依照國際工作流聯(lián)盟(WorkflowManagementCollation，WfMC)的定義，工作流是業(yè)務(wù)過程的全部或部分自動化過程，在此過程中，文檔、信息或者任務(wù)按照一定的過程規(guī)則在參與者之間流轉(zhuǎn)，實現(xiàn)組織成員間的協(xié)調(diào)工作以期達到業(yè)務(wù)的整體目標(biāo)。利用Agent技術(shù)以及云計算技術(shù)解決工作流發(fā)展過程中遇到的各種問題是進一步推廣工作流應(yīng)用的一種行之有效的途徑，《遷移工作流與云工作流》反映了作者吳修國對解決工作流發(fā)展過程中遇到的諸如過分依賴于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、業(yè)務(wù)模型的靈活性較差以及無法應(yīng)用于云計算平臺等問題的研究思路。
1 工作流概述
1.1 工作流
1.1.1 工作流的產(chǎn)生
1.1.2 工作流的定義
1.2 工作流管理系統(tǒng)
1.2.1 工作流管理系統(tǒng)的功能
1.2.2 工作流管理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
1.2.3 工作流管理系統(tǒng)的分類
1.3 工作流模型
1.3.1 WfMC的工作流參考模型
1.3.2 Petri網(wǎng)
1.4 工作流技術(shù)研究的現(xiàn)狀與發(fā)展
1.4.1 工作流發(fā)展中遇到的問題分析
1.4.2 工作流的發(fā)展趨勢
參考文獻 1 工作流概述
1.1 工作流
1.1.1 工作流的產(chǎn)生
1.1.2 工作流的定義
1.2 工作流管理系統(tǒng)
1.2.1 工作流管理系統(tǒng)的功能
1.2.2 工作流管理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
1.2.3 工作流管理系統(tǒng)的分類
1.3 工作流模型
1.3.1 WfMC的工作流參考模型
1.3.2 Petri網(wǎng)
1.4 工作流技術(shù)研究的現(xiàn)狀與發(fā)展
1.4.1 工作流發(fā)展中遇到的問題分析
1.4.2 工作流的發(fā)展趨勢
參考文獻
2 遷移工作流
2.1 遷移工作流的產(chǎn)生
2.2 移動Agent
2.2.1 Agent的概念
2.2.2 移動Agent的概念
2.2.3 移動Agent模型
2.3 遷移工作流系統(tǒng)
2.3.1 遷移工作流模型
2.3.2 遷移工作流系統(tǒng)框架
2.3.3 一個遷移工作流系統(tǒng)的例子
2.4 遷移實例的遷移策略
2.4.1 遷移實例的服務(wù)定位
2.4.2 遷移實例的目的地選擇
2.4.3 實驗
2.5 本章小結(jié)
參考文獻
3 面向目標(biāo)的遷移工作流
3.1 面向目標(biāo)的遷移工作流
3.1.1 產(chǎn)生背景
3.1.2 面向目標(biāo)的遷移工作流定義
3.2 目標(biāo)(Goal)
3.2.1 目標(biāo)的定義
3.2.2 與／或目標(biāo)樹
3.2.3 時序與／或目標(biāo)圖
3.2.4 帶滿足支持度的時序目標(biāo)圖
3.3 目標(biāo)可滿足性的定性描述與推理
3.3.1 目標(biāo)可滿足性定性描述
3.3.2 目標(biāo)之間滿足性傳遞
3.3.3 目標(biāo)滿足性推理算法
3.4 目標(biāo)可滿足性定量描述與推理
3.4.1 目標(biāo)可滿足性定量描述
3.4.2 目標(biāo)之間滿足性傳遞
3.4.3 目標(biāo)滿足性推理算法
3.5 應(yīng)用舉例
3.6 相關(guān)工作的比較
3.7 本章小結(jié)
參考文獻
4 基于目標(biāo)描述邏輯的遷移工作流系統(tǒng)
4.1 引言
4.2 描述邏輯基礎(chǔ)
4.2.1 描述邏輯
4.2.2 描述邏輯推理機制
4.2.3 基于描述邏輯的目標(biāo)推理
4.3 目標(biāo)描述邏輯的語法與語義
4.3.1 語法結(jié)構(gòu)
4.3.2 目標(biāo)的語義
4.3.3 目標(biāo)規(guī)劃
4.4 目標(biāo)描述邏輯的推理問題
4.4.1 目標(biāo)描述的一致性判定
4.4.2 目標(biāo)的可滿足性判定
4.5 舉例
4.6 相關(guān)研究
4.7 本章總結(jié)
參考文獻
5 基于規(guī)劃組合的多目標(biāo)模型優(yōu)化方法
5.1 概述
5.2 多目標(biāo)模型優(yōu)化問題描述
5.3 兩目標(biāo)模型的優(yōu)化方法
5.3.1 DD型優(yōu)化問題
5.3.2 DP型優(yōu)化問題
5.3.3 PP型優(yōu)化問題
5.4 多目標(biāo)模型的優(yōu)化方法
5.5 應(yīng)用舉例
5.6 相關(guān)工作的比較
5.7 本章小結(jié)
參考文獻
6 遷移工作流目標(biāo)規(guī)劃
6.1 引言
6.2 遷移工作流目標(biāo)規(guī)劃框架
6.2.1 遷移工作流的目標(biāo)規(guī)劃表示
6.2.2 遷移工作流目標(biāo)規(guī)劃框架
6.3 目標(biāo)規(guī)劃過程
6.3.1 目標(biāo)規(guī)劃過程
6.3.2 目標(biāo)“與／或”樹的規(guī)范
6.4 本章總結(jié)
參考文獻
7 基于GDLs遷移工作流建模示例
7.1 面向目標(biāo)的遷移工作流概念
7.2 旅游預(yù)訂服務(wù)工作流建模舉例
7.2.1 旅游預(yù)訂目標(biāo)描述
7.2.2 旅游預(yù)訂目標(biāo)一致性和可滿足性判定
7.2.3 多旅游預(yù)訂目標(biāo)模型優(yōu)化
7.3 面向目標(biāo)的工作流建模語言
7.4 旅游預(yù)訂目標(biāo)建模實驗與分析
7.5 本章小結(jié)
參考文獻
8 云工作流系統(tǒng)
8.1 引言
8.2 云工作流相關(guān)技術(shù)
8.2.1 云計算技術(shù)
8.2.2 云工作流研究現(xiàn)狀
8.3 面向服務(wù)的云工作流概念模型
8.4 面向服務(wù)的云工作流結(jié)構(gòu)模型
8.5 基于移動Agent的云物流平臺聯(lián)盟策略
8.5.1 引言
8.5.2 基于移動Agent的云物流信息平臺聯(lián)盟策略
8.5.3 實驗
8.6 本章小結(jié)
參考文獻
9 面向云工作流的最小成本副本策略
9.1 引言
9.2 云計算環(huán)境下數(shù)據(jù)管理成本模型
9.2.1 云計算環(huán)境建模
9.2.2 云計算環(huán)境下數(shù)據(jù)管理成本模型
9.3 最小成本的副本創(chuàng)建策略
9.3.1 帶有副本時數(shù)據(jù)管理成本模型
9.3.2 創(chuàng)建副本的必要性測試算法
9.4 近似最小成本的副本管理策略
9.4.1 擴展斯坦納樹模型
9.4.2 近似最小成本的副本近似算法
9.5 實驗與仿真
9.5.1 創(chuàng)建副本必要性測試分析
9.5.2 最小成本的副本數(shù)量與存儲位置分析
9.5.3 仿真
9.6 本章小結(jié)
參考文獻
10 云科學(xué)工作流中面向最小成本的數(shù)據(jù)存儲策略
10.1 引言
10.2 云科學(xué)工作流
10.2.1 科學(xué)工作流
10.2.2 云科學(xué)工作流
10.2.3 SwinDeW-C科學(xué)工作流管理系統(tǒng)
10.3 數(shù)據(jù)存儲成本模型
10.4 最小開銷的數(shù)據(jù)存儲策略
10.4.1 線性數(shù)據(jù)生成關(guān)系的存儲策略
10.4.2 具有單一塊(Block)生成關(guān)系的存儲策略
10.4.3 一般結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲策略
10.5 本章小結(jié)
參考文獻
11 結(jié)束語
11.1 工作總結(jié)
11.2 下一步的工作
主題索引
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