第12卷第2期 智能系统学报 Vol.12 No.2 2017年4月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Apr.2017 D0I:10.11992/is.201603009 网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1538.tp.20170220.1009.006.html 一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法 蒋艳荣，李卫华，杨劲涛 (广东工业大学计算机学院，广东广州510006) 摘要：柔性工作流在应对业务建模过程中的动态不确定因素、提高工作流系统的柔性具有巨大的优势，然而，柔性 活动的动态细化一直是柔性工作流建模和应用的一个难点。因此，提出一种基于知识树和约束的柔性活动动态细 化方法。该方法以知识树的包含和泛化关系作为启发信息，以活动选取约束和时序约束作为指导和校验，实现柔性 活动的动态细化。在介绍了知识树及其蕴含关系以及活动选取约束和时序约束规则的基础上，给出了柔性活动的 动态细化算法，描述了活动选取校验和时序约束校验算法。最后给出了算法的实现和实例分析，其结果表明了所提 方法的有效性，能够很好地解决柔性活动的细化问题。 关键词：柔性工作流：动态细化：时序约束：工作流生成：过程建模 中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1673-4785(2017)02-0158-08 中文引用格式：蒋艳荣，李卫华，杨劲涛.一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法[J].智能系统学报，2017,12(2)：158- 165. 英文引用格式：JIANG Yanrong,LI Weihua,YANG Jintao..A dynamic refinement approach for flexible activity based on knowl- edge tree and constraints[J].CAAI transactions on intelligent systems,2017,12(2):158-165. A dynamic refinement approach for flexible activity based on knowledge tree and constraints JIANG Yanrong,LI Weihua,YANG Jintao (School of Computer,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510006,China) Abstract:Flexible workflow systems offer huge advantages in addressing dynamic uncertain factors during the mod- eling period;however,the dynamic refinement of flexible activities remains a challenge in the modeling and appli- cation of flexible workflows.Therefore,we propose a dynamic refinement approach of flexible activities based on a knowledge tree and various constraints.More specifically,we used the inclusion and generalization relationships of knowledge trees as heuristic information;further,we used activity selection constraints and temporal constraints to guide our verification processes.Given the introduction of a knowledge tree and its containing relationships,as well as activity selection constraint and temporal constraint rules,we provide a dynamic refinement algorithm and an al- gorithm for activity selection checkout and temporal constraint checkup.Finally,we provide a realization of our al- gorithms and offer case analyses.Our results show that our proposed algorithms are effective and can solve the prob- lem of dynamic refinement of flexible activities quite well. Keywords:flexible workflow;dynamic refinement;temporal constraints;workflow generation;process modeling 近年来，随着人工智能、自动控制等技术的发展，工作流在很多领域获得了广泛的应用。然而，传 统工作流建模和实施的刚硬性限制了工作流应用的 收稿日期：2016-03-06.，网络出版日期：2017-02-20. 成功，其静态、无柔性的流程描述无法适应动态、复 基金项目：国家自然科学基金项目(61142012)：广东省科技计划项目 杂的业务过程。随着工作流应用领域的不断拓宽， (2015B010128005,2013B021800115). 通信作者：蒋艳荣.E-mail:yrjiang(@gdut.cdu.cm. 这种复杂性不断加大，表现在业务过程中存在大量
第 １２ 卷第 ２ 期 智 能 系 统 学 报 Ｖｏｌ．１２ №．２ ２０１７ 年 ４ 月 ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ａｐｒ． ２０１７ ＤＯＩ：１０．１１９９２ ／ ｔｉｓ．２０１６０３００９ 网络出版地址：ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ ／ ｋｃｍｓ／ ｄｅｔａｉｌ ／ ２３．１５３８．ｔｐ．２０１７０２２０．１００９．００６．ｈｔｍｌ 一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法 蒋艳荣，李卫华，杨劲涛 （广东工业大学 计算机学院， 广东 广州 ５１０００６） 摘 要：柔性工作流在应对业务建模过程中的动态不确定因素、提高工作流系统的柔性具有巨大的优势，然而，柔性 活动的动态细化一直是柔性工作流建模和应用的一个难点。 因此，提出一种基于知识树和约束的柔性活动动态细 化方法。 该方法以知识树的包含和泛化关系作为启发信息，以活动选取约束和时序约束作为指导和校验，实现柔性 活动的动态细化。 在介绍了知识树及其蕴含关系以及活动选取约束和时序约束规则的基础上，给出了柔性活动的 动态细化算法，描述了活动选取校验和时序约束校验算法。 最后给出了算法的实现和实例分析，其结果表明了所提 方法的有效性，能够很好地解决柔性活动的细化问题。 关键词：柔性工作流； 动态细化； 时序约束； 工作流生成； 过程建模 中图分类号： ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３－４７８５（２０１７）０２－０１５８－０８ 中文引用格式：蒋艳荣，李卫华，杨劲涛． 一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法［ Ｊ］． 智能系统学报， ２０１７， １２（２）： １５８－ １６５． 英文引用格式：ＪＩＡＮＧ Ｙａｎｒｏｎｇ， ＬＩ Ｗｅｉｈｕａ， ＹＡＮＧ Ｊｉｎｔａｏ． Ａ ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｋｎｏｗｌ⁃ ｅｄｇｅ ｔｒｅｅ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ［Ｊ］． ＣＡＡＩ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１７， １２（２）： １５８－１６５． Ａ ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｔｒｅｅ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ＪＩＡＮＧ Ｙａｎｒｏｎｇ， ＬＩ Ｗｅｉｈｕａ， ＹＡＮＧ Ｊｉｎｔａｏ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ， Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０００６， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｗｏｒｋｆｌｏｗ ｓｙｓｔｅｍｓ ｏｆｆｅｒ ｈｕｇｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｉｎ ａｄｄｒｅｓｓｉｎｇ ｄｙｎａｍｉｃ ｕｎｃｅｒｔａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｍｏｄ⁃ ｅｌｉｎｇ ｐｅｒｉｏｄ； ｈｏｗｅｖｅｒ， ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ｏｆ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｒｅｍａｉｎｓ ａ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ａｐｐｌｉ⁃ ｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｗｏｒｋｆｌｏｗｓ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅ ａ ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ａｐｐｒｏａｃｈ ｏｆ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｔｒｅｅ ａｎｄ ｖａｒｉｏｕｓ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ． Ｍｏｒｅ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｌｌｙ， ｗｅ ｕｓｅｄ ｔｈｅ ｉｎｃｌｕｓｉｏｎ ａｎｄ ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｏｆ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｔｒｅｅｓ ａｓ ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ； ｆｕｒｔｈｅｒ， ｗｅ ｕｓｅｄ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ｔｏ ｇｕｉｄｅ ｏｕｒ ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ． Ｇｉｖｅｎ ｔｈｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｔｒｅｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ， ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ ｒｕｌｅｓ， ｗｅ ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ａｎ ａｌ⁃ ｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｃｈｅｃｋｏｕｔ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ ｃｈｅｃｋｕｐ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｗｅ ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｏｕｒ ａｌ⁃ ｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｎｄ ｏｆｆｅｒ ｃａｓｅ ａｎａｌｙｓｅｓ． Ｏｕｒ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｏｕｒ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｒｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｃａｎ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂ⁃ ｌｅｍ ｏｆ ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ｏｆ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｑｕｉｔｅ ｗｅｌｌ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｗｏｒｋｆｌｏｗ； ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ； ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ； ｗｏｒｋｆｌｏｗ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ； ｐｒｏｃｅｓｓ ｍｏｄｅｌｉｎｇ 收稿日期：２０１６－０３－０６． 网络出版日期：２０１７－０２－２０． 基金项目：国家自然科学基金项目（６１１４２０１２）； 广东省科技计划项目 （２０１５Ｂ０１０１２８００５， ２０１３Ｂ０２１８００１１５）． 通信作者：蒋艳荣． Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙｒｊｉａｎｇ＠ ｇｄｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ． 近年来，随着人工智能、自动控制等技术的发 展，工作流在很多领域获得了广泛的应用。 然而，传 统工作流建模和实施的刚硬性限制了工作流应用的 成功，其静态、无柔性的流程描述无法适应动态、复 杂的业务过程。 随着工作流应用领域的不断拓宽， 这种复杂性不断加大，表现在业务过程中存在大量
第2期 蒋艳荣，等：一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法 ·159 的不确定、模糊和不完整的流程信息，但是在工作流 下不足：1)在工作流建模和细化时，未能充分考虑 的建模阶段，却无法涵盖所有的不确定因素。这对 到工作流的应用背景，如动态因素和不确定因素多 工作流的建模和应用带来巨大的困难。因此，如何 需要满足一定的约束条件等特点，而这对于柔性建 针对业务过程具有的动态性和模糊性，提高工作流 模和活动细化非常重要：2)一些工作侧重于某个特 的柔性，成为工作流研究领域的一个热点问题1-)。 定领域的工作流自动生成，在通用性方面存在不足： 动态细化是提高工作流柔性、应对不确定性的 或者过于强调灵活性，试图从头开始创建工作流，这 一种有效方法山。其基本思想是：在流程实例运行 非常依赖于模型设计者的技能和特殊知识，而没有 之前，先对业务流程的已知部分进行建模，建立流程 充分利用领域知识来指导实现动态细化：3)现有的 模型的整体框架，而不需要精确、完整地定义流程模 柔性活动细化的研究还不够，特别是考虑到约束条 型的每一个细节。对不清楚的局部细节可以用“黑 件等因素影响的细化研究还比较缺乏。 箱”活动来描述3-)]，然后随着业务工作的展开和对 因此，本文提出一种基于知识树和约束的柔性 具体问题认识的不断深入，在过程运行中动态细化 活动细化方法，知识树可以为柔性活动的细化过程 流程模型，以提高流程模型的柔性。因此，动态细化 提供指导，而相关的约束规则可以为细化过程提供 成为提高业务过程柔性的关键，其本质是将过程中 活动选择、活动时序关系的校验。 不确定的、模糊的区域进行逐步细化，用一种更明 1 柔性工作流的建模 确、更细尺度的活动或子流程去进行代替。该不确 定的区域在很多文献中被封装为柔性活动或占位符 定义1柔性活动是一种特殊的活动类型，在 等。例如，S.Sadiq(2001)等3)采用柔性区(pocket 建模阶段由于存在模糊和不确定的因素，而无法事 of flexiblity)来提高工作流的柔性，并为柔性区提供 先给出完整和明确的活动定义，需要获取更多和更 实例模版，支持多种控制结构。邓水光等6将过程 完全的信息以将柔性元素逐步明确化。柔性活动可 中的不确定因素用“flexible activity”表示，用ECA 用一个多元组表示：FA=(Id,name,Ctx,FAP, 规则表示活动之间的逻辑关系。 FAR,FAC,Role,Rdata,Atr),其中Id为柔性活动 现有的研究工作在动态细化方面取得了较多的 的唯一标识；name为柔性活动的名称；Ct为柔性活 进展。文献[7]采用柔性活动对不确定因素进行封 动的应用上下文，包括该柔性活动需要达成的目标 装，然后对柔性活动进行纵向分解，生成不同抽象水 和完成的功能，以及应用场景等；FAP=AmU 平的活动，从而提出一种支持柔性活动树状分解和 AcmpUAde为柔性活动的活动池，分别由原子活动 增量细化的柔性工作流建模方法。Joonsoo Bae[s]提 集、复合活动集合柔性活动集组成。也就是说，柔性 出了一种树形的过程模型的表示，采用ECA规则表活动可以由原子活动、复合活动和其他柔性活动构 示活动关系，并用存储过程实现了ECA规则。其缺 成。Role是活动执行者对应的角色；Rdata是与此 点是，为每个ECA规则创建一个对应的存储过程并 活动相关的工作流相关数据，包括输入数据和输出 管理活动的状态，是一个耗时和成本高昂的事情。 数据。Atr为活动具有的属性集。 Y.G[列采用工作流来实现计算实验的设计过程， FAR=FRUCR为描述活动池中活动关系的规 将其功能实现逐步细化为组件选择、数据集选择和 则集，可以为空。其中FR为柔性规则集，CR为普 参数选择3个步骤，其缺点在于其建模过程的柔性 通规则集，采用ECA规则形式表示。FAC=CUM 不够，其建模和细化方法难以借鉴到其他应用领域， 为柔性活动的约束规则集，其目的是用于柔性活动 同时需要提供完备的组件库。S.A.Chun等1o在实 细化过程中的活动选择、活动时序关系的校验和生 现跨组织的工作流子流程自动生成的过程中，采用 成子流图的正确性验证，以保证细化结果的正确。 政府组织的本体树来帮助生成子流程，其缺点是生 采用一元或二元谓词、预设的操作集和规则进行表 成的子流程控制结构比较简单，难以适应复杂流程 达，在柔性活动的细化过程中，生成的子流程必须满 结构的生成。同时适应面较窄，本体的建立和合理 足该约束条件的规定。其中，C为约束规则集，用于 利用也比较困难。Shepelev(1]针对计算机辅助VL 约束活动的选取、活动的组合、活动之间的时序关 SI的设计领域，提出一种基于任务计划的图形逻辑 系、活动的属性等：M为修正规则集，用于对生成的 表达的工作流自动生成方法。 流程进行修改 上述研究工作，虽然在提高工作流建模的柔性 定义2柔性工作流。柔性工作流是一个四元 和柔性活动细化上取得了较多的进展，但是存在如 组，FWF=(D,D,A,E),其中D为柔性工作流
的不确定、模糊和不完整的流程信息，但是在工作流 的建模阶段，却无法涵盖所有的不确定因素。 这对 工作流的建模和应用带来巨大的困难。 因此，如何 针对业务过程具有的动态性和模糊性，提高工作流 的柔性，成为工作流研究领域的一个热点问题［１－２］ 。 动态细化是提高工作流柔性、应对不确定性的 一种有效方法［１］ 。 其基本思想是： 在流程实例运行 之前，先对业务流程的已知部分进行建模，建立流程 模型的整体框架，而不需要精确、完整地定义流程模 型的每一个细节。 对不清楚的局部细节可以用“黑 箱”活动来描述［３－５］ ，然后随着业务工作的展开和对 具体问题认识的不断深入，在过程运行中动态细化 流程模型，以提高流程模型的柔性。 因此，动态细化 成为提高业务过程柔性的关键，其本质是将过程中 不确定的、模糊的区域进行逐步细化，用一种更明 确、更细尺度的活动或子流程去进行代替。 该不确 定的区域在很多文献中被封装为柔性活动或占位符 等。 例如，Ｓ． Ｓａｄｉｑ（２００１） 等［３］ 采用柔性区（ ｐｏｃｋｅｔ ｏｆ ｆｌｅｘｉｂｌｉｔｙ）来提高工作流的柔性，并为柔性区提供 实例模版，支持多种控制结构。 邓水光等［６］ 将过程 中的不确定因素用“ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ” 表示，用 ＥＣＡ 规则表示活动之间的逻辑关系。 现有的研究工作在动态细化方面取得了较多的 进展。 文献［７］采用柔性活动对不确定因素进行封 装，然后对柔性活动进行纵向分解，生成不同抽象水 平的活动，从而提出一种支持柔性活动树状分解和 增量细化的柔性工作流建模方法。 Ｊｏｏｎｓｏｏ Ｂａｅ ［８］提 出了一种树形的过程模型的表示，采用 ＥＣＡ 规则表 示活动关系，并用存储过程实现了 ＥＣＡ 规则。 其缺 点是，为每个 ＥＣＡ 规则创建一个对应的存储过程并 管理活动的状态，是一个耗时和成本高昂的事情。 Ｙ． Ｇｉｌ ［９］采用工作流来实现计算实验的设计过程， 将其功能实现逐步细化为组件选择、数据集选择和 参数选择 ３ 个步骤，其缺点在于其建模过程的柔性 不够，其建模和细化方法难以借鉴到其他应用领域， 同时需要提供完备的组件库。 Ｓ．Ａ．Ｃｈｕｎ 等［１０］ 在实 现跨组织的工作流子流程自动生成的过程中，采用 政府组织的本体树来帮助生成子流程，其缺点是生 成的子流程控制结构比较简单，难以适应复杂流程 结构的生成。 同时适应面较窄，本体的建立和合理 利用也比较困难。 Ｓｈｅｐｅｌｅｖ ［１１］ 针对计算机辅助 ＶＬ⁃ ＳＩ 的设计领域，提出一种基于任务计划的图形逻辑 表达的工作流自动生成方法。 上述研究工作，虽然在提高工作流建模的柔性 和柔性活动细化上取得了较多的进展，但是存在如 下不足：１） 在工作流建模和细化时，未能充分考虑 到工作流的应用背景，如动态因素和不确定因素多， 需要满足一定的约束条件等特点，而这对于柔性建 模和活动细化非常重要；２） 一些工作侧重于某个特 定领域的工作流自动生成，在通用性方面存在不足； 或者过于强调灵活性，试图从头开始创建工作流，这 非常依赖于模型设计者的技能和特殊知识，而没有 充分利用领域知识来指导实现动态细化；３）现有的 柔性活动细化的研究还不够，特别是考虑到约束条 件等因素影响的细化研究还比较缺乏。 因此，本文提出一种基于知识树和约束的柔性 活动细化方法，知识树可以为柔性活动的细化过程 提供指导，而相关的约束规则可以为细化过程提供 活动选择、活动时序关系的校验。 １ 柔性工作流的建模 定义 １ 柔性活动是一种特殊的活动类型，在 建模阶段由于存在模糊和不确定的因素，而无法事 先给出完整和明确的活动定义，需要获取更多和更 完全的信息以将柔性元素逐步明确化。 柔性活动可 用一个多元组表示： ＦＡ ＝ （ Ｉｄ， ｎａｍｅ， Ｃｔｘ， ＦＡＰ， ＦＡＲ， ＦＡＣ， Ｒｏｌｅ， Ｒｄａｔａ， Ａｔｔｒ），其中 Ｉｄ 为柔性活动 的唯一标识；ｎａｍｅ 为柔性活动的名称；Ｃｔｘ 为柔性活 动的应用上下文，包括该柔性活动需要达成的目标 和完成的功能，以及应用场景等； ＦＡＰ ＝ Ａａｔｏｍ ∪ Ａｃｏｍｐ∪Ａｆｌｅｘ为柔性活动的活动池，分别由原子活动 集、复合活动集合柔性活动集组成。 也就是说，柔性 活动可以由原子活动、复合活动和其他柔性活动构 成。 Ｒｏｌｅ 是活动执行者对应的角色； Ｒｄａｔａ 是与此 活动相关的工作流相关数据，包括输入数据和输出 数据。 Ａｔｔｒ 为活动具有的属性集。 ＦＡＲ＝ ＦＲ∪ＣＲ 为描述活动池中活动关系的规 则集，可以为空。 其中 ＦＲ 为柔性规则集，ＣＲ 为普 通规则集，采用 ＥＣＡ 规则形式表示。 ＦＡＣ ＝ Ｃ∪Ｍ 为柔性活动的约束规则集，其目的是用于柔性活动 细化过程中的活动选择、活动时序关系的校验和生 成子流图的正确性验证，以保证细化结果的正确。 采用一元或二元谓词、预设的操作集和规则进行表 达，在柔性活动的细化过程中，生成的子流程必须满 足该约束条件的规定。 其中，Ｃ 为约束规则集，用于 约束活动的选取、活动的组合、活动之间的时序关 系、活动的属性等；Ｍ 为修正规则集，用于对生成的 流程进行修改。 定义 ２ 柔性工作流。 柔性工作流是一个四元 组，ＦＷＦ ＝ （ＩＤ， Ｄ， Ａ， Ｅ），其中 ＩＤ 为柔性工作流 第 ２ 期 蒋艳荣，等：一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法 ·１５９·
.160 智能系统学报 第12卷 的唯一标识符，D为柔性工作流的一般描述信息，如 可以由领域专家进行构建，而不需要建模和开发的 工作流的版本号，流程的创建日期等，D=(Version, 专业知识。图1为一棵关于软件开发过程的知识 Date,Desciption,…);A为流程中的活动集合，A= 树，其中包含了包含关系和泛化关系。 AtoAA;E表示工作流中规则的集合，用 软件开发 一包含关系 ECA规则表示，用来描述活动之间的时序关系。 -泛化关系 该模型采用柔性活动封装流程中的不确定的、 需求分析 设计 编码 测试 模糊的因素，采用原子活动和复合活动描述具有不 同抽象度的流程元素，可以快速建立流程模型，并随 面向对象 结构化 模块化 单元 综合 系统 着领域知识的后续获取和分析的逐步深入，对柔性 需求分析需求分析需求分析 测试 测试 测试 活动进行明确化和细化，以减低复杂领域的工作流 建模难度，提高模型的稳健性和易用性。 图1软件开发的知识树 Fig.1 Knowledge tree for software development 2 细化算法 针对某一个领域的知识树数目比较多，则构成 2.1知识树及与流程模板的影射 了一个知识树森林。那么在建立了领域知识的知识 在领域知识表示中，可以用不同粒度大小的知 树之后，为了用于指导流程建模和柔性工作流细化， 识点来表示不同的知识单元。而知识，点不是孤立存 需要将流程模板与知识树的知识点之间进行关联， 在的，它们之间存在着各种关系，考察这些关系对于 即为流程模板与知识树的映射。流程模板库的建立 工作流的生成具有促进作用。 需要全体设计人员在设计过程中共同构建。需要注 定义3知识点。知识点可以表示为一个多元 意的是，流程模板可以全部由定义完全的子活动或 组：K=(ID,name,des,KWS),其中D为知识点 复合活动构成，也可以在流程中包含子柔性活动。 的唯一编号，name为知识，点的名称，des为知识点的 映射的步骤可描述为：1)根据知识点的名称， 描述，包括该知识点的定义、阐述等，来源于领域知 在流程模板库中进行搜索，得到属性相同的流程模 识；KWS为知识的关键词集，是对该知识点的高度 板集合；2)考察集合中的每个流程模板的适用条 概括。 件，得到各模板的适用性并进行排序：3)若集合只 定义4包含关系。表示知识点K,与K之间 有一个流程模板，则返回该模板，否则返回适用性最 存在整体与部分的关系，记为a(K,K),表示K包 高的流程模板。 含K,。知识点可以被分解为几个满足包含关系的 2.2约束规则 知识点，依次类推，一直到不能分解为此。 柔性工作流的细化过程，其实质为柔性活动逐步 定义5泛化关系。泛化关系可以定义为一般 细化和确定化的过程。在此过程中，需要将一些模糊 与特殊的关系，记为g(K,K),表示知识点K是K 的、抽象的需求进行具体化，将粗粒度的元素转换为 的特殊情况，K与K满足一般与特殊的关系。例 细粒度的元素。显然，该细化过程需要遵循某些特定 如，面向对象设计、基于结构化的设计和面向过程的 的约束和规则，满足该活动定义的初始意图。例如， 设计等是软件设计的特殊情况，是软件设计在面对 在工作流的设计阶段，用Cx参数规定了柔性活动需 不同领域的具体应用。 要达成的目标和完成的功能，以及应用的条件等。那 定义6父子关系。若对任意的两个知识点x, 么在确定化该柔性活动时，需要满足所设目标或功能 y,满足a(x,y)或g(x,y)成立，则称知识点y和x 的约束要求。在细节上，需要根据选取规则从系统提 满足父子关系，x为y的子知识点，记为s(x,y)。显 供的活动库中选取合适的活动，并用时序规则约束活 然，这种关系具有单反性、传递性。 动之间的时序关系。具体讨论如下。 定义7知识树。对一个知识点A自顶向下地 1)活动选取规则 进行逐步分解，则最终可得到一棵根节点为A的树， 用于约束活动的选取。用谓词select()表示活 我们称其为知识树，记为T(A)。树中的孩子节点是 动的选取，可以用逻辑运算符进行连接，分如下情 双亲节点的子知识点，满足包含或泛化关系。当树中 况：I)select(a)表示选取活动a;2)NOT select(a) 所有的知识点都不能分解时，则分解过程结束。 表示不能选取活动a;3)select(a)AND select(b) 显然，可以用知识树表示不同的领域知识。这 AND…表示同时选取活动a,b,…;4)select(a)OR 种知识表达具有直观、易于理解和易于建立的特点， select(b)OR…表示选择活动a,b,…中的任意活
的唯一标识符，Ｄ 为柔性工作流的一般描述信息，如 工作流的版本号，流程的创建日期等，Ｄ ＝ （Ｖｅｒｓｉｏｎ， Ｄａｔｅ， Ｄｅｓｃｉｐｔｉｏｎ， …）； Ａ 为流程中的活动集合， Ａ ＝ Ａａｔｏｍ∪Ａｃｏｍｐ∪Ａｆｌｅｘ； Ｅ 表示工作流中规则的集合，用 ＥＣＡ 规则表示，用来描述活动之间的时序关系。 该模型采用柔性活动封装流程中的不确定的、 模糊的因素，采用原子活动和复合活动描述具有不 同抽象度的流程元素，可以快速建立流程模型，并随 着领域知识的后续获取和分析的逐步深入，对柔性 活动进行明确化和细化，以减低复杂领域的工作流 建模难度，提高模型的稳健性和易用性。 ２ 细化算法 ２．１ 知识树及与流程模板的影射 在领域知识表示中，可以用不同粒度大小的知 识点来表示不同的知识单元。 而知识点不是孤立存 在的，它们之间存在着各种关系，考察这些关系对于 工作流的生成具有促进作用。 定义 ３ 知识点。 知识点可以表示为一个多元 组： Ｋ ＝ （ＩＤ， ｎａｍｅ， ｄｅｓ， ＫＷＳ）， 其中 ＩＤ 为知识点 的唯一编号，ｎａｍｅ 为知识点的名称，ｄｅｓ 为知识点的 描述，包括该知识点的定义、阐述等，来源于领域知 识；ＫＷＳ 为知识的关键词集，是对该知识点的高度 概括。 定义 ４ 包含关系。 表示知识点 Ｋｊ与 Ｋｉ之间 存在整体与部分的关系，记为 ａ（Ｋｉ， Ｋｊ），表示 Ｋｊ包 含 Ｋｉ。 知识点可以被分解为几个满足包含关系的 知识点，依次类推，一直到不能分解为此。 定义 ５ 泛化关系。 泛化关系可以定义为一般 与特殊的关系，记为 ｇ（Ｋｉ， Ｋｊ）， 表示知识点 Ｋｉ是 Ｋｊ 的特殊情况， Ｋｊ 与 Ｋｉ 满足一般与特殊的关系。 例 如，面向对象设计、基于结构化的设计和面向过程的 设计等是软件设计的特殊情况，是软件设计在面对 不同领域的具体应用。 定义 ６ 父子关系。 若对任意的两个知识点 ｘ， ｙ，满足 ａ（ｘ， ｙ）或 ｇ（ ｘ，ｙ）成立，则称知识点 ｙ 和 ｘ 满足父子关系，ｘ 为 ｙ 的子知识点，记为 ｓ（ｘ， ｙ）。 显 然，这种关系具有单反性、传递性。 定义 ７ 知识树。 对一个知识点 Ａ 自顶向下地 进行逐步分解，则最终可得到一棵根节点为 Ａ 的树， 我们称其为知识树，记为 Ｔ（Ａ）。 树中的孩子节点是 双亲节点的子知识点，满足包含或泛化关系。 当树中 所有的知识点都不能分解时，则分解过程结束。 显然，可以用知识树表示不同的领域知识。 这 种知识表达具有直观、易于理解和易于建立的特点， 可以由领域专家进行构建，而不需要建模和开发的 专业知识。 图 １ 为一棵关于软件开发过程的知识 树，其中包含了包含关系和泛化关系。 图 １ 软件开发的知识树 Ｆｉｇ．１ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｔｒｅｅ ｆｏｒ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ 针对某一个领域的知识树数目比较多，则构成 了一个知识树森林。 那么在建立了领域知识的知识 树之后，为了用于指导流程建模和柔性工作流细化， 需要将流程模板与知识树的知识点之间进行关联， 即为流程模板与知识树的映射。 流程模板库的建立 需要全体设计人员在设计过程中共同构建。 需要注 意的是，流程模板可以全部由定义完全的子活动或 复合活动构成，也可以在流程中包含子柔性活动。 映射的步骤可描述为：１） 根据知识点的名称， 在流程模板库中进行搜索，得到属性相同的流程模 板集合；２） 考察集合中的每个流程模板的适用条 件，得到各模板的适用性并进行排序；３） 若集合只 有一个流程模板，则返回该模板，否则返回适用性最 高的流程模板。 ２．２ 约束规则 柔性工作流的细化过程，其实质为柔性活动逐步 细化和确定化的过程。 在此过程中，需要将一些模糊 的、抽象的需求进行具体化，将粗粒度的元素转换为 细粒度的元素。 显然，该细化过程需要遵循某些特定 的约束和规则，满足该活动定义的初始意图。 例如， 在工作流的设计阶段，用 Ｃｔｘ 参数规定了柔性活动需 要达成的目标和完成的功能，以及应用的条件等。 那 么在确定化该柔性活动时，需要满足所设目标或功能 的约束要求。 在细节上，需要根据选取规则从系统提 供的活动库中选取合适的活动，并用时序规则约束活 动之间的时序关系。 具体讨论如下。 １） 活动选取规则 用于约束活动的选取。 用谓词 ｓｅｌｅｃｔ（ ）表示活 动的选取， 可以用逻辑运算符进行连接，分如下情 况： １）ｓｅｌｅｃｔ（ａ）表示选取活动 ａ； ２）ＮＯＴ ｓｅｌｅｃｔ（ａ） 表示不能选取活动 ａ； ３） ｓｅｌｅｃｔ（ ａ） ＡＮＤ ｓｅｌｅｃｔ（ ｂ） ＡＮＤ…表示同时选取活动 ａ，ｂ，…； ４） ｓｅｌｅｃｔ（ａ） ＯＲ ｓｅｌｅｃｔ（ｂ） ＯＲ…表示选择活动 ａ，ｂ，…中的任意活 ·１６０· 智 能 系 统 学 报 第 １２ 卷
第2期 蒋艳荣，等：一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法 .161. 动。在这里，逻辑运算符的优先性满足：NOT>AND> 3)属性约束规则 OR。 包括时间约束规则、地点约束规则等，用于对活 用产生式规则对活动选取的逻辑约束进行规 动属性的约束。如对活动的时间属性进行约束： 定，形式如下： “活动a的持续时间不能大于3天”、“活动b在活 IF(context(I)〉AND〈context(2)）. 动a结束后的3hour内必须开始”等。 AND〈context(n)〉THEN〈selections〉(I) 显然，逻辑运算符的引入可以实现复杂的约束 式中：context为与工作流相关的上下文环境，可以 逻辑，以适应复杂多变的建模需求。那么通过对模 是当前的上下文事实，如“the calculus type is stag- 糊信息的封装，在较大粒度的层面快速建立起流程 hom”,也可以是对某个活动的选取或未选取情况。 模型之后，通过对柔性活动约束条件的设定，可以作 selections为一个或多个活动的选取逻辑，如select 为启发信息用于柔性活动的细化和确保创建的工作 (a)AND NOT select(b)。以上表达可以简写为 流的正确性。 C,∧C2A…Cn→S,where C:means〈context(i)〉and 2.3柔性活动的动态细化算法 S means selections。规则的前题和结论可以为多个i- 柔性活动的细化算法FlexActRefining()如图2 tem的合取范式。对于多个context组成的析取范 所示。 式，如(CAC2A…)V(C2!AC2A…)V…则拆分 为由简单的合取范式前提组成的多个规则如下： 柔性活动 (C1ΛC2A.)→S 查找领域知识树 (2) (C21∧C2∧.)→S 存在映射的 2)活动的时序约束规则 选择最匹配的流程模板 流程模板 用于约束活动之间的时序关系。①用Previous N 返回N (x,y)表示活动x在活动y之前执行（中间可以插 存在子节点> N 入其他活动)；②ImtPrevious(x,y)表示活动x在y 是否存在约束 Y 存在明 Y 按该逻辑 之前执行，且x是y的直接前驱（中间没有其他活 N THEN temporalCons1 AND temporalCons2 AND...tem- 返回D poralCons.,。这里，selectOp表示select()或NOT se- lect(),temporalCons表示这5个时序约束。 图2柔性活动细化算法FlexActRefining 以下为一个时序约束的规则实例： Fig.2 Refinement algorithm for flexible activity IF select(a)AND select(b)THEN Previous(a, 在细化过程中，利用知识树中知识点之间的关系作 b),如果选择了活动a和b,则活动a必须要在b之 为启发信息用于辅助生成子流图，用柔性活动的约 前执行。 束规则（包括活动选取约束、时序关系约束等）对细 一般情况下，规则的前件都是对涉及到的活动 化后的子流程进行验证，其主要步骤如下： 的选取情况进行判断，即很少有NOT的情况，此时 1)根据柔性活动的目标，在知识树中查找匹配 前件可以忽略，则规则可以转换为时序约束集： 的节点。对该节点映射的流程模板进行分析：若存 {Previous(a,b),AndSyn(c,d),…}。 在完善的流程模板，则选择匹配最佳的流程模板返
动。 在这里，逻辑运算符的优先性满足：ＮＯＴ＞ＡＮＤ＞ ＯＲ。 用产生式规则对活动选取的逻辑约束进行规 定，形式如下： ＩＦ 〈ｃｏｎｔｅｘｔ（１）〉 ＡＮＤ 〈 ｃｏｎｔｅｘｔ（２）〉 … ＡＮＤ 〈 ｃｏｎｔｅｘｔ（ｎ）〉 ＴＨＥＮ 〈ｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓ〉 （１） 式中：ｃｏｎｔｅｘｔ 为与工作流相关的上下文环境，可以 是当前的上下文事实，如“ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌｕｓ ｔｙｐｅ ｉｓ ｓｔａｇ⁃ ｈｏｒｎ”，也可以是对某个活动的选取或未选取情况。 ｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓ 为一个或多个活动的选取逻辑，如 ｓｅｌｅｃｔ （ａ） ＡＮＤ ＮＯＴ ｓｅｌｅｃｔ （ ｂ）。 以上表达可以简写为 Ｃ１∧Ｃ２∧…Ｃｎ→Ｓ， ｗｈｅｒｅ Ｃｉ ｍｅａｎｓ 〈ｃｏｎｔｅｘｔ（ｉ）〉 ａｎｄ Ｓ ｍｅａｎｓ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓ。 规则的前题和结论可以为多个 ｉ⁃ ｔｅｍ 的合取范式。 对于多个 ｃｏｎｔｅｘｔ 组成的析取范 式，如（Ｃ１１∧Ｃ１２∧…）∨（Ｃ２１∧Ｃ２２∧…）∨…则拆分 为由简单的合取范式前提组成的多个规则如下： （Ｃ１１ ∧ Ｃ１２ ∧．．．） → Ｓ （Ｃ２１ ∧ Ｃ２２ ∧．．．） → Ｓ （２） ２） 活动的时序约束规则 用于约束活动之间的时序关系。 ① 用 Ｐｒｅｖｉｏｕｓ （ｘ，ｙ）表示活动 ｘ 在活动 ｙ 之前执行（中间可以插 入其他活动）； ② ＩｍｔＰｒｅｖｉｏｕｓ（ｘ， ｙ）表示活动 ｘ 在 ｙ 之前执行，且 ｘ 是 ｙ 的直接前驱（中间没有其他活 动）；③ ＡｎｄＳｙｎ （ｘ， ｙ）表示活动 ｘ 与 ｙ 为并行执行 关系（ＡＮＤ⁃ｓｐｌｉｔ ／ ＡＮＤ⁃ｊｏｉｎ），必须要在 ｘ 与 ｙ 两者执 行完之后才能执行下一活动；④ ＯｒＳｙｎ（ ｘ， ｙ） 表示 活动 ｘ 与 ｙ 为选择执行关系（ＯＲ⁃ｓｐｌｉｔ ／ ＯＲ⁃ｊｏｉｎ），在 执行时，根据上下文在 ｘ 与 ｙ 两者选择其一执行， ｘ 与 ｙ 任意一个执行完可以触发后续活动的运行； ⑤ ＮｏｔＬｉｍｉｔ（ｘ， ｙ） 表示活动 ｘ 与 ｙ 的执行次序随意，活 动 ｘ 可以在 ｙ 之前执行，也可以在 ｙ 之后执行。 可以用规则描述活动之间复杂的时序约束，规 则的形式如下： ＩＦ ｓｅｌｅｃｔＯｐ（ ｘ１ ） ＡＮＤ ｓｅｌｅｃｔＯｐ（ ｘ２ ） ＡＮＤ ｓｅｌｅｃｔＯｐ （ ｘｉ ） ＡＮＤ …。 ＡＮＤ ｓｅｌｅｃｔＯｐ （ ｘｎ ） ＴＨＥＮ ｔｅｍｐｏｒａｌＣｏｎｓ１ ＡＮＤ ｔｅｍｐｏｒａｌＣｏｎｓ２ ＡＮＤ…ｔｅｍ⁃ ｐｏｒａｌＣｏｎｓｎ 。 这里，ｓｅｌｅｃｔＯｐ 表示 ｓｅｌｅｃｔ（） 或 ＮＯＴ ｓｅ⁃ ｌｅｃｔ（）， ｔｅｍｐｏｒａｌＣｏｎｓ 表示这 ５ 个时序约束。 以下为一个时序约束的规则实例： ＩＦ ｓｅｌｅｃｔ（ａ） ＡＮＤ ｓｅｌｅｃｔ（ｂ） ＴＨＥＮ Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（ａ， ｂ）， 如果选择了活动 ａ 和 ｂ，则活动 ａ 必须要在 ｂ 之 前执行。 一般情况下，规则的前件都是对涉及到的活动 的选取情况进行判断，即很少有 ＮＯＴ 的情况，此时 前件可以忽略， 则规则可以转换为时序约束集： ｛Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（ａ，ｂ）， ＡｎｄＳｙｎ（ｃ， ｄ）， …｝。 ３）属性约束规则 包括时间约束规则、地点约束规则等，用于对活 动属性的约束。 如对活动的时间属性进行约束： “活动 ａ 的持续时间不能大于 ３ 天”、“活动 ｂ 在活 动 ａ 结束后的 ３ ｈｏｕｒ 内必须开始”等。 显然，逻辑运算符的引入可以实现复杂的约束 逻辑，以适应复杂多变的建模需求。 那么通过对模 糊信息的封装，在较大粒度的层面快速建立起流程 模型之后，通过对柔性活动约束条件的设定，可以作 为启发信息用于柔性活动的细化和确保创建的工作 流的正确性。 ２．３ 柔性活动的动态细化算法 柔性活动的细化算法 ＦｌｅｘＡｃｔＲｅｆｉｎｉｎｇ（ ）如图 ２ 所示。 图 ２ 柔性活动细化算法 ＦｌｅｘＡｃｔＲｅｆｉｎｉｎｇ Ｆｉｇ．２ Ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ 在细化过程中，利用知识树中知识点之间的关系作 为启发信息用于辅助生成子流图，用柔性活动的约 束规则（包括活动选取约束、时序关系约束等）对细 化后的子流程进行验证，其主要步骤如下： １） 根据柔性活动的目标，在知识树中查找匹配 的节点。 对该节点映射的流程模板进行分析：若存 在完善的流程模板，则选择匹配最佳的流程模板返 第 ２ 期 蒋艳荣，等：一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法 ·１６１·
·162 智能系统学报 第12卷 回：否则转2)。 if con,is“select(a)” 2)分析该节点与子节点的关系。若不存在子 ifa∈4 then con,=true; 节点，则如果存在对应的约束关系，用约束关系生成 else con.false: 流程并返回，否则出错返回。如果存在子节点，则根 if con,is ctx 据如下规则将父节点的实现转换为子节点的实现， check if there exist fact fac;and con;=fac 生成细化的子流图。①若存在明确的时序关系规 con;=true; 定，则按照时序关系的要求去生成细化的子流图：② else con;false; 若该节点与子节点的关系为包含关系，则按照AND while Lpart is not a single“tue”or“false”{ 或顺序结构生成子流图：③若该节点与子节点的关 if there exist“EI AND…AND En'”in Lpart{ 系为泛化关系，则按照OR结构生成子流图：④其 if there exist a“false”in sub-expression 他情况则按照顺序结构生成子流图。 replace sub-expression with“false”; 3)依据约束规则，对生成的子流图进行校验。 else replace it with“tue”; 分别调用函数ActSelValid()对活动选取进行校验， 调用TemporalCons()对活动的时序约束进行校验。 if there exist“ElOR…OREn”in Lpart{ 若没有通过校验，则出错返回。 if there exist a“true”in sub-expression 4)检查生成的子流图是否存在子柔性活动。 replace the sub-expression with“true”; 若不存在，则返回生成的子流图，算法结束。否则， else replace it with“false'”; 对每一个子柔性活动，转算法的步骤1)。 /end while 3校验算法 if Lpart is true then//rule sc;is triggered. for each op;in Rpart 对生成的子流程通常存在着合法性检验问题。 ifop,is“NOT select(a)” 一个子流图只有符合柔性活动的设计目标和功能，满 ifa∈4 then op;=false; 足其预先定义的约束条件，才能被认为是合法的和有 else op;=true; 效的。另外，子流图在流程结构上必须要定义良好， ifop,is“select(a)” 例如不存在孤立不可到达的活动、不存在死循环等， ifa∈4 then op:=true; 对此可以采用拓扑排序进行检查。下面从以上几个 else op;=false; 方面对柔性活动细化后生成的子流图的合法性进行 //end for 检验，其中，ActSelValid()是活动选取规则检验算 while Rpart is not a single“true”or“false”{ 法，TemporalCons()是活动时序约束检验算法。 if there exist“E,AND…En”in Rpart{ 设选取的活动组成的集合为A,A={a1,a2,…, if there exist a“false'”in sub-expression an},选择约束sc可以分解为左部Lpat和右部Rpat, replace sub--expression with“false”; Lpat由上下文事实和活动选择的操作组成，Rpat为操 else replace it with“true”; 作的逻辑表达式。如Lpart=con,AND con2 OR…AND if there exist“E,OR…En”in Rpart con.,con,=ctk;Iop,ct为上下文事实，如“calculus。 if there exist a“true”in sub-expression diameter≤20mm”,op=select()I NOT select()。在算 replace sub-expression with“true”; 法ActSelValid()中，E,代表true or false else replace it with“false”; 算法1 ActSelValid() activity set A,activity selection constraints SC. /end while 输出return true if valid,false if not valid if Rpart is“false”then{ report the information of error to user; for each selection constraint sc;in SC return false;//quit decompose sc;into Lpart and Rpart; for each con;in Lpart /end of the deal of Rpart if con;is "NOT select(a)" /end of the deal of sci if a EA then con;=false; return true; else con;=true; TemporalCons()是活动时序约束检验算法，其
回；否则转 ２）。 ２）分析该节点与子节点的关系。 若不存在子 节点，则如果存在对应的约束关系，用约束关系生成 流程并返回，否则出错返回。 如果存在子节点，则根 据如下规则将父节点的实现转换为子节点的实现， 生成细化的子流图。 ①若存在明确的时序关系规 定，则按照时序关系的要求去生成细化的子流图；② 若该节点与子节点的关系为包含关系，则按照 ＡＮＤ 或顺序结构生成子流图；③ 若该节点与子节点的关 系为泛化关系，则按照 ＯＲ 结构生成子流图；④ 其 他情况则按照顺序结构生成子流图。 ３）依据约束规则，对生成的子流图进行校验。 分别调用函数 ＡｃｔＳｅｌＶａｌｉｄ（ ）对活动选取进行校验， 调用 ＴｅｍｐｏｒａｌＣｏｎｓ（ ）对活动的时序约束进行校验。 若没有通过校验，则出错返回。 ４） 检查生成的子流图是否存在子柔性活动。 若不存在，则返回生成的子流图，算法结束。 否则， 对每一个子柔性活动，转算法的步骤 １）。 ３ 校验算法 对生成的子流程通常存在着合法性检验问题。 一个子流图只有符合柔性活动的设计目标和功能，满 足其预先定义的约束条件，才能被认为是合法的和有 效的。 另外，子流图在流程结构上必须要定义良好， 例如不存在孤立不可到达的活动、不存在死循环等， 对此可以采用拓扑排序进行检查。 下面从以上几个 方面对柔性活动细化后生成的子流图的合法性进行 检验，其中， ＡｃｔＳｅｌＶａｌｉｄ （ ）是活动选取规则检验算 法， ＴｅｍｐｏｒａｌＣｏｎｓ（ ）是活动时序约束检验算法。 设选取的活动组成的集合为 Ａ， Ａ ＝ ｛ａ１， ａ２， …， ａｎ｝， 选择约束 ｓｃ 可以分解为左部 Ｌｐａｒｔ 和右部 Ｒｐａｒｔ， Ｌｐａｒｔ 由上下文事实和活动选择的操作组成，Ｒｐａｒｔ 为操 作的逻辑表达式。 如 Ｌｐａｒｔ ＝ｃｏｎ１ ＡＮＤ ｃｏｎ２ ＯＲ…ＡＮＤ ｃｏｎｎ ， ｃｏｎｉ ＝ｃｔｘｉ ｜ ｏｐｉ， ｃｔｘ 为上下文事实，如“ｃａｌｃｕｌｕｓ。 ｄｉａｍｅｔｅｒ≤２０ ｍｍ”，ｏｐ ＝ ｓｅｌｅｃｔ（） ｜ ＮＯＴ ｓｅｌｅｃｔ（）。 在算 法 ＡｃｔＳｅｌＶａｌｉｄ（）中，Ｅｉ代表 ｔｒｕｅ ｏｒ ｆａｌｓｅ。 算法 １ ＡｃｔＳｅｌＶａｌｉｄ （ ） 输入 ａｃｔｉｖｉｔｙ ｓｅｔ Ａ， ａｃｔｉｖｉｔｙ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ＳＣ． 输出 ｒｅｔｕｒｎ ｔｒｕｅ ｉｆ ｖａｌｉｄ， ｆａｌｓｅ ｉｆ ｎｏｔ ｖａｌｉｄ ｛ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ ｓｃｉ ｉｎ ＳＣ｛ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅ ｓｃｉ ｉｎｔｏ Ｌｐａｒｔ ａｎｄ Ｒｐａｒｔ； ｆｏｒ ｅａｃｈ ｃｏｎｉ ｉｎ Ｌｐａｒｔ ｛ ｉｆ ｃｏｎｉ ｉｓ “ＮＯＴ ｓｅｌｅｃｔ（ａ）” ｉｆ ａ ÎＡ ｔｈｅｎ ｃｏｎｉ ＝ ｆａｌｓｅ； ｅｌｓｅ ｃｏｎｉ ＝ ｔｒｕｅ； ｉｆ ｃｏｎｉ ｉｓ “ｓｅｌｅｃｔ（ａ）” ｉｆ ａ ÎＡ ｔｈｅｎ ｃｏｎｉ ＝ ｔｒｕｅ； ｅｌｓｅ ｃｏｎｉ ＝ ｆａｌｓｅ； ｉｆ ｃｏｎｉ ｉｓ ｃｔｘ ｃｈｅｃｋ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔ ｆａｃｔ ｆａｃｉ ａｎｄ ｃｏｎｉ ＝ ｆａｃｉ ｃｏｎｉ ＝ ｔｒｕｅ； ｅｌｓｅ ｃｏｎｉ ＝ ｆａｌｓｅ； ｝ ｗｈｉｌｅ Ｌｐａｒｔ ｉｓ ｎｏｔ ａ ｓｉｎｇｌｅ “ｔｒｕｅ” ｏｒ “ｆａｌｓｅ”｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔ “Ｅ１ ＡＮＤ…ＡＮＤ Ｅｎ” ｉｎ Ｌｐａｒｔ｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔ ａ “ｆａｌｓｅ” ｉｎ ｓｕｂ⁃ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｒｅｐｌａｃｅ ｓｕｂ⁃ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｗｉｔｈ “ｆａｌｓｅ”； ｅｌｓｅ ｒｅｐｌａｃｅ ｉｔ ｗｉｔｈ “ｔｒｕｅ”； ｝ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔ “Ｅ１ ＯＲ…ＯＲ Ｅｎ” ｉｎ Ｌｐａｒｔ｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔ ａ “ｔｒｕｅ” ｉｎ ｓｕｂ⁃ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｒｅｐｌａｃｅ ｔｈｅ ｓｕｂ⁃ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｗｉｔｈ “ｔｒｕｅ”； ｅｌｓｅ ｒｅｐｌａｃｅ ｉｔ ｗｉｔｈ “ｆａｌｓｅ”； ｝ ｝ ／ ／ ｅｎｄ ｗｈｉｌｅ ｉｆ Ｌｐａｒｔ ｉｓ ｔｒｕｅ ｔｈｅｎ｛ ／ ／ ｒｕｌｅ ｓｃｉ ｉｓ ｔｒｉｇｇｅｒｅｄ． ｆｏｒ ｅａｃｈ ｏｐｉ ｉｎ Ｒｐａｒｔ ｛ ｉｆ ｏｐｉ ｉｓ “ＮＯＴ ｓｅｌｅｃｔ（ａ）” ｉｆ ａ ÎＡ ｔｈｅｎ ｏｐｉ ＝ ｆａｌｓｅ； ｅｌｓｅ ｏｐｉ ＝ ｔｒｕｅ； ｉｆ ｏｐｉ ｉｓ “ｓｅｌｅｃｔ（ａ）” ｉｆ ａ ÎＡ ｔｈｅｎ ｏｐｉ ＝ ｔｒｕｅ； ｅｌｓｅ ｏｐｉ ＝ ｆａｌｓｅ； ｝ ／ ／ ｅｎｄ ｆｏｒ ｗｈｉｌｅ Ｒｐａｒｔ ｉｓ ｎｏｔ ａ ｓｉｎｇｌｅ “ｔｒｕｅ” ｏｒ “ｆａｌｓｅ”｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔ “Ｅ１ ＡＮＤ…Ｅｎ ” ｉｎ Ｒｐａｒｔ｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔ ａ “ｆａｌｓｅ” ｉｎ ｓｕｂ⁃ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｒｅｐｌａｃｅ ｓｕｂ⁃ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｗｉｔｈ “ｆａｌｓｅ”； ｅｌｓｅ ｒｅｐｌａｃｅ ｉｔ ｗｉｔｈ “ｔｒｕｅ”； ｝ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔ “Ｅ１ ＯＲ…Ｅｎ ” ｉｎ Ｒｐａｒｔ｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔ ａ “ｔｒｕｅ” ｉｎ ｓｕｂ⁃ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｒｅｐｌａｃｅ ｓｕｂ⁃ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｗｉｔｈ “ｔｒｕｅ”； ｅｌｓｅ ｒｅｐｌａｃｅ ｉｔ ｗｉｔｈ “ｆａｌｓｅ”； ｝ ｝ ／ ／ ｅｎｄ ｗｈｉｌｅ ｉｆ Ｒｐａｒｔ ｉｓ “ｆａｌｓｅ” ｔｈｅｎ｛ ｒｅｐｏｒｔ ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｒｒｏｒ ｔｏ ｕｓｅｒ； ｒｅｔｕｒｎ ｆａｌｓｅ； ／ ／ ｑｕｉｔ ｝ ｝ ／ ／ ｅｎｄ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅａｌ ｏｆ Ｒｐａｒｔ ｝ ／ ／ ｅｎｄ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅａｌ ｏｆ ｓｃｉ ｒｅｔｕｒｎ ｔｒｕｅ； ＴｅｍｐｏｒａｌＣｏｎｓ（ ）是活动时序约束检验算法，其 ·１６２· 智 能 系 统 学 报 第 １２ 卷
第2期 蒋艳荣，等：一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法 .163. 中A为活动集，TC为时序约束集。算法首先检查时 序约束tc涉及的活动是否存在于活动集A中，如果 if op;is NotLimit (a,b) 不存在，则返回alse.时序约束规则te可以分解出 if there is no path from a to b or from b to a 由时序约束组成的操作集R即at,然后对其中每个约 mark the error place; 束进行检查，对不满足约束的情况进行出错报告，并 return false; 返回false. 算法2 TemporalCons() //end of the deal for each op; activity set A,activity temporal constraints TC. //end if 输出retumn true if valid,false if not valid //end of the deal of each tc; { return true; for each temporal constraint tc,in TC 4 实现及实例分析 decompose tc;into Lpart and Rpart; if activities referred by Lpart are all in set A 为了验证所提方法的有效性，我们在一台高性 for each op;in Rpart 能PC机上实现以上算法.开发的硬件环境：Intel if op;is "Previous(a,b)" E5200CPU,2GDDR,250GHD,开发平台：JDK1.7 if there is no path from a to b +MyEclipse2014,工作流引擎采用Activiti5.18.0,数 mark the error place; 据库采用MySQL5.1.37。采用Hibernate实现领域 return false; 知识树的知识查询与管理。 下面我们以图1所示的知识树为例，来验证本 文所提方法的有效性和正确性。某软件开发过程的 ifop:is“ImtPrevious(a,b)”{ 主流程如图3所示，其中的“需求分析”和“测试”为 if there is not any edge (a,b)then 未定义的柔性活动，用Activiti的call activity类型的 mark the error place; 活动来表示。当工作流执行到活动“项目人员确 return false; 定”时，由于后续的柔性活动“需求分析”未定义，因 此柔性活动细化算法FlexActRefining()被激活。该 算法首先在领域知识树中进行查找，通过对活动目 if op;is AndSyn (a,b)" 标的匹配，找到对应的知识点“需求分析”，获取其3 if there exists a common predecessor A. 个满足泛化关系的子知识点，即“面向对象需求分 and successor A.for a and b then 析”、“结构化需求分析”和“模块化需求分析”，并生 if satisfy Previous(A.,a)and 成一个OR结构。根据上下文及约束条件，“面向对 Previous(A,,b)and Previous(a,A.) 象需求分析”分支被选择执行。因此，其对应的流 and Previous(b,A.)and there exist no 程模板被实例化后通过Activiti工作流引擎部署到 path from a to b or b to a then 其流程定义数据表和部署表中，并开始执行该流程。 return true; 当工作流执行完之后，返回主流程执行剩下的活动。 } 项目人 员确定 分村 设 return false; 图3软件开发过程的主流程 ifop,is“0rSym(a,b)”{ Fig.3 Main flowchart of a software development process if there exists a common predecessor A. 同样的，在工作流执行到“编码”活动时，算法 and successor A for a and b then FlexActRefining()被激活以细化后续的柔性活动 if satisfy either (Previous(A.,a)and “测试”。查询知识树可得知，其存在对应的流程测 Previous(a,A.))or (Previous(A.,b) 试模板，并根据“测试”活动的3个满足包含关系的 and Previous(b,A.))and a and b 子知识“单元测试”、“综合测试”和“系统测试”，细 can not run at the same time then 化生成流程模板中的“各类型测试”活动。依据其 return true; 约束关系，采用顺序结构生成其时序关系，得到子流 程：“单元测试”→“综合测试”→“系统测试”，并部 署到工作流引擎进行执行。整个过程可以用图4表 return false;
中 Ａ 为活动集，ＴＣ 为时序约束集。 算法首先检查时 序约束 ｔｃ 涉及的活动是否存在于活动集 Ａ 中，如果 不存在，则返回 ｆａｌｓｅ． 时序约束规则 ｔｃ 可以分解出 由时序约束组成的操作集 Ｒｐａｒｔ，然后对其中每个约 束进行检查，对不满足约束的情况进行出错报告，并 返回 ｆａｌｓｅ． 算法 ２ ＴｅｍｐｏｒａｌＣｏｎｓ（ ） 输入 ａｃｔｉｖｉｔｙ ｓｅｔ Ａ， ａｃｔｉｖｉｔｙ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ＴＣ． 输出 ｒｅｔｕｒｎ ｔｒｕｅ ｉｆ ｖａｌｉｄ， ｆａｌｓｅ ｉｆ ｎｏｔ ｖａｌｉｄ ｛ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ ｔｃｉ ｉｎ ＴＣ ｛ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅ ｔｃｉ ｉｎｔｏ Ｌｐａｒｔ ａｎｄ Ｒｐａｒｔ； ｉｆ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ ｒｅｆｅｒｒｅｄ ｂｙ Ｌｐａｒｔ ａｒｅ ａｌｌ ｉｎ ｓｅｔ Ａ｛ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｏｐｉ ｉｎ Ｒｐａｒｔ｛ ｉｆ ｏｐｉ ｉｓ “Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（ａ， ｂ）”｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｉｓ ｎｏ ｐａｔｈ ｆｒｏｍ ａ ｔｏ ｂ｛ ｍａｒｋ ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ｐｌａｃｅ； ｒｅｔｕｒｎ ｆａｌｓｅ； ｝ ｝ ｉｆ ｏｐｉ ｉｓ “ＩｍｔＰｒｅｖｉｏｕｓ （ａ， ｂ）”｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｉｓ ｎｏｔ ａｎｙ ｅｄｇｅ 〈ａ， ｂ〉 ｔｈｅｎ｛ ｍａｒｋ ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ｐｌａｃｅ； ｒｅｔｕｒｎ ｆａｌｓｅ； ｝ ｝ ｉｆ ｏｐｉ ｉｓ “ＡｎｄＳｙｎ （ａ， ｂ）”｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔｓ ａ ｃｏｍｍｏｎ ｐｒｅｄｅｃｅｓｓｏｒ Ａｓ ａｎｄ ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ Ａｅ ｆｏｒ ａ ａｎｄ ｂ ｔｈｅｎ｛ ｉｆ ｓａｔｉｓｆｙ Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（Ａｓ， ａ） ａｎｄ Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（Ａｓ， ｂ） ａｎｄ Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（ａ， Ａｅ） ａｎｄ Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（ｂ， Ａｅ） ａｎｄ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔ ｎｏ ｐａｔｈ ｆｒｏｍ ａ ｔｏ ｂ ｏｒ ｂ ｔｏ ａ ｔｈｅｎ｛ ｒｅｔｕｒｎ ｔｒｕｅ； ｝ ｝ ｒｅｔｕｒｎ ｆａｌｓｅ； ｝ ｉｆ ｏｐｉ ｉｓ “ＯｒＳｙｎ （ａ， ｂ）”｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｅｘｉｓｔｓ ａ ｃｏｍｍｏｎ ｐｒｅｄｅｃｅｓｓｏｒ Ａｓ ａｎｄ ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ Ａｅ ｆｏｒ ａ ａｎｄ ｂ ｔｈｅｎ｛ ｉｆ ｓａｔｉｓｆｙ ｅｉｔｈｅｒ （Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（Ａｓ， ａ） ａｎｄ Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（ａ， Ａｅ）） ｏｒ （Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（Ａｓ， ｂ） ａｎｄ Ｐｒｅｖｉｏｕｓ（ｂ， Ａｅ）） ａｎｄ ａ ａｎｄ ｂ ｃａｎ ｎｏｔ ｒｕｎ ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ ｔｈｅｎ｛ ｒｅｔｕｒｎ ｔｒｕｅ； ｝ ｝ ｒｅｔｕｒｎ ｆａｌｓｅ； ｝ ｉｆ ｏｐｉ ｉｓ ＮｏｔＬｉｍｉｔ （ａ， ｂ）｛ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｉｓ ｎｏ ｐａｔｈ ｆｒｏｍ ａ ｔｏ ｂ ｏｒ ｆｒｏｍ ｂ ｔｏ ａ｛ ｍａｒｋ ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ｐｌａｃｅ； ｒｅｔｕｒｎ ｆａｌｓｅ； ｝ ｝ ／ ／ ｅｎｄ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅａｌ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｏｐｉ ｝ ／ ／ ｅｎｄ ｉｆ ｝ ／ ／ ｅｎｄ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅａｌ ｏｆ ｅａｃｈ ｔｃｉ ｒｅｔｕｒｎ ｔｒｕｅ； ４ 实现及实例分析 为了验证所提方法的有效性，我们在一台高性 能 ＰＣ 机上实现以上算法． 开发的硬件环境： Ｉｎｔｅｌ Ｅ５２００ ＣＰＵ， ２Ｇ ＤＤＲ， ２５０Ｇ ＨＤ，开发平台：ＪＤＫ１．７ ＋ＭｙＥｃｌｉｐｓｅ２０１４， 工作流引擎采用 Ａｃｔｉｖｉｔｉ ５．１８．０，数 据库采用 ＭｙＳＱＬ ５．１．３７。 采用 Ｈｉｂｅｒｎａｔｅ 实现领域 知识树的知识查询与管理。 下面我们以图 １ 所示的知识树为例，来验证本 文所提方法的有效性和正确性。 某软件开发过程的 主流程如图 ３ 所示，其中的“需求分析”和“测试”为 未定义的柔性活动，用 Ａｃｔｉｖｉｔｉ 的 ｃａｌｌ ａｃｔｉｖｉｔｙ 类型的 活动来表示。 当工作流执行到活动“项目人员确 定”时，由于后续的柔性活动“需求分析”未定义，因 此柔性活动细化算法 ＦｌｅｘＡｃｔＲｅｆｉｎｉｎｇ（ ）被激活。 该 算法首先在领域知识树中进行查找，通过对活动目 标的匹配，找到对应的知识点“需求分析”，获取其 ３ 个满足泛化关系的子知识点，即“面向对象需求分 析”、“结构化需求分析”和“模块化需求分析”，并生 成一个 ＯＲ 结构。 根据上下文及约束条件，“面向对 象需求分析” 分支被选择执行。 因此，其对应的流 程模板被实例化后通过 Ａｃｔｉｖｉｔｉ 工作流引擎部署到 其流程定义数据表和部署表中，并开始执行该流程。 当工作流执行完之后，返回主流程执行剩下的活动。 图 ３ 软件开发过程的主流程 Ｆｉｇ．３ Ｍａｉｎ ｆｌｏｗｃｈａｒｔ ｏｆ ａ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｐｒｏｃｅｓｓ 同样的，在工作流执行到“编码” 活动时，算法 ＦｌｅｘＡｃｔＲｅｆｉｎｉｎｇ（ ） 被激活以细化后续的柔性活动 “测试”。 查询知识树可得知，其存在对应的流程测 试模板，并根据“测试”活动的 ３ 个满足包含关系的 子知识“单元测试”、“综合测试”和“系统测试”，细 化生成流程模板中的“各类型测试” 活动。 依据其 约束关系，采用顺序结构生成其时序关系，得到子流 程： “单元测试”➝“综合测试”➝“系统测试”，并部 署到工作流引擎进行执行。 整个过程可以用图 ４ 表 第 ２ 期 蒋艳荣，等：一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法 ·１６３·
.164 智能系统学报 第12卷 示，细化之后的流程图见图5所示。 面向对象 面向对象需求分析流程摸板 需求分析 结构化 对象提炼 对象关系确定 需求生成 需要分析 需求分机 模块化 设计 需求分析 测试的流程模板 测试人员分配 编码 单元测试 准备测试数据 测试， 综合测试 各类型测试 系统测试 写测试报告 测试结果反馈 动态细化 对象提炼 对象关系确定 需求生成 项目人员确定 结构化需求分析 设计 编码 测试→（○ 模块化需求分析 动态细化 测试 准备 系统 写测 试 编码 人员 测试 单元 综合 分配 数据 测试 测试 测试 试报 结果 告 反馈 流程模板映射关系 活动的动态细化 图4软件开发过程的动态细化方法示意图 Fig.4 Illustration of dynamic refinement for a software development process 对象提炼 对象关系 需求生成 确定 项目人员 结构化 确定 需求分析 设计 编码 模块化 需求分析 测试结果 准备测试 测试人员 反馈 写测试报告 系统测试 综合测试 单元测试 数据 分配 图5细化之后的流程图 Fig.5 Process model after refinement
示，细化之后的流程图见图 ５ 所示。 图 ４ 软件开发过程的动态细化方法示意图 Ｆｉｇ．４ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ｆｏｒ ａ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｐｒｏｃｅｓｓ 图 ５ 细化之后的流程图 Ｆｉｇ．５ Ｐｒｏｃｅｓｓ ｍｏｄｅｌ ａｆｔｅｒ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ·１６４· 智 能 系 统 学 报 第 １２ 卷
第2期 蒋艳荣，等：一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法 ·165. 结束语 [6]邓水光，吴朝晖，俞镇.支持动态建模的工作流管理系 5 统的研究与设计[J].计算机辅助设计与图形学学报， 柔性活动的动态细化一直是柔性工作流建模的 2004,16(5):712-718 一个关键问题和难点。其细化过程需要遵循纵向的 DENG Shuiguang,WU Chaohui,YU Zhen.Flexible work- 知识关联关系和活动选取、时序关系的约束。因此， flow model based on ECA joined with activity[J].Journal of 本文提出一种基于知识树和约束的柔性活动动态细 computer-aided design computer graphics,2004.16(5): 化方法，给出了知识树和约束规则的定义，详细讨论 712-718. 了柔性活动细化的步骤，描述了活动选取校验的算 [7]JIANG Yanrong,LI Weihua,YANG Jingtao.An incremen- 法，以及根据时序约束对生成的子流图进行校验的 tal approach to modeling flexible workflows using activity de- 算法细节。 composition and gradual refinement[J].Journal of software, 由于Activiti支持对流程模型的动态生成和修 2014,9(10):2628-2637. 改，因此在Activiti工作流环境中对以上算法进行了 [8]BAE J,BAE H,KANG S H,et al.Automatic control of 实现和实例分析。其结果表明，该方法能够根据知 workflow processes using ECA rules[J].IEEE transactions 识树和约束动态地生成对应的子流程，并部署到 on knowledge and data engineering,2004,16(8):1010- Activiti的工作流数据库中进行执行。所生成的 1023. bpmn流程文件可以作为该柔性活动的细化结果，在 [9]GIL Y,RATNAKAR V,KIM J,et al.Wings:intelligent 主流程模型中对其进行替换。实验验证了本文方法 workflow-based design of computational experiments [J]. 的有效性。下一步工作将考虑结合上下文计算提高 IEEE intelligent systems,2011,26(1):62-72. 工作流的柔性和过程感知性，进一步完善柔性活动 [10]CHUN S A,ATLURI V,ADAM N R.Domain knowledge- 的细化方法。 based automatic workflow generation[C]//Proceedings of the 13th International Conference on Database and Expert 参考文献： Systems Applications.Berlin,Germany:Springer-Verlag, [1]李竞杰，王维平，杨峰.柔性工作流理论方法综述[J] 2002:81-93 计算机集成制造系统，2010,16(8)：1569-1577. [11]SHEPELEV V A,DIRECTOR S W.Automatic workflow LI Jingjie,WANG Weiping,YANG Feng.Review on ap- generation[C]//Proceedings of the EURO-DAC 96,Eu- proaches of flexible workflow[J].Computer integrated man- ropean Design Automation Conference.Geneva,Switzer- ufacturing systems,2010,16(8):1569-1577. land:IEEE,1996:104-109. [2]周建涛，史美林，叶新铭.柔性工作流技术研究的现状 作者简介： 与趋势[J].计算机集成制造系统，2005,11(11)：1501 蒋艳荣，男，1976年生，讲师，博士. -1510. 主要研究方向为机器智能、上下文感知 ZHOU Jiantao,SHI Meilin,YE Xinming.State of arts 计算、智能交互。发表学术论文20余 trends on flexible workflow technology[J].Computer inte- 篇，其中被SCI检索8篇、E/ISTP检索 grated manufacturing systems,2005,11(11):1501-1510 10余篇。 [3]SADIQ S,SADIQ W,ORLOWSKA M.Pockets of flexibility in workflow specification[C]//Proceedings of the 20th In- ternational Conference on Conceptual Modeling.Berlin, Germany:Springer,2001:513-526. [4]VAN ELST L.ASCHOFF F R,BERNARDI A,et al. 李卫华，女，1957年生，教授，博士， Weakly-structured workflows for knowledge-intensive tasks: 主要研究方向为智能软件、网络信息系 an experimental evaluation[C]//Proceedings of the Twelfth 统、面向Agent计算。发表学术论文40 International Workshop on Enabling Technologies:Infra- 余篇，出版著作多部。 structure for Collaborative Enterprises.Linz,Austria: EEE,2003:340-345. [5]ADAMS M,TER HOFSTEDE A H M,EDMOND D,et al. Worklets:a service-oriented implementation of dynamic 杨劲涛，男，1971年生，博士，主要 flexibility in workflows[M]//MEERSMAN R,TARI Z.On 研究方向为Wb服务计算、模式识别、 the Move to Meaningful Internet Systems 2006:CooplS, 医学图像处理技术，发表学术论文20 DOA,GADA,and ODBASE.Berlin Heidelberg:Springer, 2006:291-308. 余篇
５ 结束语 柔性活动的动态细化一直是柔性工作流建模的 一个关键问题和难点。 其细化过程需要遵循纵向的 知识关联关系和活动选取、时序关系的约束。 因此， 本文提出一种基于知识树和约束的柔性活动动态细 化方法，给出了知识树和约束规则的定义，详细讨论 了柔性活动细化的步骤，描述了活动选取校验的算 法，以及根据时序约束对生成的子流图进行校验的 算法细节。 由于 Ａｃｔｉｖｉｔｉ 支持对流程模型的动态生成和修 改，因此在 Ａｃｔｉｖｉｔｉ 工作流环境中对以上算法进行了 实现和实例分析。 其结果表明，该方法能够根据知 识树和约束动态地生成对应的子流程，并部署到 Ａｃｔｉｖｉｔｉ 的工作流数据库中进行执行。 所生成的 ｂｐｍｎ 流程文件可以作为该柔性活动的细化结果，在 主流程模型中对其进行替换。 实验验证了本文方法 的有效性。 下一步工作将考虑结合上下文计算提高 工作流的柔性和过程感知性，进一步完善柔性活动 的细化方法。 参考文献： ［１］李竞杰， 王维平， 杨峰． 柔性工作流理论方法综述［ Ｊ］． 计算机集成制造系统， ２０１０， １６（８）： １５６９－１５７７． ＬＩ Ｊｉｎｇｊｉｅ， ＷＡＮＧ Ｗｅｉｐｉｎｇ， ＹＡＮＧ Ｆｅｎｇ． Ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ ａｐ⁃ ｐｒｏａｃｈｅｓ ｏｆ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｗｏｒｋｆｌｏｗ［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍａｎ⁃ ｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１０， １６（８）： １５６９－１５７７． ［２］周建涛， 史美林， 叶新铭． 柔性工作流技术研究的现状 与趋势［Ｊ］． 计算机集成制造系统， ２００５， １１（１１）： １５０１ －１５１０． ＺＨＯＵ Ｊｉａｎｔａｏ， ＳＨＩ Ｍｅｉｌｉｎ， ＹＥ Ｘｉｎｍｉｎｇ． Ｓｔａｔｅ ｏｆ ａｒｔｓ ＆ ｔｒｅｎｄｓ ｏｎ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｗｏｒｋｆｌｏｗ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅ⁃ ｇｒａｔｅｄ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００５， １１（１１）： １５０１－１５１０． ［３］ＳＡＤＩＱ Ｓ， ＳＡＤＩＱ Ｗ， ＯＲＬＯＷＳＫＡ Ｍ． Ｐｏｃｋｅｔｓ ｏｆ ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ ｉｎ ｗｏｒｋｆｌｏｗ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２０ｔｈ Ｉｎ⁃ ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｎｃｅｐｔｕａｌ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ． Ｂｅｒｌｉｎ， Ｇｅｒｍａｎｙ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００１： ５１３－５２６． ［４］ ＶＡＮ ＥＬＳＴ Ｌ， ＡＳＣＨＯＦＦ Ｆ Ｒ， ＢＥＲＮＡＲＤＩ Ａ， ｅｔ ａｌ． Ｗｅａｋｌｙ⁃ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｗｏｒｋｆｌｏｗｓ ｆｏｒ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ⁃ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ ｔａｓｋｓ： ａｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｗｅｌｆｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｅｎａｂｌｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ： Ｉｎｆｒａ⁃ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｏｒ Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ． Ｌｉｎｚ， Ａｕｓｔｒｉａ： ＩＥＥＥ， ２００３： ３４０－３４５． ［５］ＡＤＡＭＳ Ｍ， ＴＥＲ ＨＯＦＳＴＥＤＥ Ａ Ｈ Ｍ， ＥＤＭＯＮＤ Ｄ， ｅｔ ａｌ． Ｗｏｒｋｌｅｔｓ： ａ ｓｅｒｖｉｃｅ⁃ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｙｎａｍｉｃ ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ ｉｎ ｗｏｒｋｆｌｏｗｓ［Ｍ］ ／ ／ ＭＥＥＲＳＭＡＮ Ｒ， ＴＡＲＩ Ｚ． Ｏｎ ｔｈｅ Ｍｏｖｅ ｔｏ Ｍｅａｎｉｎｇｆｕｌ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ ２００６： ＣｏｏｐＩＳ， ＤＯＡ， ＧＡＤＡ， ａｎｄ ＯＤＢＡＳＥ． Ｂｅｒｌｉｎ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００６： ２９１－３０８． ［６］邓水光， 吴朝晖， 俞镇． 支持动态建模的工作流管理系 统的研究与设计［ Ｊ］． 计算机辅助设计与图形学学报， ２００４， １６（５）： ７１２－７１８． ＤＥＮＧ Ｓｈｕｉｇｕａｎｇ， ＷＵ Ｃｈａｏｈｕｉ， ＹＵ Ｚｈｅｎ． Ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｗｏｒｋ⁃ ｆｌｏｗ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＥＣＡ ｊｏｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ａｃｔｉｖｉｔｙ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ⁃ａｉｄｅｄ ｄｅｓｉｇｎ ＆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｇｒａｐｈｉｃｓ， ２００４， １６（５）： ７１２－７１８． ［７］ＪＩＡＮＧ Ｙａｎｒｏｎｇ， ＬＩ Ｗｅｉｈｕａ， ＹＡＮＧ Ｊｉｎｇｔａｏ． Ａｎ ｉｎｃｒｅｍｅｎ⁃ ｔａｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｗｏｒｋｆｌｏｗｓ ｕｓｉｎｇ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｄｅ⁃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｇｒａｄｕａｌ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｓｏｆｔｗａｒｅ， ２０１４， ９（１０）： ２６２８－２６３７． ［８］ＢＡＥ Ｊ， ＢＡＥ Ｈ， ＫＡＮＧ Ｓ Ｈ， ｅｔ ａｌ． Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｗｏｒｋｆｌｏｗ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｕｓｉｎｇ ＥＣＡ ｒｕｌｅｓ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ ｄａｔａ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２００４， １６（８）： １０１０－ １０２３． ［９］ＧＩＬ Ｙ， ＲＡＴＮＡＫＡＲ Ｖ， ＫＩＭ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｗｉｎｇｓ： ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｗｏｒｋｆｌｏｗ⁃ｂａｓｅｄ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ［ Ｊ ］． ＩＥＥＥ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１１， ２６（１）： ６２－７２． ［１０］ＣＨＵＮ Ｓ Ａ， ＡＴＬＵＲＩ Ｖ， ＡＤＡＭ Ｎ Ｒ． Ｄｏｍａｉｎ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ⁃ ｂａｓｅｄ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｗｏｒｋｆｌｏｗ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １３ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｄａｔａｂａｓｅ ａｎｄ Ｅｘｐｅｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ． Ｂｅｒｌｉｎ， Ｇｅｒｍａｎｙ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ⁃Ｖｅｒｌａｇ， ２００２： ８１－９３． ［１１］ ＳＨＥＰＥＬＥＶ Ｖ Ａ， ＤＩＲＥＣＴＯＲ Ｓ Ｗ． Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｗｏｒｋｆｌｏｗ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＥＵＲＯ⁃ＤＡＣ ＇９６， Ｅｕ⁃ ｒｏｐｅａｎ Ｄｅｓｉｇｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ． Ｇｅｎｅｖａ， Ｓｗｉｔｚｅｒ⁃ ｌａｎｄ： ＩＥＥＥ， １９９６： １０４－１０９． 作者简介： 蒋艳荣，男，１９７６ 年生，讲师，博士， 主要研究方向为机器智能、上下文感知 计算、智能交互。 发表学术论文 ２０ 余 篇，其中被 ＳＣＩ 检索 ８ 篇、ＥＩ／ ＩＳＴＰ 检索 １０ 余篇。 李卫华，女，１９５７ 年生，教授，博士， 主要研究方向为智能软件、网络信息系 统、面向 Ａｇｅｎｔ 计算。 发表学术论文 ４０ 余篇，出版著作多部。 杨劲涛，男，１９７１ 年生，博士，主要 研究方向为 Ｗｅｂ 服务计算、模式识别、 医学图像处理技术，发表学术论文 ２０ 余篇。 第 ２ 期 蒋艳荣，等：一种基于知识树和约束的柔性活动动态细化方法 ·１６５·