圖，顯然這樣的連通圖只有一個，它就是所需要的子流圖。然后根據連通圖中節點的集合對工作流的自主變化規則集合E進行搜索，找到需要變化的屬性進行更改。算法描述如下： 

輸入 子流圖G=(V，E)，SRC，TRC。其中：E=1；V={開始，結束}∪AP。

輸出 按照邏輯順序組成的子流圖。

a)對規則集合 SCR 中的每一個規則，它形如ai→aj，作一條從ai到aj的連線。

b)從圖中找出各個連通圖，這樣，活動池中的活動就被進一步分成了一組連通圖的節點集的集合。假設這一組連通圖表示為：GS={gs1，gs2，…，gsn}。其中gsi=〈vi，ei〉，它們滿足如下關系：vi∩vj=1， 1≤i， j≤n；ei∩ej=1， 1≤i， j≤n。

c)在GS中查找包含a_select的連通圖 gsk=L〈vk，ek〉。

d）根據連通圖中的節點集合，遍歷E對活動屬性進行更改。算法描述如下：

設vk的個數為k

for(int i=0;i

{

if(vi∈TAPTAP∈E)

{

Extract TCRi where TAPi=vi

bool suc= aoi analyze TCRi

if(suc) then 

{

UpdateEx_A;

}}}

e)對gsk中的活動集合vk={v1，v2，…，vn}，對于其中每一個活動vi，若它的入度為0，作一條有向線〈開始，vi〉；若它的出度為0，作一條有向線〈vi，結束〉，這樣就得到一個新的連通圖，該連通圖就是需要的子流程，并且這個子流程中的節點的屬性根據規則進行了更改。 

4 實例建模

本章以一個鋼鐵公司的船板生產全過程為例進行流程的建模。對于流程只知道其大體的框架以及所涉及的某些活動，如訂單處理、審核、制訂生產計劃、生產等；一些重要的活動如：審核、生產，事先無法給出完整的定義，這是因為根據不同的訂單有不同的審核、生產方案，它們受到生產物品、訂單數量等的影響。因此給整個流程建模時無法得到子流程審核生產的詳細定義，并且生產中的活動屬性是不固定的，只能隨著流程運行具體化這個子流程并對屬性進行動態的更改。流程圖如圖1所示。

圖1為某鋼鐵公司船板生產流程。設某訂單的內容為：產品為12#船板，材料為鐵礦石，訂單的數量為12 000 t，企業處理訂單的能力為10 000 t/月，工人工作時間為8 h/d。在圖中有兩個柔性活動，下面以生產為例進行說明。

a)活動池中可選活動有：a1，生產設計；a2， 材料定額；a3， 煉鋼；a4，理化檢驗；a5，軋鋼1；a6，軋鋼2；a7 ，熱處理。

b)SCR中存在如表1所示的規則。

表1 生產的動態組合規則(SCR)

自主計算實體規則備 注

a1>a2E1=選擇活動a1，H1=同時選擇活動a2為a1的后繼活動

a2>a3E2=選擇活動a2，H1=同時選擇活動a3為a2的后繼活動

a3>a4E3=選擇活動a3，H3=同時選擇活動a4為a3的后繼活動

a4>a5E4=選擇活動a4，H4=同時選擇活動a5為a4的后繼活動

a4>a6E5=選擇活動a4，H5=同時選擇活動a6為a4的后繼活動

a5>a7E6=選擇活動a5，H6=同時選擇活動a7為a5的后繼活動

a6>a7E7=選擇活動a6，H7=同時選擇活動a7為a6的后繼活動

c)TCR中存在如表2所示的規則。

表2 活動屬性動態變化規則(TCR)

自主計算實體規則備 注

tcr1if(E8) then E9(1)

E8=訂單數量>10 000，E9=生產能力不足 CF(E8)=0.9 ，經過計算得到CF(E9)=0.9

tcr2if E9(0.7)and E10(0.4)then H8(0.9，0.85)

E10=設備利用率<90%，CF(E10)=0.90，H8=軋鋼1工人加班工作時間為10 h/d

tcr3if E9(0.6)and E11(0.4)and E12(0.2) then H9(0.9，0.85)

E11=設備利用率>90%，CF(E11)=0.95，E12=材料充足，CF(E12)=0.95，H8=軋鋼2工人加班工作時間為10 h/d

tcr4if E13 then H10E13=產品為12#船板，H10=熱處理溫度為200℃~300℃

當下達生產計劃后，經過auto_select_alter_activity算法進行推理運算得到子流程，如圖2所示。

得到子流程后對活動的可擴展屬性進行更改，訂單數量為12 000＞10 000 tcr1成立，自主計算實體向軋鋼1的自主計算實體發出請求，得到車間設備的利用率大于90%、原材料充足等信息，因此E9、E11、E12均成立。規則匹配如下： 

CF(E)=w9 CF(E9)+w11 CF(E11)+w12CF(E12)=0.93，閾值λ=0.8，CF(E)>λ，因此src3成立，數控一車間工人加班工作時間屬性改為10 h/d，數控二車間工人加班工作時間改為10 h/d。結論成立的可信度CF(H)=0.93×0.9=0.83。定單產品為12#船板，因此tcr4成立，熱處理溫度屬性改為200℃~300℃。最后整個生產流程如圖3所示。

5 結束語

本文針對目前工作流動態性以及智能性的不足，提出了一種基于自主計算實體規則的智能工作流模型，研究了自主實體協作推理方法，詳細地闡述了自主計算實體規則的構造，并通過一個動態組合更改算法完成對不確定活動的具體化。今后將進一步研究動態工作流模型，努力提高它的動態性以及智能性。

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