2024年5月19日发(作者：百度输入法苹果版下载)

基于G-KRA模型框架的工作流建模

王楠;孙利;孙善武;李慧

【摘 要】Knowledge Reformulation and Abstraction (KRA) model has been

introduced to formalize the workflow abstraction modeling process which

is an iterative learning process of "Perception-Abstraction". Compared to

KRA model, the general KRA (G-KRA) model is more general and flexible to

represent the world which can represent the world from different

abstraction granularity. We provided the workflow modeling process on

the basis of the G-KRA model. Particularly, we introduced the concept of

function perception according to functional knowledge to automatically

construct the workflow abstraction objects database WfOa. The mapping

relation between the primary activity perception and the function-based

workflow abstraction object of WJDa was constructed to realize the

replacement of the primary activity perceptions with corresponding

mappings. With the aidrnof these mapping relations, we generated the

function-based workflow abstraction model to simplifyrnthe

representation of the primary workflow model.%基于广义知识重构与抽象(G-

KRA)模型框架给出了工作流建模的一般过程,根据功能知识引入了功能感知的概念,

自动构造工作流抽象对象库wfOa.构造基本行为感知和WfOa中的基于功能的工

作流抽象对象之间的映射关系,实现基本行为感知与相应关系的替换操作.通过这些

映射关系,生成了基于功能的工作流抽象模型以简化基本工作流模型的表示.

【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》

【年(卷),期】2013(051)002

【总页数】6页(P279-284)

【关键词】G-KRA模型;工作流模型;功能感知;工作流抽象对象库

【作 者】王楠;孙利;孙善武;李慧

【作者单位】吉林财经大学 管理科学与信息工程学院,长春 130117;吉林财经大学

物流产业经济与智能物流省重点实验室,长春 130117

【正文语种】中 文

【中图分类】TP391

工作流是整体或部分上的商业过程自动化, 在工作流执行期间, 文档、 信息或任务

根据一个过程化的规则集从一个参与者传递到另一个参与者[1]. 对于工作流的执行,

构建一个定义好的工作流模型时十分重要. 在开发工作流管理系统(workflow

management system, WfMS)的过程中, 目前已提出了很多探索描述商业过程的

形式化方法[2-3], 同时也从不同角度分析了工作流的建模过程[4-5], 并基于各种模

型框架构造了工作流模型[6], 但这些方法都没有给出一个一般的、 统一的抽象框

架形式化地表示工作流建模过程. 抽象是人类感知、 概念化和推理的普遍行为. 在

人工智能领域内的抽象问题目前已有许多研究结果, 如问题求解[7-8]、 问题重构

[9]、 机器学习[10]和基于模型的诊断[11]等. 文献[12-15]提出了表示改变的模型,

既包括语法重构也包括抽象过程, 该模型称为KRA模型(knowledge

reformulation and abstraction, KRA), 设计帮助问题的概念化阶段及抽象算子的

自动应用过程. 文献[16-17]已将KRA模型引入到形式化工作流抽象建模的过程中,

将工作流作为一个“感知-抽象”的迭代学习过程. 与KRA模型相比, 广义KRA模

型(genera KRA model, G-KRA)[18]在表示客观世界时更一般和灵活, 它可从不同

的抽象粒度表示世界.

本文给出了基于G-KRA模型的工作流建模过程, 根据功能知识引入功能感知的概

念, 自动构造工作流抽象对象库WfOa. 构建基本行为感知和WfOa中的基于功能

的工作流抽象对象之间的映射关系实现基本行为感知与相应映射的替换过程. 通过

这些映射关系, 生成了基于功能的抽象模型, 简化了基本工作流模型的表示并帮助

实现对应的分层推理.

1 广义KRA模型

定义1[18] 一个基本感知P是一个五元组, 即P=(OBJ,ATT,FUNC,REL,OBS), 其中:

OBJ包含W中的对象类型; ATT表示对象属性的类型; FUNC确定一个函数集;

REL是对象类型间的关系集合.

图1 G-KRA模型框架Fig.1 G-KRA model framework

定义2[18] 令P是一个基本感知, A是一个感知者, Oa是一个数据库且Oa中具有

某种抽象类型的对象由A预先定义, 则A的一个抽象感知定义为P*=δa(P,Oa), 其

中δa表示抽象感知映射.

定义3[18] 给定基本感知P、 抽象对象库Oa和抽象感知映射δa, 则一个广义表示

框架R*是一个四元组(P*,D*,L*,T*), 其中: P*=δa(P,Oa)表示一个抽象感知; D*表示

数据库; L*表示语言; T*表示理论.

数据库Oa是某些抽象对象构成的相当一般化的集合, 可在某个特定的世界中实现

具体化. 在G-KRA模型框架下构造抽象模型的过程如图1所示.

2 工作流建模

本文先基于文献[19]提出几个概念, 然后给出一个过程GeneWfOa表示基于功能

的工作流抽象对象库WfOa的生成过程. 构造了基本行为感知和基于功能的工作流

抽象对象库WfOa之间的映射关系, 最后用相应的映射替换基本行为感知, 生成了

给予功能的工作流抽象模型, 并引入文献[16]中的工作流实例描述提出的概念和建

模结果.

定义4[19] 一个基本行为感知ActP是一个五元组, 即

PriActP=(PriActType,PriAgentsType,PriResourceIN,PriResourceOUT,PriCond

s), 其中: PriActType表示行为类型; PriAgentsType表示该行为参与者的类型;

PriResourceIN是该行为处理的资源类型; PriResourceOUT是通过执行该行为生

成的结果资源; PriConds表示行为得以执行的约束条件.

基本行为感知与文献[19]中的行为感知构造过程相同, 通过使用基本知识直观地确

定了所感知到的工作流Wf的基本模型. 要注意从某些特定领域中相同工作流获得

的信息根据基于本体和约束条件的不同而不同.

定义5[19] 假设PriActP1和PriActP2是两个基本行为感知, 则它们之间的关系定

义为一个四元组

PriActRelP=(PriActP1,PriActP2,PriActRelType,PriActRelConds), 即表示当条件

集合PriActRelConds中包含的条件成立时, PriActP1和PriActP2之间拥有类型

为PriActRelType的关系. 与行为关系感知类似, 可使用如下表示理解基本行为关

系感知PriActRelP的定义：

该表示说明了两个基本行为感知之间的执行顺序, 根据文献[19], PriActP1的输入

资源PriResourceIN可定义为PriActRelP的输入资源, 而PriActP2的输出资源

PriResourceOUT可定义为PriActRelP的输出资源.

定义6[19] 一个基本工作流感知是一个四元组, 即

PriWfP=(PriWfField,PriActPSet,PriActRelPSet,PriWfCondSet), 其中：

PriWfField表示工作流所属的工作域； PriActPSet是构成基本工作流感知的基本

行为感知集合, 即表示基本行为关系感知集合, 即表示作为全局条件必须为真的约

束条件集合.

引入两个标识符： START和END, 表示基本工作流感知的起始行为感知和终止行

为感知, 详细内容可参考文献[19]. 为了构造抽象工作流行为库, 引入功能感知的概

念表示基本行为感知和基本行为关系感知的行为抽象.

定义7[19] 一个功能感知是对一个行为感知或一个行为关系感知所完成的动作的抽

象描述, 用形式FuncName(ResType1,ResType2)表示, 即功能感知FuncName

处理资源ResType1, 同时生成结果资源ResType2.

基于功能的工作流抽象对象库WfOa定义为由不同功能感知构成的集合, 该集合可

手动预生成或通过自动推导得出.

G-KRA模型中定义抽象对象时丢弃了对象的一些属性信息, 但本文中定义的基于功

能的工作流抽象对象库WfOa中功能感知基于功能知识生成, 并可根据它们所处理

的资源类型而自动推导生成. 本文用算法GeneWfOa表示基于功能的工作流抽象

对象库WfOa的生成过程. 虽然这样生成的功能感知非常一般, 语义信息很弱, 但却

可极大简化模型表示, 并完全保证推理能力不受损失. 也可用更复杂的表示, 根据真

实的功能语义信息手工定义功能感知.

Procedure GeneWfOa

Input a specific workflow perception WfP; //假设S表示被感知工作流WfP 处

理的可区分类型资源的集合, 每个行为感知只有一个输入资源和一个输出资源

S={ }; //S是通过对WfP 中的行为感知分类自动构造生成的集合

For every activity perception ActPi∈WfP{

If (TYPEIN(ActPi)∉S) S+=TYPEIN(ActPi);

If (TYPEOUT(ActPi)∉S) S+=TYPEOUT(ActPi);

} // TYPEIN(ActPi)和TYPEOUT(ActPi)分别表示ActPi处理的输入/输出资源类型

k=1;

For(i=1; i≤|S|; i++)

For(j=1; j≤|S|; j++)//|S|表示S中不同资源类型的数量

WfOa+=Fk(Si, Sj); //Si,Sj∈S, Fk定义为输入资源为Si, 输出资源为Sj的抽象功能

感知

假设WfP中行为感知数量为n, 不同类型的资源数量为m, 则算法GeneWfOa从

渐近意义上的复杂性可表示为max{n,m2}×O(1), 生成m2个功能感知.

例1 本文以文献[20]中的工作流“Write travel report”为例, 基本工作流模型可

如文献[16]中描述的过程生成, 结果如图2所示.

图2 “Write travel report”的基本工作流模型Fig.2 Primary workflow model

priWfM of write travel report

图2中的基本行为感知描述如下：

PriAct1=(WriteReport,Employee,TravelResource,Report,{ });

PriAct2=(RequestDetails,Employee,Report,Report,{if needed Details});

PriAct3=(ProvideDetails,Sectary,Report,Detail,{if has details});

PriAct4=(FillInDetails,Employee,Detail,Report,{if has details});

PriAct5=(SubmitReport,Employee,Report,Report,{if not need details});

PriAct6=(CheckAndSign,{Manager,Vice Manager},Report,Report,{if no

objections});

PriAct7=(CheckAndSubmitObjections,Manager,Report,Objections,{if has

objections});

PriAct8=(ReceiveObjection,Employee,Objections,Objections,{ });

PriAct9=(ReviseReport,Employee,Objections,Report,{if has objections}).

根据算法GeneWfOa, 首先生成图2中工作流的不同资源类型, 即

{REPORT,INFO,ADVICE}, 然后根据行为处理的资源类型得到功能感知集合作为基

于功能的工作流抽象对象库WfOa： F1(REPORT,INFO), F2(REPORT,ADVICE),

F3(INFO,REPORT), F4(INFO,ADVICE), F5(ADVICE,REPORT), F6(ADVICE,INFO),

F7(REPORT,REPORT), F8(INFO,INFO), F9(ADVICE,ADVICE).

本文先构造基本行为感知集合与WfOa中的基于功能的工作流抽象对象之间的映

射关系, 再用相应的映射关系替换PriWfM中的基本行为感知, 生成基于功能的抽

象模型AbsWfM, 该过程用算法GeneAbsWfM描述. 通过基本行为感知集合与

WfOa之间的映射关系, 可简化基本工作流模型的表示.

Procedure GeneAbs WfM//假设PriActS是包含在基本工作流模型PriWfM中

的基本行为感知集合

For every primary activity perception PriActi in PriActS

if (∃Fk∈WfOa and the types of the input and output resources of Fk

match with that of PriActi){

Mapping S+=Mi (PriActi,Fk);

Replace PriActi in PriWfM with Mi;

}

显然, 通过分析算法GeneAbsWfM可将渐近的时间复杂性表示为O(nm2), 其中n

和m含义与前面定义相同.

例2 根据算法GeneAbsWfM, 可生成例1中构造的基本行为感知集合PriActS与

WfOa之间的映射关系, 同时进一步生成图2中工作流“write travel report”基

于功能的抽象模型AbsWfM. PriActS与WfOa之间的映射关系如图3所示. 工作

流“write travel report”基于功能的抽象模型AbsWfM如图4所示.

图3 PriActS与WfOa之间的映射关系Fig.3 Mapping relations between

PriActS and WfOa

图4 基于功能的抽象模型AbsWfMFig.4 Function-based abstraction model

AbsWfM

综上可见, 本文提出了基于G-KRA模型的工作流建模过程, 并根据功能知识引入功

能感知的概念, 自动生成了工作流抽象对象库WfOa. 虽然生成的功能感知非常一

般, 语义信息较弱, 但能极大简化模型表示, 并能完全保证模型的推理能力.

参考文献

【相关文献】

[1] WfMC. Workflow Management Coalition Terminology & Glossary, Document Number

WFMC-TC-1011 [R]. Brussels, Belgium: Workflow Management Coalition, 1999.

[2] Salimifard K, Wright M. Petri Net-Based Modeling of Workflow Systems: An Overview

[J]. European Journal of Operational Research, 2001, 134(3): 664-676.

[3] Bajaj A, Ram S. SEAM. A State-Entity-Activity-Model for a Well-Defined Workflow

Development Methodology [J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,

2002, 14(2): 415-431.

[4] Aalst W M P, Van Der, Hee K M, Van. Workflow Management-Models, Methods, and

Systems [M]. London: MIT Press, 2002.

[5] Tick J. Workflow Model Representation Concepts [C]//Proceedings of 7th International

Symposium of Hungarian Researchers on Computational Intelligence. Budapest, Hungary:

IEEE, 2006: 329-337.

[6] Tick J. Workflow Modeling Based on Process Graph [C]//Proceedings of 5th Slovakian-

Hungarian Joint Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics. Poprad,

Slovakia: IEEE, 2007: 419-426.

[7] Ellman T. Synthesis of Abstraction Hierarchies for Constraint Satisfaction by Clustering

Approximatively Equivalent Objects [C]//Proceedings of International Conference on

Machine Learning. Washington: MA, 1993: 104-111.

[8] Holte R, Mkadmi T, Zimmer R, et al. Speeding Up Problem-Solving by Abstraction: A

Graph-Oriented Approach [J]. Art Intelligence, 1996, 85: 321-361.

[9] Subramanian D. A Theory of Justified Reformulations [C]//Change of Representation

and Inductive Bias. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1990: 147-167.

[10] Bredeche N, SHI Zhong-zhi, Zucker J D. Perceptual Learning and Abstraction in

Machine Earning: An Application to Autonomous Robotics [J]. IEEE Transactions on

Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, 2006, 36(2): 172-181.

[11] Chittaro L, Ranon R. Hierarchical Model-Based Diagnosis Based on Structural

Abstraction [J]. Art Intell, 2004, 155(1/2): 147-182.

[12] Saitta L, Zucker J. Semantic Abstraction for Concept Representation and Learning

[C]//Proceedings of SARA. California: Springer, 1998: 103-120.

[13] Saitta L, Zucker J D. A Model of Abstraction in Visual Perception [J]. Applied Artificial

Intelligence, 2001, 5(8): 761-776.

[14] Saitta L, Zucker J. Abstraction and Complexity Measures [C]//Proceedings of SARA.

Whistler: Springer, 2007: 375-390.

[15] Saitta L, Torasso P, Torta G. Formalizing the Abstraction Process in Model Based

Diagnosis [C]//Proceeding of SARA. Whistler: Springer, 2007: 314-328.

[16] WANG Nan, SUN Shan-wu. Workflow Modeling Process: A Novel Perspective [J].

International Journal of Digital Content Technology and Its Applications, 2011, 5(7): 455-

468.

[17] SUN Shan-wu, WANG Nan, ZHANG Fu-wei. Ontology-Based Workflow Abstraction

Modeling [J]. Journal of Jilin University: Science Edition, 2012, 50(2): 299-304. (孙善武, 王楠,

张福威. 基于本体的工作流抽象模型 [J]. 吉林大学学报: 理学版, 2012, 50(2): 299-304.)

[18] SUN Shan-wu, WANG Nan, OUYANG Dan-tong. General KRA Abstraction Model [J].

Journal of Jilin University: Science Edition, 2009, 47(3): 537-542. (孙善武, 王楠, 欧阳丹彤. 广

义KRA抽象模型 [J]. 吉林大学学报: 理学版, 2009, 47(3): 537-542.)

[19] WANG Nan, SUN Shan-wu. Formalizing the Process of Hierarchical Workflow

Abstraction Modeling [J]. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(6): 98-

105.

[20] Hallvard Trtteberg. Modeling Work: Workflow and Task Modeling [C]//Proceedings of

the Third International Conference on Computer-Aided Design of User Interfaces. Norwell:

Kluwer Academic Publishers, 1999: 275-280.