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基于模型的动态流程编排方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:40656040 阅读:5 留言:0更新日期:2024-03-13 21:32
本发明专利技术提供一种基于模型的动态流程编排方法、装置、设备和存储介质,通过获取业务信息并建立初始模型,将业务开通后的实例模型作为目标模型,将目标模型作为有向图网络的终点,将初始模型作为有向图网络的起点,计算从初始模型到目标模型之间的网络拓补路径,原子能力作为网络拓补路径中的单个节点;通过路径规划算法从可到达网络拓补路径中选取最优路径,最后基于最优路径完成从初始模型到目标模型之间的流程编排,实现最大限度的挖掘现有的原子能力,辅助完成具体业务流程的动态编排以及流程原子能力的预绑定,发挥现有原子能力的复用性价值,减少重复开发的概率,有利于提高开发的效率和质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图像识别,尤其涉及一种基于模型的动态流程编排方法、装置、设备和存储介质


技术介绍

1、在工作流应用领域,当有新的业务开展时,在需求人员梳理完业务流程之后,开发人员需要根据需求逐步开发具体流程图、前后台组件等功能,对于不同的业务流程,每次都需要进行全新开发,尤其是当有新的开发人员进入项目组时,由于对历史业务积淀的不熟悉,容易出现通用的功能重复开发的问题,导致无意义的工作量增加,降低开阀效率。


技术实现思路

1、本专利技术提供一种基于模型的动态流程编排方法、装置、设备和存储介质,用以解决现有技术中有新的业务开展时,容易出现通用的功能重复开发的缺陷,实现发挥存量服务的复用性价值,减少重复开发的概率,提高开发的效率和质量。

2、本专利技术提供一种基于模型的动态流程编排方法,包括:

3、步骤一、获取业务信息,根据业务信息建立初始模型,将所述业务信息对应的业务开通后的业务实例模型作为目标模型;所述初始模型为所述目标模型的子集;

4、步骤二、将所述目标模型作为有向图网络的终点,将所述初始模型作为所述有向图网络的起点,计算从所述初始模型到所述目标模型之间的网络拓补路径;所述有向图网络包括模型和原子能力,原子能力的出入参映射模型和模型的属性元组,原子能力作为所述网络拓补路径中的单个节点;

5、步骤三、通过路径规划算法从可到达网络拓补路径中选取最优路径;所述可到达网络拓补路径为所述网络拓补路径中累加模型与所述目标模型相匹配的网络拓补路径,所述累加模型由所述网络拓补路径中各个被遍历到的模型累加构成;

6、步骤四、基于所述最优路径完成从所述初始模型到所述目标模型之间的流程编排。

7、根据本专利技术提供的一种基于模型的动态流程编排方法,计算从所述初始模型到所述目标模型之间的网络拓补路径,包括:

8、基于所述初始模型和所述初始模型的属性元组、原子能力库中与所述初始模型的属性元组关联的原子能力,以及元数据模型库中的模型和模型的属性元组,按照所述有向图网络的逐层传播方向进行扩散遍历,寻找可能复用的原子能力,直至到达网络边界,得到多条以所述初始模型为起点的网络拓补路径。

9、根据本专利技术提供的一种基于模型的动态流程编排方法,在计算从所述初始模型到所述目标模型之间的网络拓补路径之后,通过路径规划算法从可到达网络拓补路径中选取最优路径之前,还包括:

10、在所述网络拓补路径中不包括所述可到达网络拓补路径的情况下,从预设的属性元组列表中选取至少一个属性元组加入所述初始模型的属性元组中,然后进入所述步骤二;

11、重复上述步骤直至所述网络拓补路径中包括所述可到达网络拓补路径。

12、根据本专利技术提供的一种基于模型的动态流程编排方法,在所述步骤一之前,还包括:

13、建立元数据模型库,定义模型的信息和模型属性的信息,模型属性中包括属性元组;

14、建立原子能力库,定义原子能力和出入参信息,为所述出入参信息和所述属性元组建立映射关系;

15、建立目标约束库,所述目标约束库中包含用于判定和过滤所述原子能力的约束规则。

16、根据本专利技术提供的一种基于模型的动态流程编排方法,将所述业务信息对应的业务开通后的业务实例模型作为目标模型之后,还包括:

17、通过所述目标约束库中的约束规则,确定所述目标模型需满足的条件。

18、根据本专利技术提供的一种基于模型的动态流程编排方法,通过路径规划算法从可到达网络拓补路径中选取最优路径,包括:

19、通过路径规划算法,选取可到达网络拓补路径中节点数最少的路径作为最优路径。

20、根据本专利技术提供的一种基于模型的动态流程编排方法,在从可到达网络拓补路径中选取最优路径之后,还包括:

21、将所述最优路径存入预设的路径库中。

22、本专利技术还提供一种基于模型的动态流程编排装置,包括:

23、模型构建模块,用于获取业务信息,根据业务信息建立初始模型,将所述业务信息对应的业务开通后的业务实例模型作为目标模型;所述初始模型为所述目标模型的子集;

24、路径计算模块,用于将所述目标模型作为有向图网络的终点,将所述初始模型作为所述有向图网络的起点,计算从所述初始模型到所述目标模型之间的网络拓补路径;所述有向图网络包括模型和原子能力,原子能力的出入参映射模型和模型的属性元组,原子能力作为所述网络拓补路径中的单个节点;

25、最优路径选取模块,用于通过路径规划算法从可到达网络拓补路径中选取最优路径;所述可到达网络拓补路径为所述网络拓补路径中能够到达所述目标模型的网络拓补路径;

26、流程编排模块,用于基于所述最优路径完成从所述初始模型到所述目标模型之间的流程编排。

27、本专利技术还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的基于模型的动态流程编排方法。

28、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的基于模型的动态流程编排方法。

29、本专利技术提供的基于模型的动态流程编排方法、装置、设备和存储介质,通过获取业务信息,根据业务信息建立初始模型,将业务信息对应的业务开通后的业务实例模型作为目标模型,初始模型为目标模型的子集,将目标模型作为有向图网络的终点,将初始模型作为有向图网络的起点,计算从初始模型到目标模型之间的网络拓补路径;有向图网络包括模型和原子能力,原子能力的出入参映射模型和模型的属性元组,原子能力作为网络拓补路径中的单个节点,通过路径规划算法从可到达网络拓补路径中选取最优路径;可到达网络拓补路径为网络拓补路径中累加模型与目标模型相匹配的网络拓补路径,累加模型由网络拓补路径中各个被遍历到的模型累加构成,最后基于最优路径完成从初始模型到目标模型之间的流程编排,实现最大限度的挖掘现有的原子能力,辅助完成具体业务流程的动态编排以及流程原子能力的预绑定,发挥现有原子能力的复用性价值,减少重复开发的概率,有利于提高开发的效率和质量。

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【技术保护点】

1.一种基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,计算从所述初始模型到所述目标模型之间的网络拓补路径,包括:

3.根据权利要求1所述的基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,在计算从所述初始模型到所述目标模型之间的网络拓补路径之后,通过路径规划算法从可到达网络拓补路径中选取最优路径之前,还包括:

4.根据权利要求1所述的基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,在所述步骤一之前,还包括:

5.根据权利要求4所述的基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,将所述业务信息对应的业务开通后的业务实例模型作为目标模型之后,还包括:

6.根据权利要求1所述的基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,通过路径规划算法从可到达网络拓补路径中选取最优路径,包括:

7.根据权利要求1-6任一项所述的基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,在从可到达网络拓补路径中选取最优路径之后,还包括:

8.一种基于模型的动态流程编排装置,其特征在于,包括:

<p>9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述的基于模型的动态流程编排方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于模型的动态流程编排方法。

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【技术特征摘要】

1.一种基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,计算从所述初始模型到所述目标模型之间的网络拓补路径,包括:

3.根据权利要求1所述的基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,在计算从所述初始模型到所述目标模型之间的网络拓补路径之后,通过路径规划算法从可到达网络拓补路径中选取最优路径之前,还包括:

4.根据权利要求1所述的基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,在所述步骤一之前,还包括:

5.根据权利要求4所述的基于模型的动态流程编排方法,其特征在于,将所述业务信息对应的业务开通后的业务实例模型作为目标模型之后,还包括:

6.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员:毕孝田杨瑞芳王丛丛
申请(专利权)人:浪潮通信信息系统有限公司
类型:发明
国别省市:

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