65、业务流程工程方法评估框架:ARIS与EKD - CMM的比较分析

业务流程工程方法评估框架:ARIS与EKD - CMM的比较分析

在当今竞争激烈且不断变化的商业环境中,企业要想生存和发展,就必须能够迅速响应环境需求。这就要求企业的信息系统能够持续适应不断变化的业务实践和需求,而业务流程管理(BPM)的范式强调了整合整个流程的重要性,而非仅仅整合数据或应用程序。本文将介绍一种用于评估业务流程工程方法的框架,并对两种业务流程建模和开发环境——企业知识开发 - 变更管理方法(EKD - CMM)和集成信息系统架构(ARIS)进行分析。

1. 引言

在竞争和不断演变的环境中,只有那些能够快速响应环境需求的组织才能生存。这种快速反应能力通常源于对支持系统的有效处理,以满足业务发展的需求。在所有管理挑战中,信息系统应不断适应不断变化的业务实践和需求。这可以通过开发以流程为中心的解决方案来实现。业务流程管理的范式强调了整合整个流程的重要性,而不仅仅是整合数据或应用程序。

在动态的商业环境中,企业需要构建灵活的业务流程模型,为客户和股东提供积极、适应性强和有竞争力的行为。灵活性正成为业务流程(重新)设计的一个重要原则。实际上,有许多工具、技术和概念方法可用于分析、创建和维护业务流程及其支持系统的灵活性。

本文提出了一个框架,用于评估各种方法在促进不断变化的业务流程工程方面的能力。同时,还讨论了两种旨在满足企业实际需求的业务流程建模和开发环境:EKD - CMM和ARIS。研究目标是为业务流程工程和管理方法提供一个基准框架。

2. 研究方法的目的
2.1 EKD - CMM

EKD - CMM是一种系统且规范的方法,用于记录企业、其目标、业务流程和支持系统,帮助企业有意识地

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法
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