一种多目标约束下的生产业务流程优化方法技术

本发明专利技术公开一种多目标约束下的生产业务流程优化方法，该方法包括以下几个步骤：首先对生产业务流程的两个不同版本进行结构和行为两方面的差异检测，固定相同部分不变，改变差异部分的组合，由此构建两个版本流程间所有可能的候选优化流程，然后引入强化学习中的Actor

【技术实现步骤摘要】
一种多目标约束下的生产业务流程优化方法


[0001]本专利技术涉及业务流程管理
，具体涉及流程模型间的差异检测和优化方法。

技术介绍

[0002]随着科技的进步和制造业的发展，制造企业面临着产品成本压缩、产品更迭速度加快、产品质量提高以及服务质量改进等方面的考验，这对生产业务流程的执行提出了费用更低、用时更短、资源利用率更优等更高要求。因此，优化生产业务流程，以帮助企业持续增加利润、提高核心竞争力，促进传统制造企业的智能升级，是制造企业亟待解决的重要问题。
[0003]传统的生产业务流程优化方法都是以手动或半自动化的方式对流程进行优化，即流程优化专家凭借自己的经验和专业知识找出流程中需要优化的部分并人为对其进行优化。然而随着市场需求的变化，流程已经变得越来越复杂，即节点种类不断增加，控制流结构变得日益复杂。采用手动或半自动化的方法对流程进行改进，不仅耗时耗力，花费高，而且容易出错。由此，迫切需要一种自动化的技术来对生产业务流程进行优化。

技术实现思路

[0004]为了能够自动、高效、准确、快速地对生产业务流程进行优化，本专利技术提出一种多目标约束下的生产业务流程优化方法。首先，对生产业务流程的两个不同版本流程进行结构和行为两方面的差异检测，固定相同部分不变，改变差异部分的组合，构建两个不同版本流程间所有可能的候选优化流程，对每个候选优化流程引入强化学习的Actor
‑
critic算法计算最优资源分配，设计候选优化流程的执行时间和质量衡量标准，找出执行时间小于给定执行时间且执行费用最小的候选优化流程作为最终的优化流程，打破现有方法手动或半自动化进行流程优化，耗时长、费用高且容易出错的局限性，对现有的流程资源进行自动化最优分配，极大地节省了流程优化的时间和费用，提高了实际的可用性。
[0005]一种多目标约束下的生产业务流程优化方法，包括以下步骤：
[0006](1)给定生产业务流程的两个不同版本V1和V2，检测V1和V2之间的N个差异。
[0007](2)若生产业务流程的两个不同版本V1和V2之间共有N个差异，连接V1和V2的相同部分和所有位置上的差异部分组合，可以建立2
N
‑
2个候选优化流程，其中减掉的2个流程是V1和V2；
[0008](3)给定资源、时间和费用约束，构建每个候选优化流程的最优资源分配的计算模型，即考虑使用总数量分别为a、b和c的机器设备、劳动力、原材料三种资源，用于分配给候选优化流程中的N个任务节点，若第i个任务节点需要使用这三种资源的数量分别为x
i
、y
i
和z
i
，执行第i个任务的费用和时间分别为c
i
(x
i
,y
i
,z
i
)、t
i
(x
i
,y
i
,z
i
)，应如何分配这些资源使得该候选优化流程的执行时间在小于给定时间T的约束下总费用最小，此问题的模型为：
[0009][0010](4)引入强化学习中的Actor
‑
critic算法，对步骤(3)中的计算模型进行求解，得到每个候选优化流程的最优资源分配，Actor
‑
critic算法包含三个主要元素，即执行者(Actor)、批评者(Critic)和环境。
[0011](5)建立候选优化流程的执行质量计算模型，在所有候选优化流程中选出执行质量最佳且优于给定生产业务流程执行质量的流程作为最优流程。
[0012]进一步，步骤(1)由以下步骤组成：
[0013](1.1)结构差异检测，即找出只出现在一个流程中但不出现在另一个流程的结构片段或节点；
[0014](1.2)行为差异检测，即检测生产业务流程的两个不同版本V1和V2中映射的节点间执行关系的变化，执行关系类型变化包括顺序、选择、并行、循环四种。
[0015]进一步，所述的步骤(4)由以下步骤组成：
[0016](4.1)给定候选优化流程的开始节点s，执行者以p(s,a,b,c)的概率随机选择资源a、b和c；
[0017](4.2)资源a、b和c的选定导致环境状态发生转移，并进入下一节点s'，同时环境会得到该生产业务流程的执行时间T、费用M，以及关于执行时间T和费用M的开销C；
[0018](4.3)批评者会对执行者所选取的资源做出批评，即判别资源和时间约束条件是否满足，并使用时域差分误差修正价值函数V(s)，最后得到误差δ(s)＝C(T,M)+γ
·
V(s')
‑
V(s)，其中γ是一个将新状态s'的价值函数V(s')映射到当前状态的折中参数；
[0019](4.4)执行者更新资源选择策略，使产生更小开销的资源更容易被选中，即p(s,a,b,c)
←
p(s,a,b,c)+ξ
·
δ(s)，其中ξ表示步长，δ(s)表示步骤4.3中计算得到的误差；Actor
‑
critic算法通过多次迭代，最终保证p(s,a,b,c)收敛到最优值，即节点s选择开销最小、满足约束条件且费用最小的资源。
[0020]进一步，所述的步骤(5)由以下步骤组成：
[0021](5.1)设计执行时间和执行费用的评价函数，将生产业务流程的执行时间和费用分别映射到“非常好”、“比较好”、“一般”、“中等”、“比较差”五个级别；
[0022](5.2)引入三角模糊数TFN对：非常好、比较好、一般、中等、比较差，这五个级别进行建模，即每个级别L对应的TFN表示为其中L
l
、L
m
和L
r
分别对应L的最小值、中间值和最大值，例如，执行时间“非常好”的TFN为(10,15,20)，表示若执行时间在10
‑
20分钟内，则该流程在执行时间方面表现非常好；
[0023](5.3)给定候选优化流程的执行时间级别和费用级别设计基于执行时间和费用的生产业务流程执行质量的衡量标准；
[0024](5.4)比较所有候选优化流程的执行时间和费用，选出执行时间满足给定执行时间且执行费用最小的候选优化流程作为最终优化流程。
[0025]本专利技术的技术构思是：对生产业务流程的两个不同版本进行结构和行为两方面的差异检测，固定相同部分不变，改变差异部分的组合，构建两个版本流程间所有可能的候选优化流程，引入强化学习中的Actor
‑
critic算法为每个候选优化流程进行最佳资源分配，设计候选优化流程的执行时间和费用衡量标准，从所有的候选优化流程中选出执行时间满足给定执行时间且执行费用最小的流程作为最佳优化流程。
[0026]本专利技术的优点是：打破现有方法手动或半自动化进行流程优化，耗时长、费用高且容易出错的局限性，设计多目标约束下的生产业务流程优化方法，建立生产业务本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多目标约束下的生产业务流程优化方法，其特征在于，包括如下步骤：1)给定生产业务流程的两个不同版本V1和V2，检测V1和V2之间的N个差异；2)若生产业务流程的两个不同版本V1和V2之间共有N个差异，连接V1和V2的相同部分和所有位置上的差异部分组合，建立2
N
‑
2个候选优化流程，其中减掉的2个流程是V1和V2；3)给定资源、时间和费用约束，构建每个候选优化流程的最优资源分配的计算模型，即考虑使用总数量分别为a、b和c的机器设备、劳动力、原材料三种资源，用于分配给候选优化流程中的N个任务节点，若第i个任务节点需要使用这三种资源的数量分别为x
i
、y
i
和z
i
，执行第i个任务的费用和时间分别为c
i
(x
i
,y
i
,z
i
)、t
i
(x
i
,y
i
,z
i
)，应如何分配这些资源使得该候选优化流程的执行时间在小于给定时间T的约束下总费用最小，此问题的模型为：min(c1(x1,y1,z1)+c2(x2,y2,z2)+
…
+c
N
(x
N
,y
N
,z
N
))4)引入强化学习中的Actor
‑
critic算法，对步骤3)中的计算模型进行求解，得到每个候选优化流程的最优资源分配；5)建立候选优化流程的执行质量计算模型，在所有候选优化流程中选出执行质量最佳且优于给定生产业务流程执行质量的流程作为最优流程。2.如权利要求1所述的融合结构和行为特征的生产业务流程节点向量表征方法，其特征在于：步骤1)具体包括以下步骤：1.1)结构差异检测，即找出只出现在一个流程中但不出现在另一个流程的结构片段或节点；1.2)行为差异检测，即检测生产业务流程的两个不同版本V1和V2中映射的节点间执行关系的变化，执行关系类型变化包括顺序、选择、并行、循环四种。3.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：王佳星，卢成梁，范菁，曹斌，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：