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基于Petri网和贝叶斯概率推理的动态业务流程优化研究

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摘要

伴随经济全球化的进程,市场需求变化加快,许多不确定的因素影响着企业发展,促使企业尽快改变其管理策略,以应对巨大的市场竞争压力。而在这个过程当中,动态的业务流程管理是一种有效的方法,其基本思想是将来自于市场或其他方面的多种不确定信息进行量化分析,然后根据这些信息及时调整优化自身业务流程,实现对企业业务流程的动态管理,以适应市场发展,最终提升客户服务水平、提高市场份额、增加企业利润。
　　 本文通过阅读和分析大量的国内外相关文献,结合所学知识,对动态业务流程进行了定义,分析了业务流程动态变化的影响因素及流程形式,并结合Petri网建模图形工具,建立了动态的业务流程网络模型,分析了该网络模型的特性。对于动态业务流程优化,本文实现了将贝叶斯(Bayes)概率推理和Petri网相结合。首先建立相对应的贝叶斯网络推理模型,对Petri网所需要的参数进行学习推理,并给出参数推理算法；然后将这些参数反馈到Petri网模型中,通过所给定的动态业务流程优化算法,确定最优的流程路径,以便于企业动态的管理其业务流程,适应市场动态的变化,获得最大的经济效益。最后,本文通过实际的案例——电脑拆卸来证实将Petri网和贝叶斯概率推理应用到动态业务流程优化中的可行性。在该案例中,建立基于Petri网的废旧电脑拆卸路径模型,通过贝叶斯概率推理获得电脑零部件或组件的缺陷水平,然后将该缺陷概率反馈到Petri网中,通过计算机编程运算,获得了最优的流程路径,并且通过实时改变不确定信息,不断的对缺陷概率参数进行学习推理,动态的改变废旧电脑的最优拆卸路径,以最低的拆卸成本获得最高的拆卸效益。
　　 将Petri网和贝叶斯概率推理相结合应用到动态的业务流程优化中是一种新的流程优化方法,它不仅为企业的动态流程优化提供了可靠的管理方案,也为研究动态业务流程优化提供了新的研究思路。

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