基于移动代理平台Aglet的柔性工作流的研究与实现

分析了柔性工作流管理系统的特点以及可移动Agent技术，提出了一种基于移动代理平台的柔性工作流管理系统的体系结构，并采用Aglet平台实现了原型系统．在原型系统中，业务过程的定义封装在可移动的工作流引擎Agent中，MA(Mobile Agent)迁移到各执行任务的角色所在节点，驱动并监控任务的执行；利用多个Agent之间位置透明的通信、协同工作，使得业务过程的定义在执行中可动态修改，实现了工作流的柔性．     

面向软件工程的工作流管理系统

结合CMM思想和RUP技术，提出了以RUP定义的软件开发流程作为模板，以工作流管理系统作为支持环境的软件开发过程管理的新思路，介绍了工作流管理系统的模型基础，即集成化的多视图模型P_PROCE，它以过程视图为核心，集成了产品，资源，组织和控制评价视图，给出了建模，仿真和执行有机集成的工作流管理系统体系结构，在解释了以过程建模，系统维护和模型转换接口三部分组成的工作流建模系统的基础上，阐述了以个人工作台和工作流引擎为主构成的工作流执行和仿真机制。     

现代集成制造体系结构生命周期研究

论述了现有几种典型现代集成制造（CIM）体系结构在实际指导企业设计、实施信息化工程中存在的问题和不足，结合企业信息化工程整体解决方案的目标、需求和内涵，给出了实用化的建模体系结构应具有的功能和特征．提出了一种改进的集成化虚拟企业建模体系结构（IVEM）．在此基础上，给出了基于企业模型驱动的、面向企业整体解决方案的、以企业模型向工作流模型的映射机制为核心的集成化虚拟企业建模与执行系统结构．     

基于活动预调度的工作流管理研究

在工作流管理中,通过将顺序执行的活动重叠执行来缩短过程执行周期、提高系统的执行效率,是长久以来大家关注的问题。传统支持过程管理的系统在这方面没有提供足够的支持手段。本文通过对实际应用情况的分析抽象,提出了用活动预调度的方法来解决以上问题,并针对项目管理型系统提出了解决方案:基于信息约束驱动执行的工作流管理机制。分析证明,预调度在实际工作流管理中是有意义且可行的。     

基于三层调度机制的工作流引擎的研究

通过对工作流执行的本质的研究，根据影响工作流执行的3个基本要素对工作流过程进行逻辑上的分层，提出了基于3层调度的工作流引擎．该方法将工作流过程分成应用层、业务层和表示层，简化了工作流的执行过程，提高了工作流的柔性，增强了对复杂的业务流程应用的支持度．     

一种基于工作流技术的调度方法

针对传统调度模型在描述复杂生产过程时所面临的模型规模庞大,模型可读性差等问题,提出了一种基于工作流技术的调度模型(WTSM),它通过基于活动的建模并在活动定义中内嵌事件—条件—行为(ECA)规则来达到缩小模型规模,增强模型动态描述能力的目的。同时WTSM定义了独立的资源模型,使之能够更好的支持资源定义以解决资源调度问题。然后采用工作流技术建立相应的调度系统(WTSS),法跟引擎与调度器集成并通过运行模型实例来获得调度方案。实例表明该方法具有模型规模小和调度速度快等优点。     

异构业务领域模型驱动的资源集成

提出一种基于模型驱动的异构信息资源集成技术。结合模型驱动体系架构（MDA），采用了模型驱动的方法实现数据资源的存储与表示的分离，同时给出了SSRM、SIRM、SIURM等相关资源模型的定义和建模方法。其中SSRM是对具体数据源存储和访问形式的描述；SIRM是领域内局部统一的资源描述，主要解决数据源的异构问题；而SIURM是提供复杂业务功能的多领域统一资源描述，主要解决数据源的分布问题。并以Txt、Excel、RDB和XML等常用数据源为例，说明了从SSRM→SIRM→SIURM的统一变换过程，这些研究成果为实现异构业务领域之间的互操作打下了基础。     

信牌驱动式Web工作流管理系统计算模型

近年来,随着计算机和网络的广泛使用,支持复杂业务过程,以实现业务流程自动化为目标的工作流管理系统引起了越来越多的关注。工作流的自动化执行有赖于对业务流程的形式化描述,以保证流程参与者之间的协同工作以及数据的一致性和过程的可靠性。因此流程建模(过程定义)是实现整个工作流管理系统的关键。本文提出了一种新的业务流程描述模型-信牌驱动式工作流计算模型,它是一个基于Web的工作流管理系统的理论基础。     

基于SystemC的罩式炉退火车间离散事件仿真模型

罩式炉退火车间的调度过程是一个典型的多机、多阶段、多约束、有重入的流水车间并行作业调度问题,难于解析建模.考虑SystemC解决大规模集成电路硬件建模问题的优势,分析退火工艺流程,采用平台映射的思想将罩式炉退火车间生产过程映射到SystemC上进行描述,结合离散事件仿真技术建立了基于SystemC的罩式炉退火车间离散事件仿真模型.该模型能快速有效地对退火过程任意初始状态进行模拟,实现方法容易、程序简洁、运行速度快、可读性强,为生产作业调度提供了决策支持.通过实例验证了基于SystemC的建模方法解决离散事件仿真问题的正确性和有效性.     

基于工作流技术的集成化生产计划与调度模型

分析了传统的生产计划与调度模式的弊端，提出了基于工作流技术的并行协调的过程管理解决方案，并给出了基于工作流技术的生产计划与调度的集成系统框架．在此基础上，从系统结构、模型定义、工作流管理系统及计划调度解决方法等方面分析了系统内各功能模块的功能及实现机制，提出了采用时间分段的思想来实现计划与调度的协调．然后重点介绍了工作流系统的决策机制，给出了基于时间和事件双模式驱动的工作流引擎的决策过程，最后对今后的研究发展方向作了进一步的展望。     

基于OGSA的网格工作流管理系统研究与实现

网格应用已逐渐从科学应用领域发展到商业及制造领域,这些领域的工作常以工作流的方式进行.为了建立网格上的工作流管理模型,在分析了网格环境特点的基础上,采用一种混合式的网格工作流引擎,并基于此引擎给出了一个网格上的工作流管理系统的参考模型设计.通过试验,证明了设计初衷是可行的.     

网格工作流调度关键技术综述

网格工作流将工作流管理和网格计算结合起来提供了一种更有前景的分布式协作的工作流系统的解决方案。网格工作流调度是网格工作流管理中的一个关键问题,它直接影响网格工作流的执行成功与否和效率的高低。详细总结了网格工作流调度中的关键技术：（1）工作流设计;（2）调度体系结构;（3）调度决策机制;（4）计划模式;（5）调度策略;（6）性能评估,并对各关键技术进行了分析和探讨,其次阐述了几个典型网格工作流调度系统,且指出了网格工作流规范与调度算法存在的问题及其发展方向。     

网格工作流中基于优先级的调度方法研究

根据网格用户的身份、信誉，以及网格工作流中应用程序的时间紧迫度和依赖关系，提出了网格工作流中应用程序的优先级计算方法．其中，完全优先级调度算法根据网格工作流中的应用程序优先级向量生成调度序列，而且每次只将队列中优先级最高的应用程序提交给网格，而非完全优先级调度算法可同时调度若干无依赖的网格应用程序进入网格，以弥补完全优先级调度算法的并行化问题．实验表明，当网格中的资源较少且资源的性能差异较大时，使用完全优先级调度算法可以保证优先级较高的工作流的应用程序优先使用优势资源；当网格中的资源性能差异不大时，非完全优先级调度算法可解决因资源未充分利用而造成工作流完成时间大幅增加的问题．     

石油网格数据挖掘新技术研究

针对石油勘探开发中很多TB级和PB级的数据集在许多情况下分布在一个组织的不同地点或不同组织的多个数据源被集团内所有用户共享的特点,用网格数据挖掘数据集成技术和网格数据挖掘本体技术,作为石油勘探开发行业业务工作流程的信息处理基础设施,以满足石油工业对高性能计算技术的持续需求。提出了Web service与网格技术融合、网格与数据集成技术结合和本体与Web service合成,给出了基于Globus Toolkit 4、开放式网格服务体系结构和Web服务的技术实现方案。研究表明：网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。     

工作流机的操作语义

针对还没有工作流模型的执行过程的形式化描述的问题,给出工作流机处理步骤的操作语义描述.由于对过程实例和活动实例进行形式化描述,使得工作流机具有清晰的结构,易于不同的工作流机之间的协同工作,并且对工作流机的程序实现具有指导意义.     

一种主动式的网格工作流可靠性保障方法

 针对中国国家网格（CNGrid）环境,曾尝试通过一种工作流元调度机制（VINCA抽象工作流）,在为用户提供单一入口和屏蔽细节的同时,优化利用已有的流程引擎能力。在此基础上提出一种主动式的工作流可靠性保障方法,根据流程引擎在最近一段时间间隔内的失效率和负载增长率两种特征参数主动预测其将来成功处理请求的概率,并据此将VINCA抽象工作流中的复合活动（实现为一个子流程）调度到“最可靠”的工作流引擎上。文章旨在从整体上提高工作流执行的成功率和稳定性,有效地避免基于“事后”被动恢复模式所带来的时间开销和实施上的复杂性。最后,通过场景示例作出了定性分析,表明该方法在大规模持续执行流程时,能充分利用工作流引擎能力,有效地保证工作流执行的可靠性。     

一种基于任务竞争力的工作流调度算法

网格计算聚集了大量的异构分布式的计算或存储资源,为科学研究提供了一个高性能环境.然而,网格资源的异构性和自治性特征使得任务调度变得极其复杂.针对DAG表示的科学工作流调度问题,根据任务可用资源率确定任务调度的优先级,以任务竞争力刻画任务对资源的最佳匹配度,基于分层调度策略提出了一种基于任务竞争力的工作流调度算法.采用GridSim模拟实验表明该算法相对于其他两个算法,具有更小的执行时间.