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    重庆时时彩8吗倍投法: 基于协作相容性的工作流分配优化方法及其系统.pdf

    关 键 词:
    基于 协作 相容性 工作流 分配 优化 方法 及其 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201710009536.3

    申请日:

    2017.01.06

    公开号:

    CN106803134A

    公开日:

    2017.06.06

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/04申请日:20170106|||公开
    IPC分类号: G06Q10/04(2012.01)I; G06Q10/06(2012.01)I; G06Q10/10(2012.01)I 主分类号: G06Q10/04
    申请人: 杭州电子科技大学
    发明人: 胡海洋; 吕龙; 胡华; 陈洁; 姬朝配
    地址: 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
    优先权:
    专利代理机构: 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 代理人: 杜军
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201710009536.3

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.30|||2017.06.06

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开基于协作相容性的工作流分配优化方法及其系统。本发明分析现有日志,计算协作相容性;当新任务需分配时统计候选执行者集合,并计算当前负载、相对预测负载;判断当前任务有无交互任务,若无则找出当前负载最小的候选执行者分配之;若有则遍历所有交互任务,如该任务已分配执行者,计算执行者间协作相容性总和;如该任务未分配执行者,则考察所有处于轻、中负载执行者集合中候选执行者,计算协作相容性总和;找到协作相容性最大值的执行者组合,将当前任务分配之;直至流程中所有任务全部被分配完成。本发明提出的基于协作相容性与负载均衡的任务分配算法,能够优化流程中执行者间的负载均衡,并提高整个流程实例的执行效率。

    权利要求书

    1.基于协作相容性的工作流分配优化方法,其特征在于该方法包括以下步骤是:
    步骤(1)、分析现有流程的工作流执行日志,计算执行者间的协作相容性;
    步骤(2)、当分配流程中的一个新任务需要分配时,统计可以承担该任务的候选执行者
    集合,并计算该集合中各候选执行者的当前负载以及相对预测负载;
    步骤(3)、根据步骤(2)中得到的各候选执行者相对预测负载值,将上述执行者分为三
    类:轻负载、中负载、重负载,并放入对应集合;
    步骤(4)、判断当前任务与流程中其他任务有无交互,若无,遍历该任务候选执行者集
    合,找出当前负载最小的候选执行者,并将当前任务分配给该候选执行者;
    步骤(5)、若有,则遍历所有与当前任务需要交互的任务,如果该交互任务已分配执行
    者,计算该执行者与当前任务候选执行者间的协作相容性总和;若该交互任务没有分配执
    行者,则考察所有处于轻负载与中负载执行者集合中的候选执行者,分别计算当前任务的
    候选执行者与上述处于轻负载与中负载执行者集合中候选执行者间的协作相容性总和;
    步骤(6)、由步骤(5)得到一系列候选执行者组合,找到协作相容性最大值的任务候选
    者组合,将当前任务分配给其中对应的候选执行者;
    步骤(7)、重复上述步骤,直至流程中所有任务全部被分配完成。
    2.如权利要求1所述的基于协作相容性的工作流分配优化方法,其特征在于,其特征在
    于步骤(1)具体是分析现有工作流的执行日志,获取工作流中任务集Task={Ti}、执行者角
    色集MX={Xik}、任务交互集MCP={cpij};然后对会发生交互的任意两个任务的执行者uk、
    uv,其协作相容性按如下公式计算:其中cwkv表示uk、uv的协作相容性,
    tAVG表示uk、uv配合时执行上述两个任务的平均吞吐时间,tmin表示上述两个任务的最小完成
    时间,tmax表示上述两个任务的最大完成时间,ω为控制执行者间协作相容性范围的参数,
    且0<ω<1。
    3.如权利要求1所述的基于协作相容性的工作流分配优化方法,其特征在于,其特征在
    于步骤(2)具体是:
    2.1当新任务Ti到达时,遍历执行者角色集MX={Xik},若执行者uk可承担执行任务Ti的
    角色,则将uk加入该任务Ti的候选执行者集CEi={uk};
    2.2计算集合CEi={uk}中各候选执行者的当前工作负载以及相对预测负载,具体是:
    2.2.1计算任务Ti的候选执行者uk的当前负载:
    假设uk工作列表中的待处理任务集为TAk,且Ti∈TAk,执行任务Ti所需时间为同时该
    任务集中的任务Ti有ni个,则uk的当前负载为:若当前任务Ti分配给该执行
    者uk,则其预测负载为:同时遍历上述集合CEi,计算其他候选执行者的
    当前负载及预测负载;
    2.2.2计算当前任务Ti的候选执行者uk的相对预测负载:
    上述步骤2.2.1完成后,累加集合CEi中所有候选执行者的预测负载值,然后将单个候选
    执行者uk的预测负载值与该集合的总预测负载值相比,得到uk的相对预测负载,即
    同理计算其他候选执行者的相对预测负载。
    4.如权利要求1所述的基于协作相容性的工作流分配优化方法,其特征在于,其特征在
    于步骤(3)轻负载执行者集合为中负载执行者集合为
    重负载执行者集合为其中
    为用于区分轻、中、重负载的临界值。
    5.如权利要求1所述的基于协作相容性的工作流分配优化方法,其特征在于,其特征在
    于步骤(5)具体是若在遍历流程中的任务交互集合MCP时任务Ti与Tj有交互,判断任务Tj是
    否已经分配了执行者;
    如果任务Tj已经分配了执行者,则分别计算该执行者与当前任务Ti的候选执行者的协
    作相容性总和,然后继续遍历任务交互集合,直到遍历完毕或者有下一个与当前任务Ti发
    生交互的任务出现,重复步骤(5);
    如果任务Tj尚未分配执行者,则重复上述步骤(2)至(3),并找出任务Tj处于轻负载执行
    者集合WL与中负载执行者集合WM中的候选执行者,分别计算这些候选者与当前任务Ti的候
    选执行者间的协作相容性总和,然后继续遍历任务交互集合,直到遍历完毕或者有下一个
    与当前任务Ti发生交互的任务出现,重复步骤(5)。
    6.基于协作相容性的工作流分配优化系统,其特征在于包括协作相容性计算???、执
    行者负载计算???、负载最小化算法???、负载均衡的协作相容性最大化算法???;
    所述的协作相容性计算???,用于分析已有流程的工作执行日志,对于发生交互的任
    意两个任务,计算进行协作的两执行者之间平均吞吐时间与两任务最小执行时间的差值,
    以及两任务最大与最小执行时间的差值,进而得到两执行者间的协作相容性;
    所述的执行者负载计算???,由执行者当前工作列表中的待处理任务数以及执行任务
    所需的单位时间,计算该执行者的当前负载,又根据可执行任务的不同,计算执行者的相对
    预测负载,并根据相对预测负载值的大小将执行者分为三类:轻负载执行者集合、中负载执
    行者集合、重负载执行者集合;
    所述的负载最小化算法???,用于当前待分配任务与流程中其他任务无交互,遍历所
    有具有执行该任务能力的候选执行者,从中选出当前工作负载最小的候选者执行该任务;
    所述的负载均衡的协作相容性最大化算法???,用于当前待分配任务与流程中其他任
    务有交互,遍历轻负载与中负载执行者集合,找出可执行当前任务的候选执行者,依次遍历
    所有与当前任务交互的任务,考察交互任务的处于轻负载与中负载执行者集合中候选执行
    者,计算当前待分配任务候选执行者与这些候选执行者的协作相容性总和,找出协作相容
    性最大的执行者。

    说明书

    基于协作相容性的工作流分配优化方法及其系统

    技术领域

    该技术用于企业工作流系统中的任务分配及其Web领域,涉及一种基于协作相容
    性的工作流分配优化方法,具体是在基于已有任务流程以及其执行日志环境下,引入执行
    者间的协作相容性对任务分配影响的内容,再进一步考虑执行者间负载均衡的情况下进行
    高效率任务分配的技术。

    背景技术

    在工作流调度中,各个任务由工作流引擎调度系统中的资源来完成。不同的任务
    分配策略对工作流系统的性能有很大的影响。根据不同的应用场景,资源可以有很多种,其
    中人力资源在工作流系统中起着重要的作用,一般是指具有特定技能的任务执行者,通过
    相应的角色彼此配合工作,从而完成整个工作流程。在现代企业中,任务执行者??统械6?br />类角色用于完成多种任务,其对完成不同类型任务的熟悉程度,以及不同执行者之间的配
    合协作的默契程度均存在差异,这种差异对整个流程的执行效率有着重要的影响。然而,现
    有的任务分配算法仅考虑候选执行者的专业能力、兴趣、经验等,忽略了工作流中任务交互
    时执行者间的协作相容性,即“和其他人的凝聚力、熟悉度、配合度等”,但实际上,协作相容
    性的影响是确实存在的。例如,有两个员工甲、乙均可完成某个任务,且甲的个人能力强于
    乙,然而甲与公司中其他员工的配合并不默契,当工作流中的任务需要员工之间进行交互
    时,甲的整体工作效率可能反而低于乙的整体效率。此外,在工作流系统实际工作中可能存
    在多个实例,即候选执行者的工作列表中常存在多个待处理任务,此时,执行者的当前负载
    状况就对分配任务的最后完成时间有着很大的影响,因此,在分配任务的过程中需要考虑
    各个任务执行者当前的工作负载情况,即尽可能将任务分配给轻负载的执行者,从而提升
    整个工作流系统的性能。

    发明内容

    本发明的一个目的是针对目前技术的不足,引入了执行者间的协作相容性的概
    念,综合工作负载最小化算法以及协作相容性最大化算法,提出了基于协作相容性与负载
    均衡的任务分配方法,提高了整个流程实例的执行效率时间。

    以下协作相容性均指代任务执行者之间的凝聚力、熟悉度、配合度等等,协作相容
    性越高,表明任务执行者之间合作的效率越高,即发生交互时所需的时间越短;

    工作负载指代任务执行者当前工作列表中待处理的任务数量,负载越高表明其待
    处理的任务越多;

    任务交互指代在流程中,所有的任务共同组成一个整体,那么就存在其中某一任
    务需要使用或者参考另一任务的执行结果,那么我们就认为这两个任务之间存在任务交
    互;

    本发明方法的具体步骤是:

    步骤(1)、分析现有流程的工作流执行日志,对执行者间的协作相容性进行分析计
    算;

    所述的现有流程的工作流日志,都是基于流程中任务的执行日志,其中包含被执
    行的任务名称、执行者名称、任务执行的开始时间以及结束时间等信息;

    步骤(2)、当分配流程中一个新的任务时,统计可以承担该任务角色的候选执行者
    集合,分别计算该集合中的执行者当前的负载以及相对预测负载;

    步骤(3)、根据计算得到相对预测负载值的大小依次将其放到相对应的轻负载执
    行者集合,中负载执行者集合以及重负载执行者集合中;

    步骤(4)、判断该任务与流程中其他任务有无交互,若无,则利用工作负载最小化
    算法找出对应候选执行者集合中相对预测负载值较小的候选者,并将该任务分配给该候选
    者;

    步骤(5)、若有,则对流程中待分配的每个任务,依次遍历轻负载执行者集合以及
    中负载执行者集合,找到可以执行当前任务的候选者并遍历所有与当前任务需要交互的任
    务,考察他们所有可能处于轻负载执行者集合和中负载执行者集合中的候选执行者,计算
    当前任务的候选执行者与这些候选执行者间的协作相容性总和;

    步骤(6)、在这些候选执行者组合中,找到最大化全局协作相容性的任务候选者组
    合,将对应候选执行者分配给当前任务;

    步骤(7)、重复上述步骤,直至流程中所有任务全部被分配。

    本发明的另一个目的是提供基于上述方法的任务分配系统,主要包括协作相容性
    计算???、执行者负载计算???、负载最小化算法???、负载均衡的协作相容性最大化算法
    ???。

    所述的协作相容性计算???,用于分析已有流程的工作执行日志,对于发生交互
    的任意两个任务,计算进行协作的两执行者之间平均吞吐时间与两任务最小执行时间的差
    值,以及两任务最大与最小执行时间的差值,进而得到两执行者间的协作相容性;

    所述的执行者负载计算???,由执行者当前工作列表中的待处理任务数以及执行
    任务所需的单位时间,计算该执行者的当前负载,又根据可执行任务的不同,计算执行者的
    相对预测负载,并根据相对预测负载值得大小将执行者分为三类,轻负载执行者集合,中负
    载执行者集合,重负载执行者集合;

    所述的负载最小化算法???,如果当前待分配任务与流程中其他任务无交互,那
    么遍历所有具有执行该任务能力的候选执行者,从中选出当前工作负载最小的候选者执行
    该任务;

    所述的负载均衡的协作相容性最大化算法???,若当前待分配任务与流程中其他
    任务有交互,那么遍历轻负载与中负载执行者集合,找出可执行当前任务的候选执行者,依
    次遍历所有与当前任务交互的任务,考察他们处于轻负载与中负载执行者集合中的候选执
    行者,计算当前任务候选执行者与这些候选执行者的协作相容性总和,找出协作相容性最
    大的那个执行当前任务。

    本发明提出的基于协作相容性与负载均衡的任务分配算法,能够优化流程中执行
    者间的负载均衡,并提高整个流程实例的执行效率。

    附图说明

    图1为本发明方法的流程图。

    具体实施方式

    下面结合具体实施例对本发明做进一步的分析。

    相关概念定义及符号说明

    Task={Ti}:工作流中任务集合;

    U={uj}:工作流中执行者集合;

    MCP={cpij}:任务交互集合,其中cpij∈{0,1},若cpij=1,表示任务Ti与Tj需要交
    互,否则,cpij=0;

    MX={Xik}:执行者承担角色集合,其中Xik∈{0,1},若执行者uk可承担执行任务Ti
    的角色,则Xik=1,否则,Xik=0;

    MCW={cwij}:协作相容性集合,其中cwij∈[0,1]表示ui与uj之间的协作相容性;

    执行者uk完成任务Ti所需的时间;

    MA={Aik}:任务分配集合,若任务Ti被分配给执行者ui,则Aik=1;否则,Aik=0;

    WL,WM,WH:分别表示当前轻,中,重负载的执行者集合;

    本发明所提供的基于协作相容性与负载均衡的任务分配方法,如图1所示,具体实
    施方式如下:

    (1)分析现有工作流的执行日志,获取工作流中任务集Task={Ti}、执行者角色集
    MX={Xik}、任务交互集MCP={cpij};然后对会发生交互的任意两个任务的执行者uk、uv,其
    协作相容性按如下公式计算:其中cwkv表示uk、uv的协作相容性,tAVG表
    示uk、uv配合时执行上述两个任务的平均吞吐时间,tmin表示上述两个任务的最小完成时间,
    tmax表示上述两个任务的最大完成时间,ω为控制执行者间协作相容性范围的参数,且0<
    ω<1;

    (2)当一个新的任务Ti到达时,遍历执行者角色集MX={Xik},若Xik=1,则uk可以执
    行任务Ti,则将uk加入该任务Ti的候选执行者集CEi={uk}中,接下来分别计算该集合中各候
    选执行者的当前工作负载以及相对预测负载,分为两步:

    (2.1)计算任务Ti的候选执行者uk的当前负载:假设uk工作列表中的待处理任务集
    为TAk,执行任务Ti∈TAk所需时间为且该任务集中的任务Ti有ni个,则uk的当前负载为:
    若当前任务Ti分配给该执行者,则其预测负载为:遍历
    上述集合CEi,同理计算其他候选执行者的当前负载及预测负载;

    (2.2)计算当前任务Ti的候选执行者uk的相对预测负载:上述步骤完成后,累加集
    合CEi中所有候选执行者的预测负载值,然后将单个候选执行者uk的预测负载值与该集合的
    总的预测负载值相比,得到uk的相对预测负载,即同理,
    计算其他候选执行者的相对预测负载;

    新的任务Ti为步骤(1)分析的现有工作流中的任务。

    (3)根据步骤2中得到的任务Ti所有候选者的相对预测负载值大小,依次将其放到
    对应的轻负载执行者集合中负载集合
    和重负载集合中;

    定义:由(2.2)中相对预测负载的计算公式可知,每个候选执行者的相对预
    测负载的取值在[0,1)之间,其负载越大,相对预测负载的值就越接近1,越小,相对预测负
    载的值就越接近0,根据实际候选执行者们相对预测负载值的分布,在[0,1)中取两个值
    和来区分轻、中、重负载;

    (4)遍历流程中的任务交互集合MCP,查看当前任务Ti是否与流程中其他任务有交
    互,如果没有,利用负载最小化算法,遍历当前任务的候选执行者集合CEi,选择当前负载最
    小的候选执行者执行该任务;

    (5)若在遍历流程中的任务交互集合MCP时,发现cpij=1,则任务Ti与Tj有交互,那
    么有两种情况:

    (5.1)如果任务Tj已经分配了执行者,那么分别计算该执行者与当前任务的候选
    执行者的协作相容性总和,然后继续遍历任务交互集合,直到遍历完毕或者有下一个与当
    前任务Ti发生交互的任务出现,重复步骤(5);

    (5.2)如果任务Tj尚未分配执行者,那么重复上述步骤(2)(3),找出任务Tj处于WL
    或WM中的候选执行者,分别计算这些候选者与当前任务执行者间协作相容性的总和,然后
    继续遍历任务交互集合,直到遍历完毕或者有下一个与当前任务Ti发生交互的任务出现,
    重复步骤(5);

    (6)如果遍历任务交互集合MCP完成,那么选出步骤(5)中得到的各个执行者组合
    中协作相容性总和最大的组合,将该组合中可执行当前任务的候选者分配给当前任务Ti;

    (7)重复上述步骤(2)至(6),直到流程中所有的任务被分配完成,最终得到一个任
    务执行者序列,即为找到的满足负载均衡的,且整体协作相容性最大的任务执行者序列。

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