基于CITIS的工作流服务资源优化配置研究

机械设计与制造第12期248M achi ner y D esi gn＆M anuf act ur e2010年12月文章编号：l o ol一3997(2010)12_0248．03
基于C I TI S的工作流服务资源优化配置研究
潘智男姜莉莉
(广东工业大学，广东510006)
R eS e a r C h O n r es O ur C e de pl oym ent of C l TI S w O r I(f I ow ba se d on f uzzy—B P neU r a l net w O r k
P A N Zhi—n粕，J I A N G U—l i
(Facul哆of El ect r om echani cal E ngi ne翻ng，G uangdong uni ver s匆of T e chnol ogy，G uangdong510006，C hi na)
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…-’…’‘…．．…?要】实施承包商集成技术信息服务(c ont r act or i nt e gr a t e d t ec hni c al i nf o瑚ati on ser vi ce，简称{
C11_I S)的目的是提供一个公共的信息共享平台，实现协同制造企业闻的数据集成和交换。

工作流技术是
解决C I r l l s数据集成和数据自动化传递的一个重要手段。

如何对工作流服务资源进行优化配置，成为了工作流在C m S环境下优化业务过程的一个重要内容。

以服务性能、价格成本、交货期、技术水平和风险防范为目标，借助模糊B P神经网络来求解多目标的工作流服务资源配置问题。

通过M A TL A B7．1编程仿真。

说明此方法是收敛的和可行的。

关键词：C I T I S；工作流；BP神经网络
【Absh鼍ct】77如。

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K ey w D r ds：C I T璐；C I T I s
w or如ow；B P neu豫l眦t帅r k
中图分类号：r I H l6文献标识码：A
1引言
cm s是美国国防部制订的—套信息服务标准，由主承包商构建的集成化信息服务平台，在武器装备全寿命周期为授权信息用户提供cⅢs服务。

cm s的基础是信息集成，它要求主承包商建立一个标准化和系统化的集成数据环境，以支持在产品全生命周期内，在用户、主承包商、子承包商、供应商、项目所有者之间实现异地无纸化设计、制造、管理的协同工作、信息交互和信息服务，确保数据只有—个数据源，实现一次创造，多次使用的目的。

随着信息技术的不断发展，cr l l【s也不断地向前发展。

尽管C nl s是企业信息集成系统的—部分，但是不同阶段的业务过程对信息化的需求不同，如果将业务过程的信息集成到不同的应用系统中去，那么业务过程中的活动就被人为的割裂，活动间的连续性和信息的一致性被人为地破坏了囟。

正因为这种情况的出现，产品的业务过程活动间缺乏交流，那么必定导致产品的全命周期数据产生严重的影响，造成‘‘信息孤岛”现象。

因此，cm S的基础应诙是信息集成视遗[程集成。

过程集成j两过}f算机钦件工具，实现业务过程活动问的信息、资源共享和协同工作，保持数据的一致性和连贯性。

工作流是描述—个企业或组织的业务活动的模型翻。

工作流管理系统是面向过程管理，以活动为核心集成设计信息。

工作流管理技术可以有效地应用于c11rI s信息环境的过程集成。

2C I TI S环境中的工作流
根据工作流管理联盟(w FM c)的给出了工作流的标准定义：工作流是一类能够完全或者部分自动执行的经营过程，它已根据一系列过程规则、文档、信息或任务能够在不同的执行者之间进行传递与执行一。

—个工作流应该包括对业务过程的描述、活动描述、一组活动及它们间的相互关系、活动的开始和结束时间。

工作流的执行由工作流管理系统来完成的，通过与人或应用的交互。

推进工作流实例的执行，并监控其的执行状态。

在Cr l l25环境下，产品的需求分析、设计、采购、制造、销售、集后服务、维修的全寿命周期可分解为多个相关联的小的工作流程，其各个阶段都可以用工作流技术来进行数据管理。

各阶段的流程相互间有着严格的顺序关系、资源共有、目标相关或冲突等关联。

各阶段的联系变得越来越紧密，那么对相互间的数据交换要求越来越高。

数据的标准化是实施cm s的要求，各个子工作流在原有的标准E必须要符合C m s所提出的一系列标准，这样才能保证数据只有—个数据源，在各个流程中顺畅地传递与共享。

Cm S提供了—个高度标准化和规范化的信息环境，对集成的工作流管理系统必须作出—些要求：(1)在cm s信息环境下，工作
★来稿日期：20l咖2—∞★基金项目：广州市科技计划项目(20cr7c13G∞21)，广东省自然科学基金项目(06023129)
第12期潘智男等：基于C m s的工作流服务资源优化配置研究249流参与者包括人和应用者I埔坠异构的，系统应能通随良好的人胡及互
接口进行有效的数据交换；(2)工作流问所交付的数据必须符合合
同规定的合同资料需求表(c帅Ⅱ加t D a扭Rql l i硼帕咖t函t，简称
CD I也)要求；(3)]二f勖髓獭可靠性要求高，关键流程不允许执行
失败。

产品的全寿命周期的各个工作流程的执行要保汪其的正确
性。

不能出现异常。

(4)】．作流模型的描述能力要强，能适应不同类
型、不同复杂度工作流的应用，也能应用于资源和组织E，对它们进
行标准的描述；(5)工作流能运用在协同制造环境中。

3C m S工作流资源配置研究
3．1问题描述
Cm S环境下，企业的生产制造也是—个非常复杂的工作流漉
程。

它涉及到多个步骤，如制造许明、领料、生产调度、加工、装配、维
修等多个活动。

其执行顺序相对其它工作流程来说是稳定的。

其流
程的管理往往办调资源配置。

在C rr IS环境下，各种资源撅大丰富，
其在功能属性上的差异比较小。

但是，在成本价格、服务睦能等非功
能属性的质量方面存在很大的差距，因此，在考虑选择合适的服务
资源问题上，不但要考虑服务资源能否在进行合约的工作中很好的
实施Cr l l s方案，而且还要提供一种自动选择机制，快速实现对服
务资源的选择。

如何对工作流服务资源进行优化配置，成为了工作
流在Cm S环境．_f嘣匕业务过程的—个重要内容。

3-2B P神经网络
B P神经网络是目前应用最广泛的一种人工神经网络，其具
有很强的自适应、自组织及抗干扰能力，对处理非线性问题有较
好的应用效果，可以提高计算效率。

但是神经网络不能处理模糊
的信息。

从而就不能应用其所具有的经验知识去处理问题。

在
Cm S工作流中，存在着很多模糊的因素，如服务性能、技术水平。

将模糊规则与神经网络相结合，就能各取所长，共生互补。

以三层神经网络为基础，建立了多输入与多输出的基于模
糊规则的神经网络结构，如图1所示。

掰曩
蓑
过
鼯垡
价指标暴
权t
堆，毋
■出晨抑托竹扎扮
h4 ^
图l基于模糊规则的三层神经网络结构
网络输入层的输入向量妊(茗。

，吃，毛，气，…，‰)7，其值表示n个评价模糊语言经量化后所获得的值。

隐含层有g个神经元，
压(z。

，免，…气)。

输出层的输出向量y=(儿，y2，y3，y4，…，％)7，其值表示输出的评价结果。

嘶、n，|『稍入层与隐含层、隐含层与输出层之问的连接权值；删应的I碍值。

这样，各层神经元之间的满足的效学关系可参考文献9。

其基本原理：B P神经网络是利用梯度下降法的优化算法，将每一实例输入捌训练好的神经网络，通过改变权值来减少误差，最终使网络输出平方和最小，直到收敛。

理论研究表明，隐含层神经元具有一定数量时，三层的神经网络具有逼近任非线性函数的能力。

同时，结果表明，隐含层具有30个神经元的三层神经网络能在训练(10∞姗)次时使误差达到O舵。

C rI鸭工作流资源配置评价过程如下：
研究问题的n个评价标准D=(口。

，02，以，”．o．)的确定。

要对所研究的问题进行全面了解；另外，要对准确评价整个方案，必须在建立评价体系指标的过程中要遵循以下原则：科学性、公正合理性、全面性动态性、定性和定量相结合等原则。

(p=l，2，3，．．．)评估标准的重要度确定。

(1)通过层次分析法中的权值算法，算出每—个评价标准的重要权值，这不是本文重点，具体可参考文献q
∞=(丘h加，纰，”砩)；辟l，2，3…”(1)
并进行归—化处理。

二
艺雌=l(2)
嗣
(2)根据(1)中算出的权值，映射到模糊集合上，并求出模糊集合的隶属度。

础I姚帕，”％)；n=l，2，3 (3)
现采用三角分布的三角模糊效，其数学模型如下：
，●r‘
^=J．髻≯j‘争；喇Q(4)式中：口、6确糊事件发生概率最小、最有可能和最大估计。

三角模糊数的隶属函数I‘^(对，如图2所|示。

圈2三角模棚骰脚(o
口、6、c数值可以根据专家对事件进行评分后，综合考虑取其平均值来确定。

(3)计算备选方案对每个评价标准的满足度。

，
l l l I、
埘12I q，％，鸭，…咋J；
2
，2222、
q2l∞l，q鸭，…咋J；
，
，
3，33、
峨2Iq，％，鸭，…q J；
；(5)
●f P，，●、
m12l∞i，吐鸭，…％J o
p21，2，3，…
N o．12 250机械设计与制造D ec．2010
(4)根据(3)中算出的值，分别计算出其相应的隶属度肛。

隶
属函数的确立参照(2)。

(5)将上述4步得到的值作为训练好的三层神经网络，求出
输出层的值。

最后输出层的值是该企业评价水平的最后得分，分
数越高的服务资源越适应cm s工作流要求。

y=(，，l’弛，舶，—‰)(6)
m=l，2，3…
式中：，，r—输出层的节点数。

4实例分析
针对cm s工作流的特点，除了考虑服务f生能、成本价格、交货期和技术水平四个重要指标外，在本文中还考虑了风险防范能力因素。

在cm s环境下的工作流实例中，要保证整个工作流执矧顶利，首先就要保证服务工作流的资源不能中断。

如果某服务遇到自身或外来因素的干扰(如技术问题、自然灾害)而导致服务中断，从而就造成工作流执行过程断裂，成本上升，交货期不能满足客户要求，信用度受损。

因此，本文给出的评价标准为：服务性能、价格成本、交货期、技术水平和风险防范。

在某个cⅢS工作流实例中，备选的5个服务资源的评价数据，如表l所示。

表1服务的评价数据
评霖柰准备选方案^备选方案五备选方案二备选方案五备选方案五
将评价指标的权值转换用三角模糊数表示的定量指标。

其所对应的模糊评价语集P={不重要，较重要，重要，很重要}。

备选方案对评价标准的满足度转换为三角模糊数表示的定量指标。

其所对应的模糊评价语集户哇f不满足，勉强满足，满足，完全满足l。

综合上述求出相应的隶属度：
J‘l=(0．7440，O．8065，0．0293，O．4l“，O．67228)‘
“=(O．4497，0．5552，O．5552，0．8036，O．3033)‘
“=(0．7149，0．5325，O．6692，0．6771，O加64)。

丘=(o．5425，o．1176，o．7776，o．7776，o．2206)‘
肛T-(o．39|D5，o．6392，o．548，o．2633，o．8256)‘
“=(o．9596，o．9596，o．5163，05163，o．7796)‘
将上述所得的值输入到训练好的神经网络中。

输入层有30个节点，包括评价指标的权重对应四个模糊集合的隶属度(5个节点)，以及5个服务资源对五个评价标准的满足度对应四个模糊集合的隶属度(25个节点)。

即：
x=∞“彳蠢0彳)；
隐含层中的神经元根公式定为l o。

输出层的节点为5。

本文采用M A，rI．A B7．1编程，学习的最大步为2500次，学习达到的误差占为l旷。

仿真的结果，如图3所示。

图3仿真结果
经过2500次训练，训练目标达到要求，算法收敛，迭代次数为207。

神经网络输出值与期望值进行了比较。

如表2所示。

表2输出值与期望值比较
将模糊数转换为模糊评价，其转换标准，如表3所示。

表3输出值与模糊数的关系
输出值^数值范围评价等级
【0．75，1)优
Y躲怒；睾
巴：Q：：Qj薹由最终结果可见，方幕^为最优方案。

5结论
．将工作流技术集成到C m s信息环境中，解决业务过程中活动的信息共享问题，保持信息的连续性，以标准化要求来规范化活动过程中的数据，并给出了Cm s环境下集成工作流技术白争叫些埂求。

在Cm s环境下，工作流的服务资源多目复杂，功能属性千差万别，加E评价标准在一定程度匕存在模糊性，只依赖用户手工选择是不可能有效实现对工作流服务资源的选择。

在考虑服务资源对风险防范的能力情况下，将B P神经网络与模糊规则相结合，可以克服了人的主观性和在认识匕的楔册f数妒酌t结果的影响，加馓的简单易行、计算量小、j蛋逝能力强等，使最终的洋懈更匀哩、更萄‰
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