基于Petri网的过程挖掘与优化

发布时间：2025-06-27 02:53

　　随着社会经济的发展,企业所面临的竞争越来越大,因此有效地提高企业的管理效率对企业的发展至关重要。过程挖掘技术从系统记录的日志中发现过程,并建立合理的、满足人们需求的模型,然后通过一些有效的方法优化该模型,得到最终模型。过程挖掘技术的研究有助于降低企业运营成本,提高产品服务质量,使企业能够更好地适应社会经济的发展。已有的过程挖掘技术把优化后的模型存储到模型库中,这样会重复存储而浪费空间。针对这一问题,本文提出了基于行为轮廓的过程挖掘方法和基于行为包含的过程查询方法,目的是从模型库中找到与待查询模型完全相同或高度相似的模型,以供模型重用。这样可以很大程度上减少模型的优化周期,提高企业管理效率。模型查询和模型优化是相互交叉的工作,即模型查询之前需要优化,模型优化之前需要查询。本文主要研究了以下三个方面:1.优化挖掘出的模型或已有模型,Petri网作为形式化的建模分析工具,在模型优化方面有着极大的优点。本文以EVCARD共享汽车租赁过程为例,利用Petri网模型的一些基本性质,如可达性,Petri网模型的延伸概念,如行为轮廓,及Petri网模型的4种经典结构:顺序结构、排他结构、并行结构和循环结...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１１直接跟从??

??Ａ?＝?［＜?ｅ，?／?＞１５。，＜?／，ｅ?＞２。。］，Ｚ３?＝?［＜?ａ，６，?ｃ，４?６?＞５。，＜?ａ，?６?＞１００?］。??图１１中虚线为切，图（ａ）日志厶是关于弱序流程树切图；图（ｂ）日志Ｚ２??关于互斥流程树切图；图（ｃ）日志１３关于交叉流程树切图；图（ｄ）日....

本文编号：4053691