基于Agent工作流系统的体系结构与分析
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2020-10-21
17:01:07
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基于基于Agent工作流系统的体系结构与分析工作流系统的体系结构与分析
针对传统工作流灵活性和适应性差的问题，在WfMS参考模型的基础上，提出了一个基于Agent的、易于扩展和
移植的工作流管理模型。实例分析表明，将Agent与传统工作流模型相结合，提高了工作流的学习能力，解决了
工作流的资源冲突问题。
摘摘 要：要： 针对传统
关键词：关键词： 工作流；Agent；
随着互联网的发展，企业对办公自动化的要求越来越高，传统工作流系统的资源冲突、适应性以及灵活性差等问题越来越明
显。为了解决这个问题，本文将智能Agent和工作流结合起来，借用智能Agent的自主性、社会性、协作性等性能提高工作流
系统的灵活性，并实现工作流系统的可迁移性。
1 基本知识基本知识
1.1 工作流的概念工作流的概念
工作流的概念目前尚无统一、明确的定义。工作流管理联盟(WfMC)将之定义为：业务流程的全部或部分自动化，在此过程
中，文档、信息或者任务按照一定的规则流转，实现组织成员间的协调工作，以期达到业务的整体目标[1]。在WfMC提出的工
作流参考模型中，具有五个接口，分别是流程定义工具、工作流客户端应用、调用的应用、其他工作流执行服务、管理及监控
工具。
1.2 智能智能Agent
智能Agent作为人工智能领域发展起来的新型计算模型Agent，可以连续不断地感知外界发生的以及自身状态的变化，并自
主产生相应的动作。对Agent更高的要求是让其具有人之功能，以达到高度智能化的效果，即智能Agent[2]。智能Agent具有
如：自主性、主动性、持续性、交互性和适应性等特性。协作、协调与协商是智能Agent工作的基础。协作是指构成系统的个
体之间通过相互配合完成共同承担的任务的方式[3-5]。协调是指为了与变化的环境保持一致性，实现预期目标或变化的目标，
对原有资源、知识及内部组成个体的分布进行重新部署的过程[6-8]。协商是指在协调或协作过程中，由于系统内部或外部的变
化，引起个体之间无法按预期计划实现系统目标，为了保证目标的实现而进行的相互交流达成共识的过程，这种相互交流的过
程就是通信。
2 工作流系统存在的主要问题工作流系统存在的主要问题
(1)适应性差：企业业务流程通常由大量的活动组成，且有大量的人员参与。这些活动和人员部分是可预知，部分则是不可
预知的。因此在工作流的定义阶段，无法全部描述各种活动以及相应的处理措施，即使是一个定义好的工作流流程在执行时也
可能发生变化。同时，由于流程模型的不完善、执行过程中发生变化等原因所导致的异常事件出现也是不可避免的。上述这些
都要求工作流管理系统具有较好的自适应性：
①在不中断执行的情况下，把某条事先没有放入模型的执行路径加入模型，并按该路径继续执行。
②自动识别不同类型的例外情形，并对其做出适当处理，保证工作流继续正常运行。
(2)缺少自学习能力：目前的工作流系统能力有限，或是适用面很窄，或是只能解决较简单的问题，其重要原因之一是不具
有学习能力，系统不能从解题实践或用户提供的实例中自动获取问题求解所需的知识。
(3)分布式网络环境的异构性，阻碍了工作流管理系统中任务进程简单的协调和互操作。
3 基于基于Agent的工作流系统及其实现的工作流系统及其实现
工作流管理系统作为一种群件系统与多Agent系统有着某种相似的特点，它们都是分布式的协同工作系统，因此，多Agent
系统非常适合应用于工作流管理系统，尤其是设计分布式工作流控制结构。
Agent的活动状态转换如图1所示。
针对当前工作流中普遍存在的资源冲突、执行过程中模式僵化以及缺乏用户参与协作的主动性等问题，在参考WfMS模型基
础上，结合多Agent理论，提出了一种基于Agent的工作流系统的体系结构，其主要部分的功能和关系如图2所示。
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