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      基于T-不變量分解法獲取工作流中的序關(guān)系

      2013-02-26 05:48:50汪世義韓俊波
      巢湖學(xué)院學(xué)報(bào) 2013年3期
      關(guān)鍵詞:流網(wǎng)子網(wǎng)變遷

      蔡 敏 汪世義 韓俊波

      (巢湖學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,安徽 合肥 238000)

      1 引言

      Aalst將工作流建模理論與Petri網(wǎng)理論相結(jié)合,提出了工作流網(wǎng)模型,同時(shí)還定義了一個(gè)正確的工作流所應(yīng)該滿足的soundness屬性[1]。如今工作流網(wǎng)已成為使用最為廣泛的業(yè)務(wù)流程形式化模型[2]。工作流網(wǎng)中活動之間的序關(guān)系包含了大量的有用的信息,在許多方面有著重要應(yīng)用,如過程挖掘[3]、模型一致性度量[4]、業(yè)務(wù)流程執(zhí)行監(jiān)控[5]等。文獻(xiàn)[4]討論了sound自由選擇工作流系統(tǒng)中序關(guān)系的可獲取性。然而真實(shí)業(yè)務(wù)模型往往表現(xiàn)出非自由選擇特性,要獲取這類系統(tǒng)中的序關(guān)系比較困難。

      利用T-不變量對復(fù)雜結(jié)構(gòu)的工作流網(wǎng)進(jìn)行分解,得到一組相對簡單的子結(jié)構(gòu),再對每個(gè)子結(jié)構(gòu)逐個(gè)進(jìn)行分析,可以達(dá)到分而治之的目的。文獻(xiàn)[6]對sound良構(gòu)工作流網(wǎng)進(jìn)行了分解;文獻(xiàn)[7]利用T-不變量發(fā)現(xiàn)好路徑;文獻(xiàn)[8]將一個(gè)工作流網(wǎng)分解成一組子網(wǎng),再轉(zhuǎn)化為PERT圖,進(jìn)而分析過程模型的進(jìn)度和工期。本文利用T-不變量分解法將sound自由選擇系統(tǒng)中序關(guān)系可獲取性推廣到一類非自由選擇系統(tǒng)中,指出了文獻(xiàn)[8]中有關(guān)結(jié)論存在的錯(cuò)誤并分析了錯(cuò)誤的原因。

      2 基本概念和術(shù)語

      本節(jié)給出本文涉及的一些主要概念和表示符號,詳細(xì)信息可參考文獻(xiàn)[1][3][8]。

      定義 1 三元組 N=(P,T;F) 是一個(gè) Petri網(wǎng),當(dāng)且僅當(dāng)P和T分別是庫所和變遷的有限集合 P∪T≠?,P∩T=?,F(xiàn)?(P × T)∪(T × P),是弧的集合,即流關(guān)系。F+是流關(guān)系的傳遞閉包。

      定義 2 Petri網(wǎng) PN=(P,T;F) 是一個(gè)工作流網(wǎng),當(dāng)且僅當(dāng):

      (1)PN 有且僅有一個(gè)起始庫所 i,即·i=?;

      (2)PN 有且僅有一個(gè)終止庫所 o,即 o·=?;

      (3)如果在 PN 上增加一個(gè)變遷 t*,使(t*)·={i},·(t*)={o}所得到的擴(kuò)展網(wǎng)是強(qiáng)連接的。

      在工作流網(wǎng)中,一個(gè)變遷可能是一個(gè)活動,也可能僅僅表示AND-split或AND-join結(jié)構(gòu)。庫所對應(yīng)變遷的前件與后件,也可能僅表示OR-split或OR-join結(jié)構(gòu)。一個(gè)工作流系統(tǒng)由一個(gè)工作流網(wǎng)和它的初始標(biāo)識[i]給出,記作 S=(PN,[i])。

      定義3 工作流系統(tǒng)S=(PN,[i])滿足soundness屬性,當(dāng)且僅當(dāng):

      (1)S是安全的。即對任意可達(dá)標(biāo)識M和庫所 p,都有 M(P)≤1;

      (2)從任意可達(dá)標(biāo)識M出發(fā),都可到達(dá)標(biāo)識[o];

      (3)若存在可達(dá)標(biāo)識,M≥[o]?M=[o];

      (4)無死變遷。

      定義 4 PN=(P,T;F)設(shè)是一個(gè)網(wǎng), C 是 PN的關(guān)聯(lián)矩陣,如果非平凡的非負(fù)整數(shù)向量X滿足CTX=0,則稱X為PN的一個(gè)T-不變量。T-不變量X的支集記作對于一個(gè)T-不變量Jk,如果不存在其它T-不變量Jx?Jk,則稱Jk為最小T-不變量。

      定義 5 設(shè) PN1=(P1,T1,F(xiàn)1)與 PN=(P,T;F)是兩個(gè)網(wǎng),稱PN1是PN的一個(gè)T-組件,當(dāng)且僅當(dāng)滿足條件:

      定義5第一個(gè)條件要求是PN1是PN2關(guān)于T1的外延子網(wǎng),而第二個(gè)條件則要求PN1是個(gè)標(biāo)識圖。

      3 sound自由選擇系統(tǒng)中的序關(guān)系

      定義6 Petri網(wǎng)是自由選擇的當(dāng)且僅當(dāng)任意兩個(gè)變遷 t1和 t2有:·t1∩·t2≠? 蘊(yùn)含·t1=·t2.

      定義7 設(shè)S=(PN,[i])是一個(gè)工作流系統(tǒng)。并發(fā)關(guān)系包含所有變遷對(x,y),如果x≠y且存在可達(dá)標(biāo)識M≥[x]+[y].

      定義 8[4]設(shè) S=(PN,[i])是一個(gè)工作流系統(tǒng)。 弱序關(guān)系?=T×T 包含所有變遷對(x,y),如果系統(tǒng)存在一個(gè)變遷發(fā)生序列σ=t1,t2…tn,使得ti=x,tk=y,1≤i<k≤n.

      在弱序關(guān)系基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[4]討論sound自由選擇系統(tǒng)中活動之間的幾種關(guān)系:嚴(yán)序關(guān)系、互斥關(guān)系、交錯(cuò)關(guān)系以及逆嚴(yán)序關(guān)系。

      定義9[4]設(shè)S=(PN,[i])是一個(gè)工作流系統(tǒng)。變遷對(x,y)屬于下列關(guān)系之一:

      (4) 逆嚴(yán)序關(guān)系:且 y?x.

      顯然,這些關(guān)系劃分了T×T。文獻(xiàn)[4]證明了在sound自由選擇系統(tǒng)中,如果兩個(gè)變遷不是并發(fā)的,那么它們的結(jié)構(gòu)關(guān)系與行為關(guān)系是一致的。我們先計(jì)算出并發(fā)關(guān)系,再借助流關(guān)系的傳遞閉包,即可在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)計(jì)算出上述四種關(guān)系。并發(fā)關(guān)系最終可以歸并到交錯(cuò)關(guān)系中。

      4 基于最小T-不變量的結(jié)構(gòu)分解技術(shù)

      該分解算法存在的第一個(gè)問題是,T-不變量反映的是Petri網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特征,它與初始標(biāo)識無關(guān)。對于sound工作流網(wǎng),一個(gè)可循環(huán)執(zhí)行的結(jié)構(gòu)的確對應(yīng)了一個(gè)T-不變量,但可能由于托肯不足的原因,一個(gè)T-不變量卻不一定能對應(yīng)系統(tǒng)的一個(gè)合法執(zhí)行序列。圖1給出了這樣一個(gè)反例。在圖1中未涂黑的變遷表示在T-不變量中權(quán)值為1。顯然,該T-不變量不能對應(yīng)一個(gè)合法發(fā)生序列。

      圖1 一個(gè)非合法執(zhí)行序列的最小T-不變量

      該分解算法存在的第二個(gè)問題是,對于一個(gè)任意的sound工作流網(wǎng),其最小T-不變量生成的子網(wǎng)未必是T-組件。例如在圖2中所有變遷都在同一個(gè)最小T-不變量中,顯然,這不是一個(gè)T-組件。

      圖2 一個(gè)不能生成T-組件的最小T-不變量

      由于不能避免上述兩個(gè)問題,文獻(xiàn)[8]中的關(guān)于sound工作流可分解成多個(gè)T-組件子網(wǎng),每一子網(wǎng)對應(yīng)一個(gè)工作流執(zhí)行分支的結(jié)論是錯(cuò)誤的。此外,該分解算法沒有考慮系統(tǒng)中存在可執(zhí)行環(huán)情況。

      然而,對于sound自由選擇系統(tǒng),有如下結(jié)論:

      定理 1[9]設(shè) PN=(P,T,F(xiàn),[i])是活的且有界的自由選擇系統(tǒng),J是PN的一個(gè)極小T-不變量,則‖J‖生成一個(gè)強(qiáng)連接的T-組件,并且J是可執(zhí)行的。

      這一定理保證了對sound自由選擇系統(tǒng),可以根據(jù)最小T-不變量分解算法,得到可執(zhí)行的T-組件。分解算法如下:

      (2)求解方程 CTX=0,得到所有最小 T-不變量集合,記作它們的支集集合記作注意C是的關(guān)聯(lián)矩陣;

      (4)所得子網(wǎng)分成兩個(gè)集合,一個(gè)是不含t*的子網(wǎng)集合另一個(gè)是含t*的子網(wǎng)集合

      (6)對合并后的每個(gè)子網(wǎng),刪除t*及其關(guān)聯(lián)邊。

      考慮到T-不變量的物理意義,我們只需求解 X≥0且 X(t*)=0或 1的 T-不變量。

      5 非自由選擇系統(tǒng)中的序關(guān)系

      從第3節(jié)討論可知,對sound自由選擇系統(tǒng),可根據(jù)并發(fā)關(guān)系和流關(guān)系的傳遞閉包來求取序關(guān)系。而對于非自由選擇系統(tǒng),難以根據(jù)流關(guān)系的傳遞閉包獲取序關(guān)系。如圖2,如果根據(jù)流關(guān)系的傳遞閉包求取序關(guān)系,t1與t2屬于交錯(cuò)關(guān)系。但實(shí)際上t2不可能在t1之前發(fā)生,故這種交錯(cuò)關(guān)系不正確。

      如果一個(gè)sound非自由選擇系統(tǒng)可以通過T-不變量分解法分解成sound自由選擇子系統(tǒng),則其活動的序關(guān)系是可以獲取的。具體步驟如下:

      Step 1:基于T-不變量對系統(tǒng)進(jìn)行分解;

      Step 2:驗(yàn)證每個(gè)子系統(tǒng)是否為sound自由選擇系統(tǒng),若存在非sound自由選擇子系統(tǒng),則結(jié)束;

      Step 3:依次求取每個(gè)子系統(tǒng)中的并發(fā)關(guān)系,并結(jié)合子系統(tǒng)中的流關(guān)系的傳遞閉包,獲取嚴(yán)序關(guān)系、交錯(cuò)關(guān)系和互斥關(guān)系。

      Step 4:合并第三步的結(jié)果;

      Step 5:求取互斥關(guān)系。 變遷對(x,y)屬于互斥關(guān)系,如果所有子系統(tǒng)都不同時(shí)包含x和y.

      注意Step 3和Step 5都求取互斥關(guān)系,但不同的是,Step 3求取的是x=y型的互斥關(guān)系,而Step 5則求取x≠y型的互斥關(guān)系。

      圖3 一個(gè)sound非自由選擇系統(tǒng)

      圖3是一個(gè)sound非自由選擇系統(tǒng),如果根據(jù)流關(guān)系的傳遞閉包,變遷對(A,E)和(B,D)將屬于嚴(yán)序關(guān)系。然而我們可以看到,該系統(tǒng)只有兩條可能的執(zhí)行路徑:A,C,D 和 B,C,E,故(A,E)和(B,D)是互斥的。如果采用T-不變量分解法,可以得到兩個(gè)sound自由選擇子系統(tǒng),如圖4所示。 在 Step 3 中可求得 (A,A)、(B,B)、(C,C)、(D,D)、(E,E)是互斥的。 在 Step 5 中,可得(A,E)、(B,D)、(A,B)、(D,E)也是互斥的。

      圖4 圖3的兩個(gè)子系統(tǒng)

      6 小結(jié)

      如何獲取工作流系統(tǒng)中活動之間的序關(guān)系,一直是模型分析人員關(guān)心的問題。本文分析了文獻(xiàn)[8]中的錯(cuò)誤,并給出了反例,對T-不變量分解算法做了修正。最后對sound自由選擇系統(tǒng)獲取活動之間序關(guān)系的方法進(jìn)行推廣,從而可以獲取那些可分解為sound自由選擇子系統(tǒng)的非自由選擇系統(tǒng)中活動的序關(guān)系。如何獲取任意sound工作流網(wǎng)中活動的序關(guān)系,是我們下一步要研究的問題。

      [1] W.M.P.van der Aalst.The application of Petri nets to workflow management[J].The Journal of Circuits,Systems,and Computers,1998,8(1):21-66.

      [2] W.M.P.van der Aalst,K.M.van Hee,A.H.M.ter Hofstede,et al.,M.Wynn.Soundness of workflow nets:classification,decidability,and analysis[J].Formal Aspects of Computing,2011,23(3):333-363.

      [3] W.M.P.van der Aalst,T.Weijters,and L.Maruster.Workflow Mining:Discovering Process Models from Event Logs[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2004,16(9):1128-1142.

      [4] M.Weidlich,J.Mendling,and M.Weske.Efficient consistency measurement based on behavioural profiles of process models[J].IEEE Transactions on Software Engineering,2011,37(3):410-429.

      [5] M.Weidlich,H.Ziekow,J.Mendling,O.Günther,M.Weske,and N.Desai.Event-Based Monitoring of Process Execution Violations[A].S.Rinderle-Ma,F.Toumani,and K.Wolf,Eds.,Proc.of the 9th International Conference on Business Process Management[C].Springer-Verlag,Berlin Heidelberg,2011:182-198.

      [6] S.Pang,C.Lin,M.Zhou and Y.Li.A Workflow Decomposition Algorithm Based on Invariants[J].Chinese Journal of Electronics,2011,20(1):1-5.

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      [8] 葛季棟,胡昊,呂建.一種基于不變量的從工作流網(wǎng)到PERT圖的轉(zhuǎn)換方法[J].電子學(xué)報(bào),2008,36(5):893-898.

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