工作流挖掘与调度算法研究的开题报告.docx
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工作流挖掘与调度算法研究的开题报告【摘要】在当今信息化时代,自治体、企业、研究机构等机构都在以数字化手段管理和协作任务。在工作流程管理方面,工作流挖掘和调度算法被广泛应用。本文将探讨工作流挖掘和调度算法在工作流程管理中的应用,分析现有算法的不足之处,并提出新的算法和优化措施,以提高工作流程的效率和效益。【关键词】工作流挖掘和调度算法;工作流程管理;数字化手段;优化措施【研究目的】工作流程管理具有重要的战略意义,通过工作流挖掘和调度算法,可以实现任务自动化、减轻工作负担、提高效率和效益。本文旨在研究工作流挖掘和调度算法在工作流程管理中的应用,并提出新的算法和优化措施。【研究内容】1.工作流挖掘算法1.1.工作流定义和模型1.2.工作流挖掘算法原理1.3.工作流挖掘算法分类和比较2.工作流调度算法2.1工作流调度算法原理和模型2.2工作流调度算法分类和比较2.3工作流调度算法优化措施3.工作流挖掘与调度算法应用3.1工作流程管理实践案例研究3.2工作流挖掘和调度算法优化措施的实验测试【研究方法】本文主要采用文献研究和实践案例分析的方法,对工作流挖掘和调度算法进行研究。根据现行的工作流程管理实践,以具体的应用案例,分析工作流挖掘和调度算法的优缺点,并提出优化措施和新的算法。【研究意义】本文将工作流挖掘和调度算法引入工作流程管理实践,通过对现有算法的分析和对相关案例的研究,提出了优化措施和新的算法,对于提高工作流程效率和效益具有重要的理论和实践意义。【计划进度】本研究的计划进度如下:第一阶段:文献调研,了解工作流挖掘和调度算法的发展现状和未来发展趋势,时间:2周。第二阶段:工作流挖掘和调度算法的原理和模型研究,时间:4周。第三阶段:工作流挖掘和调度算法的应用案例研究,时间:4周。第四阶段:优化措施和新算法提出,时间:2周。第五阶段:撰写论文及课程设计报告,时间:4周。【参考文献】[1]PalilinganVE,NinditaR.Workflowschedulingincloudcomputingusinganimprovedprioritylist.ProcediaComputerScience,2017,116:204-211.[2]LiuY,LiuS,LiC,etal.Ataskschedulingstrategybasedongeneticalgorithmincloudcomputing.JournalofComputationalScience,2019,33:15-24.[3]HuangY,LiM,LiP,etal.Aneffectivemulti-objectiveworkflowschedulingalgorithmincloudcomputing.FutureGenerationComputerSystems,2017,75:74-89.[4]WangY,ChenQ,ZhaoL.Analysisofcurrentresearchonworkflowschedulingalgorithm.JournalofComputationalInformationSystems,2018,14(1):151-162.[5]WuC,LiuY,LiuH,etal.Acostoptimizationalgorithmfordata-intensivescientificworkflowschedulinginpublicclouds.FutureGenerationComputerSystems,2018,78:825-835.