申请/专利权人：东北石油大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117787675A

主分类号：G06Q10/0633

分类号：G06Q10/0633;G06N3/0442;G06N3/092

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种面向剩余时间的业务流程干预措施优选方法，该方法首先利用过程挖掘技术从企业流程事件日志中发现业务流程模型，然后基于该模型进行参数化，生成过程模拟模型；将过程模拟模型作为强化学习中智能体的环境，智能体通过与环境交互不断训练，以最小化累计奖励为学习目标，智能体成为一个能够提供最优措施的最优策略网络模型；本发明方法综合多个领域知识，提供一种高效精确的干预决策方法，其能够应对不同情况和变化的企业流程，并在动态企业环境中持续优化运营流程，可提高各类企业流程优化场景下的运营效率并降低成本，具有广泛的应用潜力。

主权项：1.面向剩余时间的业务流程干预措施优选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对企业流程事件数据进行数据集成、清洗和过滤，得到事件日志；S2：对事件日志使用过程挖掘技术提取过程模型，使用统计学方法从事件日志中提取模拟参数，将模拟参数嵌入到过程模型中，得到过程模拟模型；构建强化学习中的状态空间、动作空间、奖励函数和算法停止探索的条件；将过程模拟模型作为强化学习的环境，与强化学习中的智能体进行交互；S3：使用基于策略的算法来训练智能体的策略网络；智能体在与环境的交互中，智能体根据环境当前状态，不断地尝试不同的动作，环境在智能体执行干预动作后，给出奖励和下一个状态，智能体通过奖励函数对干预动作进行评估和调整，不断地更新策略网络，以达到最小化累积奖励目标，最终得到最优策略模型；经过训练后，智能体成为一个经过训练的具备最优策略的网络模型；S4：将步骤S3训练的智能体构建为流程超时问题的求解器，用于生成防止流程超时的干预措施，智能体根据环境当前状态，选择不同的动作序列作为最优措施干预流程。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东北石油大学 面向剩余时间的业务流程干预措施优选方法

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