13、流行BPMN工具对实用建模指南的支持情况研究

流行BPMN工具对实用建模指南的支持情况研究

测试设计与执行

为了全面测试BPMN工具对建模指南的支持,将指南拆分为原子指南,最终得到56条原子指南用于测试。对于每条原子指南,构建了一个模拟相应问题的BPMN测试模型。例如,对于“在顶级流程级别使用不超过两个开始/结束事件”这一指南,通过构建一个具有三个开始事件的BPMN模型进行测试。

为了降低错误可能性,每条指南的测试由不同的研究人员进行两次。此外,只要可能,就通过XML将测试模型从一个工具导出到另一个工具,以避免手动重新绘制测试模型导致的错误。总共测试了56个违反统一指南的模型,每个指南由两名研究人员在六个工具中进行测试,共计进行了672次测试。

支持类型识别

不同工具提供支持的方式存在一定的一致性,主要有以下五种支持类型:
1. 强制支持 :工具迫使用户遵循相应指南,用户无法回避。例如,明确将模型标记为错误,拒绝用户将元素拖到特定位置,无法保存无效模型,拒绝未标记的元素等。
2. 警告 :工具在验证模型后向用户发出警告消息,但不限制用户继续工作或保存模型。例如,当用户绘制的模型根据工具指南过大时,按下验证或保存按钮会显示消息提示模型应更小。
3. 建议性支持 :工具尝试引导用户采用正确的方式。例如,自动为元素建议特定大小,绘制引导线以对称方式定位元素等。
4. 文档支持 :工具的文档包含一些与建模指南相关的最佳实践,可帮助提高模型质量。不过,文档中大多数指南工具本身并不提供直接支持,仅为建模人员提供书面指导。 <

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究
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