基于多自主元的柔性工作流研究
资料包括： 论文(14页7965字)
说明：
摘 要：为了提高柔性工作流的智能性和不确定性变化响应能力，基于自主计算技术提出了自主元概念，给出了基于多自主元的柔性工作流形式化定义及体系结构，柔性工作流的智能性是通过嵌入柔性工作流活动的自主元及多自主元之间的协作实现的；针对柔性工作流知识不确定性特点，使用基于加权的不确定知识表达方法对自主元的推理性知识进行表达，最后通过一个转包企业敏捷供应链中多自主元的不确定性推理对基于多自主元的柔性工作流进行验证,结果表明基于多自主元的柔性工作流系统能够显著提高柔性工作流的智能性。
关键词：自主计算；柔性工作流；多自主元；知识；不确定性
Research on the Flexible Workflow Based on Multi Autonomic Objects
Abstract: In order to improve the intelligence and the response capability to the uncertain change of the flexible workflow, the concept of Autonomic Object (AO) is proposed based on the autonomic computing, the intelligent flexibility of the flexible workflow is realized by using of the AO and their inter-cooperation, the formalized definition and system architecture of flexible workflow based on the Multi AOs are studied. According to the characteristic of knowledge uncertainty in flexible workflow, the weighted uncertain knowledge expression is applied in reasoning knowledge expression of AO; finally the flexible workflow based on Multi AOs is testified by uncertain reasoning of AO in a subcontract agile supply chain, the result shows that the Multi AOs can improve the intelligence of flexible workflow distinctly.
Key Words: autonomic computing; flexible workflow; multi autonomic object; knowledge; uncertainty
1. 前言
工作流（Workflow）的概念起源于生产组织和办公自动化领域，是经营过程的全部或部分自动化，其中，文档、信息或任务按照一组程序化的规则集，从一个参与者传递到另一个参与者执行。工作流需要工作流管理系统来执行，工作流管理系统完成工作流的定义和管理，并按照在计算机中预先定义好的工作流逻辑（Workflow Model），通过工作流机（Workflow Engine）推进工作流实例（Workflow Instance）的执行[1,3]。工作流技术为企业更好地实现过程的组织管理与流程优化提供了先进的手段，但随着企业环境的持续变化和企业目标的不断调整，不确定性和多变性已经成为企业流程的内在特点，现代企业流程更多地表现为一种动态的流程，许多工作流程事先无法清楚地预知，最多只能预知某些常规情况，即使是一些原来固定的流程也会改变或出现例外，促进工作流应对流程变化的能力，提高工作流的柔性，
已经成为工作流研究领域的热点问题之一。
1. 前言
2. 基于多自主元的柔性工作流系统
3. 多自主元的知识表达及推理方法
4. 基于自主计算的柔性工作流应用实例
5. 结论
参考文献：
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作者点评：
本文针对柔性工作流的不确定性特点，将自主计算技术应用于敏捷供应链构建，提出了自主元的概念，对基于自主元的柔性工作流进行分析并给出了形式化描述，研究了多自主元在柔性工作流系统中的分解和协作，提出了一个基于多自主元的柔性工作流系统体系结构；本文形式化描述了自主元知识及分类，应用加权的不确定性知识表示方法对自主元的推理知识进行了描述，最后通过一个柔性工作流系统在转包企业敏捷供应链中的应用对多自主元的不确定性知识表达及推理进行了验证，验证结果表明基于多自主元的柔性工作流系统能够显著提高柔性工作流的智能性。本文将进一步研究如何将加权模糊推理和基于案例的推理相结合，根据工作流柔性变化的不同特点提高自主元的智能性。