面向Artifact的业务过程模型

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【计算机科学】_业务模型_期刊发文热词逐年推荐_20140724

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科研热词本体支持向量机 web服务组合面向图的建模重尾分布部分信道交叠过程模型过滤输入流稀疏化软件过程改善软件过程度量模型资源本体模型评价方法计算机网络规则引擎自相似业务流量系统容量生命周期灰关联混沌流量预测流量检测流程挖掘正确性分析模型驱动架构模型检验构件组装服务模型服务匹配有限自动机无线网络损失函数拥塞控制形式化验证工作流模型工作流层次颜色petri网对等网络多跳多媒体任务管理增量挖掘回归协同与竞争主动队列管理(aqm) 个性化管理教育资源业务过程建模 pi演算 ogcweb服务 gix/m/1/n gdm bpel
科研热词推荐指数遗传算法 2 构件组装 2 频谱可用性 1 集合经验模式分解 1 逻辑推理 1 通信代理 1 过程 1 边缘控制与隔离 1 软件构件 1 跨学科 1 资源配置优化 1 评估模型 1 行为轮廓 1 自治组件架构 1 网络设备 1 网络管理 1 网络流量 1 网络应用 1 网络可靠性 1 组播 1 组合模型 1 神经网络 1 碰撞概率及剩余因子计算 1 知识可视化 1 电力软交换 1 电力信息系统 1 流程驱动 1 流程模型 1 模型 1 森林仿真 1 标准服务 1 构件重组 1 构件行为片段 1 构件 1 本征模态函数 1 服务链 1 有向图 1 更新频率 1 文献推荐 1 数据类 1 数据模型 1 数据仓库 1 故障定位 1 描述方法 1 拓扑模型 1 建模 1 应用知识图 1 层次化分析方法 1 小网格插值 1 安全风险 1 存储性能测试 1 多重qos保证 1

企业架构-TOGAF介绍

企业架构－开篇：TOGAF介绍在《年度总结和计划：去年4个1，今年5个1》中说过今年我准备在项目组引入一个架构方TOGAF。

工业和信息化部副部长杨学山在一次内部座谈时提到：与西方发达国家比，国内的信息化建设在硬件方面已经不相上下，在软件方面有5年的差距，在信息化管理方面有大概10年的差距，在企业架构方面则有20年的差距。

而企业架构离不开我们IT技术领域的架构师的支持，为了让更多人了解企业架构，我将会写一系列相关的blog与大家分享。

本系列适合业务架构师、技术架构师或者有意做企业架构相关方面工作的人员。

本篇作为此系列的首篇blog，介绍一下企业架构以及对TOGAF进行介绍。

什么是企业具有一个共同目标的组织的集合，可能是政府部门，一个完整的公司，公司部门，单一科/处，或由共同拥有权连接在一起的地理疏远的组织链可能是一个“扩展的企业”，包括合作伙伴、供应商和客户什么是架构架构是针对某种特定目标系统的具有体系性的、普遍性的问题而提供的通用的解决方案，架构往往是对复杂形态的一种共性的体系抽象。

业务架构体系是针对企事业信息管理系统中具有体系的、普遍性的问题而提供的通用解决方案，更确切的说，是基于业务导向和驱动的架构来理解、分析、设计、构建、集成、扩展、运行和管理信息系统，比如业务架构体系认为一个信息系统必须由组织机构、业务流程、业务信息、业务功能、和业务语义等层次构成。

复杂系统集成的关键，是基于架构（或体系）的集成，而不是基于部件（或组件）的集成。

在ISO/IEC 42010:20072中对架构有如下定义：The fundamental organization of a system, embodied in its components, their relationships to each other and the environment, and the principles governing its design and evolution.一个架构是系统的基本结构，它由多个组件以及它们彼此间的关系而组成，并且在一定环境和原则下进行设计和演变。

数字化转型企业架构设计手册(交付版)双份材料

XX年公司完成企业架构（EA）基线版并发布，架构成果包括业务架构、应用架构、数据架构以及技术架构。
企业架构总体ห้องสมุดไป่ตู้架
企业架构是一项非常复杂的系统性工程。公司在充分继承原有架构方法基础上，博采众家之长，融合基于职能的业务能力分析、与基于价值的端到端流程分析，将”传统架构设计(TOGAF)”与“领域驱动(DDD)”方法相结合，形成了符合公司数字化转型发展要求的新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)，对可能遇到的问题进行统筹考虑，避免“走弯路”、“走回头路”情况。
安全体系遵从“三法三条例”，将安全融入到业务和IT系统，数据安全分层分级，基础设施自主可控。
企业架构制品清单
业务架构
数据架构
应用架构
技术架构
目录
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矩阵
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业务能力清单业务流程清单业务步骤清单业务对象/BI清单业务角色清单指标清单
企业级价值流图价值流图流程架构图流程图业务能力框架
业务架构
数据架构
架构管控
架构管控组织
架构管控机制
1
3
价值流
关键要素梳理
业务能力
业务对象
业务流程
支撑和运营
支撑和运营
支撑和运营
应用架构
应用模块
应用服务
技术架构
技术框架
技术组件
技术服务
2
技术平台
部署节点
数据分布
目录
3.1 业务架构设计方法
3.2 数据架构设计方法
3.3 应用架构设计方法
3.4 技术架构设计方法
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注：红色为本次新融入方法

26723315_一种以Artifact为中心的多业务流程协同监控方法

第46卷第2期燕山大学学报Vol.46No.22022年3月Journal of Yanshan UniversityMar.2022㊀㊀文章编号:1007-791X (2022)02-0181-08一种以Artifact 为中心的多业务流程协同监控方法刘海滨1∗,柴朝华1,李㊀晖1,2,王㊀颖2(1.河北科技师范学院工商管理学院,河北秦皇岛066004;2.燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004)㊀㊀收稿日期:2020-10-11㊀㊀㊀责任编辑:孙峰基金项目:国家自然科学基金资助项目(61772450);河北省高等学校人文社会科学研究资助项目(BJ2020064);河北科技师范学院海洋科学研究专项(2018HY013)㊀㊀作者简介:∗刘海滨(1982-),男,河北承德人,博士,教授,主要研究方向为业务流程管理㊁流程挖掘㊁大数据分析,Email:champion_lhb @㊂摘㊀要:多业务流程协同监控是通过监控合作伙伴的行为,保证可以灵活㊁动态地选择最优合作伙伴,确保企业利益最大化的一种有效方法㊂已有的方法在监控过程中忽略了业务流程数据的重要性,一定程度上降低了监控信息质量和可利用性㊂因此,本文提出一种以Artifact 为中心的多业务流程协同监控方法㊂首先,给出了以Artifact 为中心的业务流程协同模型及Artifact 实例协同快照定义㊂其次,采用快照日志挖掘获得候选以Artifact 为中心的业务流程协同模型,然后,根据蚁群优化算法在候选流程模型中获取最优流程服务协同路径㊂最后,通过实例分析验证了方法的可行性㊂关键词:多流程协同;流程监控;Artifact;快照日志挖掘;蚁群优化中图分类号:TP311.52㊀㊀文献标识码:A㊀㊀DOI :10.3969/j.issn.1007-791X.2022.02.0110㊀引言云计算㊁大数据㊁人工智能㊁工业4.0及电子商务等技术的不断发展,从根本上彻底改变了当今世界企业的运营方式,企业全球化时代的到来促使未来企业必将走向合作共赢㊁融合发展的管理模式㊂在此背景下,业务流程管理(business process management,BPM)研究领域也在由传统的企业内部向跨企业业务流程转变㊂多业务流程协同[1]是BPM 技术新的热点问题之一㊂所谓多流程协同是指多个企业的业务协同工作共同完成一个业务目标㊂企业业务在协同工作中,不仅要考虑自身,更要考虑合作伙伴企业的利益㊂为了确保信誉,企业必须能实时监控业务环境,保证服务质量,必须能够灵活地应对变化的业务需求㊂因此,相关研究学者提出了多业务流程协同监控技术[2-3],旨在通过对多流程业务合作伙伴行为进行监控,进而快速适应业务需求的变更,降低由于业务需求改变而带来的损失,最大化企业自身的利益㊂目前,在BPM 领域,NGAMAKEUR 等人从多业务流程协同建模角度开展了深入研究,CORRADINI 提出了基于OMG 标准的多业务流程协同建模方法,文献[4]构建了在开发服务环境下进行业务流程协同的系统,文献[5]针对动态协作环境建立了以Artifact 为中心的业务流程执行框架㊂XIONG 等人则针对多业务流程协同中出现的数据流错误检测[6]㊁协同模式的分析与提取[7]等问题进行了研究,未考虑对协同执行进行系统的监控㊂文献[8-10]分别从以Artifact 驱动的流程协同监控㊁智能设备的应用㊁物联网的应用及区块链的应用等方面为切入点深入研究了多业务流程监控体系构建的问题,但其监控方法都是自顶向下的设计,在协同监控过程中只注重过程,而忽略了核心业务数据自身的重要性㊂文献[11-12]提出了182㊀燕山大学学报2022基于实时数据采集的监控模型,但研究重点仍是一个从监控需求到监控模型再自动转换为监控系统的自顶向下的体系,未强调数据的重要性㊂因此,本文提出一种自底向上,以Artifact 为中心的多流程协同监控方法㊂首先,给出了以Artifact 为中心的业务流程协同模型及其运行后产生的Artifact 协同快照实例定义㊂其次,采用快照日志挖掘获得候选的以Artifact 为中心的业务流程协同模型,然后,根据蚁群优化算法在候选流程模型中获取最优流程服务协同路径㊂最后,通过实例分析验证了方法的可行性㊂1㊀相关定义已有的多流程协同模型主要从管理模型和业务模型两个方面对多流程协同进行了描述,即着重在过程和控制流,忽略了业务流程之间的核心业务数据的交互,导致不能很好满足业务流程协同的合规性㊁灵活性和自治性三方面需求[13-14]㊂以Artifact 为中心的业务流程在建模过程中,充分考虑业务流程的核心业务数据及其更新情况,是以数据为中心业务流程建模思想的典型代表[15]㊂本文在以Artifact 为中心建模基础上进行扩展,提出以Artifact 为中心的业务流程协同模型㊂该协同模型强调6个核心要素:Artifacts㊁流程服务㊁协同角色㊁Artifacts 提供流程服务的监控信息及Artifacts 之间的服务协同的监控信息㊂定义1㊀以Artifact 为中心的业务流程协同模型(Artifact-centric Collaboration Model,ACCM ):以Artifact 为中心的业务流程协同模型Π定义为一个多元组(A ,V ,R ,C ,F ,B ),其中:1)A 为Artifact 类型集合,一个Artifact 类定义为一个四元组(D ,T ,S ,S f ),其中D 表示名称-值对的数据属性集合,T 表示与数据属性集合D 相对应的数据类型集合,S 表示数据属性赋值状态集合,并且S f ⊆S \{S init },S init 为初始数据属性赋值状态,S f表示数据属性赋值完成状态;2)V 为流程服务集合;3)R 为业务协同中的组织角色集合;4)C 是集合A 与集合R 的笛卡尔积的子集,即A ˑR ={(x ,y )|x ɪA ɡy ɪR },蕴含了流程协同模型中各个R 包含的Artifact 类型信息;5)F 是集合A 与集合V 的笛卡尔积的子集,即A ˑV ={(x ,y )|x ɪA ɡy ɪV },蕴含了对Artifact 类提供的各个流程服务的监控信息;6)B 是集合A ㊁集合V 及另一个集合A 的笛卡尔积的子集,即A ˑV ˑA ={(x ,y ,z )|x ɪA ɡy ɪV ɡz ɪA },蕴含了各个Artifact 类的生命周期过程中影响到其状态变化的流程服务及该流程服务隶属的Artifact 实例信息㊂本定义重点介绍了ACCM 在后续流程协同监控中涉及到的要素,其余要素在本文后续研究中涉及到,故从略㊂Artifact 实例间的协同快照反映了协同流程的相关监控信息,比如ACCM 模型中各个组织角色㊁各个Artifact 实例及其流程服务的总服务次数㊁服务成功率㊁平均服务成本及平均服务满意度等㊂这些监控信息可以客观地反映出当前各个组织角色在某一服务方面的服务能力㊁服务成本㊁服务质量等,从而对ACCM 的监控质量和可利用性提供更科学的支持㊂定义2㊀Artifact 实例协同快照:给定与Artifact 类A 相关的流程协同模型ACCM A ,该模型下的Artifact 类A 的一个实例协同快照H 可定义为多元组(ID,A l ,S b ,S a ,G ,P ,H ,M ,E ,L ,Z ,I ,Q ,K ),其中:1)ID 为Artifact 实例协同快照唯一标识符;2)A l 为本Artifact 类A 的实例名称;3)S b 为流程协同前Artifact 类A 的属性赋值状态;4)S a 为流程协同后Artifact 类A 的属性赋值状态;5)G 为流程协同类型,协同类型用于说明该快照代表的协同过程中本Artifact 实例是协同中服务的供给方还是需求方;6)P 为流程协同中的流程服务信息;7)H 为流程协同相关的Artifact 实例信息;8)M 为流程协同发生的时间;9)E 为流程协同凭证信息;10)L 为流程协同所需流程服务成本信息;11)Z 为流程服务的运行次数;12)I 为流程协同的结果信息;13)Q 为流程协同的满意度信息;14)K 为流程协同过程中的其他相关信息㊂第2期刘海滨等㊀一种以Artifact为中心多业务流程协同监控的方法183㊀2㊀以Artifact为中心的多流程协同监控2.1㊀ACCM协同监控模型挖掘如何从Artifact实例协同快照中找到各个组织角色㊁各个Artifact实例及其服务的相关监控信息,获得候选ACCM协同模型是一个关键问题㊂为此,本文提出了ACCM监控模型的挖掘算法㊂ACCM监控模型挖掘的主要过程就是对Artifact实例协同流程快照集合进行遍历㊂针对每一个快照H,取出A l(主体Artifact实例)㊁P(协同流程服务)㊁G(流程协同类型)㊁H(服务相关Artifact实例)㊁L(流程协同的所需成本)㊁Z(流程服务的运行次数)㊁I(流程协同的结果)及Q(流程协同的满意度)等信息,根据G的值确定出流程服务提供方Artifact实例A p㊁流程服务接受方Artifact实例A r㊂从ACCM的F集中寻找(A p,P)元素,如果找不到,则新建(A p,P)元素添加到ACCM的F集中㊂然后,根据本快照当中的L㊁Z㊁I㊁Q信息重新计算(A p,P)元素的服务总次数㊁成功服务次数㊁平均服务成本㊁服务平均满意度等指标并记录更新㊂从ACCM的B集中寻找(A r,P,A p)元素,如果找不到,则新建(A r,P,A p)元素并添加到ACCM的B集中㊂然后,根据本快照当中的L㊁Z㊁I㊁Q信息重新计算(A r,P,A p)元素的服务总次数㊁成功服务次数㊁平均服务成本㊁服务平均满意度等指标并记录更新㊂重复执行以上操作,直到遍历所有快照后算法结束㊂算法中F及B集合中元素的服务总次数C total的计算方法是通过将当前快照的Z值累计到C total中去即可;成功服务次数C success的计算需要先判断该快照的I值,如果I值为成功 ,则将Z的值累积到C success中,否则不累计㊂而F㊁B集合中元素的平均服务成本C costavg㊁服务平均满意度D satisfaction的计算稍复杂,令F或B集合中元素的原本服务总次数㊁平均服务成本,服务平均满意度记为C original㊁C costoriginal和D original,则C costavg㊁D satisfaction的计算公式为C costavg=C costoriginalˑC original+IC original+Z,(1)D satisfaction=D originalˑC original+QˑZC original+Z㊂(2)㊀㊀下面是ACCM协同监控模型挖掘算法的伪代码描述:算法1㊀ACCM协同监控模型挖掘算法Input:协同流程快照集合S H,ACCM中各Artifact实例可提供的流程服务集合F㊁各Artifact实例生命周期中涉及到的由相关Artifact实例提供的流程服务集合BOutput:ACCM中的F㊁B集合Begin1.定义变量i=1,标记S H={H1,H2, ,H N};2.从S H中获取H i的A l㊁P㊁G㊁H㊁L㊁Z㊁I及Q等属性;3.如果G的值为供给 ,则流程服务提供方Artifact实例A p=A l,流程服务接受方Artifact实例A r=H,否则A p=H,A r=A l;4.定义变量C original㊁C costoriginal㊁D original,如果元素(A P,P)ɪF,则取出(A P,P)元素的C total㊁C costavg㊁D satisfaction属性的值赋值分别给C original㊁C costoriginal㊁D original,否则将(A P,P)元素并入F,并给(A P,P)元素的C total㊁C success㊁C costavg㊁D sutisfaction属性赋初值0,变量C original㊁C costoriginal㊁D original也赋值为0;5.根据式(1)㊁(2)计算出(A P,P)元素新的C costavg㊁D satisfaction属性值更新到F集合中;6.如果快照H i的I属性值为成功 ,则元素(A P,P)的属性C success=C success+Z,并更新到F集合中;7.元素(A P,P)的属性C total=C total+Z,并更新到F集合中;8.如果元素(A r,P,A p)ɪB,则取出B中(A r,P,A p)元素的C total㊁C costavg㊁D satisfaction属性的值分别记入变量C original㊁C costoriginal㊁D original,否则将(A r,P,A p)元素并入B,并给(A r,P,A p)元素的C total㊁C success㊁C costavg㊁D satisfaction属性赋初值0,变量C original㊁C costoriginal㊁D original也赋值为0;9.根据式(1)㊁(2)计算出(A r,P,A p)元素新的C costavg㊁D satisfaction属性值并更新到B集合中;10.如果快照H i的I属性值为成功 ,则元素(A r,P,A p)的属性C success=C success+Z,并更新到B集合中;11.元素(A r,P,A p)的属性C total=C total+Z,并更新到B集合中;12.如果i<N,i=i+1,转向2;13.返回F㊁B集合;End以上算法中,主要的操作集中在对S H㊁F㊁B集合的遍历上㊂令集合F㊁B的基数为U㊁W,随着对S H的遍历,U㊁W从0开始逐渐增加,最极端的情况下,U㊁W最多增加到N,实际情况下U㊁W要远小于N;而在对S H的每一步遍历中,F㊁B集合的当时基数不超过i,且i<N,故整个算法的时间复杂度是O(N log N)㊂2.2㊀ACCM监控协同模型优化根据算法1,挖掘得到ACCM的协同监控模型图㊂该协同监控模型图中主要有Artifact实例㊁流184㊀燕山大学学报2022程服务两类节点,而边包括Artifact 实例与流程服务之间的边和流程服务之间的边两类㊂Artifact 实例与流程服务之间为有向边,由Artifact 实例指向流程服务的边代表了该Artifact 实例提供了此流程服务㊂反之,由流程服务指向Artifact 实例的边代表该流程服务给Artifact 实例提供了服务,并更新了Artifact 数据属性赋值状态㊂从算法1可知,监控模型的各个边上还包含服务总次数㊁成功服务次数㊁平均服务成本㊁平均服务满意度4个监控质量信息属性㊂ACCM 的协同监控模型图各个边上的监控质量信息属性值的差异给ACCM 优化提供了客观㊁可靠的依据㊂ACCM 监控协同模型优化的目的是给某个组织角色的某一服务寻找最优的合作伙伴,而在ACCM 监控模型中,待优化的服务具体表现为某Artifact 实例,每个指向Artifact 实例的边代表了其曾经使用的服务,边上的相关质量信息属性则可以作为这些服务进行比较的依据㊂针对ACCM 优化的需求,本文提出监控ACCM 模型中各流程服务的4个评价指标,分别是支持度㊁可信度㊁平均服务成本及平均服务满意度㊂流程服务的支持度是指在当前协同流程快照集中该流程服务发生的频繁度㊂针对各流程服务,设定一个支持度阈值,支持度超过该阈值的流程服务才进入ACCM 优化的选择范围㊂下面给出支持度的计算公式:S support (V )=C total (V )|S H |ˑ100%,(3)其中,|S H |代表本次协同流程快照集的基数,C total (V )代表流程服务V 发生的总次数㊂流程服务的可信度是指该流程服务发生过的次数中,成功结束的次数占比㊂该可信度将作为协同流程优化的一个重要评价指标,下面给出可信度的计算公式:C confidence (V )=C success (V )C count (V )ˑ100%,(4)其中,C success (V )代表流程服务V 成功的次数,C total (V )代表流程服务V 发生的总次数㊂流程服务的平均服务成本和平均服务满意度指标则直接使用监控模型中各个流程服务的平均服务成本和平均服务满意度属性即可㊂ACCM 监控协同模型优化的下一步工作是从ACCM 监控协同模型图中寻找一条最优流程服务协同路径㊂以某Artifact 实例为根节点(A root ),从ACCM 监控模型图中逐层找出该Artifact 实例需要的流程服务及提供这些流程服务的Artifact 实例,找到的相关流程服务及Artifact 实例即为实现目标Artifact 实例的一个路径㊂从图结构来看,该路径是ACCM 监控模型的一个子图㊂显然,在ACCM 监控模型图中,一个Artifact 实例存在多个流程服务协同路径㊂假设目标Artifact 实例为A root ,G (A root )为该Artifact 实例的流程协同路径集,ACCM 优化的最终目的就是要从针对A root 的流程服务协同路径集G (A root )中找出最优路径G opt (A root )㊂G (A root )是ACCM 监控模型的子图,其元素包括Artifact 实例㊁流程服务两类结点及连接这两类结点的边,其实质是完成A root 需要调用的所有下层流程服务的集合,这里每一个下层服务P 可以表示为该服务的接受Artifact 实例A r ㊁提供Artifact 实例A p 及其本身的组合(A r ,P ,A p ),故G (A root )可以表示为ACCM 监控模型中B 集合的子集㊂ACCM 监控模型中的流程服务已经建立了四类评价指标:支持度㊁可信度㊁平均服务成本及平均服务满意度㊂根据G (A root )中包含的各流程服务的指标值可以计算出G (A root )的支持度㊁可信度㊁平均服务成本及平均满意度㊂已知G (A root )可表示为ACCM 监控模型中B 集的一个子集Bᶄ,令G (A root )=Bᶄ={b 1,b 2, ,b n },b i 代表路径G (A root )中的某一服务(A r ,P ,A p )㊂下面给出G (A root )各评价指标值的计算公式:S support (G (A root ))=min b i ɪBᶄS support (b i ),(5)C confidence (G (A root ))=Πb i ɪBᶄC confidence (b i ),(6)C costavg (G (A root ))=ðb i ɪBᶄC costavg (b i ),(7)D satisfaction (G (A root ))=min b i ɪBᶄ(D satisfaction (b i ))㊂(8)㊀㊀上述评价指标对从G (A root )中选择G opt (A root )提供了依据㊂支持度指标反映了某一协同路径的利用价值,若该指标偏低,则说明该路径其余指标不具备较强的信息质量,通常设定一个阈值来判断某路径是否具备可利用性㊂其余三个指标均可作为评价最可信路径㊁最低成本路径及最大满意度路径的评价标准㊂综合上述指标,可找出综合第2期刘海滨等㊀一种以Artifact为中心多业务流程协同监控的方法185㊀性价比最优路径,下面给出G(A root)综合评价的计算公式:F evaluation(G(A root))=C confidence(G(A root))㊃D satisfaction(G(A root))C costavg(G(A root))㊂(9)㊀㊀在ACCM监控模型㊁目标服务即Artifact实例及评价函数(最大可信度㊁最低成本㊁最大满意度或综合性价比最优)明确的情况下,G opt(A root)也是确定的,可以算法找出G opt(A root)㊂ACCM监控模型具备图结构,ACCM优化无论采用什么评价指标,最终都可以转化为图优化问题中的最短路问题,故该问题是一个NP问题㊂下面给出一种基于蚁群算法的启发式ACCM优化算法㊂蚁群算法是一种模拟蚁群搜寻食物行为模式的启发式优化算法㊂单个蚂蚁的行为模式表现为在其经过的路径上释放一种信息素的物质,而其又可以感知该信息素并沿着信息素浓度较高的路径行走, 信息素的浓度会随着时间的推移变小㊂这种单个蚂蚁的行为模式随着时间推移会在蚁群中形成了一种正反馈机制,一段时间以后,整个蚁群就会沿最短路径在食物与巢穴之间往返㊂用蚂蚁走过的路径作为优化问题的可行解,那么所有蚂蚁的走过的路径集合即为优化问题的解空间㊂把针对各个路径的评估函数值作为信息素 ,随着时间的推移,最优路径上的信息素浓度会越来越高,最终整个蚁群在正反馈机制的作用下会逐渐集中在最优路径上,此时就找到了优化问题的最优解㊂下面是ACCM蚁群优化算法的伪代码描述:算法2㊀ACCM蚁群优化算法Input:目标Artifact实例A root㊁各Artifact实例生命周期中涉及到的由相关Artifact实例提供的流程服务集合B㊁由单个蚂蚁ant 组成的蚁群ANT㊁迭代次数NOutput:G optBegin1.定义变量n=0,F opt=0,初始化G opt=Ø2.while:n<N+1循环3.for all antɪANT循环4.定义路径G=Ø5.调用蚂蚁寻路算法(算法3),输入A root㊁B㊁ant,返回路径存入G6.计算F evoluation(G)7.计算路径G上各b元素信息素值的改变量8.如果G opt=Ø或者F evoluation(G)>F opt,那么F opt=F evoluation (G),G opt=G9.结束for循环10.保存ACCM监控模型中B集合中各b元素更新的信息素值11.n=n+112.结束while循环13.返回G optEnd算法3㊀蚂蚁寻路算法Input:目标Artifact实例A root㊁各Artifact实例生命周期中涉及到的由相关Artifact实例提供的流程服务集合B㊁蚂蚁ant Output:路径GBegin1.定义变量G=Ø,G cur=Ø2.for all bɪB循环3.读取b元素(A r,P,A p)的A r,如果A r=A root,G cur=G curɣ{b}4.结束for循环6.将G cur中的b元素根据P值的不同进行分类,从每一类的b元素中按照信息素分布选择一个b元素并入G7.如果G=Ø,返回G8.for all bɪG循环9.定义路径Gᶄ=Ø10.调用蚂蚁寻路算法,输入b㊁B㊁ant,返回路径存入Gᶄ11.G=GɣGᶄ12.结束for循环13.返回GEnd算法2中变量N代表着蚁群寻路的总迭代次数,这个次数对应着蚁群寻路原理中的一段时间, N越大,表示等待正反馈机制生效的时间越长,算法优化的效果越好,实际应用中要根据算法运行效率和优化效果的平衡来选取N的值㊂算法3中第6行提到按照信息素分布从一类具有相同的接受Artifact实例A r和流程服务P的b元素中选择一个b元素,令该具有相同的接受Artifact实例A r和流程服务P的b元素集为G P={b1,b2, , b n},当前蚁群寻路的迭代轮次为m,则其中各b元素的选取概率计算公式为Pr(b i)=τm(b i)ðb jɪG Vτm(b j),(10)式中,τm代表各个路径G上各b元素在当前迭代的信息素浓度值㊂从公式可以看出信息素浓度越高的b元素被选取的概率越大㊂在第0轮迭代时,整个ACCM监控模型中的B集合中所有b186㊀燕山大学学报2022元素的信息素值初始化为一个相同的值,一般设为0㊂算法2中的第7行提到了路径G 上b 元素的信息素改变量的计算,下面说明其计算方法㊂路径G 上的b 元素上的信息素的改变量就采用评价函数F evaluation (G )的值,蚁群ANT 中蚂蚁ant 走完其路径时,ACCM 监控模型中整个B 集合中的b 元素的信息素改变量的计算公式为Ψant (b i )=F evaluation (G ant )㊃F logical (b i ɪG ant ),(11)式中,F logical (A )表示逻辑取值函数,逻辑表达式A为真则函数值取1,逻辑表达式A 为假则函数值取0㊂令当前迭代轮次为m ,蚁群ANT 中所有蚂蚁走完其路径后,ACCM 监控模型中整个B 集合中的b 元素的总信息素改变量的计算公式为Ψ(b i )=ðantɪANTΨant (b i )㊂(12)㊀㊀ACCM 蚁群优化算法的主要操作集中在对B集合和蚁群的遍历及蚁群寻路的迭代㊂令蚁群寻路的迭代次数为X ,B 集合的基数为U ,蚁群的基数为W ,每个蚂蚁寻路的过程是递归的,但其路径中b 元素最多不超过U ,故其总体操作的时间复杂度为O (U U )㊂那么整个ACCM 蚁群优化算法的时间复杂度为O (XWU U),该算法的时间复杂度主要取决于ACCM 监控模型中B 集合的基数U 大小,若U 偏大时,还可以通过冗余法降低蚂蚁寻路算法单次调用的时间复杂度,从而使整体优化算法的时间复杂度降低到O (XWU log U )㊂3　实例分析本文以某一站式旅游服务平台为例进行实例分析㊂该旅游服务平台能提供满足旅游者所有旅游相关的产品的流程服务,包括吃㊁住㊁行㊁游㊁购㊁娱等方面㊂在该平台的服务过程中,不同组织角色的流程服务相互协同,给旅游者提供了一站式旅游服务㊂表1给出在业务流程协同模型ACCM 中的流程服务集V ㊂该ACCM 模型下产生的流程服务协同快照数约为20000个(随机选取其中的20%作为测试集),流程协同快照实例下所示:ID:ᶄ000001ᶄ;A l :ᶄa 1ᶄ;S b :协同流程开始前Artifact 实例a 1的状态集;S a :协同流程完成后Artifact 实例a 1的状态集;G :ᶄ接受ᶄ;P :ᶄv 1ᶄ;H :ᶄa 11ᶄ;M :ᶄ2020-05-03ᶄ;E :ᶄ18183562559965004ᶄ;L :380;Z :20;I :ᶄ成功ᶄ;Q :0.92;K :ᶄ外卖ᶄ㊂表1㊀流程服务表Tab.1㊀Table of process services流程服务编号流程服务说明v 1餐饮流程服务v 2住宿流程服务v 3景点订票流程服务v 4中介信息流程服务v 5出行订票流程服务v 51公共交通流程服务v 52包车流程服务v 6保险流程服务v 7物流流程服务㊀㊀已知ACCM 协同模型及其协同快照集合,利用算法2挖掘ACCM 监控模型,算法运行过程中,根据式(1)㊁(2)分别计算出C costavg ㊁D satisfaction 的值,C total ㊁C success 的值由Z 属性挖掘获得,最终挖掘出的部分B 集结果如表2所示㊂表2㊀B 集表Tab.2㊀Table of B setsb 元素C total C success C costavg D satisfaction (a 1,v 1,a 11)43241818.430.75(a 1,v 1,a 12)66563630.120.82(a 1,v 1,a 13)3063301025.210.97(a 1,v 1,a 14)1975195222.340.81(a 1,v 2,a 21)16431611199.430.95(a 1,v 2,a 22)628447321.340.73(a 1,v 2,a 23)731716245.120.75︙︙︙︙︙㊀㊀已知ACCM 监控模型的B 集,根据算法3得到最优路径如图1所示㊂图中,a 1为算法中的A root ,即一站式旅游服务平台Artifact 实例,v 1至v 7表示完成a 1所需的流程服务,各流程服务由其下连接的各Artifact 实例提供,Artifact 实例a 41需要流程服务v 1和v 2,v 1和v 2由各自连接的Artifact 实例提供㊂Artifact 实例a 42㊁a 52所需流程服务过程与a 41类似㊂最终,最优流程服务路径为图中加粗显示的路径㊂最优路径中各b 元素相关指标及F evalution (A root )的值如表3所示㊂第2期刘海滨等㊀一种以Artifact为中心多业务流程协同监控的方法187㊀图1㊀ACCM监控模型优化路径图Fig.1㊀The optimal path chart of ACCM表3㊀最优路径评价指标表Tab.3㊀Table of the optimal path evolutionC total C success C confidence/%C costavgD satisfaction F evalution G(A root)Null Null75.77680.560.800.089 (a1,v1,a13)3063301098.2725.210.97Null (a1,v2,a21)1643161198.05199.430.95Null (a1,v3,a33)4713471310076.230.93Null G(a1,v4,a41)Null Null83.54307.900.80Null ︙︙︙︙︙︙︙㊀㊀命中率(Hit Rate)㊁查准率(Precision)㊁查全率(Recall)和F1(Recall,Precision)是衡量优化㊁推荐方法质量的4个重要指标㊂命中率是指流程服务伙伴协同路径实际命中次数与其被推荐次数的比例㊂查全率是指推荐流程服务伙伴路径命中个数与测试集中相关实际流程服务伙伴路径数的比值㊂查准率是指推荐流程服务伙伴协同路径命中个数与流程服务伙伴协同路径推荐数的比值㊂F1则是综合查全率与查准率的一个指标值,其具体值为查全率与查准率之积除以查全率与查准率之和的商的2倍㊂在训练数据中挖掘出流程服务协同最优路径后,使用测试数据分析该最优路径的命中率㊁查准率㊁查全率和F1指标,结果如图2所示㊂从图中可以看出,随着每次推荐时最大推荐数的增加,监控效果大幅上升,较高的查准率说明通过本文监控模型得到的推荐结果的准确性,相对较低的查全率其实反映着实际存在的盲目购买行为㊂本文提出的ACCM监控模型通过挖掘到的B集及其评价指标,较好地呈现出各个流程服务Artifact实例评价指标的差异性,为业务流程协同过程中选择最优流程服务伙伴提供了可靠的数据,并在此数据基础上实现了ACCM流程协同监控的优化㊂实例分析结果表明,以数据为中心的多流程协同监控优化方法是可行的㊂图2㊀监控效果评价指标图Fig.2㊀The evaluation index of monitoring effect4　结论本文主要研究了以Artifact为中心的多流程协同监控方法㊂该方法给出了以Artifact为中心的多流程协同模型ACCM,在ACCM模型上通过蚁群优化算法,提取了流程服务的支持度㊁可信度㊁满意度和服务成本等指标,获得了最优服务伙伴协同路径,解决了传统多流程协同监控技术忽略业务流程数据交互的重要性问题,大大提高了流程协同监控的质量和可利用率㊂实际上,流程协同监控指标不仅局限于流程服务本身,也可以扩展到组织角色等其他元素㊂本文下一步的研究重点即在协同快照日志中挖掘更高质量的监控指标㊂参考文献1CORRADINI F FOMARI F POLINI A et al.A formal approach to modeling and verification of business process collaborations J . Science of Computer Programming 2018 166 15 35-70.2BARESI L CICCIO C D MENDLING J et al.mArtifact an Artifact-driven process monitoring platform C//2017BPM Demo Track and BPM Dissertation Award Co-located with15th International Conference on Business Process Management Barcelona Spain 2017 1920-1935.3MERONI G CICCIO C D MENDLING J.An Artifact-driven approach to monitor business processes through real-world objects C//International Conference on Service-Oriented Computing Dubai UAE 2017 297-313.4YE L ZHU B Q HU C L et al.On-the-fly collaboration of legacy。

idea中project structure 中artifact详解

idea中project structure 中artifact详解在IntelliJ IDEA 中，Project Structure 中的Artifact 是一个重要的概念，它代表了你的项目如何被打包和部署。

以下是Artifact 的详细解释：1.定义与用途：o Artifact 可以是一个归档文件（如JAR、WAR、EAR 等），也可以是一个目录结构。

o它包含了项目的编译输出、依赖库、资源文件（如web 页面、图片、描述符文件）以及其他Artifacts 或个别文件、目录和归档文件。

o Artifact 的目的是为了方便你分享、测试、部署或发布你的软件解决方案或其部分。

2.类型：o不同的项目类型（如Java、Web、Maven 等）会有不同的Artifact 类型。

例如，Java 项目可能会有JAR 或WAR 类型的Artifact。

o对于Web 项目，可能会有"Web Application: Exploded" 和"Web Application: WAR" 两种类型。

前者是展开的目录结构，后者是打包后的WAR 文件。

3.配置：o在Project Structure 中，你可以为项目配置一个或多个Artifacts。

o配置包括指定Artifact 的名称、类型、输出目录等。

o对于依赖的库，你可以选择如何处理它们，比如是否将它们包含在Artifact 中，以及是否解压它们。

4.与Maven 的关系：o在Maven 项目中，Artifact 是构建配置的一部分。

每个module 都可以有自己的Artifacts 配置。

o Maven 的POM 文件定义了项目的构建、依赖和打包方式，这与IDEA 中的Artifacts 配置是相辅相成的。

5.使用场景：o当你想要分享你的项目给其他人，或者部署到服务器时，你会需要一个Artifact。

它包含了运行项目所需的所有文件和依赖。

togaf标准的五级建模方法

togaf标准的五级建模方法TOGAF（The Open Group Architecture Framework）是一个开放的企业架构框架，它提供了一套用于设计、规划、实施和管理企业架构的方法和工具。

TOGAF标准的五级建模方法是TOGAF框架中的一个重要组成部分，它帮助企业将复杂的架构问题分解为可管理的部分，并提供了一种层次化的方法来描述和分析企业架构。

第一级建模方法是企业架构的整体描述。

在这一级别上，企业架构师需要了解企业的战略目标、业务需求和技术要求。

他们需要与企业高层管理人员和业务部门进行沟通，收集相关信息，并将其整合为一个全面的企业架构描述。

这个描述包括企业的组织结构、业务流程、信息系统和技术基础设施等方面的信息。

第二级建模方法是业务架构的描述。

在这一级别上，企业架构师需要将企业的业务需求转化为业务架构。

他们需要分析企业的业务流程、组织结构和信息需求，并将其整合为一个一致的业务架构描述。

这个描述包括业务流程图、组织结构图和信息需求图等方面的信息。

第三级建模方法是信息系统架构的描述。

在这一级别上，企业架构师需要将业务架构转化为信息系统架构。

他们需要分析业务流程和信息需求，并将其映射到信息系统的组件和功能上。

这个描述包括信息系统的组件图、功能图和数据模型等方面的信息。

第四级建模方法是技术架构的描述。

在这一级别上，企业架构师需要将信息系统架构转化为技术架构。

他们需要分析信息系统的组件和功能，并将其映射到技术基础设施的组件和功能上。

这个描述包括技术基础设施的组件图、功能图和网络拓扑图等方面的信息。

第五级建模方法是实施和管理架构的描述。

在这一级别上，企业架构师需要将技术架构转化为实施和管理架构。

他们需要定义架构的实施计划和管理策略，并确保架构的有效实施和持续管理。

这个描述包括实施计划、管理策略和监控机制等方面的信息。

TOGAF标准的五级建模方法提供了一种层次化的方法来描述和分析企业架构。

它帮助企业架构师将复杂的架构问题分解为可管理的部分，并提供了一种系统化的方法来设计、规划、实施和管理企业架构。

常用artifact repository -回复

常用artifact repository -回复当我们开始学习软件开发或参与大型项目时，我们通常会遇到需要管理库和依赖项的情况。

在软件开发中，常用的artifact repository是一个非常重要的工具，它可以帮助我们组织、存储和共享各种文件和依赖项。

那么，什么是artifact repository呢？为什么它如此重要？在本文中，我们将一步一步回答这些问题并深入探讨常用的artifact repository。

首先，什么是artifact repository？Artifact repository(构件存储库)，也被称为二进制仓库或软件包管理器，是一个用于存储、组织和管理各种软件构件(artifact)和依赖项的集中仓库。

一个构件可以是任何类型的文件，比如源代码、二进制文件、库、插件等。

而依赖项则是项目所依赖的其他构件。

Artifact repository的主要目的是提供一个中央存储库，使团队成员能够轻松地共享、访问和管理构件和依赖项。

使用artifact repository，团队成员可以在不同的环境中使用相同版本的构件，并且可以轻松地管理各种依赖关系和版本冲突。

为什么artifact repository如此重要？1. 提高团队协作效率：使用artifact repository，团队成员可以轻松地共享、访问和下载构件和依赖项。

这大大提高了团队的协作效率，减少了构建和发布过程中的错误和重复工作。

2. 管理依赖项：在软件开发中，项目通常会依赖大量的外部库和插件。

使用artifact repository，我们可以轻松地管理这些依赖项的版本、压缩包和其他元数据。

这样一来，我们可以确保所有的依赖项都是最新的和可靠的，并且能够正确地处理各种版本冲突和兼容性问题。

3. 提高构建和部署速度：使用artifact repository，我们可以将构件和依赖项缓存到本地，从而在构建和部署过程中减少网络通信和下载时间。

软件需求选择题答案

2、需求分析的目的是保证需求的（）。

（A）目的性和一致性（B）完整性和一致性（C）正确性和目的性（D）完整性和目的性21、OR链接是将一个父目标连接到一系列细化的子目标，意思是如果能够满足所有细化子目标中的（），那么将足以满足父目标。

（A）每一个（B）任何一个（C）特定的（D）某一个27、外观是指场景被表达出来时的效果，主要有（）三种类型。

（A）静态、动态和结构化（B）线性、非线性和交互（C）静态、动态和动静结合（D）静态、动态和交互28、场景的内容是指场景所表达的知识类型。

它被分为6个不同的方面。

下列（）不是场景的内容。

（A）主要关注点（B）环境范围（C）目的（D）抽象层次29、需求工程利用场景的目的可能有三种：即：（）。

（A）描述、探索和解释（B）描述、表示和探索（C）描述、探索和发现（D）表示、解释和证明47、数据建模技术能够弥补过程建模在（）方面的缺陷，它描述数据的定义、结构和关系等特性。

（A）需求分析（B）数据转换（C）数据说明（D）数据分析1、软件生产中产生需求问题的最大原因在于对应用软件的（）理解不透彻或应用不坚决。

（A）复杂性（B）目的性（C）模拟性（D）正确性2、需求分析的目的是保证需求的（）。

（A）目的性和一致性（B）完整性和一致性（C）正确性和目的性（D）完整性和目的性3、系统需求开发的结果最终会写入（）。

（A）可行性研究报告（B）前景和范围文档（C）用户需求说明（D）系统需求规格说明4、现实世界中的（）构成了问题解决的基本范围，称为该问题的问题域。

（A）属性和状态（B）实体和状态（C）实体和操作（D）状态和操作5、功能需求通常分为三个层次，即业务需求、用户需求和（）。

（A）硬件需求（B）软件需求（C）质量属性（D）系统需求6、比较容易发现的涉众称为初始涉众，又称为（），通常包括客户、管理者和相关的投资者。

（A）关键涉众（B）涉众基线（C）普通涉众（D）一般涉众7、如果在最终的物件（Final Artifact）产生之前，一个中间物件（Mediate Artifact）被用来在一定广度和深度范围内表现这个最终物件，那么这个中间物件就被认为是最终物件在该广度和深度上的（）。

软件开发过程(RUP)资料

和它们之间的关系
UML 的模型视图图与系统架构建模

状态图 (State diagram )

描述了系统元素的状态条件和
UML 的模型视图图与系统架构建模

响应活动图Activity diagram

描述了了系统元素的活动
UML 的模型视图图与系统架构建模

组件图（构件图）(Component diagram)
UML 的架构
UML 是由图和元模型组成.

图(Diagram)是UML 的语法
元模型(meta model)则给出的图的意思是UML
的语义
UML 的架构

UML 的语义是定义在一个四个抽象级建模概念框
架中的这四层分别是:
元元模型(meta-meta model )层组成UML 最基本的

hhhjkjkj
斤斤计较就就

斤斤计较就
拯橦饘榌耂瀪穰总鯤苁櫵篢閼暃歃
鞱刴犓宖鶗红跣矇妠觖

44
44
48
88

的
琐
琐
碎
碎

天
天
天
天
天
呵
呵
呵
呵
呵
呵
哈
哈
哈
哈
惂赀鎆尮疼霷劦喕汱筵汊硎懽謎脶
瞾悾婙繽棹钤徒詚壜黸

天的 44 版
天
44 本
呵
呵
呵
呵
呵
呵
哈
哈
哈
哈
婟匭叿癊郾掮啍醦飊馧矱綡郛鳦溟

act_re_model详解(二)

act_re_model详解(二)Act_re_model详解什么是Act_re_model？Act_re_model是Activiti工作流引擎中的一个重要概念，它代表了一个流程模型的定义和配置信息。

在Activiti中，流程定义是由一组有序的流程节点和连接线组成的，而Act_re_model就是用来描述这些流程节点和连接线的。

Act_re_model的结构Act_re_model由多个实体对象组成，包括：1.Process：代表一个流程定义，包括流程定义的编码、名称、版本等信息。

2.FlowElement：代表一个流程中的节点，包括开始节点、任务节点、网关节点等。

3.SequenceFlow：代表节点之间的连接线，包括连接线的起始节点、目标节点等信息。

Act_re_model的作用Act_re_model的主要作用是定义和配置流程模型，包括：1.定义流程节点：Act_re_model可以定义各种类型的流程节点，如开始节点、任务节点、网关节点等。

每个流程节点都有自己的属性，比如任务节点可以配置任务的处理人或候选人，网关节点可以配置条件等。

2.配置连接线：Act_re_model可以定义节点之间的连接线，包括连接线的起始节点、目标节点等。

通过配置连接线，可以控制流程流转的顺序和条件。

3.版本管理：Act_re_model可以管理不同版本的流程定义，并支持流程定义的升级和回滚。

4.扩展能力：Act_re_model还支持自定义的属性和扩展，可以根据具体需求进行定制化配置。

Act_re_model的使用场景Act_re_model可以应用于各种工作流场景，包括：1.流程建模：使用Act_re_model可以方便地进行流程建模，通过拖拽和配置节点，可以快速定义和修改流程模型。

2.流程部署：部署Act_re_model定义的流程模型，可以使流程定义变为可执行的流程实例，供系统运行和用户操作。

3.流程管理：Act_re_model支持流程版本管理和运行时的监控和控制，可以对流程进行追踪和管理。

gitlab cicd中artifacts的用法

gitlab cicd中artifacts的用法在GitLab CI/CD中，Artifacts（构件）是指构建过程中生成的可重用文件或者数据。

这些文件可以是编译后的二进制文件、打包文件、日志文件或其他需要在不同阶段之间传递的数据。

Artifacts可以作为一个job（任务）的输出，并且可以在后续的job中使用。

通过将Artifacts传递给其他job，可以实现不同job之间的数据共享，从而实现更复杂的CI/CD流程。

在GitLab CI/CD中，Artifacts的用法包括以下几个方面：1.创建Artifacts在CI/CD配置文件中，可以通过使用`artifacts`关键字来指定哪些文件需要作为Artifacts保存下来。

例如：```artifacts:paths:```上述配置表示将构建过程中生成的`dist/`目录及其所有内容保存为Artifacts。

2.下载Artifacts在后续的job中，可以使用`artifacts`关键字来下载前面job的Artifacts。

例如：```build:script:- echo "Building..."artifacts:paths:- dist/test:- echo "Running tests..."dependencies:- build```在上述配置中，`test` job会通过`dependencies`关键字将前面的`build` job的Artifacts下载到当前job中，可以在`test` job 中使用这些Artifacts。

3.保存ArtifactsArtifacts默认情况下会保留1天，但可以通过CI/CD配置文件中的`expire_in`关键字来指定Artifacts的保留时间。

例如：```artifacts:paths:- dist/expire_in: 1 week```上述配置表示Artifacts会在建立后的1周内保留，超过这个时间就会被自动清理。

企业架构4a模型

企业架构4a模型企业架构4a模型是一种应用于企业架构管理的模型，其目的是为了帮助企业管理者更好的了解企业的全貌和每个部分的贡献。

4a代表了四个要素：Application、Architecture、Asset、Activity。

企业架构4a模型就是将企业分成这四个要素进行分析，来更好的理解和确定企业架构。

1. ApplicationApplication主要是指企业的各种软件应用程序和信息系统。

在4a模型中，Application是企业架构中最明显的要素，因为这是企业信息化最直观的体现。

通过了解每个应用程序的功能和架构，企业管理者可以更好的调整企业的IT应用，从而更好的服务于业务流程和客户。

2. ArchitectureArchitecture代表了企业的技术架构。

这样的架构包括硬件设施、网络等，它是企业信息化的基础。

企业可以利用架构优化整个企业信息化过程，确保IT系统的效率，保证企业业务的顺畅进行。

3. AssetAsset指的是企业现有的资源。

这些资源包括人员、技术、设备、资产等。

在企业的规划和发展过程中，对这些资源的分布和使用进行科学管理和优化，可以最大限度地发挥资源的作用，从而增强企业的核心竞争力。

4. ActivityActivity代表了企业的各个业务流程和行为。

通过对这些业务流程和行为的分析和优化，企业可以更好的为客户服务，提高效益，增加收益，加强自身的业务竞争力。

企业架构4a模型的重要性体现在以下几个方面。

1. 科学规划方面企业架构4a模型可以帮助企业管理者科学规划，保证企业的信息化过程顺畅进行。

通过对应用、技术、资源、业务流程的分析和优化，可以让企业进行系统的规划和设计，有效地提升企业信息化管理的效率和水平。

2. 满足业务发展的需求在众多企业中，业务发展是至关重要的一个方面。

通过企业架构4a模型的分析和优化，以及合理的规划，可以让企业合理地将资本投入到重要的业务领域中，从而保障企业的战略发展和稳健的运营。

artifact高达说明书

artifact高达说明书Artifact 高達说明書第一部分：概述Artifact 高達是一款由日本模型公司Bandai制作的高達系列模型。

高達系列是以同名日本動畫《機動戰士高達》為基礎的科幻機器人系列作品。

Artifact 高達模型以高品質和真實的細節而聞名，並且能夠進行多種形態和動作變換。

第二部分：組件和結構Artifact 高達模型通常由多個組件組成，並按照指示書進行組裝。

組件之間的連接部分都經過設計以保證結構的穩固性。

1.頭部：高達的頭部組件包括眼睛，頭盔和頭部關節。

模型的頭盔可以打開和關閉，露出內部的眼睛。

2.身體：高達的身體由多個部分組成，包括身體和背部組件。

身體的關節設計使得模型能夠進行多種動作和姿勢。

3.手臂：高達模型的手臂包括上臂和下臂組件。

手臂的關節設計使得模型可以舉起和握住各種武器和工具。

4.腿部：高達模型的腿部包括大腿和小腿組件。

腿部的關節設計使得模型能夠進行平穩的移動和站立。

5. 武器：Artifact 高達模型通常配備有多種武器，包括手持武器和固定武器。

手持武器可以插入手臂，並具有多個移動和轉動部位。

第三部分：組裝和操作組裝 Artifact 高達模型通常需要一定的時間和耐心。

遵從指示書的步驟進行組裝是非常重要的，以確保模型的穩定性和正確的組裝。

1.準備工作：在組裝模型之前，確保有足夠的工作空間和工具。

通常需要使用剪刀或削刀進行修剪和清理組件，以及膠水或螺絲進行組件的固定。

2.組裝步驟：根據指示書的步驟進行組裝。

每個組件都應該按照指示書的要求連接和固定。

在組裝過程中，應該小心處理模型的細節和關節，以防止損壞。

3. 動作變換：完成組裝之後，Artifact 高達模型可以進行多種形態和動作變換。

根據指示書的說明，調整各個關節和部件，以實現不同的機器人姿勢和動作。

第四部分：保養和展示為了保持 Artifact 高達模型的品質和外觀，有幾個重要的保養和展示事項。

1.清潔：定期使用軟刷子或絨布輕輕地清潔模型的表面，以除去灰塵和污垢。

mlflow no artifacts recorded -回复

mlflow no artifacts recorded -回复mlflow是一个开源的机器学习生命周期管理平台，用于跟踪、管理和部署机器学习模型。

通过记录和跟踪数据、模型和实验结果，mlflow帮助数据科学家更有效地管理和组织他们的工作。

然而，在使用mlflow时，有时候我们可能会遇到“[mlflow no artifacts recorded]”的问题，即无法记录artifacts的情况。

本文将一步一步回答这个问题，并提供解决方案。

首先，我们需要了解artifacts的概念和作用。

Artifacts是指与机器学习任务相关的输出文件或目录。

这些文件可以是模型参数、特征工程的结果、模型的评估指标等。

通过记录这些artifacts，我们可以更方便地管理和分享模型的输出结果。

那么，为什么在使用mlflow时会出现“[mlflow no artifacts recorded]”的问题呢？这个问题通常有以下几个可能的原因：1. 代码错误：首先，我们需要检查代码中是否有问题。

在使用mlflow的过程中，我们需要正确地调用mlflow.log_artifact()函数来记录artifacts。

如果代码中没有包含这个函数，或者函数的调用位置不正确，就无法记录artifacts。

2. 路径错误：另一个可能的原因是路径错误。

mlflow.log_artifact()函数需要传入正确的路径参数，以告诉mlflow记录artifacts的位置。

如果路径参数不正确，就无法找到artifacts所在的位置，也就无法记录它们。

3. 权限问题：如果我们没有足够的权限来写入artifacts所在的目录，就无法记录artifacts。

这通常发生在artifacts目录所在的文件夹没有写入权限的情况下。

现在，让我们一步一步回答如何解决“[mlflow no artifacts recorded]”的问题。

第一步：检查代码首先，我们需要检查代码中是否正确调用了mlflow.log_artifact()函数。

基于Artifact状态驱动流程模型与分析

基于Artifact状态驱动流程模型与分析传统的业务流程建模侧重于控制流的设计，数据只是作为任务的输入和输出，很难从整体上观察和分析业务数据的变化。

为了解决这个问题，IBM提出了以Artifact为中心的业务流程模型，它从四个维度上描述了一个流程的构造：Artifact、Lifecycle、Service和Association。

本文在此基础上，提出了基于Artifact状态驱动流程模型，该模型建立了Artifact属性赋值与Artifact状态之间的关系，用“IOPE”的方式来描述Service语义以及它对Artifact的作用，并且根据系统中Artifact的状态触发Service的执行。

围绕基于Artifact 状态驱动流程模型，本文做了以下几方面的工作：首先，本文提出了基于Artifact状态驱动流程模型设计方法，给出了模型的Artifact、Service、Repository和Rule规则这四个元素的设计以及对应的图形，并阐述了业务流程驱动的过程。

其次，对基于Artifact状态驱动流程模型进行了形式化描述，用一阶逻辑语言、有限状态机和集合等数学理论对Artifact、Service、Repository和Rule 规则进行了数学化的描述，给出了流程系统的形式化定义。

第三，在形式化基础上定义了流程系统的语义，结合流程系统的语义给出了验证系统正确性的三个性质：可达性、死锁和完整性。

通过将流程系统映射到模型检验（modelChecking）理论中的Kripke结构，并用分支时态逻辑语言（CTL）对系统的性质进行等价的描述，运用模型检验算法实现了从形式化的角度上对系统性质的自动验证。

第四，基于xml设计了流程模型描述语言ASDPL，并基于EclipseRCP架构开发了图形化的流程建模工具ASDP-Tool，使得流程的设计更加准确和直观。

最后，设计了ASDP model数据结构和从ASDP model映射到Kripke结构的算法，结合网上旅游申请的例子，通过实验验证该流程的系统性质，根据验证的结果对流程进行修改，最终使设计的流程满足系统的三个性质，从而验证了系统的正确性。

togaf 企业元模型详解

TOGAF（The Open Group Architecture Framework）是由The Open Group组织制定的一个企业架构方法论和框架。

它提供了一个完整的方法，帮助组织设计和规划其IT架构。

在TOGAF中，企业元模型是一个重要的概念，它定义了企业架构的核心要素和它们之间的关系。

企业元模型包括以下几个主要部分：1. 业务架构：描述企业的业务战略、组织结构、流程和功能。

它确定了企业的业务目标和业务驱动力，以及业务领域和业务能力。

2. 信息系统架构：描述企业的信息系统的规划、设计、实施和维护。

它基于业务架构，确定支持业务目标的信息系统，包括应用系统、数据和网络等。

3. 技术架构：描述企业技术的规划、设计、实施和维护。

它基于信息系统架构，确定支持信息系统的技术组件和它们之间的关系，包括硬件、软件、网络和安全等。

4. 机遇与解决方案：描述如何通过使用技术和业务创新来应对市场机遇和挑战。

它识别潜在的技术和业务机会，并制定相应的解决方案来实现这些机会。

在TOGAF中，企业元模型的核心在于它强调了业务和技术之间的紧密关联。

业务架构是信息系统架构的基础，而信息系统架构又是技术架构的基础。

这使得企业能够在整体上考虑其业务和技术的发展，并确保它们之间的协调一致。

此外，TOGAF还提供了一个完整的架构开发方法（ADM），用于设计和规划企业架构。

这个方法包括一系列的步骤和活动，从定义架构开发计划的范围和识别利益相关者开始，到创建架构愿景和获得批准以继续开发，再到开发和实施具体的业务、信息和技术架构。

总的来说，企业元模型是TOGAF框架的核心部分之一，它为企业提供了一个全面的视角来看待其业务和技术的发展，并帮助组织做出明智的决策，以支持其战略目标和业务需求。