题名 面向实例方面处理的工作流动态调度优化方法
被引量：5
1
作者
文一凭 刘建勋 陈志刚
机构
知识 处理 与网络化 制造 湖南省 普通高校 重点 实验室 (湖南科技大学 )中南大学 信息科学与工程学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期574-583,共10页
基金
国家自然科学基金(61272063 61402167)
文摘
针对现实业务过程对实例方面处理的需求,建立面向实例方面处理的工作流动态调度优化模型,并提出了相应的优化方法.该方法利用蚁群优化算法的特点直接构建可行解,利用分组浪费时间与分组浪费费用的概念来设计启发式信息,同时优化最小化活动实例的总停留时间与总执行费用这两个目标函数,最终产生一组满足约束条件的Pareto优化调度方案.实验结果说明了算法的有效性.
关键词
工作流 实例方面处理 动态调度 蚁群优化
Keywords
workflow instance aspect handling dynamic scheduling ant colony optimization
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 面向智能制造的业务过程管理与服务技术专题前言
被引量：3
2
作者
王建民 刘建勋
机构
清华大学 软件学院 知识 处理 与网络化 制造 湖南省 普通高校 重点 实验室 (湖南科技大学 )湖南科技大学 计算机科学与工程学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第11期3239-3240,共2页
文摘
业务过程管理（business process management,简称BPM）致力创新企业业务过程管理、分析、控制与改进的系统化与结构化方法,其目标在于改进产品质量、提升服务水平,是现代信息系统的共性基础技术.当今全球产业结构正呈现由＂工业型经济＂向＂服务型经济＂加速转型.智能制造是实施《中国制造2025》的主攻方向之一,是落实工业化和信息化深度融合、打造制造强国的战略举措,更是我国制造业紧跟世界发展趋势.
关键词
业务过程管理 服务技术 智能制造 专题 现代信息系统 结构化方法 产品质量 中国制造
分类号
TP315
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
F273
[经济管理—企业管理]
题名 网络环境下动态分布内容的自组织语义整合框架
3
作者
廖祝华 张国清 杨景 边建功 易爱平
机构
中国科学院计算技术研究所 知识 处理 与网络化 制造 湖南省 普通高校 重点 实验室 (湖南科技大学 )中国移动通信研究院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第12期2871-2882,共12页
基金
国家科技重大专项(2011ZX03002-004-03) 国家自然科学基金(61174152,61370227) +1 种基金 湖南省自然科学基金(13JJB004) 北京市自然科学基金(4112057)
文摘
随着网络和多媒体技术的发展,新型网络技术不断出现,并通过互联网络不断融合,使得网络更加泛在化、开放和动态化.目前,网络中动态分布的内容爆炸式增长与用户个性化需求之间的矛盾也日益突出.因此,基于开放的网络环境下海量的内容,如何提供个性化、智能的内容服务,已成为研究界和工业界共同关注的问题.基于开放、动态的网络环境,以个性化的语义整合服务为核心目标,将语义技术与网络通信机制相结合,提出了动态分布内容自组织语义整合的网络结构和关键技术的实现机制,包括关系路由模型、自组织语义整合技术框架和实现流程,以支持在网络环境下针对动态分布的内容构建个性化和智能的语义整合应用,并且为动态分布内容的语义整合系统提供工程设计方案和技术实现方法.
关键词
内容互联网络 关系路由 自组织语义整合 通信结构
Keywords
content networking relational routing self-organizing semantic integration communication architecture
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 融合多维信息的主题自适应Web API推荐方法
被引量：5
4
作者
李鸿超 刘建勋 曹步清 石敏
机构
知识 处理 与网络化 制造 湖南省 普通高校 重点 实验室 (湖南科技大学 )
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第11期3374-3387,共14页
基金
国家自然科学基金(61872139 61873316 +2 种基金 61572187) 国家科技支撑计划(2015BAF32B01) 湖南省自然科学基金(2017JJ2098)~~
文摘
如何根据用户的自然语言需求描述自动生成或推荐用于解决问题的WebAPI服务集合,并辅助构建Mashup,是业务流程管理者和服务组合者关注的热点之一.如何提高推荐的质量,是大家关注的焦点.为此,提出了一种融合多维信息的主题自适应Web API推荐方法 HDP-FM(hierarchical Dirichlet processes-factorization machines)为Mashup的创建推荐Web APIs集合.该方法以Web API的描述文档为语料库,利用HDP模型训练每个Web API的主题分布向量;其次,利用已生成的主题模型预测每个Mashup的主题分布向量,用于相似度的计算;最后,将Mashup之间的相似度、WebAPI之间的相似度、Web API的流行度和共现性作为因子分解机模型的输入,评分排序获取用于推荐的WebAPIs集合.为了验证HDP-FM方法的性能,使用从ProgrammableWeb平台上爬取的真实数据进行多组实验,实验结果表明,HDP-FM方法在准确率、召回率、F-measure和NDCG@N等方面具有较好的性能.
关键词
Web API推荐 HDP(hierarchical DIRICHLET process) 因子分解 Mashup创建
Keywords
Web API recommendation HDP （hierarchical Dirichlet process） factorization machine Mashup creation
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
