依照國際工作流聯盟(WorkflowManagementCollation，WfMC)的定義，工作流是業務過程的全部或部分自動化過程，在此過程中，文檔、信息或者任務按照一定的過程規則在參與者之間流轉，實現組織成員間的協調工作以期達到業務的整體目標。利用Agent技術以及云計算技術解決工作流發展過程中遇到的各種問題是進一步推廣工作流應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展過程中遇到的諸如過分依賴于網絡系統、業務模型的靈活性較差以及無法應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 工作流的產生
1.1.2 工作流的定義
1.2 工作流管理系統
1.2.1 工作流管理系統的功能
1.2.2 工作流管理系統的體系結構
1.2.3 工作流管理系統的分類
1.3 工作流模型
1.3.1 WfMC的工作流參考模型
1.3.2 Petri網
1.4 工作流技術研究的現狀與發展
1.4.1 工作流發展中遇到的問題分析
1.4.2 工作流的發展趨勢
參考文獻 1 工作流概述
1.1 工作流
1.1.1 工作流的產生
1.1.2 工作流的定義
1.2 工作流管理系統
1.2.1 工作流管理系統的功能
1.2.2 工作流管理系統的體系結構
1.2.3 工作流管理系統的分類
1.3 工作流模型
1.3.1 WfMC的工作流參考模型
1.3.2 Petri網
1.4 工作流技術研究的現狀與發展
1.4.1 工作流發展中遇到的問題分析
1.4.2 工作流的發展趨勢
參考文獻
2 遷移工作流
2.1 遷移工作流的產生
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
2.3.1 遷移工作流模型
2.3.2 遷移工作流系統框架
2.3.3 一個遷移工作流系統的例子
2.4 遷移實例的遷移策略
2.4.1 遷移實例的服務定位
2.4.2 遷移實例的目的地選擇
2.4.3 實驗
2.5 本章小結
參考文獻
3 面向目標的遷移工作流
3.1 面向目標的遷移工作流
3.1.1 產生背景
3.1.2 面向目標的遷移工作流定義
3.2 目標(Goal)
3.2.1 目標的定義
3.2.2 與／或目標樹
3.2.3 時序與／或目標圖
3.2.4 帶滿足支持度的時序目標圖
3.3 目標可滿足性的定性描述與推理
3.3.1 目標可滿足性定性描述
3.3.2 目標之間滿足性傳遞
3.3.3 目標滿足性推理算法
3.4 目標可滿足性定量描述與推理
3.4.1 目標可滿足性定量描述
3.4.2 目標之間滿足性傳遞
3.4.3 目標滿足性推理算法
3.5 應用舉例
3.6 相關工作的比較
3.7 本章小結
參考文獻
4 基于目標描述邏輯的遷移工作流系統
4.1 引言
4.2 描述邏輯基礎
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推理
4.3 目標描述邏輯的語法與語義
4.3.1 語法結構
4.3.2 目標的語義
4.3.3 目標規劃
4.4 目標描述邏輯的推理問題
4.4.1 目標描述的一致性判定
4.4.2 目標的可滿足性判定
4.5 舉例
4.6 相關研究
4.7 本章總結
參考文獻
5 基于規劃組合的多目標模型優化方法
5.1 概述
5.2 多目標模型優化問題描述
5.3 兩目標模型的優化方法
5.3.1 DD型優化問題
5.3.2 DP型優化問題
5.3.3 PP型優化問題
5.4 多目標模型的優化方法
5.5 應用舉例
5.6 相關工作的比較
5.7 本章小結
參考文獻
6 遷移工作流目標規劃
6.1 引言
6.2 遷移工作流目標規劃框架
6.2.1 遷移工作流的目標規劃表示
6.2.2 遷移工作流目標規劃框架
6.3 目標規劃過程
6.3.1 目標規劃過程
6.3.2 目標“與／或”樹的規范
6.4 本章總結
參考文獻
7 基于GDLs遷移工作流建模示例
7.1 面向目標的遷移工作流概念
7.2 旅游預訂服務工作流建模舉例
7.2.1 旅游預訂目標描述
7.2.2 旅游預訂目標一致性和可滿足性判定
7.2.3 多旅游預訂目標模型優化
7.3 面向目標的工作流建模語言
7.4 旅游預訂目標建模實驗與分析
7.5 本章小結
參考文獻
8 云工作流系統
8.1 引言
8.2 云工作流相關技術
8.2.1 云計算技術
8.2.2 云工作流研究現狀
8.3 面向服務的云工作流概念模型
8.4 面向服務的云工作流結構模型
8.5 基于移動Agent的云物流平臺聯盟策略
8.5.1 引言
8.5.2 基于移動Agent的云物流信息平臺聯盟策略
8.5.3 實驗
8.6 本章小結
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 云計算環境下數據管理成本模型
9.2.1 云計算環境建模
9.2.2 云計算環境下數據管理成本模型
9.3 最小成本的副本創建策略
9.3.1 帶有副本時數據管理成本模型
9.3.2 創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 創建副本必要性測試分析
9.5.2 最小成本的副本數量與存儲位置分析
9.5.3 仿真
9.6 本章小結
參考文獻
10 云科學工作流中面向最小成本的數據存儲策略
10.1 引言
10.2 云科學工作流
10.2.1 科學工作流
10.2.2 云科學工作流
10.2.3 SwinDeW-C科學工作流管理系統
10.3 數據存儲成本模型
10.4 最小開銷的數據存儲策略
10.4.1 線性數據生成關系的存儲策略
10.4.2 具有單一塊(Block)生成關系的存儲策略
10.4.3 一般結構的數據存儲策略
10.5 本章小結
參考文獻
11 結束語
11.1 工作總結
11.2 下一步的工作
主題索引
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