多影响因素的加权任务分配.docx

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1、多影响因素的加权任务分配（计算机与数字工程杂志）2014年第七期1任务分配策略研究1.1分配策略的形式化表示定义在工作流定义中有一项任务被分配给一个抽象的角色，而这个角色包含了多个员工。每一个候选员工都已经存在一个任务列表，任务分配问题就是根据任务属性及候选人状态把任务分配给最合适的候选人。定义介入员工状态有效性。在介入员工执行工作经过中，经常会由于如出差、休假等原因此无法工作。对于给定的介入员工。1.2基于多影响因素的加权任务分配策略通过对实际流程中的任务分配进行分析，发现最影响任务的执行效率的是任务分配不均导致的任务间等待，负载平衡在任务实际分配当中是至关重要的，所以将本分配算法设计为两阶

2、段：第一阶段根据介入者的状态有效性和负载状况划分资源候选者集合，第二阶段从资源候选者集合中根据综合匹配度进行执行者集合划分，将任务分配给评估分数最高的执行者集合。在计时器规定的时间内，假如没有员工执行此项任务，则工作流引擎会从之前的评估结果中筛掉目前执行者集合，然后再次对任务进行分配。资源执行者集合确实定经过如下：对一项特定的工作项任务，计算其相对预测负载偏差值，将介入员工划分成不同的负载区间，每一区间内的介入员工被以为具有类似的任务负载。介入员工的相对预测负载偏差区间数量的选择，能够根据详细的企业需求灵敏的调整。预测负载偏差区间的设定方法如下：设为相对预测负载偏差区间数，为相对预测负载偏差数

3、组。其中，区间的上下界能够根据工作流要求确定。为属于第个区间中的候选者集合，越大预测负载越重，。对于介入者，假如，则被划分到区间。当区间数过小的时候，负载平衡的程度将会变得很低，也失去了负载平衡的意义；当区间数过大接近员工数时，对于后面的综合评估就没有意义了，所以相对预测负载偏差区间数不宜过小，也不宜过大。选择相对负载较轻的区间为资源候选集合，对集合中的每一个员工的执行能力、感兴趣度和成本进行综合的评估，本文提出了一个带有权值的综合评估分数计算方法，根据确定的评估值，对确定的资源候选集合进行排序，并再次进行区间划分，设定方法如下：设为评估值区间数，评估值区间数组，对评估值最高的数值偏差在之内的

4、，放入，偏差为的放入，依次类推，直到数组执行完毕。和值可设定，评估值区间数的选择可以以根据企业的需求灵敏的调整；这样排名最靠前的候选集合就是任务的最适宜执行者集合。1.3算法实现启动计时器，初始化参数，置；获取要执行的任务，确定相对预测负载偏差区间数、评估值区间数和偏差值及各影响因素权值、；根据流程定义找到符合条件能够承当任务的所有介入者集合其中要求介入者的状态有效性；计算每个介入者的预测负载，以及任务的平均预测负载。2实验与当前的基于多准则的任务分配策略相比，本策略增加了状态有效性和成本两个影响因素，能够在算法执行前筛除状态无效用户，避免了由无效用户执行任务导致流程挂起的情况，能够提高流程执

5、行效率，对于成本因素的计算使得该策略愈加具有普适性。为了评价本文提出的任务分配算法的负载性能，我们将算法进行仿真实验。各个员工对分配任务得到的处理顺序是先进先出的处理原则，不进行任何的优先调度，由于采用这种原则，本实验不考虑计时器进行再次分配的情况。在测试期间测试个工作流实例的运行情况，将三个并行任务、和分配给四个员工，设所有介入者状态有效性均为，评估因素影响权值为，。表给出了介入员工执行三类任务的影响因素评估值，表给出了员工完成任务所需时间。根据上述测试环境，对以及基于多影响因素的加权任务分配算法进行负载分析，负载结果如图图所示。从图与图中可看出，当执行任务数较多时，算法的负载不平衡，执行能

6、力强、速度快的和负载较轻，而执行能力一般的和则负载较大；基于多影响因素的加权任务分配算法则做到了负载平衡，随着任务数的增加曲线也成线性增长，负载平衡趋势不会改变。而且，在任务的总执行时间上，本文的算法相对于算法也有了一定程度的降低，如图所示。从图中能够看出，当任务数大于后，多因素加权算法的总执行时间相对较少。综合进行评估，基于多影响因素的加权任务分配算法在提高流程执行效率方面有很大帮助。3结语实现任务的自动优选分配是提高工作流系统运行效率的关键步骤，本文在前人研究的基础上提出了基于多影响因素的加权任务分配策略，该策略综合考虑了介入者状态有效性、负载、介入者能力、兴趣度以及成本因素，设计并实现了基于多影响因素的加权任务分配算法。通过实验结果能够看出，该算法可有效降低任务平均等待时间和人员负载，提高了任务平均处理效率。同时，由于各影响因素权重可按需调节，该策略能很好地适应不同领域业务对任务分配的不同需求，解决工作流在任务分配上的灵敏性问题，愈加具有普适性。