为了确定性能问题的原因或预测过程行为，必须具有正确和完整的事件数据至关重要。这对于具有共享资源的分布式系统尤其重要，例如，例如，一个案例可以阻止对同一台机器竞争的另一个案例，从而导致性能的帧间依赖性。然而，由于各种原因，现实系统通常只记录所有事件的子集。要了解和分析共享资源的进程的行为和性能，我们的目标是重建必须发生的情况的事件时间戳的界限，但在系统中的其他情况下未推断出现引人注目。我们通过系统地在事件日志和流程模型中系统地引入多实体概念来制定和解决问题。我们介绍了一种基于多实体事件日志的部分级模型和用于多实体进程的相应组合模型。我们将PQR-Systems定义为具有共享资源和队列的特殊类多实体进程。然后，我们研究了从一个不完整的事件日志未观察的事件和它们的时间戳推断出与PQR系统一致的时间戳。通过根据PQR模型重建未观察的资源和队列来解决问题，并使用线性程序导出其时间戳的界限。虽然在机场的行李处理系统如行李处理系统中的材料处理系统说明了问题，但该方法可以应用于录制不完整的其他设置。这些想法已在PROM中实现，并使用合成和实际事件日志进行评估。
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最近引入了Petri网络的形式主义倡导适当的代表和案件物体的重要性以及他们的共同进化的重要性。在这项工作中，我们建立在一个这样的形式主义之上，并为此介绍了对其的声音概念。我们证明，对于案例对象之间具有非确定性同步的网络，声音问题是可解除的。
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现实生活过程的日志通常具有与记录的时间戳，数据值和/或事件有关的不确定性。我们考虑检查不确定日志与数据吸引参考过程的不确定日志的问题。具体来说，我们展示了如何通过SMT编码来解决它，从而将基于数据感知的SMT符合性检查的先前工作提升为更复杂的设置。我们的方法是模块化的，因为它同质可容纳不同类型的不确定性。此外，使用适当的成本功能，可以解决不同的符合性检查任务。我们通过概念验证实施来展示我们的方法的正确性，并见证了可行性。
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流程挖掘中的绩效分析旨在通过使用流程模型作为过程的形式表示业务流程的绩效见解。这些见解是在具有正式语义的模型的背景下可靠地解释的。现有的绩效分析技术假设在业务过程中存在一个案例概念（例如，医疗保健过程中的患者）。但是，实际上，不同对象可能会交互（例如，O2C过程中的顺序，项目，交付和发票）。在这种情况下，传统技术可能会产生误导性甚至对等待时间等性能指标的见解。更重要的是，通过考虑对象之间的相互作用，我们可以定义以对象为中心的性能指标，例如同步时间，汇总时间和滞后时间。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法来进行绩效分析，以考虑多个病例概念，通过使用以对象为中心的培养皿作为业务流程的正式表示。提出的方法正确地计算了现有的性能指标，同时支持新引入的以对象为中心的性能指标的推导。我们已经将该方法作为Web应用程序实施，并根据现实生活贷款申请流程进行了案例研究。
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迄今为止，业务流程监测方法主要集中在监控单个过程模型的情况下监控进程的执行。但是，在某些情况下，有必要同时考虑多个过程规范。此外，这些规范可以是程序，声明性或两者的组合。例如，在医学结构域中，描述特定疾病治疗的临床指南不能考虑任何可以对特定患者共存的所有可能的共同因素，因此可能需要考虑额外的约束。在某些情况下，这些限制可能与临床指南不相容，因此要求违反指导方针或限制。在本文中，我们提出了一种监测混合过程规范的相互作用的解决方案，表示为（数据感知）Petri网和时间逻辑规则的组合。在流程执行期间，如果这些规范彼此冲突，则可以违反其中一些。监控系统配备了违规成本模型，系统可以以避免可能违规或最小化违规成本的方式推荐下一步行动。
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最先进的过程发现方法从事件日志构建自由选择流程模型。因此，构造的模型不会考虑事件之间的间接依赖关系。每当输入行为不是自由选择时，这些方法都无法提供精确的模型。在本文中，我们提出了一种通过添加非自由选择构造通过基于地区的技术发现的非自由选择构造来增强自由选择工艺模型的新方法。这使我们能够从现有的过程发现方法的性能中受益以及采用基本合成技术的准确性。我们证明，当存在间接依赖关系时，所提出的方法在提高了事件日志时保留了适应性。该方法已经在合成和实际数据集中实施和测试。结果表明其在从事件日志中修复模型的有效性。
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在本文档中，我们介绍了Pycsp $ 3 $，是一个Python库，它允许我们以声明方式编写组合受限问题的模型。目前，使用Pycsp $ 3 $，您可以编写约束满足和优化问题的模型。更具体地说，您可以构建CSP（约束满足问题）和COP（约束优化问题）模型。重要的是，建模和解决阶段之间存在完整的分离：您编写模型，您可以编译它（同时提供一些数据）以生成XCSP $ 3 $ instance（文件），并且您通过方法解决该问题实例约束求解器。您还可以直接在Pycsp $ 3 $中试驾解决程序，可能进行增量解决策略。在本文档中，您将找到您需要了解的所有关于Pycsp $ 3 $的所有信息，具有超过50个说明性型号。
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行为树（BT）是一种在自主代理中（例如机器人或计算机游戏中的虚拟实体）之间在不同任务之间进行切换的方法。 BT是创建模块化和反应性的复杂系统的一种非常有效的方法。这些属性在许多应用中至关重要，这导致BT从计算机游戏编程到AI和机器人技术的许多分支。在本书中，我们将首先对BTS进行介绍，然后我们描述BTS与早期切换结构的关系，并且在许多情况下如何概括。然后，这些想法被用作一套高效且易于使用的设计原理的基础。安全性，鲁棒性和效率等属性对于自主系统很重要，我们描述了一套使用BTS的状态空间描述正式分析这些系统的工具。借助新的分析工具，我们可以对BTS如何推广早期方法的形式形式化。我们还显示了BTS在自动化计划和机器学习中的使用。最后，我们描述了一组扩展的工具，以捕获随机BT的行为，其中动作的结果由概率描述。这些工具可以计算成功概率和完成时间。
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复杂的事件识别（CER）系统在过去二十年中变得流行，因为它们能够“立即”检测在实时事件流上的模式。然而，缺乏预测模式可能发生在例如由Cer发动机实际检测到这种发生之前的模式。我们提出了一项正式的框架，试图解决复杂事件预测（CEF）的问题。我们的框架结合了两个形式主义：a）用于编码复杂事件模式的符号自动机; b）预测后缀树，可以提供自动机构的行为的简洁概率描述。我们比较我们提出的方法，以防止最先进的方法，并在准确性和效率方面展示其优势。特别地，预测后缀树是可变的马尔可夫模型，可以通过仅记住足够的信息的过去序列来捕获流中的长期依赖性。我们的实验结果表明了能够捕获这种长期依赖性的准确性的益处。这是通过增加我们模型的顺序来实现的，以满足需要执行给定顺序的所有可能的过去序列的所有可能的过去序列的详尽枚举的全阶马尔可夫模型。我们还广泛讨论CEF解决方案如何最佳地评估其预测的质量。
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概念漂移过程挖掘（PM）是一种挑战，因为古典方法假设进程处于稳态，即事件共享相同的进程版本。我们对这些领域的交叉点进行了系统的文献综述，从而审查了过程采矿中的概念漂移，并提出了用于漂移检测和在线流程挖掘的现有技术的分类，以实现不断发展的环境。现有的作品描绘了（i）PM仍然主要关注离线分析，并且（ii）由于缺乏公共评估协议，数据集和指标，过程中的概念漂移技术的评估是麻烦的。
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过程发现是一种技术系列，有助于从其数据足迹中理解流程。然而，随着过程随着时间的变化而变化，它们的相应模型也应导致模型不足或过度陈酿的行为。我们提出了一种发现算法，该算法将声明过程从事件流中提取为动态条件响应（DCR）图。监视流以生成过程的时间表示，后来处理以生成声明模型。我们通过定量和定性评估验证了该技术。对于定量评估，我们采用了扩展的JACCARD相似性度量，以说明声明环境中的过程变化。对于定性评估，我们展示了该技术确定的变化如何对应于现有过程中的实际变化。可以在线获得测试的技术和数据。
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在过程挖掘中，发现技术使从事件日志自动构建业务流程模型成为可能。但是，结果通常无法达到模型复杂性及其拟合精度之间的平衡，因此需要进行手动模型调整。该论文提出了一种方法开采的方法，该方法基于模型复杂性和适应性的组合评估为模型优化提供半自动支持。为了在两种成分之间取得平衡，提出了一种模型简化方法，该方法基本上在所需的粒度下抽象了原始模型。此外，我们介绍了一个元态的概念，该元素的周期崩溃了，该循环可以潜在地简化模型并解释模型。我们旨在使用来自医疗保健领域不同应用程序的三个数据集证明技术解决方案的功能。它们是针对COVID-19大流行期间动脉高血压和医疗保健工作人员工作流动的患者的远程监测过程。案例研究还调查了各种复杂性度量和解决方案应用方式的使用，从而提供了有关改善过程模型中改善可解释性和复杂性/适应性平衡的更好实践的见解。
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对表示形式的研究对于任何形式的交流都是至关重要的，我们有效利用它们的能力至关重要。本文介绍了一种新颖的理论 - 代表性系统理论 - 旨在从三个核心角度从三个核心角度进行抽象地编码各种表示：语法，综合及其属性。通过介绍建筑空间的概念，我们能够在一个统一的范式下编码这些核心组件中的每个核心组件。使用我们的代表性系统理论，有可能在结构上将一个系统中的表示形式转换为另一个系统的表示形式。我们结构转化技术的固有方面是根据表示的属性（例如它们的相对认知有效性或结构复杂性）的代表选择。提供一般结构转化技术的主要理论障碍是缺乏终止算法。代表系统理论允许在没有终止算法的情况下衍生部分变换。由于代表性系统理论提供了一种通用编码代表系统的通用方法，因此消除了进一步的关键障碍：需要设计特定于系统的结构转换算法，这是当不同系统采用不同的形式化方法时所必需的。因此，代表性系统理论是第一个提供统一方法来编码表示形式，通过结构转换支持表示形式的第一个通用框架，并具有广泛的实用应用。
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业务流程的自动化和数字化导致信息系统中捕获的大量数据，这可以帮助企业更好地理解其流程，改善工作流或提供运营支持。通过对正在进行的过程进行预测，可以识别瓶颈并重新分配资源，以及在过程实例的状态（案例）中获得的见解。传统上，数据是以带有单个识别案例概念的事件日志的形式从系统中提取的，例如用于现金订单（O2C）流程的订单ID。但是，实际过程通常具有多种对象类型，例如订单，项目和软件包，因此强制使用单个案例概念的格式不会反映数据中的基本关系。引入了以对象为中心的事件日志（OCEL）格式，以正确捕获此信息。最先进的预测方法仅根据传统事件日志量身定制。该论点表明，可以使用OCEL中包含的丰富数据来增强一种利用生成对抗网络（GAN），长期记忆（LSTM）体系结构（SEQ2SEQ）的预测方法。 OCEL中的对象可以具有可用于预测下一个事件和时间戳的属性，例如对于对象类型包的优先类属性，指示速度较慢或更快地处理。在预测剩余事件的序列相似性和时间戳的平均绝对误差（MAE）的指标中，本文中的方法匹配或超过了先前的研究，具体取决于所选对象属性是否是模型的有用特征。此外，本文提供了一个Web界面，以预测用户输入中的下一个活动序列。
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业务流程模拟（BPS）是估计变更对业务流程对其绩效指标的影响的常见方法。例如，BPS允许我们估算如果我们自动化其活动之一的过程的周期时间。 BPS的起点是用仿真参数（BPS模型）注释的业务过程模型。几项研究提出了通过过程挖掘自动从事件日志发现BPS模型的方法。但是，该空间中的当前技术发现了BPS模型，该模型仅捕获由资源争夺或资源不可用而引起的等待时间。通常，业务流程中等待时间的相当一部分是由无关紧要的延误引起的，例如资源等待客户返回电话。本文提出了一种发现从输入数据中发现无关的延迟的方法，并将计时器事件注入BPS模型以捕获发现的延迟。涉及合成和现实生活日志的经验评估表明，该方法会产生BPS模型，以更好地反映该过程的时间动力学，相对于未捕获无关紧要的延迟的BPS模型。
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即使机器学习算法已经在数据科学中发挥了重要作用，但许多当前方法对输入数据提出了不现实的假设。由于不兼容的数据格式，或数据集中的异质，分层或完全缺少的数据片段，因此很难应用此类方法。作为解决方案，我们提出了一个用于样本表示，模型定义和培训的多功能，统一的框架，称为“ Hmill”。我们深入审查框架构建和扩展的机器学习的多个范围范式。从理论上讲，为HMILL的关键组件的设计合理，我们将通用近似定理的扩展显示到框架中实现的模型所实现的所有功能的集合。本文还包含有关我们实施中技术和绩效改进的详细讨论，该讨论将在MIT许可下发布供下载。该框架的主要资产是其灵活性，它可以通过相同的工具对不同的现实世界数据源进行建模。除了单独观察到每个对象的一组属性的标准设置外，我们解释了如何在框架中实现表示整个对象系统的图表中的消息推断。为了支持我们的主张，我们使用框架解决了网络安全域的三个不同问题。第一种用例涉及来自原始网络观察结果的IoT设备识别。在第二个问题中，我们研究了如何使用以有向图表示的操作系统的快照可以对恶意二进制文件进行分类。最后提供的示例是通过网络中实体之间建模域黑名单扩展的任务。在所有三个问题中，基于建议的框架的解决方案可实现与专业方法相当的性能。
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传统的过程挖掘技术将事件数据作为输入，其中每个事件与一个对象完全关联。对象表示过程的实例化。以对象为中心的事件数据包含与表达多个过程相互作用的多个对象关联的事件。由于传统的过程挖掘技术假设与一个对象相关的事件，因此这些技术不能应用于以对象为中心的事件数据。为了使用传统的过程挖掘技术，通过删除所有对象引用，以一种以对象为中心的事件数据来平坦。扁平过程是有损的，导致从扁平数据中提取的不准确的特征。此外，在变平时丢失了以对象事件数据的图形结构。在本文中，我们介绍了一个通用框架，用于从对象事件数据中提取和编码功能。我们在以对象为中心的事件数据上本地计算功能，从而导致准确的度量。此外，我们为这些功能提供了三个编码：基于表格，顺序和图形。尽管表格和顺序编码已在过程挖掘中大量使用，但基于图的编码是一种保留以对象事件数据结构的新技术。我们提供六种用例：为三个编码中的每个编码中的每一个提供可视化和预测用例。我们在预测用例中使用可解释的AI来显示以对象为中心的特征的实用性以及针对预测模型的基于顺序和基于图的编码的结构。
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这篇理论文章研究了如何在计算机中构建类似人类的工作记忆和思维过程。应该有两个工作记忆存储，一个类似于关联皮层中的持续点火，另一个类似于大脑皮层中的突触增强。这些商店必须通过环境刺激或内部处理产生的新表示不断更新。它们应该连续更新，并以一种迭代的方式进行更新，这意味着在下一个状态下，应始终保留一组共同工作中的某些项目。因此，工作记忆中的一组概念将随着时间的推移逐渐发展。这使每个状态都是对先前状态的修订版，并导致连续的状态与它们所包含的一系列表示形式重叠和融合。随着添加新表示形式并减去旧表示形式，在这些更改过程中，有些保持活跃几秒钟。这种持续活动，类似于人工复发性神经网络中使用的活动，用于在整个全球工作区中传播激活能量，以搜索下一个关联更新。结果是能够朝着解决方案或目标前进的联想连接的中间状态链。迭代更新在这里概念化为信息处理策略，一种思想流的计算和神经生理决定因素以及用于设计和编程人工智能的算法。
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学习涉及时变和不断发展的系统动态的控制政策通常对主流强化学习算法构成了巨大的挑战。在大多数标准方法中，通常认为动作是一组刚性的，固定的选择，这些选择以预定义的方式顺序应用于状态空间。因此，在不诉诸于重大学习过程的情况下，学识渊博的政策缺乏适应动作集和动作的“行为”结果的能力。此外，标准行动表示和动作引起的状态过渡机制固有地限制了如何将强化学习应用于复杂的现实世界应用中，这主要是由于所得大的状态空间的棘手性以及缺乏概括的学术知识对国家空间未知部分的政策。本文提出了一个贝叶斯味的广义增强学习框架，首先建立参数动作模型的概念，以更好地应对不确定性和流体动作行为，然后将增强领域的概念作为物理启发的结构引入通过“极化体验颗粒颗粒建立） “维持在学习代理的工作记忆中。这些粒子有效地编码了以自组织方式随时间演变的动态学习体验。在强化领域之上，我们将进一步概括策略学习过程，以通过将过去的记忆视为具有隐式图结构来结合高级决策概念，在该结构中，过去的内存实例（或粒子）与决策之间的相似性相互联系。定义，因此，可以应用“关联记忆”原则来增强学习代理的世界模型。
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回答集编程（ASP）已成为一种流行的和相当复杂的声明问题解决方法。这是由于其具有吸引力的地址解决方案的工作流程，这是可以轻松解决问题解决的方法，即使对于计算机科学外的守护者而言。与此不同，底层技术的高度复杂性使得ASP专家越来越难以将想法付诸实践。有关解决此问题，本教程旨在使用户能够构建自己的基于ASP的系统。更确切地说，我们展示了ASP系统Clingo如何用于扩展ASP和实现定制的专用系统。为此，我们提出了两个替代方案。我们从传统的AI技术开始，并展示元编程如何用于扩展ASP。这是一种相当轻的方法，依赖于Clingo的reation特征来使用ASP本身表达新功能。与此不同，本教程的主要部分使用传统的编程（在Python中）来通过其应用程序编程接口操纵Clingo。这种方法允许改变和控制ASP的整个模型 - 地面解决工作流程。 COMENT of Clingo的新应用程序课程使我们能够通过自定义类似于Clingo中的进程来绘制Clingo的基础架构。例如，我们可能会互动到程序的抽象语法树，控制各种形式的多射击求解，并为外国推论设置理论传播者。另一种横截面结构，跨越元以及应用程序编程是Clingo的中间格式，即指定底层接地器和求解器之间的界面。我们通过示例和几个非琐碎的案例研究说明了本教程的前述概念和技术。
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