CN109685453B - 智能识别工作流有效路径的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及的技术领域，具体涉及一种智能识别工作流有效路径的方法。遍历工作流，读取所述工作流中所有路径；取每条路径上各节点间的参数条件的交集，作为路径条件；拆分各个所述路径条件，得到多个参数条件；分解参数条件，得到特征信息，根据特征信息计算出因子参数的测试值；将得到的测试值进行笛卡尔积运算，得到工作流关键值集合；将各关键值依次替换至路径条件中，并计算替换后的路径条件，如果一组关键值代入各条路径条件计算后的结果仅有一条路径为true，则判断该路径为有效路径。在寻径过程中，无需将每两个节点间的连接都做一次判断，只需判断整条路径是否通畅，能够适应复杂多径工作流有效路径选择。

Description

智能识别工作流有效路径的方法
技术领域
本发明涉及的技术领域，具体涉及一种智能识别工作流有效路径的方法。
背景技术
工作流就是工作流程的计算模型，将工作流程中的工作节点，采用不同逻辑规则在计算机中使用适当的模型进行显示并对其实施计算。工作流建模把实际工作过程中的业务流程抽象化，建立计算机可识别处理的信息模型，实现业务流程的自动化流转过程，使得文档、信息或任务能够在不同的执行者之间进行传递与执行。有效路径是工作流节点序列，该序列具有正确性、完整性、可执行性及可靠性。
企业信息管理***会涉及到工作流设计与应用。工作流程在企业信息管理***中的应用又遵循着相关的管理规则，同一工作流签批节点有多种组合序列。在多个组合序列中根据业务逻辑判断只有一部分是有效路径。
目前大多数信息***采用的是在某个签批节点中采用if/else或switch/case来判断签批转向，签批转向条件都固化在程序中，使工作流寻径方法中嵌套过多的条件判断，加重程序代码量，降低程序易读性，影响程序的执行效率，而且准确率较低，易出错，要依靠人工判断工作流路径的完整性与准确性，不能适应业务的经常变化，维护起来较为困难。且如果遇到较为复杂的工作流，一旦流程分支有所调整，那么在已有流程设计的基础上进行修改的工作量有可能大于按照新流程重新设计的工作量。
发明内容
本发明的目的就是针对现有技术的缺陷，提供一种能够适应复杂多径工作流有效路径选择、逻辑简单、寻径准确的智能识别工作流有效路径的方法。
本发明一种智能识别工作流有效路径的方法，其技术方案为，包括：
遍历工作流，读取所述工作流中所有路径；
取每条路径上各节点间的参数条件的交集，作为路径条件；
拆分各个所述路径条件，得到多个参数条件；
分解所述参数条件，得到包含因子参数的参数名在内的多个特征信息，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值；
将得到的各因子参数的所述测试值进行笛卡尔积运算，得到工作流关键值集合；
将所述工作流关键值集合中的各关键值依次替换至路径条件中，并计算替换后的路径条件，如果一组关键值代入各条路径条件计算后的结果仅有一条路径为true，则判断该路径为有效路径。
较为优选的，所述特征信息除包括因子参数的参数名和参数类型，或还包括字符串数据或数值范围；
其中，所述参数类型包括字符串型、布尔型和数值型。
较为优选的，所述路径条件中的各个参数条件通过and或or连接；
拆分各个所述路径条件，得到多个参数条件时，将and或or作为分隔符进行拆分。
较为优选的，当所述参数条件格式为[参数名][运算符][字符串数据]时，所述参数条件的类型为字符串型；
当所述参数条件格式为[参数名]或！[参数名]时，所述参数条件的类型为布尔型；
当所述参数条件格式为[参数名][运算符][数值]时，所述参数条件的类型为数值型。
较为优选的，当某个参数条件A的类型为字符串型时，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值包括：
定义因子参数队列ParamList和测试值队列ParamValueList；
将所述参数条件A因子参数的参数名P加入因子参数队列ParamList，将所述参数条件A的字符串数据加入测试值队列ParamValueList；
查找除所述参数条件A外，参数名相同的其余参数条件，将除所述参数条件A的字符串数据外的任意一个字符串数据加入测试值队列ParamValueList；
对所述测试值队列ParamValueList进行去重处理，得到因子参数P的测试值。
较为优选的，当某个参数条件A的类型为布尔型时，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值包括：
定义因子参数队列ParamList和测试值队列ParamValueList；
将所述参数条件A因子参数的参数名P加入因子参数队列ParamList，将true和false加入测试值队列ParamValueList，所述true和false为因子参数P的测试值。
较为优选的，当某个参数条件A的类型为数值型时，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值包括：
定义因子参数队列ParamList、测试值队列ParamValueList和边界值队列ParamEdgeList；
将所述参数条件A因子参数的参数名P加入因子参数队列ParamList，将所述参数条件A的数值型数据加入边界值队列ParamEdgeList；
查找除所述参数条件A外，参数名相同的其余参数条件，将所述其余参数条件的数值型数据加入边界值队列ParamEdgeList；
将边界值队列中的所有数值加入测试值队列ParamValueList；此外，将边界值队列中的数值按从小到大排列，依次取相邻两个数值之间的随机数，以及小于最小边界值的随机数、大于最大边界值的随机数加入测试值队列ParamValueList。
较为优选的，采用深度优先搜索的方式对所述工作流进行遍历
本发明的有益效果为：本发明逻辑性更清晰，采用计算机自动化计算，并且可读性及可执行性更高。
1、本发明支持数值型、布尔型、字符型、枚举型等多种参数类型。
2、***自动解析分支条件，生成因子参数，智能分析并按参数值范围生成各参数的测试值，包括参数的边界值，生成的测试值可以完全代表参数的各个条件范围，从而保证寻径的准确性。
3、在寻径过程中，无需将每两个节点间的连接都做一次判断，只需判断整条路径是否通畅，能够适应复杂多径工作流有效路径选择。
4、在遇到较为复杂的工作流时，即便其流程分支进行调整，本发明也能快速验证工作流设计的准确性。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为本发明多径工作流示意图；
图3为本发明应用到多径工作流F1的具体实例图；
图4为实例F1路径条件集合图；
图5为实例F1参数测试值筛选路径效果图。
图6为实例F1的有效路径输出图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明，便于清楚地了解本发明，但它们不对本发明构成限定。
如图1所示，本发明的工作流程为：
遍历工作流，读取所述工作流中所有路径；
取每条路径上各节点间的参数条件的交集，作为路径条件；
拆分各个所述路径条件，得到多个参数条件；
分解所述参数条件，得到包含因子参数的参数名在内的多个特征信息，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值；
将得到的各因子参数的所述测试值进行笛卡尔积运算，得到工作流关键值集合；
将所述工作流关键值集合中的各关键值依次替换至路径条件中，并计算替换后的路径条件，如果一组关键值代入各条路径条件计算后的结果仅有一条路径为true，则判断该路径为有效路径；
返回有效路径集合。
所述特征信息除包括因子参数的参数名和参数类型，或还包括字符串数据或数值范围；
其中，所述参数类型包括字符串型、布尔型和数值型。
较为优选的，所述路径条件中的各个参数条件通过and或or连接；
拆分各个所述路径条件，得到多个参数条件时，将and或or作为分隔符进行拆分。
较为优选的，当所述参数条件格式为[参数名][运算符][字符串数据]时，所述参数条件的类型为字符串型；
当所述参数条件格式为[参数名]或！[参数名]时，所述参数条件的类型为布尔型；
当所述参数条件格式为[参数名][运算符][数值]时，所述参数条件的类型为数值型。
较为优选的，当某个参数条件A的类型为字符串型时，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值包括：
定义因子参数队列ParamList和测试值队列ParamValueList；
将所述参数条件A因子参数的参数名P加入因子参数队列ParamList，将所述参数条件A的字符串数据加入测试值队列ParamValueList；
查找除所述参数条件A外，参数名相同的其余参数条件，将除所述参数条件A的字符串数据外的任意一个字符串数据加入测试值队列ParamValueList；
对所述测试值队列ParamValueList进行去重处理，得到因子参数P的测试值。
较为优选的，当某个参数条件A的类型为布尔型时，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值包括：
定义因子参数队列ParamList和测试值队列ParamValueList；
将所述参数条件A因子参数的参数名P加入因子参数队列ParamList，将true和false加入测试值队列ParamValueList，所述true和false为因子参数P的测试值。
较为优选的，当某个参数条件A的类型为数值型时，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值包括：
定义因子参数队列ParamList、测试值队列ParamValueList和边界值队列ParamEdgeList；
将所述参数条件A因子参数的参数名P加入因子参数队列ParamList，将所述参数条件A的数值型数据加入边界值队列ParamEdgeList；
查找除所述参数条件A外，参数名相同的其余参数条件，将所述其余参数条件的数值型数据加入边界值队列ParamEdgeList；
将边界值队列中的所有数值加入测试值队列ParamValueList；此外，将边界值队列中的数值按从小到大排列，依次取相邻两个数值之间的随机数，以及小于最小边界值的随机数、大于最大边界值的随机数加入测试值队列ParamValueList。
较为优选的，采用深度优先搜索的方式对所述工作流进行遍历。
如图2所示为工作流F的示意图，本发明将该方法应用在工作流F上，作为一个实施例进行解释：
实施例一
S1：首先利用深度优先搜索，遍历工作流F，将流程中所有路径读取出来，此时的路径含有效路径和无效路径：
①N1-N2-N3-N5-N6-N7；
②N1-N2-N3-N5-N7；
③N1-N2-N5-N6-N7；
④N1-N2-N5-N7；
⑤N1-N2-N4-N3-N5-N6-N7；
⑥N1-N2-N4-N3-N5-N7；
⑦N1-N2-N4-N5-N6-N7；
⑧N1-N2-N4-N5-N7；
S2：取每条路径上各节点间的参数条件的交集，作为路径条件：
①N1-N2-N3-N5-N6-N7：C1and C6→(P1>＝100and P2)and(P1<100or P1>＝200)
②N1-N2-N3-N5-N7；C1and C7→(P1>＝100and P2)and(P1>＝100and P1<200)
③N1-N2-N5-N6-N7；C2and C6→(P1>＝100and！P2)and(P1<100or P1>＝200)
④N1-N2-N5-N7；C2and C7→(P1>＝100and！P2)and(P1>＝100and P1<200)
⑤N1-N2-N4-N3-N5-N6-N7；C3and C4and C6→(P1<100)and(P2)and(P1<100or P1>＝200)
⑥N1-N2-N4-N3-N5-N7；C3and C4and C7→(P1<100)and(P2)and(P1>＝100and P1<200)
⑦N1-N2-N4-N5-N6-N7；C3and C5and C6→(P1<100)and(！P2)and(P1<100or P1>＝200)
⑧N1-N2-N4-N5-N7；C3and C5and C7→(P1<100)and(！P2)and(P1>＝100and P1<200)
S3：将“and”、“or”作为分隔符，拆分获取路径中的单个参数条件，并做去重操作，得到以下参数条件队列：
①P1>＝100
②P1<100
③P2
④！P2
⑤P1>＝200
⑥P1<200
S4：遍历步骤3得到的参数条件队列，将运算符作为分隔符分解参数条件，得到工作流F的因子参数、参数类型、数值范围，继而得到工作流F的测试值。在此过程中，需要定义因子参数队列ParamList、测试值队列ParamValueList，整型、浮点型等数值型参数需要定义边界值队列ParamEdgeList。
①P1>＝100：运算符为“>＝”，P1为参数名，100为整型数值，因此P1为整型参数，将P1加入因子参数队列ParamList，将100加入P1的边界值队列ParamEdgeList。
②查找除条件P1>＝100之外的与P1相关的参数条件：
P1<100：100已在P1的边界值队列，不再重复加入。
P1>＝200：将200加入P1的边界值队列。
P1<200：200已在P1的边界值队列，不再重复加入。
此时P1参数条件遍历完毕。
根据②，得到P1的边界值队列为{100，200}，首先将100,200加入P1的测试值队列。其次，将P1边界值队列中的数值按从小到大排列，依次取相邻两个数之间的随机数，以及小于最小边界值的随机数，大于最大边界值的随机数加入P1的测试值队列，即：
a.(-∞,100)：取(-∞,100)的一个随机数(如：90)，加入P1的测试值队列ParamValueList。
b.(100,200)：取(100,200)的一个随机数(如：155)，加入参数P1的测试值队列ParamValueList。
c.(200,+∞)：取(200,+∞)的一个随机数(如：205)，加入参数P1的测试值队列ParamValueList；
P1测试值生成完毕，得到P1测试值为{100,200,90,155,205}。
③P2：不含运算符＝、！＝、<、<＝、>、>＝，为布尔类型参数，将P2加入因子参数队列ParamList，测试值为true和false，分别加入参数P2的测试值队列ParamValueList。布尔类型参数无需重复遍历解析测试值。
P2测试值生成完毕，得到P2测试值为{true,false}。
综上所述，得到因子参数队列{P1,P2}和测试值队列{{100,200,90,155,205},{true,false}}。
S5：将得到的参数测试值，经过笛卡尔积计算方法，得到的以下数据集合作为工作流关键值集合：
A×B＝{(P1,P2)|P1∈A∧P2∈B}，这里A＝(100,200,90,155,205)，B＝(true,false)，则A×B＝{(100,true),(100,false),(200,true),(200,false),(90,true),(90,false),(155,true),(155,false),(205,true),(205,false)}即为工作流关键值集合。
S6：将工作流关键值依次替换至路径条件中，计算替换后的路径条件，如果一组关键值代入各条路径条件计算后的结果仅有一条路径为true，那么该路径即为有效路径。
S7：返回有效路径集合：
①N1-N2-N3-N5-N7
②N1-N2-N5-N7
③N1-N2-N4-N3-N5-N6-N7
④N1-N2-N4-N5-N6-N7
⑤N1-N2-N3-N5-N6-N7
⑥N1-N2-N5-N6-N7
如图3为工作流F1的示意图，图4-5为本发明将该方法应用在工作流F的示意图，本发明将该应用作为第二个实施例进行解释：
实施例二
S1：首先利用深度优先搜索，遍历工作流F1，将流程中所有路径读取出来，如图4所示。
S2：取每条路径上各节点间的参数条件的交集，作为路径条件，如图5所示：
S3：根据条件定义规范，将“and”、“or”作为分隔符，拆分获取路径中的单个参数条件，并做去重操作，继而得到以下参数条件：
①type＝”投资”
②type！＝”投资”
③isNeedLegal
④！isNeedLegal
⑤money>0
⑥money<200
⑦money>＝200
⑧money<500
⑨money>＝500
S4：遍历步骤3得到的参数条件队列，将运算符作为分隔符分解参数条件，得到工作流F1的因子参数、参数类型、数值范围，继而得到工作流F1的测试值。在此过程中，需要定义因子参数队列ParamList、测试值队列ParamValueList，整型、浮点型等数值型参数需要定义边界值队列ParamEdgeList。
①type＝”投资”，字符串型参数，因此将type加入因子参数队列ParamList，将“投资”加入参数type的测试值队列ParamValueList。
②查找除条件type＝”投资”之外的与type相关的参数条件：
a.type！＝”投资”，将除“投资”以外的任意一个字符串数据(如“非投资”)加入参数type的测试值队列。
type测试值生成完毕，去重后，得到type测试值为{“投资”,“非投资”}。
③isNeedLegal：布尔类型参数，将isNeedLegal加入因子参数队列ParamList，测试值为true和false，分别加入参数isNeedLegal的测试值队列ParamValueList。布尔类型参数无需重复遍历解析测试值。
isNeedLegal测试值生成完毕，得到isNeedLegal测试值为{true,false}。
④money<200：整型参数，将money加入因子参数队列ParamList，将200加入参数money的边界值队列ParamEdgeList。
⑤查找除条件money<200之外的与money相关的参数条件：
money>＝200：200已在money的边界值队，不再重复加入。
money<500：将500加入参数money的边界值队列。
money>＝500：500已在money的边界值队，不再重复加入。
此时money参数条件遍历完毕。
根据⑤，得到money的边界值队列为{200,500}，首先将200,500加入money的测试值队列，其次根据money边界值队列中的数值按从小到大排列，依次取相邻两个数值之前的随机数，以及小于最小边界值的随机数、大于最大边界值的随机数加入money的测试队列，即：
a.(-∞,200)：取(-∞,200)的一个随机数(如：131)，加入参数money的测试值队列ParamValueList；
b.(200,500)：取(200,500)的一个随机数(如：317)，加入参数money的测试值队列ParamValueList。
c.(500,+∞)：(500,+∞)的一个随机数(如：948)，加入参数money的测试值队列ParamValueList；
money测试值生成完毕，得到money测试值为{200，500,131,317,948}。
综上所述，得到因子参数队列{type,isNeedLegal,money}和测试值队列{{“投资”,“非投资”},{true,false},{200，500,131,317,948}}。
S5：将得到的参数测试值，经过笛卡尔积计算方法，得到的以下数据集合作为工作流关键值集合：A×B×C＝{(X,Y,Z)|X∈A∧Y∈B∧Z∈C}，这里A＝(“投资",“非投资”)，B＝(true,false)，c＝(200，500,131,317,948)。
则A×B×C＝{(“投资”,true,131),(“投资”,true,200),(“投资”,true,317),(“投资”,true,500),(“投资”,true,948),(“投资”,false,131),(“投资”,false,200),(“投资”,false,317),(“投资”,false,500),(“投资”,false,948),(“非投资”,true,131),(“非投资”,true,200),(“非投资”,true,317),(“非投资”,true,500),(“非投资”,true,948),(“非投资”,false,131),(“非投资”,false,200),(“非投资”,false,317),(“非投资”,false,500),(“非投资”,false,948)}即为工作流F1关键值集合。
S6：将工作流关键值依次替换至路径条件中，计算替换后的路径条件，如果一组关键值代入各条路径条件计算后的结果仅有一条路径为true，那么该路径即为有效路径，验证结果如图6所示。
S7：返回有效路径集合：
①开始—申请单位领导—主体单位领导—经营主管部门领导—结束
②开始—申请单位领导—主体单位领导—经营主管部门领导—分管领导—结束
③开始—申请单位领导—主体单位领导—经营主管部门领导—分管领导—总经理-结束
④开始—申请单位领导—主体单位领导—经营主管部门领导—法律审核员—分管领导—结束
⑤开始—申请单位领导—主体单位领导—经营主管部门领导—法律审核员—分管领导—总经理-结束
⑥开始—申请单位领导—主体单位领导—投资部领导—经营主管部门领导—分管领导—总经理—结束
⑦开始—申请单位领导—主体单位领导—投资部领导—经营主管部门领导—结束
⑧开始—申请单位领导—主体单位领导—投资部领导—经营主管部门领导—法律审核员—分管领导—总经理—结束
本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (5)

1.一种智能识别工作流有效路径的方法，其特征在于，包括：
遍历工作流，读取所述工作流中所有路径；
取每条路径上各节点间的参数条件的交集，作为路径条件；
拆分各个所述路径条件，得到多个参数条件；
分解拆分各个路径条件得到的参数条件，得到包含因子参数的参数名在内的多个特征信息，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值；
将得到的各因子参数的所述测试值进行笛卡尔积运算，得到工作流关键值集合；
将所述工作流关键值集合中的各关键值依次替换至路径条件中，并计算替换后的路径条件，如果一组关键值代入各条路径条件计算后的结果仅有一条路径为true，则判断该路径为有效路径；
当某个参数条件A的类型为字符串型时，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值包括：
定义因子参数队列ParamList和测试值队列ParamValueList；
将所述参数条件A因子参数的参数名P加入因子参数队列ParamList，将所述参数条件A的字符串数据加入测试值队列ParamValueList；
查找除所述参数条件A外，参数名相同的其余参数条件，将除所述参数条件A的字符串数据外的任意一个字符串数据加入测试值队列ParamValueList；
对所述测试值队列ParamValueList进行去重处理，得到因子参数P的测试值；
当某个参数条件A的类型为布尔型时，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值包括：
定义因子参数队列ParamList和测试值队列ParamValueList；
将所述参数条件A因子参数的参数名P加入因子参数队列ParamList，将true和false加入测试值队列ParamValueList，所述true和false为因子参数P的测试值；
当某个参数条件A的类型为数值型时，根据所述特征信息计算出因子参数的测试值包括：
定义因子参数队列ParamList、测试值队列ParamValueList和边界值队列ParamEdgeList；
将所述参数条件A因子参数的参数名P加入因子参数队列ParamList，将所述参数条件A的数值型数据加入边界值队列ParamEdgeList；
查找除所述参数条件A外，参数名相同的其余参数条件，将所述其余参数条件的数值型数据加入边界值队列ParamEdgeList；
将边界值队列中的所有数值加入测试值队列ParamValueList；此外，将边界值队列中的数值按从小到大排列，依次取相邻两个数值之间的随机数，以及小于最小边界值的随机数、大于最大边界值的随机数加入测试值队列ParamValueList。
2.根据权利要求1所述的智能识别工作流有效路径的方法，其特征在于：所述特征信息除包括因子参数的参数名和参数类型，还包括字符串数据或数值范围；
其中，所述参数类型包括字符串型、布尔型和数值型。
3.根据权利要求1所述的智能识别工作流有效路径的方法，其特征在于：所述路径条件中的各个参数条件通过and或or连接；
拆分各个所述路径条件，得到多个参数条件时，将and或or作为分隔符进行拆分。
4.根据权利要求2所述的智能识别工作流有效路径的方法，其特征在于：
当所述参数条件格式为[参数名][运算符][字符串数据]时，所述参数条件的类型为字符串型；
当所述参数条件格式为[参数名]或！[参数名]时，所述参数条件的类型为布尔型；
当所述参数条件格式为[参数名][运算符][数值]时，所述参数条件的类型为数值型。
5.根据权利要求1所述的智能识别工作流有效路径的方法，其特征在于，采用深度优先搜索的方式对所述工作流进行遍历。
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