Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Автоматизированный композициональный синтез моделей распределенных систем с помощью паттернов интерфейсов

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2017-29(4)-2

Полный текст:

Аннотация

Средства и методы process mining позволяют исследовать различные аспекты процессно-ориентированных информационных систем. Как правило, в рамках таких систем несколько исполнителей (агентов) взаимодействуют друг с другом. Поведение агентов, а также механизмы их взаимодействия описываются с помощью моделей процессов. Для моделирования процессов мы применяем обыкновенные сети Петри. Алгоритмы process discovery позволяют восстановить модели реального поведения агентов из журнала событий системы. Однако в случае масштабных систем анализ взаимодействия как поведения отдельных агентов, так и всей системы в целом затруднителен, так как получаемые модели крупномасштабных систем в большинстве случаев крайне громоздкие и плохо читаемые. Для решения этой проблемы мы предлагаем использовать так называемые паттерны интерфейсов, которые описывают, как агенты взаимодействуют друг с другом. С их помощью полная модель мультиагентной системы может быть получена путем композиции отдельных моделей агентов. Кроме того, модели мультиагентных систем, построенные с применением паттернов интерфейсов, позволяет легко идентифицировать поведение каждого отдельного агента. В целях обеспечения корректности применения паттернов интерфейсов мы применяем специальные конструкции на сетях Петри - морфизмы. Результаты эксперимента по применению паттерна для композиционального синтеза модели мультиагентной системы, представленные в работе, показали прирост основных метрик качества по сравнению с моделями, получаемыми с помощью стандартного подхода process discovery.

Об авторах

Р. А. Нестеров
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия


И. А. Ломазова
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия


Список литературы

1. van der Aalst W.M.P. Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes, 1st ed. Springer Publishing Company, Incorporated, 2011. DOI: 10.1007/978-3-642-19345-3.

2. Nesterov R.A., Lomazova I.A. Compositional process model synthesis based on interface patterns. Communications in Computer and Information Science, 2017.

3. Bernardinello L., Mangioni E., Pomello L. Local state refinement and composition of elementary net systems: An approach based on morphisms. Transactions on Petri Nets and Other Models of Concurrency, 2013, vol. 8, pp. 48-70. DOI: 10.1007/978-3-642-40465-8_3.

4. Buijs J.C.A.M., Dongen B., van der Aalst W.M.P. On the Role of Fitness, Precision, Generalization and Simplicity in Process Discovery. Lecture Notes in Computer Science, 2012, vol. 7565, pp. 305-322. DOI: 10.1007/978-3-642-33606-5_19.

5. Lassen K.B., van der Aalst W.M.P. Complexity metrics for workflow nets. Information and Software Technology, 2009, vol. 51, issue 3, pp. 610-626. DOI: 10.1016/j.infsof.2008.08.005.

6. Wen L., van der Aalst W.M.P., Wang J., Sun J. Mining process models with non-free-choice constructs. Data Mining and Knowledge Discovery, 2007, vol. 15, issue 2, pp. 145-180. DOI: 10.1007/s10618-007-0065-y.

7. Leemans S.J.J., Fahland D., van der Aalst W.M.P. Discovering block-structured process models from event logs containing infrequent behavior. Lecture Notes in Business Information Processing, 2013, vol. 171, pp. 66-78. DOI: 10.1007/978-3-319-06257-0_6.

8. Weijters A.J.M.M., van der Aalst W.M.P., de Medeiros A.K.A. Process Mining with the HeuristicsMiner Algorithm. BETA Working Paper Series, 2006, vol. 166, Einhoven University of Technology.

9. van Zelst S.J., van Dongen B.F., van der Aalst W.M.P. ILP-based process discovery using hybrid regions. CEUR Workshop Proceedings, 2015, vol. 1731, pp. 47-61.

10. Gunther C.W., van der Aalst W.M.P. Fuzzy mining - adaptive process simplification based on multi-perspective metrics. Lecture Notes in Computer Science, 2007, vol 4714, pp. 328-343. DOI: 10.1007/978-3-540-75183-0_24.

11. van der Aalst W.M.P., Gunther C.W. Finding structure in unstructured processes: The case for process mining. ACSD '07 Proceedings of the Seventh International Conference on Application of Concurrency to System Design, 2007, pp. 3-12. DOI: 10.1109/ACSD.2007.50

12. Buijs J.C.A.M. Flexible Evolutionary Algorithms for Mining Structured Process Models. Ph.D. dissertation, Eindhoven University of Technology, 2014.

13. Smedt J.D., Weerdt J.D., Vanthienen J. Multi-paradigm process mining: Retrieving better models by combining rules and sequence. Lecture Notes in Computer Science, 2014, vol. 8841, pp. 446-453. DOI: 10.1007/978-3-662-45563-0_26.

14. de San Pedro J., Cortadella J. Mining Structured Petri Nets for the Visualization of Process Behavior. SAC '16 Proceedings of the 31st Annual ACM Symposium on Applied Computing, 2016, pp. 839-846. DOI: 10.1145/2851613.2851645.

15. Kalenkova A.A., Lomazova I.A., van der Aalst W.M.P. Process Model Discovery: A Method Based on Transition System Decomposition. Lecture Notes in Computer Science, 2014, vol. 8489, pp. 71-90. DOI: 10.1007/978-3-319-07734-5_5.

16. Kalenkova A.A., Lomazova I.A. Discovery of Cancellation Regions within Process Mining Techniques. Fundamenta Informaticae, 2014, vol. 133, issue 2-3, pp. 197-209. DOI: 10.3233/FI-2014-1071.

17. van der Aalst, Kalenkova A., Rubin V., Verbeek E. Process Discovery Using Localized Events. Lecture Notes in Computer Science, 2015, vol. 9115, pp. 287-307. DOI: 10.1007/978-3-319-19488-2_15.

18. Reisig W. Understanding Petri Nets - Modeling Techniques, Analysis Methods, Case Studies. Springer, 2013, 145 p. DOI: 10.1007/978-3-642-33278-4.

19. Winskel G. Petri nets, morphisms and compositionality. Lecture Notes in Computer Science, 1985, vol. 222, pp. 453-477. DOI: 10.1007/BFb0016226.

20. Bernardinello L., Monticelli E., Pomello L. On Preserving Structural and Behavioural Properties by Composing Net Systems on Interfaces. Fundamenta Informaticae, 2007, vol. 80, issue 1-3, pp. 31-47.

21. Bernardinello L., Pomello L., Scaccabarozzi S. Morphisms on Marked Graphs. CEUR Workshop Proceedings, 2014, vol. 1160, pp. 113-127.

22. Lomazova I.A. Interacting Workflow Nets For Workflow Process Reengineering. Fundamenta Informaticae, 2010, vol. 101, issue 1-2, pp. 59-70. DOI: 10.3233/FI-2010-275.

23. Cardinale Y., Haddad J.E., Manouvrier M., Rukoz M. Web Service Composition Based On Petri Nets: Review and Contribution. Lecture Notes in Computer Science, vol. 8194, 2012, pp. 83-122. DOI: 10.1007/978-3-642-45263-5_5.

24. Hamadi R., Benatallah B. A Petri Net-Based Model For Web Service Composition. ADC‘03 Proceedings of the 14th Australasian database conference, 2003, pp. 191-200.

25. XES (eXtensible Event Stream). Available at: http://www.processmining.org/logs/xes, accessed 10.03.2017.

26. van Dongen B.F., de Medeiros A.K.A., Verbeek H.M.W., Weijters A.J.M.M., van der Aalst W.M.P. The ProM Framework: A New Era in Process Mining Tool Support. Lecture Notes in Computer Science, 2005, vol. 3536, pp. 444-454. DOI: 10.1007/11494744_25.

27. Gunther C.W., Rozinat A. Disco: Discover your processes. CEUR Workshop Proceedings, 2012, vol. 940, pp. 40-44.

28. Ailenei I.M. Process Mining Tools: A Comparative Analysis. Master’s thesis, Eindhoven University of Technology, 2011.

29. BPM Tool - myInvenio. Available: https://www.my-invenio.com, accessed 10.03.2017.

30. Shugurov I.S., Mitsyuk A.A. Generation of a Set of Event Logs with Noise. Proceedings of the 8th Spring/Summer Young Researchers Colloquium on Software Engineering (SYRCoSE 2014), 2014, pp. 88-95. DOI: 10.15514/SYRCOSE-2014-8-13.


Для цитирования:


Нестеров Р.А., Ломазова И.А. Автоматизированный композициональный синтез моделей распределенных систем с помощью паттернов интерфейсов. Труды Института системного программирования РАН. 2017;29(4):21-38. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2017-29(4)-2

For citation:


Nesterov R.A., Lomazova I.A. Using Interface Patterns for Compositional Discovery of Distributed System Models. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2017;29(4):21-38. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2017-29(4)-2

Просмотров: 83


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)