工作流挖掘与调度算法研究的开题报告.docx

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.