基于混合遗传算法的工作流重构研究

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随着知识抽取、数据挖掘等技术的兴起,基于日志的企业流程重构引起了学术界和工业界的高度重视。本文针对目前重构算法大都采用本地策略因而无法保证最优挖掘以及算法对噪声不强壮的情况,提出了一种新的工作流重构算法。该算法结合遗传算法和模拟退火算法的思想,通过对流程活动依赖关系的度量,构建因果关系矩阵映射流程实例(CASE)作为种群染色体,进而完成初始种群的构建,有效地提高了收敛速度,减少时间开销,同时避免了早熟收敛,因此该算法在有效处理噪声问题的基础上,实现了对流程模型的正确挖掘。
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