該技術(shù)用于企業(yè)工作流系統(tǒng)中的任務(wù)分配及其Web領(lǐng)域，涉及一種基于協(xié)作相容性的工作流分配優(yōu)化方法，具體是在基于已有任務(wù)流程以及其執(zhí)行日志環(huán)境下，引入執(zhí)行者間的協(xié)作相容性對(duì)任務(wù)分配影響的內(nèi)容，再進(jìn)一步考慮執(zhí)行者間負(fù)載均衡的情況下進(jìn)行高效率任務(wù)分配的技術(shù)。

背景技術(shù)：

在工作流調(diào)度中，各個(gè)任務(wù)由工作流引擎調(diào)度系統(tǒng)中的資源來完成。不同的任務(wù)分配策略對(duì)工作流系統(tǒng)的性能有很大的影響。根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，資源可以有很多種，其中人力資源在工作流系統(tǒng)中起著重要的作用，一般是指具有特定技能的任務(wù)執(zhí)行者，通過相應(yīng)的角色彼此配合工作，從而完成整個(gè)工作流程。在現(xiàn)代企業(yè)中，任務(wù)執(zhí)行者常客承擔(dān)多類角色用于完成多種任務(wù)，其對(duì)完成不同類型任務(wù)的熟悉程度，以及不同執(zhí)行者之間的配合協(xié)作的默契程度均存在差異，這種差異對(duì)整個(gè)流程的執(zhí)行效率有著重要的影響。然而，現(xiàn)有的任務(wù)分配算法僅考慮候選執(zhí)行者的專業(yè)能力、興趣、經(jīng)驗(yàn)等，忽略了工作流中任務(wù)交互時(shí)執(zhí)行者間的協(xié)作相容性，即“和其他人的凝聚力、熟悉度、配合度等”，但實(shí)際上，協(xié)作相容性的影響是確實(shí)存在的。例如，有兩個(gè)員工甲、乙均可完成某個(gè)任務(wù)，且甲的個(gè)人能力強(qiáng)于乙，然而甲與公司中其他員工的配合并不默契，當(dāng)工作流中的任務(wù)需要員工之間進(jìn)行交互時(shí)，甲的整體工作效率可能反而低于乙的整體效率。此外，在工作流系統(tǒng)實(shí)際工作中可能存在多個(gè)實(shí)例，即候選執(zhí)行者的工作列表中常存在多個(gè)待處理任務(wù)，此時(shí)，執(zhí)行者的當(dāng)前負(fù)載狀況就對(duì)分配任務(wù)的最后完成時(shí)間有著很大的影響，因此，在分配任務(wù)的過程中需要考慮各個(gè)任務(wù)執(zhí)行者當(dāng)前的工作負(fù)載情況，即盡可能將任務(wù)分配給輕負(fù)載的執(zhí)行者，從而提升整個(gè)工作流系統(tǒng)的性能。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的一個(gè)目的是針對(duì)目前技術(shù)的不足，引入了執(zhí)行者間的協(xié)作相容性的概念，綜合工作負(fù)載最小化算法以及協(xié)作相容性最大化算法，提出了基于協(xié)作相容性與負(fù)載均衡的任務(wù)分配方法，提高了整個(gè)流程實(shí)例的執(zhí)行效率時(shí)間。

以下協(xié)作相容性均指代任務(wù)執(zhí)行者之間的凝聚力、熟悉度、配合度等等，協(xié)作相容性越高，表明任務(wù)執(zhí)行者之間合作的效率越高，即發(fā)生交互時(shí)所需的時(shí)間越短；

工作負(fù)載指代任務(wù)執(zhí)行者當(dāng)前工作列表中待處理的任務(wù)數(shù)量，負(fù)載越高表明其待處理的任務(wù)越多；

任務(wù)交互指代在流程中，所有的任務(wù)共同組成一個(gè)整體，那么就存在其中某一任務(wù)需要使用或者參考另一任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果，那么我們就認(rèn)為這兩個(gè)任務(wù)之間存在任務(wù)交互；

本發(fā)明方法的具體步驟是：

步驟(1)、分析現(xiàn)有流程的工作流執(zhí)行日志，對(duì)執(zhí)行者間的協(xié)作相容性進(jìn)行分析計(jì)算；

所述的現(xiàn)有流程的工作流日志，都是基于流程中任務(wù)的執(zhí)行日志，其中包含被執(zhí)行的任務(wù)名稱、執(zhí)行者名稱、任務(wù)執(zhí)行的開始時(shí)間以及結(jié)束時(shí)間等信息；

步驟(2)、當(dāng)分配流程中一個(gè)新的任務(wù)時(shí)，統(tǒng)計(jì)可以承擔(dān)該任務(wù)角色的候選執(zhí)行者集合，分別計(jì)算該集合中的執(zhí)行者當(dāng)前的負(fù)載以及相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載；

步驟(3)、根據(jù)計(jì)算得到相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載值的大小依次將其放到相對(duì)應(yīng)的輕負(fù)載執(zhí)行者集合，中負(fù)載執(zhí)行者集合以及重負(fù)載執(zhí)行者集合中；

步驟(4)、判斷該任務(wù)與流程中其他任務(wù)有無交互，若無，則利用工作負(fù)載最小化算法找出對(duì)應(yīng)候選執(zhí)行者集合中相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載值較小的候選者，并將該任務(wù)分配給該候選者；

步驟(5)、若有，則對(duì)流程中待分配的每個(gè)任務(wù)，依次遍歷輕負(fù)載執(zhí)行者集合以及中負(fù)載執(zhí)行者集合，找到可以執(zhí)行當(dāng)前任務(wù)的候選者并遍歷所有與當(dāng)前任務(wù)需要交互的任務(wù)，考察他們所有可能處于輕負(fù)載執(zhí)行者集合和中負(fù)載執(zhí)行者集合中的候選執(zhí)行者，計(jì)算當(dāng)前任務(wù)的候選執(zhí)行者與這些候選執(zhí)行者間的協(xié)作相容性總和；

步驟(6)、在這些候選執(zhí)行者組合中，找到最大化全局協(xié)作相容性的任務(wù)候選者組合，將對(duì)應(yīng)候選執(zhí)行者分配給當(dāng)前任務(wù)；

步驟(7)、重復(fù)上述步驟，直至流程中所有任務(wù)全部被分配。

本發(fā)明的另一個(gè)目的是提供基于上述方法的任務(wù)分配系統(tǒng)，主要包括協(xié)作相容性計(jì)算模塊、執(zhí)行者負(fù)載計(jì)算模塊、負(fù)載最小化算法模塊、負(fù)載均衡的協(xié)作相容性最大化算法模塊。

所述的協(xié)作相容性計(jì)算模塊，用于分析已有流程的工作執(zhí)行日志，對(duì)于發(fā)生交互的任意兩個(gè)任務(wù)，計(jì)算進(jìn)行協(xié)作的兩執(zhí)行者之間平均吞吐時(shí)間與兩任務(wù)最小執(zhí)行時(shí)間的差值，以及兩任務(wù)最大與最小執(zhí)行時(shí)間的差值，進(jìn)而得到兩執(zhí)行者間的協(xié)作相容性；

所述的執(zhí)行者負(fù)載計(jì)算模塊，由執(zhí)行者當(dāng)前工作列表中的待處理任務(wù)數(shù)以及執(zhí)行任務(wù)所需的單位時(shí)間，計(jì)算該執(zhí)行者的當(dāng)前負(fù)載，又根據(jù)可執(zhí)行任務(wù)的不同，計(jì)算執(zhí)行者的相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載，并根據(jù)相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載值得大小將執(zhí)行者分為三類，輕負(fù)載執(zhí)行者集合，中負(fù)載執(zhí)行者集合，重負(fù)載執(zhí)行者集合；

所述的負(fù)載最小化算法模塊，如果當(dāng)前待分配任務(wù)與流程中其他任務(wù)無交互，那么遍歷所有具有執(zhí)行該任務(wù)能力的候選執(zhí)行者，從中選出當(dāng)前工作負(fù)載最小的候選者執(zhí)行該任務(wù)；

所述的負(fù)載均衡的協(xié)作相容性最大化算法模塊，若當(dāng)前待分配任務(wù)與流程中其他任務(wù)有交互，那么遍歷輕負(fù)載與中負(fù)載執(zhí)行者集合，找出可執(zhí)行當(dāng)前任務(wù)的候選執(zhí)行者，依次遍歷所有與當(dāng)前任務(wù)交互的任務(wù)，考察他們處于輕負(fù)載與中負(fù)載執(zhí)行者集合中的候選執(zhí)行者，計(jì)算當(dāng)前任務(wù)候選執(zhí)行者與這些候選執(zhí)行者的協(xié)作相容性總和，找出協(xié)作相容性最大的那個(gè)執(zhí)行當(dāng)前任務(wù)。

本發(fā)明提出的基于協(xié)作相容性與負(fù)載均衡的任務(wù)分配算法，能夠優(yōu)化流程中執(zhí)行者間的負(fù)載均衡，并提高整個(gè)流程實(shí)例的執(zhí)行效率。

附圖說明

圖1為本發(fā)明方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的分析。

相關(guān)概念定義及符號(hào)說明

Task＝{T_i}：工作流中任務(wù)集合；

U＝{u_j}：工作流中執(zhí)行者集合；

MCP＝{cp_ij}：任務(wù)交互集合，其中cp_ij∈{0,1}，若cp_ij＝1，表示任務(wù)T_i與T_j需要交互，否則，cp_ij＝0；

MX＝{X_ik}：執(zhí)行者承擔(dān)角色集合，其中X_ik∈{0,1}，若執(zhí)行者u_k可承擔(dān)執(zhí)行任務(wù)T_i的角色，則X_ik＝1，否則，X_ik＝0；

MCW＝{cw_ij}：協(xié)作相容性集合，其中cw_ij∈[0，1]表示u_i與u_j之間的協(xié)作相容性；

執(zhí)行者u_k完成任務(wù)T_i所需的時(shí)間；

MA＝{A_ik}：任務(wù)分配集合，若任務(wù)T_i被分配給執(zhí)行者u_i，則A_ik＝1；否則，A_ik＝0；

W_L,W_M,W_H：分別表示當(dāng)前輕，中，重負(fù)載的執(zhí)行者集合；

本發(fā)明所提供的基于協(xié)作相容性與負(fù)載均衡的任務(wù)分配方法，如圖1所示，具體實(shí)施方式如下：

(1)分析現(xiàn)有工作流的執(zhí)行日志，獲取工作流中任務(wù)集Task＝{T_i}、執(zhí)行者角色集MX＝{X_ik}、任務(wù)交互集MCP＝{cp_ij}；然后對(duì)會(huì)發(fā)生交互的任意兩個(gè)任務(wù)的執(zhí)行者u_k、u_v，其協(xié)作相容性按如下公式計(jì)算：其中cw_kv表示u_k、u_v的協(xié)作相容性，t_AVG表示u_k、u_v配合時(shí)執(zhí)行上述兩個(gè)任務(wù)的平均吞吐時(shí)間，t_min表示上述兩個(gè)任務(wù)的最小完成時(shí)間，t_max表示上述兩個(gè)任務(wù)的最大完成時(shí)間，ω為控制執(zhí)行者間協(xié)作相容性范圍的參數(shù)，且0＜ω＜1；

(2)當(dāng)一個(gè)新的任務(wù)T_i到達(dá)時(shí)，遍歷執(zhí)行者角色集MX＝{X_ik}，若X_ik＝1，則u_k可以執(zhí)行任務(wù)T_i，則將u_k加入該任務(wù)T_i的候選執(zhí)行者集CE_i＝{u_k}中，接下來分別計(jì)算該集合中各候選執(zhí)行者的當(dāng)前工作負(fù)載以及相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載，分為兩步：

(2.1)計(jì)算任務(wù)T_i的候選執(zhí)行者u_k的當(dāng)前負(fù)載：假設(shè)u_k工作列表中的待處理任務(wù)集為TA_k，執(zhí)行任務(wù)T_i∈TA_k所需時(shí)間為且該任務(wù)集中的任務(wù)T_i有n_i個(gè)，則u_k的當(dāng)前負(fù)載為：若當(dāng)前任務(wù)T_i分配給該執(zhí)行者，則其預(yù)測(cè)負(fù)載為：遍歷上述集合CE_i，同理計(jì)算其他候選執(zhí)行者的當(dāng)前負(fù)載及預(yù)測(cè)負(fù)載；

(2.2)計(jì)算當(dāng)前任務(wù)T_i的候選執(zhí)行者u_k的相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載：上述步驟完成后，累加集合CE_i中所有候選執(zhí)行者的預(yù)測(cè)負(fù)載值，然后將單個(gè)候選執(zhí)行者u_k的預(yù)測(cè)負(fù)載值與該集合的總的預(yù)測(cè)負(fù)載值相比，得到u_k的相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載，即同理，計(jì)算其他候選執(zhí)行者的相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載；

新的任務(wù)T_i為步驟(1)分析的現(xiàn)有工作流中的任務(wù)。

(3)根據(jù)步驟2中得到的任務(wù)T_i所有候選者的相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載值大小，依次將其放到對(duì)應(yīng)的輕負(fù)載執(zhí)行者集合中負(fù)載集合和重負(fù)載集合中；

定義：由(2.2)中相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載的計(jì)算公式可知，每個(gè)候選執(zhí)行者的相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載的取值在[0,1)之間,其負(fù)載越大，相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載的值就越接近1，越小，相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載的值就越接近0，根據(jù)實(shí)際候選執(zhí)行者們相對(duì)預(yù)測(cè)負(fù)載值的分布，在[0,1)中取兩個(gè)值和來區(qū)分輕、中、重負(fù)載；

(4)遍歷流程中的任務(wù)交互集合MCP，查看當(dāng)前任務(wù)T_i是否與流程中其他任務(wù)有交互，如果沒有，利用負(fù)載最小化算法，遍歷當(dāng)前任務(wù)的候選執(zhí)行者集合CE_i，選擇當(dāng)前負(fù)載最小的候選執(zhí)行者執(zhí)行該任務(wù)；

(5)若在遍歷流程中的任務(wù)交互集合MCP時(shí)，發(fā)現(xiàn)cp_ij＝1，則任務(wù)T_i與T_j有交互，那么有兩種情況：

(5.1)如果任務(wù)T_j已經(jīng)分配了執(zhí)行者，那么分別計(jì)算該執(zhí)行者與當(dāng)前任務(wù)的候選執(zhí)行者的協(xié)作相容性總和，然后繼續(xù)遍歷任務(wù)交互集合，直到遍歷完畢或者有下一個(gè)與當(dāng)前任務(wù)T_i發(fā)生交互的任務(wù)出現(xiàn)，重復(fù)步驟(5)；

(5.2)如果任務(wù)T_j尚未分配執(zhí)行者，那么重復(fù)上述步驟(2)(3)，找出任務(wù)T_j處于W_L或W_M中的候選執(zhí)行者，分別計(jì)算這些候選者與當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行者間協(xié)作相容性的總和，然后繼續(xù)遍歷任務(wù)交互集合，直到遍歷完畢或者有下一個(gè)與當(dāng)前任務(wù)T_i發(fā)生交互的任務(wù)出現(xiàn)，重復(fù)步驟(5)；

(6)如果遍歷任務(wù)交互集合MCP完成，那么選出步驟(5)中得到的各個(gè)執(zhí)行者組合中協(xié)作相容性總和最大的組合，將該組合中可執(zhí)行當(dāng)前任務(wù)的候選者分配給當(dāng)前任務(wù)T_i；

(7)重復(fù)上述步驟(2)至(6),直到流程中所有的任務(wù)被分配完成，最終得到一個(gè)任務(wù)執(zhí)行者序列，即為找到的滿足負(fù)載均衡的，且整體協(xié)作相容性最大的任務(wù)執(zhí)行者序列。