TY -的盟,思源PY - 2020 DA - 2020/03/12 TI -基于集合的微分进化算法基于引导当地探索为自动化流程发现SP - 4240584六世- 2020 AB -进化算法是一种有效的方法来解决过程发现问题,旨在从事件日志我的流程模型是符合实际的业务流程。然而,当前的进化算法,如GeneticMiner ETM ProDiGen,收敛缓慢而艰难,因为他们采用遗传交叉和变异具有很强的随机性。本文提出一种混合进化算法的自动化过程发现,它包含一个基于集合的微分进化算法和引导地方探索。这项工作有三大创新。首先,提出了一种混合进化策略,采用微分进化算法的搜索解空间和快速近似最优解首先,然后一个特定的地方勘探方法加入帮助算法跳过局部最优。其次,提出了两个新的基于集合的微分进化操作符,可以有效地执行在因果矩阵微分变异和交叉。第三,一个细粒度的评估技术的目的是为每个节点分配分数,在流程模型中,这是用来指导当地的探索和提高算法的效率。实验进行了68种不同的事件日志,包括22个人工事件日志,44嘈杂的事件日志,和两个真正的事件日志。此外,该算法与三种流行的算法过程的发现。实验结果表明,该算法可以实现良好的性能,其收敛速度快。 SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/4240584 DO - 10.1155/2020/4240584 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -