[发明专利]用于优化业务进程管理模型的方法和系统有效
申请号: | 201110215464.0 | 申请日: | 2011-07-29 |
公开(公告)号: | CN102456167A | 公开(公告)日: | 2012-05-16 |
发明(设计)人: | G-H·摩尔 | 申请(专利权)人: | 国际商业机器公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人: | 高青 |
地址: | 美国*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 优化 业务 进程 管理 模型 方法 系统 | ||
1.一种优化业务进程管理(BPM)模型的方法,取决于包括多个控制参数的控制参数矢量,所述模型与多个关键性能指标(KPI)相关联,所述方法包括:
-将所述控制参数分离为线性控制参数矢量(X)和非线性控制参数矢量(X′),
-为所述控制参数矢量迭代地计算一组候选值,每个候选值都是根据与所述BPM模型、所述多个关键性能指标(KPI)、以及非线性控制参数(X′)的预选值相关联的混合整数规划(MIP)模型的执行,为属于所述非线性控制参数矢量(X′)的非线性控制参数(X′)的所述预选值确定的,以及
-基于所述控制参数矢量的所述候选值中的至少一个,调整所述BPM模型。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述为所述控制参数矢量计算候选值的步骤包括:
i.运行所述MIP模型,所述MIP模型提供所述控制参数矢量的最优值的近似值(X*)、关键性能指标的近似值(c*)、以及与所述BPM模型执行有关的BPM输出的近似值(Y*),
iii.通过将包括离散事件模拟的评估函数应用于所述控制参数矢量的最优值的近似值(X*),确定所述关键性能指标的目标值(c#)和BPM输出的目标值(Y#),以及
iv.如果所述关键性能指标的近似值(c*)和所述BPM输出矢量的近似值(Y*)相对于所述关键性能指标的目标值(c#)和所述BPM输出矢量的目标值(Y#)的精确度都满足相应的预定义的准则,则选择所述控制参数矢量的最优值的所述近似值(X*)作为所述控制参数矢量的候选值。
3.如权利要求2所述的方法,其中,所述选择步骤包括确定精确度指标是否差于预定义的阈值,所述精确度指标PR是根据下列等式确定的:
PR=|(c#,Y#)-(c*,Y*)|/|(c#,Y#)|,其中,c*和Y*分别表示关键性能指标的近似值和BPM输出的近似值,而c#和Y#分别表示所述关键性能指标的目标值和BPM输出的目标值。
4.如前面的权利要求2和3中的任何一个所述的方法,其中,所述为所述控制参数矢量计算候选值的步骤还包括:
v.如果所述关键性能指标的近似值c*和BPM输出的近似值Y*相对于所述关键性能指标的目标值(c#)和所述BPM输出的目标值(Y#)的精确度小于所述预定义的阈值,则使用局部搜索机制来细化所述控制参数矢量的所述最优值的近似值(X*),以及
vi.对于为所述控制参数矢量的所述最优值的近似值(X*)获得的细化值重复步骤i到iv。
5.如权利要求4所述的方法,其中,所述局部搜索机制包括为所述控制参数矢量计算最优值的近似值(X*)的邻域,并选择所述邻域中的下一值作为所述控制参数矢量的最优值的近似值(X*)的细化值。
6.如前面的权利要求4和5中的任何一个所述的方法,其中,所述细化步骤v以至少一个停止条件的非满足为条件。
7.如前面的任何一个权利要求所述的方法,其中,属于非线性控制参数矢量(X′)的非线性控制参数的所述预选值是对非线性控制参数矢量使用局部搜索机制来确定的。
8.如权利要求7所述的方法,其中,所述局部搜索机制包括计算非线性控制参数矢量的当前值的邻域,并选择所述邻域中的下一值作为非线性控制参数矢量(X′)的预选值。
9.一种包括适于执行如权利要求1到8中的任何一个所述的方法的步骤的装置的系统。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
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G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理