[发明专利]一种基于过程模型修正的业务流程效率提升方法

权利要求书

1.一种基于过程模型修正的业务流程效率提升方法，其特征在于，

包括以下步骤：

I.输入原流程模型和事件日志，构造原流程模型的过程树；基于过程树构造如下关系集：树关系、结点关系、首尾库所、分支集、选择活动集、首尾变迁和并发活动集；

各个关系集的定义分别如下：

定义迹和事件日志如下：

令为实际业务流程中所有活动名称的集合，为活动集，迹σ是一个活动序列，即σ∈A*，A*表示集合A上的有限序列集合；

事件日志L∈B(A^*)是活动集A上迹σ的一个多重集，B(A^*)表示多重迹的集合；

定义前集和后集如下：

令N＝(P,T；F)为一个网，P是有限库所集，T是有限变迁集，是有限弧集，其中，有限库所p∈P并且变迁t∈T；x是网N的一个结点，并且则有：

^·x＝{y|y∈P∪T∧(y,x)∈F}；x^·＝{y|y∈P∪T∧(x,y)∈F}；

其中，y表示网N中任意结点，^·x表示结点x的前集，x^·表示结点x的后集；

定义Petri网如下：

四元组PN＝(P,T；F,M)称为一个Petri网，为自然数集合，即当且仅当：

①N＝(P,T；F)为一个网；

②称为网PN的一个标识；

③PN具有下面的变迁发生规则：

a.对t∈T，若即p中含有托肯，则称t在标识M下使能，记作M[t；

b.若M[t，则在M下t能够发生，从M引发t得到一个新的标识M′，记作M[tM′，且

对都有：

其中，M(p)表示t使能之前网的标识，M'(p)表示t使能之后网的标识；

^·t表示t的前集，t^·表示t的后集；

定义过程树如下：

设PN是一个Petri网，是操作符集，τ是不可见变迁，则有：

(1)a∈A∪{τ}是一个过程树；

(2)设PT₁,PT₂,…,PT_h是过程树，则(PT₁,PT₂,…,PT_h)也是过程树；

其中，h为大于2的自然数；×表示选择关系，即该操作符对应的子树只有一个会发生；→表示顺序关系，即该操作符对应的子树会顺序发生；表示循环关系，即该操作符对应的子树是循环体；∧表示并行关系，即该操作符对应的子树会并行发生；

定义活动的前驱和后继如下：

设L∈B(A^*)是一个事件日志，对所有事件日志L中的迹σ：

如果活动s∈(σ)且活动s在迹σ中的位置是w，则在迹σ中的位置是w-1的活动称为活动s的前驱，写作^#s；在迹s中的位置是w+1的活动称为活动s的后继，写作s^#；

其中，(σ)表示迹σ中所有活动的集合；

定义树关系如下：

设PN是一个Petri网，且PT是PN的一个过程树，令|→为过程树PT的一个关系符号，是一个树关系，t_n1,t_n2,...,t_nn∈T且

其中，t_n1,t_n2,...,t_nn分别表示集合T中的变迁；

分别表示变迁和符号的多重有限序列集合；

定义结点关系如下：

令是过程树PT的一个结点，过程树PT的第一层结点称为根结点，则有：

①如果m|→n且则m称为结点n的双亲结点，表示为n.parent＝m；

②如果n|→m且则m称为结点n的孩子结点，表示为n.child＝m；

③如果m|→n,m|→l,m|→r，且则l和r分别称为结点n的左兄弟和右兄弟结点，其中l和r分别位于结点n的左边和右边，表示为n.lsib＝l和n.rsib＝r；

④如果且|n.child|1，则n.child.p_i表示结点n的第i个孩子结点，其中i∈[1,|n.child|]；

⑤如果为空，且m.lib为空，则m称为结点n的最左叶子结点，表示为n.child.lp＝m；

⑥如果为空，且m.rib为空，则m称为结点n的最右叶子结点，表示为n.child.rp＝m；

其中，表示变迁和符号的多重有限序列集合；

n.parent表示结点n的双亲结点，n.child表示结点n的孩子结点；

n.lsib表示结点n的左兄弟结点，n.rsib表示结点n的右兄弟结点；

n.child.lp表示结点n的最左叶子结点，n.child.rp表示结点n的最右叶子结点；

m.child表示结点m的孩子结点；

m.lib表示结点m的左兄弟结点，m.rib表示结点m的右兄弟结点；

定义首尾库所如下：

设[SF_P,SL_P]表示选择结构的首尾库所，其中，SF_P和SL_P分别表示首库所和尾库所；

如果结点n＝“×”是过程树PT的一个结点，则需要满足：

①如果n.child.p_o＝m,m.child为空，且0o≤|n.child|，则SF_P＝^·m且SL_P＝m^·；^·m、m^·分别表示结点m在网中对应变迁的前集和后集；

②如果n.child.p_o＝m,且0o≤|n.child|，则SF_P＝^·(n.child.lp)且SL_P＝(n.child.rp)^·；

其中，n.child.p_o表示结点n的第o个孩子结点；

n.child.lp表示结点n的最左叶子结点，n.child.rp表示结点n的最右叶子结点；

^·(n.child.lp)表示结点n的最左叶子结点在网中对应变迁的前集；

(n.child.rp)^·表示结点n的最右叶子结点在网中对应变迁的后集；

定义分支集如下：

令n为过程树PT的一个结点，其中n＝“×”或者n＝“∧”，则有：

①如果n.child＝m,m.child为空，则{m}是一个分支；

②如果n.child＝m,且1k≤|m.child|；其中：

如果m＝“→”，则{m.child.p₁,...,m.child.p_k}是一个分支；

如果m＝“×”，则{m.child.p₁},...,{m.child.p_k}分别为一个分支；

如果m＝“∧”，则{m.child.p₁},...,{m.child.p_k}分别为一个分支；

B_S是选择结构和并发结构的所有分支的集合；

其中，m.child.p_k表示结点m.child的第k个孩子结点；

定义选择活动集如下：

选择活动集包括首选择活动集FC_S和尾选择活动集LC_S；

如果n＝“×”是过程树PT的一个结点，则有：

①如果n.child＝m,m.child为空，则FC_S＝{m}，且LC_S＝{m}；

②如果m＝“×”或m＝“∧”，1k≤|m.child|，且ql＝n.child.lp,m＝ql.parent，则FC_S＝{m.child.p₁,...,m.child.p_k}；

③如果m＝“×”或m＝“∧”，1k≤|m.child|，且qr＝n.child.rp,m＝qr.parent，则LC_S＝{m.child.p₁,...,m.child.p_k}；

④如果m＝“→”，且m.child.child为空，则FC_S＝{m.child.lp}，且LC_S＝{m.child.rp}；

其中，ql为结点n的最左叶子结点，qr为结点n的最右叶子结点；

m.child.child表示结点m.child的孩子结点；

ql.parent表示结点ql的双亲结点，qr.parent表示结点qr的双亲结点；

定义首尾变迁如下：

[SF_T,SL_T]表示并发结构的首尾变迁，其中，SF_T和SL_T分别表示首变迁和尾变迁；

SF_T＝n.lsib,SL_T＝n.rsib且n＝“∧”,n∈过程树PT；

定义并发活动集如下：

并发活动集包括首并发活动集FU_S和尾并发活动集LU_S；如果n＝“∧”且n∈PT，则有：

①如果n.child＝m，m.child为空，则FU_S＝{m}，且LU_S＝{m}；

②如果m＝“×”或m＝“∧”，1k≤|m.child|，且ql＝n.child.lp,m＝ql.parent，则FU_S＝{m.child.p₁,...,m.child.p_k}；

③如果m＝“×”或m＝“∧”，1k≤|m.child|，且qr＝n.child.rp,m＝qr.parent，则LU_S＝{m.child.p₁,...,m.child.p_k}；

④如果m＝“→”，且m.child.child为空，则FU_S＝{n.child.lp}，且LU_S＝{n.child.rp}；

II.对原流程模型中存在的具有选择结构的模型进行修正，通过比较和分析选择活动集中变迁与迹中活动之间的逻辑关系确定选择结构的模型的偏差位置；

根据以上选择结构的模型的偏差位置，基于逻辑Petri网提出如下模型修正方法；

II.1.基于Petri网模型的过程树中操作符结点的孩子结点的属性，计算过程树的分支集；

根据分支集中每条分支上的活动在最优校准中的动作分类，分析选择结构或并发结构的某条分支能否使能；其中，过程树的分支集的计算过程如下：

步骤1：输入过程树PT，初始化分支集B_S；

步骤2：遍历过程树PT的所有结点，若存在结点n＝“∧”或n＝“×”，且结点n的孩子结点是叶子结点，则结点n的孩子结点为一个分支；

步骤3：若结点n的孩子结点为“→”，且结点“→”的所有孩子结点都是叶子结点，则所有这些叶子结点都在一个分支上；

步骤4：若结点n的孩子结点为“→”，且结点“→”的孩子结点为“×”，则结点“×”的每一个孩子结点都是一个分支；

步骤5：输出分支集B_S；

II.2.收集过程树中选择操作符结点的最左、最右叶子结点，分别将其在网模型中对应变迁的前集和后集作为选择结构的首、尾库所；根据过程树中选择操作符结点的孩子结点的不同情况获得选择活动集；其中，首尾库所和选择活动集的计算过程如下：

步骤1：输入过程树PT，初始化首尾库所[SF_P,SL_P]，选择活动集FC_S、LC_S和中间变量；

步骤2：遍历过程树PT的所有结点，若存在结点n＝“×”，它的首库所为结点n的最左叶子结点的前集，且它的尾库所为结点n的最右叶子结点的后集；

步骤3：对于结点n的每一个孩子结点，如果这个孩子结点是叶子结点，则它既属于首选择活动集，又属于尾选择活动集；

步骤4：如果结点n的孩子结点g＝“×”或“∧”，且结点g是结点n的最左叶子结点的双亲结点，则结点g的每一个孩子结点都属于首选择活动集；

步骤5：如果结点g＝“×”或“∧”，且结点g是结点n的最右叶子结点的双亲结点，则结点g的每一个孩子结点都属于尾选择活动集；

步骤6：如果结点g＝“→”，且结点g的孩子结点为叶子结点，则结点g的最左叶子结点属于首选择活动集，结点g的最右叶子结点属于尾选择活动集；

步骤7：输出首尾库所[SF_P,SL_P]、首选择活动集FC_S和尾选择活动集LC_S；

II.3.遍历最优校准中首库所后集活动和尾库所前集活动之间的所有活动；

根据分支集和选择活动集判断选择结构分支中变迁的偏差位置；并收集实际业务流程发生变化后新添加在选择结构的活动；其中，偏差位置的确定过程如下：

步骤1：输入过程树PT、Petri网PN以及最优校准Γ_σ,PN,lc；初始化偏差位置DP_COS，新活动集AL；

步骤2：通过II.1和II.2得到分支集B_S，首尾库所[SF_P,SL_P]，选择活动集FC_S、LC_S；

步骤3：遍历最优校准Γ_σ,PN,lc，获得首库所SF_P和尾库所SL_P在最优校准中的活动位置，并且收集实际业务流程发生变化后新添加在选择结构的活动；

步骤4：遍历最优校准Γ_σ,PN,lc，对在首库所SF_P和尾库所SL_P之间的所有活动，如果此活动在最优校准中是日志动作，且它对应的变迁含于首选择活动集FC_S，则判断是否以此变迁为首的分支上的所有活动都是日志动作；

如果是，则此分支的第一个变迁和最后一个变迁均为偏差位置；

步骤5：输出偏差位置DP_COS以及新活动集AL；

II.4.根据确定的偏差位置和首尾库所，添加逻辑输入变迁和逻辑输出变迁，并通过添加新库所和弧对原流程模型进行修正；对新添加在选择结构的活动，基于最优校准中与其他活动的关系，将其添加到原流程模型中，并改变此活动的前驱为逻辑输出变迁，完成对具有选择结构的模型修正，具体修正过程如下：

步骤1：输入偏差位置DP_COS、Petri网PN、首尾库所[SF_P,SL_P]以及新活动集AL；

步骤2：对偏差位置DP_COS的每一个偏差，删除相应的弧，插入新的库所和弧，并且改变首库所SL_P后集变迁为逻辑输入变迁，改变尾库所SF_P的前集变迁为逻辑输出变迁；

步骤3：对新活动集AL的每一个活动，添加新的变迁、库所和弧，并且改变此变迁的前继为逻辑输出变迁；

步骤4：基于逻辑Petri网模型完成对原流程模型中的选择结构的修正，输出结果；

III.对原流程模型中存在的具有并发结构的模型进行修正，通过比较和分析迹中活动与并发活动集中变迁之间的逻辑关系确定并发结构的模型的偏差位置；

根据以上选择结构的模型的偏差位置，基于逻辑Petri网提出如下模型修正方法；

III.1.收集过程树中并发操作符结点的最左、最右叶子结点，分别将其在网模型中对应变迁的前驱和后继作为选择结构的首、尾变迁；根据过程树中并发操作符结点的孩子结点的不同情况，获得并发活动集；其中，首尾变迁和并发活动集的计算过程如下：

步骤1：输入过程树PT；

初始化首尾变迁[SF_T,SL_T]，首并发活动集FU_S，尾并发活动集LU_S；

步骤2：遍历过程树PT的每一个结点n，若n＝“∧”，则它的首变迁是结点n的最左叶子结点的前集库所的前集变迁，它的尾变迁是结点n的最右叶子结点的后集库所的后集变迁；

步骤3：对结点n的每一个孩子结点，若孩子结点是叶子结点，则此孩子结点既属于首并发活动集，又属于尾并发活动集；

步骤4：若结点n的孩子结点g＝“×”或g＝“∧”，且结点g是结点n的最左叶子结点的双亲结点，则结点g的每一个孩子结点都包含于首并发活动集；

步骤5：若结点n的孩子结点g＝“×”或g＝“∧”，且结点g是结点n的最右叶子结点的双亲结点，则结点g的每一个孩子结点都包含于尾并发活动集；

步骤6：若结点g＝“→”，且结点g的孩子结点是叶子结点，则结点g的最左叶子结点属于首并发活动集，结点g的最右叶子结点属于尾并发活动集；

步骤7：输出首尾变迁[SF_T,SL_T]、首并发活动集FU_S以及尾并发活动集LU_S；

III.2.遍历最优校准中首变迁的前驱活动和尾变迁的后继活动之间的所有活动，通过判断活动在最优校准中的动作分类，并分析其与分支集和并发活动集的关系，确定并发结构分支中变迁的偏差位置；并收集实际业务流程发生变化后新添加在并发结构的活动；

其中，并发结构分支中变迁的偏差位置的确定过程如下：

步骤1：输入过程树PT、Petri网PN以及最优校准Γ_σ,PN,lc；

初始化偏差位置DP_CUS，新活动集AL；

步骤2：通过步骤II.1和步骤III.1分别获得分支集B_S、首尾变迁[SF_T,SL_T]、首并发活动集FU_S和尾并发活动集LU_S；

步骤3：遍历最优校准Γ_σ,PN,lc，获得SF_T和SL_T在最优校准中的位置，并收集实际业务流程发生变化后并发结构新添加的活动；

步骤4：遍历最优校准Γ_σ,PN,lc，对于在SF_T和SL_T之间的所有活动：

若此活动是一个模型动作，且它对应的变迁含于首并发活动集，判断是否以此变迁为首的分支上的所有变迁都是模型动作，如果是，则继续执行步骤5；

步骤5：若首变迁对应的活动是模型动作，则把不可见变迁和这条分支的第一个、最后一个变迁一起作为偏差位置，如果首变迁对应的活动是同步动作，则把首变迁和这条分支的第一个、最后一个变迁一起作为偏差位置；

步骤6：输出偏差位置DP_CUS以及新活动集AL；

III.3.根据确定的偏差位置和首尾变迁，添加逻辑输入变迁、逻辑输出变迁和不可见变迁，并通过添加新库所和弧对原流程模型进行修正；对新添加在并发结构的活动，基于最优校准中与其他活动的关系，将其添加到原流程模型中，并改变尾变迁为逻辑输入变迁，完成对具有并发结构的模型修正，具体修正过程如下：

步骤1：输入偏差位置DP_CUS、Petri网PN、首尾变迁[SF_T,SL_T]以及新活动集AL；

步骤2：对偏差位置DP_CUS的每一个带有首变迁的偏差，改变首变迁SF_T为逻辑输出变迁，改变尾变迁SL_T为逻辑输入变迁；

步骤3：对偏差位置DP_CUS的每一个带有不可见变迁的偏差，插入新的弧；

步骤4：对新活动集AL的每一个新活动，添加新活动变迁、库所和弧，并且改变尾变迁SL_T为逻辑输入变迁；

步骤5：基于逻辑Petri网模型完成对原流程模型中的并发结构的修正，输出结果；

IV.经过步骤II和步骤III对原流程模型中的选择结构和并发结构分别进行了修正，利用修正后的模型重演实际业务流程中产生的新日志，描述实际业务流程中活动之间的逻辑关系。