SaaS流程模型的自动演化 Research Group for Cooperative Information Systems Department of Computer Science & Engineering Shanghai Jiao Tong University, Liang ZHOU, Jian CAO & Jiaojuan CHEN
基本流程模型 配置规则集合 基本流程模型 配置规则集合 概述 SaaS的流程自动配置模型 配置模型的演化 基本流程模型 配置规则集合 基本流程模型 配置规则集合
基本流程模型 配置规则集合 环境 新流程 待执行规则集 待执行流程 可配置模型简介 基本流程模型 配置规则集合 环境 新流程 待执行规则集 用户二 次修改 待执行流程
可配置模型简介 基本流程模型 流程模型 结构化流程树
在一定的上下文中能被激活且对流程模型进行配置的脚本 条件表达式 + 动作表达式 可配置模型简介 配置规则 在一定的上下文中能被激活且对流程模型进行配置的脚本 条件表达式 + 动作表达式
可配置模型简介 逆规则 R=R’(!C, !A) 逆动作 两种环境下模型的互相转化
可配置过程模型的问题 租户需求的日益变化 用户二次配置导致模型中规则集的膨胀 存储空间 ？ 执行效率
过程模型的演化 目标： 减少存储空间 提高执行效率 基本流程模型 配置规则集合
过程模型的演化 流程距离：两个流程模型M1和M2间的距离D(M1, M2)是指从M1到M2的过程中，需要执行的最少的配置规则数目
过程模型的演化 流程模型实例化率：流程模型的实例化率P(M)表示在一定时间内，流程模型M被调用的次数占所有流程模型被调用的次数的比例
过程模型的演化 一旦预定义的基本流程模型被修改，原来定义的配置规则集中的规则将不再适用于新的基本流程模型，于是我们必须同时更新配置规则集
实验 实验基于下面的假设： 1)每个流程模型的生存周期是 ； 1)每个流程模型的生存周期是 ； 2)一个流程模型产生后，先随机赋予它第一个月被调用的次数（每个模型产生当月被调用的次数不一样，这取决于有多少租户的需求与该模型的场景匹配），模型的调用次数慢慢减少直到变为0，本文用 来模拟流程模型每月被调用的次数，其中α是一个随机数 。
实验 根据上面的假设，采用随机算法模拟一定周期内（本实验中设为1年）模型的变化。随机算法首先产生一个预定义的基本模型以及一些配置规则，使得在初始化状态，系统中存在基本模型和另外三个模型，接下来每个月都随机的加入2-3个新的流程模型，它们的首月调用次数以及配置规则也是随机产生的。随着时间的推移，每个模型的执行率都按假设2的趋势递减，直到为0。
实验结果 规则集大小对比图
实验结果 平均每个流程执行规则数对比图
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