采用排队网络和工作流网技术的资源配置优化方法.pdf

本发明公开了属于信息技术和系统工程领域的一种采用排队网络和工作流网技术的资源配置优化方法。首先确定各活动的引用资源的随机时间分布性质，利用排队网络知识计算产品在每个活动的完成时间分布函数；将顺序、并行、选择和循环四种结构互相嵌套复合而成工作流模型的结构，根据完成时间分布函数计算出在指定时间内完成的产品的比例，选择成本最小的最佳的资源配置，比较所有满足条件的资源配置的总拥有和使用成本，将所有业务流程的资源配置叠加，就是企业的最优资源配置。本发明能够在对企业调研的基础上，摸清企业所有业务流程，精确的计算出产品的生产时间分布函数，可以比较容易地确定成本最低的资源配置，增加了企业的竞争力。

1.  一种采用排队网络和工作流网技术的资源配置优化方法，其特征在于，所述资源配置优化方法具体步骤如下：
第一步，根据企业实际建立产品生产或服务的工作流模型，一个工作流模型由一个开始活动、一个结束活动、若干一般活动、若干逻辑结构，通过若干有向连接线按照实际业务逻辑连接而成，其中开始活动表示业务启动，结束活动表示业务结束，有向连接线表示活动的逻辑顺序。
第二步，确定各活动的引用资源的随机时间分布性质；
第三步，以每个活动引用1个资源为初始条件，利用排队网络知识计算产品在每个活动的完成时间分布函数；
第四步，确定工作流模型的结构，将其看成是由顺序、并行、选择和循环四种结构互相嵌套复合而成的模型，给出四种结构的停留时间分布与单一活动的停留时间分布的关系函数；分别以f_顺序(t)、f_并行(t)、f_选择(t)、f_循环(t)表示四种结构的停留时间概率密度函数，以f_i(t)表示单一活动的停留时间概率密度函数，以P_i表示选择结构中活动i被执行的概率，以q表示循环结构中折返的概率，设循环结构由活动i和活动j构成，以f_i(t)表示单一活动的停留时间概率密度函数，以P_i表示选择结构中活动i被执行的概率，其中活动i表示方案审批，活动j表示方案修改；方案审批后返回方案修改的概率为q；f_顺序(t)、f_并行(t)、f_选择(t)、f_循环(t)与f_i(t)之间的关系函数如下面公式1-4所示；


第五步，利用第三步和第四步的结果，计算产品或服务在工作流模型的总完成时间分布函数，即是产品的生产时间分布函数；
第六步，利用生产时间分布函数计算出在指定时间内完成的产品的比例，如果满足要求，则当前各活动引用资源数量就是企业最佳资源配置；如果不满足要求，则分别给各活动增加一个资源，再分别计算资源分布函数，选择满足要求的资源配置；
第七步，如果满足条件的资源配置不止一个，则比较所有满足条件的资源配置的总拥有和使用成本，选择成本最小的就是最佳的资源配置。
第八步，如果各活动增加资源数目还不满足交货期要求，则选择最接近交货期要求的资源配置，在该资源配置的基础上，继续增加资源数量，然后回到第六步；
第九步，当得到满足交货期要求的最佳资源配置时，记录下来；
第十步，采用相同方法确定企业所有业务流程的最佳资源配置，并一一记录；
第十一步，将所有业务流程的资源配置叠加，就是企业的最优资源配置。

2.  根据权利要求1所述采用排队网络和工作流网技术的资源配置优化方法，其特征在于所述产品的生产时间分布函数是根据公式1-4嵌套复合计算得到的。

3.  根据权利要求1所述采用排队网络和工作流网技术的资源配置优化方法，其特征在于，所述工作流模型的结构。

4.  根据权利要求1所述采用排队网络和工作流网技术的资源配置优化方法，其特征在于，将所有业务流程的资源配置叠加的方式是：首先求得每一个工作流模型的最佳资源配置，将不同工作流模型中的引用的同种的资源数量相加，最后得到的每种资源的最佳数量，企业当前的资源配置也就是企业的最佳资源配置。

采用排队网络和工作流网技术的资源配置优化方法
技术领域
本发明属于信息技术和系统工程领域，特别涉及一种采用排队网络和工作流网技术的资源配置优化方法。
背景技术
资源配置优化是优化企业人力和设备等资源的数目，使得企业在满足产品(或服务)交货期前提下，资源总拥有和使用成本最小。当企业各生产环节的完成时间为随机分布值时，由于很难(或者需要巨大代价才能)保证100％的产品(或服务)能够满足交货期要求，一般要求给定比例(通常大于95％)产品交货期小于指定值。在缺乏经验生产数据时，企业管理者很难确定人力和设备资源数量来满足交货期要求，本发明给出了在此种情况下的人力和设备资源数目优化方法。在中国专利申请号为200710121487.9“基于遗传算法的业务过程模型资源配置优化方法”中报导一种信息技术与企业工程领域的基于遗传算法的业务过程模型资源配置优化方法，主要用于解决企业为经营过程分配资源的合理性问题以及在有限资源条件下活动执行的资源合理性利用问题。该资源配置优化方法未指明可以在业务过程各个活动(或环节)持续时间是随机分布值的前提下，为了使给定比例的业务流程实例的持续时间小于指定时间值而优化资源配置。
发明内容
本发明的目的是提供一种采用排队网络和工作流网技术的资源配置优化方法，其特征在于，所述资源配置优化方法具体步骤如下：
第一步，根据企业实际建立产品生产或服务的工作流模型，一个工作流模型由一个开始活动、一个结束活动、多个一般活动、多个逻辑结构，通过若干有向连接线按照实际业务逻辑连接而成，其中开始活动表示业务启动，结束活动表示业务结束，有向连接线表示活动的逻辑顺序。图1给出了一个物品采购的工作流模型；
第二步，确定各活动的引用资源的随机时间分布性质；
第三步，以每个活动引用1个资源为初始条件，利用排队网络知识计算产品在每个活动的完成时间分布函数；
第四步，确定工作流模型的结构，将其看成是由顺序、并行、选择和循环四种结构互相嵌套复合而成的模型，给出四种结构的停留时间分布与单一活动的停留时间分布的关系函数，分别以f_顺序(t)、f_并行(t)、f_选择(t)、f_循环(t)表示四种结构的停留时间概率密度函数，以f_i(t)表示单一活动的停留时间概率密度函数，以P_i表示选择结构中活动i被执行的概率，其中活动i表示方案审批，活动j表示方案修改；方案审批后返回方案修改的概率为q；f_顺序(t)、f_并行(t)、f_选择(t)、f_循环(t)与f_i(t)之间的关系函数如下面公式1-4所示；；

第五步，利用第三步和第四步的结果，计算产品或服务在工作流模型的总完成时间分布函数，即是产品的生产时间分布函数；
第六步，利用生产时间分布函数计算出在指定时间内完成的产品的比例，如果满足要求，则当前各活动引用资源数量就是企业最佳资源配置；如果不满足要求，则分别给各活动增加一个资源，再分别计算资源分布函数，选择满足要求的资源配置；
第七步，如果满足条件的资源配置不止一个，则比较所有满足条件的资源配置的总拥有和使用成本，选择成本最小的就是最佳的资源配置。
第八步，如果各活动增加资源数目还不满足交货期要求，则选择最接近交货期要求的资源配置，在该资源配置的基础上，继续增加资源数量，然后回到第六步；
第九步，当得到满足交货期要求的最佳资源配置时，记录下来；
第十步，采用相同方法确定企业所有业务流程的最佳资源配置，并一一记录；
第十一步，将所有业务流程的资源配置按照资源类型分类累加，就是企业的最优资源配置。
所述工作流模型的结构由顺序、并行、选择和循环四种结构互相嵌套复合的具体方法为由活动3、4、5嵌套成顺序结构，表示成顺序345，活动6、7嵌套成顺序结构表示成顺序67，顺序345和顺序67再嵌套成选择结构，表示成选择<顺序345，顺序67>，活动8、9嵌套成循环结构，表示成循环89；活动1、2、选择<顺序345，顺序67>/循环89构成顺序结构(顺序12)，选择<顺序345，顺序67)(循环89)，这就是工作流模型的嵌套复合过程。
本发明能够在对企业调研的基础上，摸清企业所有业务流程，精确的计算出产品的生产时间分布函数，该函数能够反应生产时间与企业每一种资源数量的关系，企业管理者根据该函数，可以比较容易地确定出满足生产交货期要求的成本最低的资源配置，增加了企业的竞争力。
附图说明
图1为一个商品采购工作流模型的例子。
图2为工作流模型嵌套复合图，其中c1-和-c1构成选择结构，c2-和-c2构成循环结构。
图3为工作流模型的循环结构实例。
图4为一个工作流模型的资源配置优化实例，其中c1-和-c1构成并行结构，c2-和-c2构成选择结构c3-和-c3构成循环结构。
图5为计算出的产品时间分布曲线。
图6为实际产品生产时间分布情况。
具体实施方式
以某汽车变速箱设计和制造流程为例，如图4所示。活动1代表计划说明，活动2代表销售方案制定，活动3代表确定设计方案，活动4代表老产品改进设计，活动5代表设计新产品，活动6代表新产品改进，活动7代表产品试制。根据以往的经验，假设变迁1和变迁7为固定值，分别等于0.04年和0.06年，其余各活动的执行时间均服从近似的负指数分布。时间单位为年，已知条件如下：
Δ＝{δ₁，δ₂，δ₃，δ₄，δ₅，δ₆，δ₇}＝{4e^-4s，16e^-16s，4e^-4s，6e^-6s，12e^-12s，4e^-4s，5e^-5s}
P(4)＝0.5
P(5)＝0.5
P(6)＝0.1
要求变速箱设计能在0.8年内完成的概率大于96％，求各活动引用资源数量，即资源配置情况。
图1给出了一个物品采购的工作流模型；其一个工作流模型由一个开始活动、一个结束活动、若干一般活动、若干逻辑结构，通过若干有向连接线按照实际业务逻辑连接而成。图中的编号1-14表示一般活动；所述逻辑结构是表示活动的并行、选择或循环执行，如图1中的编号15和编号16的元素就构成一个选择逻辑结构。由于活动1和活动7为固定时长，所以我们只需要求解其余部分的概率分布即可，结合模型结构，容易得出题设问题等价于活动2、3、4、5、6组成的结构在0.7年内完成的概率。根据前面的方法，可以得出工作流模型持续时间概率分布密度函数如公式(5)所示。
f23456(s)=6.54e-16s(0.375(1-e-12s)-(1-e-6s)+4.05(1-e-4s)+1.35(1-s*e-12s-e-12s))+(1-e-16s)(-2.42e-6s+1.84e-12s+3.32e-4s+6.64s*e-12s)---(5)&OverBar;&OverBar;]]>
不难计算出业务流程在0.8年完成的概率为
F23456(0.7)=&Integral;00.7f23456(s)ds=0.95=95%---(6)&OverBar;&OverBar;]]>
95％＜96％，并不满足我们的要求，因此需要计算每一个活动资源数目增加1后的工作流模型总完成时间概率密度函数(因为和计算公式5的方法一样，这里不在赘述)，通过计算，得出活动23456引用资源数目分别为(1，2，1，1，1)或者为(1，1，2，1，1)时满足工作流模型总完成时间小于0.8年概率大于96％的条件，比较活动3和活动4引用资源的成本发现，活动3引用资源成本大于活动4，所以采用活动4引用资源数增加1后的资源配置即(1，1，2，1，1)为工作流模型的最佳资源配置。
在实际应用过程中，需要对企业调研，建立企业与生产相关的所有业务流程图，针对每一个流程，建立其工作流模型。对于每一个工作流模型，运用发明内容里面提及的方法优化其资源配置。最后将每一个工作流模型中的资源配置叠加，就得到整个企业的最佳资源配置。采用该发明计算出的产品生产时间分布函数与实际产品生产时间分布情况的对比如图5、图6所示，从以上结果可以看出本发明具有较高的精度。