論文の概要: Learning policies for resource allocation in business processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09970v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 21:05:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 15:04:55.094099
• Title: Learning policies for resource allocation in business processes
• Title（参考訳）: ビジネスプロセスにおける資源配分の学習方針
• Authors: J. Middelhuis, R. Lo Bianco, E. Scherzer, Z. A. Bukhsh, I. J. B. F. Adan, R. M. Dijkman
• Abstract要約: 本稿では,ビジネスプロセスにおける資源配分のための2つの学習手法を提案する。 深い強化学習に基づくアプローチとスコアに基づく値近似手法を提案する。 その結果、学習ベースの手法は、ほとんどのシナリオにおいてコモンと競合し、完全なネットワークでは優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Resource allocation is the assignment of resources to activities that must be executed in a business process at a particular moment at run-time. While resource allocation is well-studied in other fields, such as manufacturing, there exist only a few methods in business process management. Existing methods are not suited for application in large business processes or focus on optimizing resource allocation for a single case rather than for all cases combined. To fill this gap, this paper proposes two learning-based methods for resource allocation in business processes: a deep reinforcement learning-based approach and a score-based value function approximation approach. The two methods are compared against existing heuristics in a set of scenarios that represent typical business process structures and on a complete network that represents a realistic business process. The results show that our learning-based methods outperform or are competitive with common heuristics in most scenarios and outperform heuristics in the complete network.
• Abstract（参考訳）: リソース割り当ては、実行時に特定の瞬間にビジネスプロセスで実行されなければならないアクティビティへのリソースの割り当てです。 資源割り当ては製造など他の分野でよく研究されているが、ビジネスプロセス管理にはいくつかの方法しか存在しない。 既存の手法は、大規模なビジネスプロセスのアプリケーションや、すべてのケースを組み合わせるのではなく、単一のケースでリソース割り当てを最適化することには適していない。 このギャップを埋めるために,本論文では,深層強化学習とスコアに基づく値関数近似という,ビジネスプロセスにおける資源配分の学習に基づく2つの手法を提案する。 この2つの方法は、典型的なビジネスプロセス構造を表す一連のシナリオと、現実的なビジネスプロセスを表す完全なネットワークにおける既存のヒューリスティックと比較されます。 その結果、学習に基づく手法は、ほとんどのシナリオにおいて一般的なヒューリスティックと競合し、ネットワーク全体のヒューリスティックよりも優れていた。

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