仿生神经网络驱动的柔性工作流建模与适应算法研究

本文研究主要探讨了仿生柔性工作流建模与适应算法在提高工作流系统动态响应能力中的应用。论文首先指出，为了提升柔性工作流系统对外界环境变化的快速反应，研究者借鉴生物反射机制，构建了一个柔性工作流神经网络系统。这个系统模拟生物体对环境刺激的即时反应，通过人工神经网络技术在工作流设计中引入了仿生元素。 在研究中，作者定义了人工神经网络在仿生柔性工作流模型中的概念模型，强调了人工神经网络如何模拟工作流中的处理单元之间的信息传递和处理过程。人工神经网络通过学习和自适应特性，能够动态调整工作流程，以适应不断变化的需求。 接下来，论文提出了一种基于人工神经网络的柔性工作流适应算法框架，其核心是利用BP（Back Propagation，反向传播）网络作为处理元群。这个算法框架的设计目标是实现工作流的自动优化，使得系统能够根据实时参数变化自动调整，提高工作效率。 以企业生产计划节点工时定额的制定为例，研究人员构建了一个实际的仿生柔性工作流模型，采用BP网络来模拟处理节点，进行了详细的仿真分析。仿真结果表明，所提出的仿生柔性工作流模型和适应算法能够有效地应对外部动态变化，能够智能地响应新的工作需求或环境条件，从而提高了工作流程的灵活性和效率。 论文的关键词包括“仿生”、“人工神经网络”、“柔性工作流”、“建模”以及“算法”，这表明了研究的核心关注点。研究者们不仅关注理论建模，还注重算法的实际应用，以期解决现实中工作流程管理中的挑战。 总结来说，本文的研究成果对于优化工作流程管理，提升组织在快速变化环境中对动态任务处理的能力具有重要意义，为未来的智能工作流系统设计提供了有价值的新思路和方法。