論文の概要: FORLAPS: An Innovative Data-Driven Reinforcement Learning Approach for Prescriptive Process Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10543v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 20:31:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:24:55.918084
• Title: FORLAPS: An Innovative Data-Driven Reinforcement Learning Approach for Prescriptive Process Monitoring
• Title（参考訳）: FORLAPS: 規範的プロセスモニタリングのための革新的データ駆動強化学習アプローチ
• Authors: Mostafa Abbasi, Maziyar Khadivi, Maryam Ahang, Patricia Lasserre, Yves Lucet, Homayoun Najjaran,
• Abstract要約: 本研究は,9つの公開データセットを用いた先行研究に対して,その性能をベンチマークする,革新的な評価モデルを提案する。 提案モデルであるFOLAPSは、プロセストレース内で最も最適なポリシーを提案し、最もよい次のアクティビティを予測するために、既存の最先端アプローチよりも優れたパフォーマンスを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4437362489150254
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• Abstract: We present a novel 5-step framework called Fine-Tuned Offline Reinforcement Learning Augmented Process Sequence Optimization (FORLAPS), which aims to identify optimal execution paths in business processes using reinforcement learning. We implemented this approach on real-life event logs from our case study an energy regulator in Canada and other real-life event logs, demonstrating the feasibility of the proposed method. Additionally, to compare FORLAPS with the existing models (Permutation Feature Importance and multi-task LSTM-Based model), we experimented to evaluate its effectiveness in terms of resource savings and process time span reduction. The experimental results on real-life event log validate that FORLAPS achieves 31% savings in resource time spent and a 23% reduction in process time span. Using this innovative data augmentation technique, we propose a fine-tuned reinforcement learning approach that aims to automatically fine-tune the model by selectively increasing the average estimated Q-value in the sampled batches. The results show that we obtained a 44% performance improvement compared to the pre-trained model. This study introduces an innovative evaluation model, benchmarking its performance against earlier works using nine publicly available datasets. Robustness is ensured through experiments utilizing the Damerau-Levenshtein distance as the primary metric. In addition, we discussed the suitability of datasets, taking into account their inherent properties, to evaluate the performance of different models. The proposed model, FORLAPS, demonstrated exceptional performance, outperforming existing state-of-the-art approaches in suggesting the most optimal policies or predicting the best next activities within a process trace.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,FORLAPS(Fun-Tuned Offline Reinforcement Learning Augmented Process Sequence Optimization)と呼ばれる5段階のフレームワークを提案する。 本手法は,カナダにおけるエネルギーレギュレータおよび他の実生活イベントログを用いた実生活イベントログに実装し,提案手法の有効性を実証した。 さらに, FORLAPS と既存モデル (Permutation Feature Importance と Multi-task LSTM-based model) を比較し,資源節約とプロセススパン削減の両面での有効性を検証した。 実生活におけるイベントログ実験の結果、FOLAPSはリソース時間の31%の節約とプロセス時間の23%の削減を実現している。 この革新的なデータ拡張手法を用いて,サンプルバッチの平均Q値を選択的に増加させてモデルを自動的に微調整することを目的とした,微調整強化学習手法を提案する。 その結果,事前学習モデルと比較して44%の性能向上が得られた。 本研究は,9つの公開データセットを用いた先行研究に対して,その性能をベンチマークする,革新的な評価モデルを提案する。 ロバスト性はダマラウ-レブンシュテイン距離を主計量とする実験によって確保される。 さらに,その特性を考慮したデータセットの適合性について検討し,異なるモデルの性能評価を行った。 提案モデルであるFOLAPSは、プロセストレース内で最も最適なポリシーを提案し、最もよい次のアクティビティを予測するために、既存の最先端アプローチよりも優れたパフォーマンスを示した。

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