13、电子政务应用场景中基于本体的变更管理

电子政务应用场景中基于本体的变更管理

1 引言

环境(政治、经济和生态)的持续变化导致政府法规频繁变动,这可能影响公共管理流程、在线服务和软件系统。为了缩短新决策、法规和法律的“上市时间”,公共管理部门需要具备支持敏捷响应变化的工具。传统的电子政务变更管理方法主要侧重于手动管理特定的孤立服务,且仅支持公共管理者之间基于消息的通信。这些方法需要大量高技能人员,维护成本高,且变更的解决和传播是临时的,缺乏系统性。因此,需要一种更系统的变更管理方法,尤其是对于分布在不同系统中的电子政务应用。

2 电子政务系统角色与示例

2.1 电子政务系统角色

电子政务系统中有四类基本角色:
- 政治家:负责制定法律。
- 公共管理者:根据法律定义实现流程。
- 程序员:实现这些流程。
- 终端用户(申请人):使用电子政务服务。

其中,公共管理者起着关键作用,他们对电子政务领域有深入了解,负责设计公共服务。

2.2 驾驶执照服务示例

以驾驶执照服务为例,其通用流程包括申请、验证/资格审查、证件颁发、记录管理和收费五个活动。每个活动都有输入、输出、前置条件和后置条件。例如,申请活动的输入包括出生证明,输出是申请表,前置条件是申请人年满16岁,后置条件是申请表所有字段填写完整。

法律的变化会导致业务流程的变更。如德国规定非欧盟国家的外国人必须持有德国驾照,公共管理者需要定位受影响的业务流程和活动,并进行相应的重新配置。具体来说,可能需要为外国人专门创建一个驾照服务,修改其前置条件,并调整相关活动的输入和输出。

3 电子政务服务建模 <

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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