嚴順,王麗麗,劉祥偉
(安徽理工大學 理學院,安徽淮南 232001)
基于Petri網的貸款業(yè)務流程優(yōu)化分析
嚴順,王麗麗,劉祥偉
(安徽理工大學 理學院,安徽淮南 232001)
業(yè)務流程優(yōu)化分析在業(yè)務流程管理中扮演著重要的角色?;赑etri網對銀行貸款業(yè)務進行建模分析,提出基于Petri網的貸款業(yè)務優(yōu)化分析方案。首先從貸款業(yè)務流程的決策角度分析工作流網與數據流模型Petri網(DDP-nets)對建模的影響,結合兩者優(yōu)勢提出數據決策Petri網模型的定義。然后通過建立貸款業(yè)務流程的數據決策Petri網模型,分析模型的合理性。其次利用兩種方式對決策模型的決策變遷映射集(∑部分)完成實現。最后從普適性、模擬能力、簡潔性角度與原模型分析對比,得出優(yōu)化模型的優(yōu)越性。
Petri網;決策;貸款業(yè)務;優(yōu)化
目前流程模型在各業(yè)務領域上的廣泛應用不僅為業(yè)務管理的正常運轉提供保障,也為企業(yè)提升市場競爭力做出了貢獻。因此,對已有模型進行優(yōu)化,追求簡潔有效的業(yè)務流程型是有實用價值的研究課題。
對于貸款業(yè)務流程模型的優(yōu)化涉及客戶與銀行利益的問題。目前已經提出了一些模型及優(yōu)化方案,如BPM,BPEL,EPCs和YAWL[1,2]等語言作為建模工具,為模型的各種分析與管理提供技術支持。文獻[3]對應急救援指揮平臺建立模型,指出不同結構對模型延遲時間的影響。結合實際模型的具體參數、模型語言分析能力、計算能力,通過替代、修改延遲時間較長的模型結構達到縮短整個模型延遲時間的優(yōu)化目的,為指揮救援節(jié)省時間。文獻[4]利用Petri網對服務簇模式的服務組合進行建模描述,結合邏輯Petri網的傳值不確定性特點對原模型加以優(yōu)化,提高了web服務業(yè)務的服務的發(fā)現、組合效率及自適應性。文獻[5]依賴X-Petri網過程模型的等價性能優(yōu)化原模型。文獻[6]從行為輪廓的技術角度對Petri網模型多方面性能加以分析,為優(yōu)化業(yè)務流程模型的性能提供有效方法與保障。
但上述系統(tǒng)缺乏一定的決策功能,面對包含數據的特殊流程,原模型扮演著類似Moore狀態(tài)機的角色。本文以基于Petri網的貸款業(yè)務流程優(yōu)化方案為例,在Natalia Sidorova和Julio B.Clempner等人提出的數據流模型[4,7]基礎上,利用布爾代數及數據流豐富的描述能力構造出依賴數據鎖定決策變遷的模型并對模型中的多重變遷按功能進行合理隱藏,達到優(yōu)化模型的目的。
與業(yè)務流程Petri網模型相關的概念較多[8],本文在此只介紹與本文密切相關的幾個概念。
定義1[2](工作流網)
若Petri網N=(P,T;F)滿足以下條件,則N為工作流網(Workflow net)。
(1)庫所P中有唯一的開始庫所s,即
(2)庫所P中有唯一的結束庫所e,即
(3)路徑s到e上的任意n(n∈P?T),都有(s,n)∈F?和(n,e)∈F?,其中F?是流關系F的自反傳遞閉包。
(4)每個變遷t∈T都可以通過網中的弧到達結束庫所e。
用黑點表示庫所中標識。當變遷的每個前集庫所都存在標識,此時稱變遷是可發(fā)生的。變遷發(fā)生,每個前集庫所減少一個標識,每個后集庫所增加一個標識。標識的不同分布代表著Petri網的不同狀態(tài)。不同標識間的轉換也就代表著Petri網不同狀態(tài)間的轉換,這構成Petri網的動態(tài)性質。
客戶去銀行申請貸款,銀行為每位客戶提供一種貸款服務。用Petri網模擬業(yè)務流程得到圖1所示的模型。
圖1 無針對客戶的業(yè)務流程模型
其中變遷R表示銀行收到客戶申請,變遷A,B,C,D分別表示四類不同的貸款服務,具體服務內容及條件見表1,庫所P1,P2,P3表示對應變遷發(fā)生的條件及發(fā)生后的影響。若考慮A,B,C,D四個變遷的發(fā)生權受到表1中具體條件的約束時,Petri網作為一個非確定性的系統(tǒng),不能很好地完成業(yè)務對數據依賴的需求。具體優(yōu)化過程將在后面給出。
其中客戶的可貸額度是銀行貸款條件數據化的一個體現,銀行對每個客戶的信用度與抵押財產進行核查,確認后根據銀行現階段的貸款方案計算出該客戶的貸款額度。同時,其安全度也依賴于銀行貸款的方案。
圖1滿足Workflow net定義,對模型中的任意的變遷和庫所,由前集和后集的定義={p/(p,t)∈F,p∈P},={p/(t,p)∈F,p∈P}以及?p={t/(t,p)∈F,t∈T},p?={t/(p,t)∈F,t∈T}可知P1和B的后集分別為R和P3,A,B,C,D的前集均為P2。根據變遷的發(fā)生規(guī)則[8],變遷R可發(fā)生,要求R的所有前集庫所都有標識,即M(P1)≠φ。
表1 四類服務的內容
定義2[4,7](數據流模型Petri網)
三元數組DN=(PD,TD,FD)是數據流模型Pe?tri網,若DN滿足下列條件:
(1)模型中所有由矩形表示的變遷屬于集合TD,模型中所有由圓形表示的庫所屬于集合PD;
(2)數據庫所與數據變遷無交集,PD?TD=φ;
(3)FD?(PD×TD)?(TD×PD)為數據庫所與數據變遷間的流關系;
針對表1所述的業(yè)務要求,顯然數據應當是銀行與客戶間合作的重要參考。而圖1中四個變遷的發(fā)生并未體現選擇決策過程,且不受客戶自身條件及銀行規(guī)定限制。為此模型需要針對數據來明確服務客戶的方案,使得變遷A,B,C,D依賴某些條件有選擇性的發(fā)生。對于數據流模型Petri網,雖然能參考數據準確鎖定決策變遷(A,B,C,D),但是單一的“如果…,否則…”結構表述方式不能完全覆蓋特定變遷的發(fā)生情況。為完成業(yè)務需求,本文用布爾代數的方法對數據流模型加以設計,得到如圖2所示的模型。
與圖1模型相比,圖2模型體現了表1數據對業(yè)務的約束,體現了銀行通過數據達到對模型決策的影響。但模型變得復雜,如相關變遷增至18個。不利于逆向分析決策變遷發(fā)生條件。
圖2 自動分配方案的數據流程模型
基于上述幾個Petri網模型的定義,本文主要從以下方面分析模型通過數據對決策的實現。首先對包含數據的流程模型進行分析,尋找數據對決策方案影響的方式并借此提出數據決策Petri網定義。然后在數據決策Petri網模型環(huán)境中實現數據與決策關系。最后通過分析給出數據決策Petri模型在實現決策上的優(yōu)勢。
2.1 數據決策模型的提出
定義3(數據決策模型Petri網)
設Petri網N=(P,T,F),除標識外,定義D(p)={d1,d2,...,dm},p∈P為庫所中增加一組數據類元素組。每個變遷分配一個映射:T→Σ。變遷t前集庫所中D在映射tε作用下得到0,1值,其中1代表決策變遷發(fā)生,0代表不發(fā)生。即→{0,1}。
為使得非決策變遷的發(fā)生權不受數據類元素組的影響,這類變遷的前集庫所對數據類元素組只起到存儲與傳遞的作用,故而對非決策變遷上的映射ε,規(guī)定ε(→1。
依據上述定義及表1中的要求對銀行貸款的例子進行分析。將不同客戶的數據寫成D={d1,d2,...,dm}的形式。在圖1基礎上,一方面在開始庫所上增加數據類元素組D(d1,d2),另一方面為變遷分配映射:T→Σ便可得到貸款系統(tǒng)的數據決策模型Petri網。d1,d2分別是銀行對借貸者調查計算得出的可貸額及借貸者申請的貸款額。對于決策變遷的映射ε,借助圖3中陰影部分(下稱Σ部分)來解釋。由ε(D(d1,d2))→{0 ,1},決定各決策變遷的發(fā)生權。
圖3 數據決策模型Petri網
如D(d1,d2)=(4.0,6.0)時,按表1規(guī)定,有1.8×4=7.2>6,1.0×4=4.0<6,6>5,6<20,系統(tǒng)根據Σ部分的規(guī)則判斷出決策變遷D有發(fā)生權,其余決策變遷沒有發(fā)生權。圖3中Σ部分假定為一特殊結構,它可以滿足不同D=(d1,d2)數據按表1的規(guī)定自主分配變遷的發(fā)生。
2.2 數據對決策選擇的實現
本部分利用定義3針對貸款業(yè)務的案例,給出數據決策模型的兩個實現方法。
圖4所示模型的Σ部分嵌入了滿足數據流模型結構的設計。“如果…,否則…”的結構對于數據變遷a,b,c,d,e,f是容易實現的。相對于圖2中單純的數據流模型,圖4逆向分析出各決策變遷的條件是容易的。另外,將Σ部分單獨分析處理的行為保證了非Σ部分原有的功能及語法合理性不受影響。文獻[8,9]提出的模型拼接技術也能保證處理后的Σ部分與非Σ部分合理交互。
圖4 數據決策模型的實現
比如客戶數據為D(d1,d2)=(4.0,6.0)時,依據數據流模型,1.8×4=7.2>6使得變遷c發(fā)生,變遷f不發(fā)生,1.0×4=4.0<6使得變遷d不發(fā)生,6>5使得變遷a不發(fā)生。6<20使得變遷b發(fā)生變遷e不發(fā)生。模型可自主確定變遷D有發(fā)生權。
基于表1具體業(yè)務要求,除了利用模型實現數據決策模型Petri網的決策功能,下面描述數據決策模型映射部分的另一種實現方式。
對于客戶具體信息D(d1,d2),可以用C語言實現映射功能。
2.3 數據決策Petri網模型的優(yōu)越性
以結合數據流模型,計算機來實現決策功能的貸款業(yè)務流程為例,數據決策Petri網模型通過結合其他方式實現決策過程的幾點優(yōu)勢描述如下。
(1)圖3的數據決策Petri網模型能夠針對客戶的數據D(d1,d2)=(4.0,6.0)確定貸款服務類型為D,滿足銀行具體規(guī)定,而不像圖1非確定性Petri網系統(tǒng)模型那樣隨機選擇一類,從而規(guī)范了業(yè)務流程,確保了客戶與銀行的利益。
(2)圖2所示的模型是按照表1的要求在數據流模型基礎上建立的。因為單純數據流模型的數據變遷可覆蓋兩類發(fā)生情況,模型中各個變遷A,B,C,D都與幾個數據變遷構成因果行為關系[6],所以數據D(d1,d2)通過數據變遷時只有一個值d1或d2被識別,另一個則必須傳遞到下一個數據變遷的前集庫所中備用。而數據決策Petri網模型中的決策變遷A,B,C,D間沒有因果行為關系的制約,與前者模型需要考慮數據的傳遞、變化相比,數據決策Petri網模型顯得更加簡潔。
(3)統(tǒng)計用以描述銀行具體要求的數據變遷,可知圖2模型有14個相關變遷,圖4模型僅有7個相關變遷,說明前者平均每個變遷都至少重復一次。不出現或較少出現多重變遷是對模型簡潔性的反映,如工作者容易逆向分析出圖4模型中分配到各類貸款服務的具體條件與要求,從而快速、準確檢測所建模型與銀行要求是否一致。
(4)在數據決策模型Petri網中,模型結構是固定的,卻也是靈活的。針對不同業(yè)務時設計不同的映射Σ=(ε1,ε2),… 實現模擬業(yè)務決策過程。如文本對Σ部分的結構設計和算法設計兩種方法。
對包含數據的流程模型進行業(yè)務模擬時,現有的模型往往忽略數據對業(yè)務決策的影響。為體現數據在決策功能中的作用,現存許多復雜模型語言對其進行支撐,但是要獲得相對簡潔的模型仍具挑戰(zhàn)性,另外,模型的非決策部分也受到一定程度的影響。
本文在已有研究的基礎上,通過規(guī)范貸款業(yè)務流程模型中數據的存在方式,提出數據決策模型對數據的識別與處理方法,達到優(yōu)化決策模型的目的。一方面,模型決策部分通過數據決策模型得到簡單快速的實現。另一方面保證了模型的非決策部分不受到影響,既簡化了模型決策功能又擴寬了模型的應用領域。
對于連續(xù)性的數據,模型可能會遺漏潛在的最優(yōu)決策方案。未來的決策模型將捕捉數據流變遷的行為關系,尋找可行的數據變化范圍。
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Optimized Analysis of Loan Business Process Based on Petri Net
YAN Shun,WANG Lili,LIU Xiangwei
(College of Science,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001)
The optimized analysis of business process plays an important role in business process management.This paper use Pe?tri net to analyze the model about bank’s loan business and propose an optimized analysis approach of loan business case based on Petri net.First,in the view of WF-nets and WFD-nets exist in the modeling in the aspect of decisions from loan business pro?cess,combine elevating of both models and present a concept named data decision Petri nets(DDP-nets).Then,analysis the soundness of model through accomplished DDP-nets of loan business process model.Afterwards,there are two ways for which mapping set of decision transition(∑-section)appear in date decision model are realized.Finally,compare with original model at the dimension of universality,simulation capacity,simplicity and inspect the superiority of the optimized model.
Petri net;decision;loan business;optimization
TP391.9
A
1672-9870(2017)03-0125-05
2017-03-24
國家自然科學基金項目(61402011,61572035);安徽省自然科學基金(1508085MF111,1608085QF149);安徽省高校自然科學基金重點項目(KJ2016A208)
嚴順(1990-),男,碩士研究生,E-mail:1053564247@qq.com