[en] BRANCH-CUT-AND-PRICE APPROACH FOR PROCESS DISCOVERY

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: GEORGES MIRANDA SPYRIDES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PROGRAMACAO INTEIRA; [pt] DESCOBERTA DE PROCESSO; [pt] MINERACAO DE PROCESSOS; [pt] GERACAO DE COLUNAS; [en] INTER LINEAR PROGRAMMIN; [en] PROCESS DISCOVERY; [en] PROCESS MINING; [en] COLUMN GERERATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=38441&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=38441&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.38441

[pt] Descoberta de Processo significa determinar um modelo de processo a partir de um registro histórico de eventos de um processo de negócios. Muitos algoritmos de descoberta de processos tentam sintetizar uma rede de Petri que representa o registro localizando locais e arcos que relacionam as classes de eventos. Bergenthum et al (2007) e van der Werf et al. (2008) propõem formulações para este problema descobrir um place de cada vez, em que cada solução básica do conjunto de desigualdades representa um lugar candidato. Propomos uma formulação global de programação inteira que, dado um registro histórico, determina todos os places e arcos que definem uma rede de Petri de uma só vez. Este modelo é uma alternativa a seleção de locais, mas tem um problema de eficiência devido à grande quantidade de variáveis inteiras usadas. Também propomos um método de decomposição para o modelo ILP global para tratar cada place e suas restrições associadas como um subproblema separado. Conseguimos então executar o algoritmo em instâncias sintéticas grandes, o que é inédito para esta classe de mineradores de processo.