PTandLogGenerator

Pohon proses dan generator log

Menyediakan skrip untuk menghasilkan pohon proses acak dan mensimulasikan pohon ini ke dalam log peristiwa.

Informasi lengkap mengenai cara kerja generator dan simulator dapat dilihat pada makalah: Jouck, Toon, dan Benoît Depaire. “PTandLogGenerator: Generator untuk Data Peristiwa Buatan.” Dalam Prosiding Jalur Demo BPM 2016 (BPMD 2016), 1789:23–27. Rio de Janeiro: prosiding lokakarya CEUR, 2016. http://ceur-ws.org/Vol-1789/.

Generator pohon proses

• Input: file parameter untuk populasi (contoh file parameter terletak di folder '/data/parameter_files').
  Setiap baris file csv mencirikan satu populasi: mode;min;max;sequence;choice;parallel;loop;or;silent;duplikat;lt_dependency;infrequent;no_models;unfold;max_repeat

  • mode: jumlah aktivitas yang terlihat paling sering
  • min: jumlah minimum aktivitas yang terlihat
  • max: jumlah maksimum aktivitas yang terlihat
  • sequence: kemungkinan untuk menambahkan operator sequence ke pohon
  • pilihan: kemungkinan untuk menambahkan operator pilihan ke pohon
  • paralel: kemungkinan menambahkan operator paralel ke pohon
  • loop: kemungkinan untuk menambahkan operator loop ke pohon
  • atau: kemungkinan untuk menambahkan operator atau ke pohon
  • diam: kemungkinan untuk menambahkan aktivitas diam ke operator pilihan atau loop
  • duplikat: kemungkinan untuk menduplikasi label aktivitas
  • lt_dependency: kemungkinan untuk menambahkan ketergantungan acak ke pohon
  • jarang: kemungkinan untuk membuat pilihan memiliki jalur yang jarang
  • no_models: jumlah pohon yang akan dihasilkan dari populasi model
  • terungkap: apakah akan membuka loop untuk memasukkan pilihan di bawahnya dalam dependensi: 0=False, 1=True
    • jika lt_dependency <= 0: ini harus selalu 0 (Salah)
    • jika lt_dependency > 0: bisa 1 atau 0 (Benar atau Salah)
  • max_repeat: jumlah maksimum pengulangan sebuah loop (hanya digunakan ketika pembukaan bernilai True)

• Output: kumpulan pohon proses di folder 'data/pohon':

  • format pohon newick (*.nw)
  • bahasa markup pohon proses (*.ptml)
  • (opsional) file gambar (*.png)

• Penggunaan: dapat dipanggil dari baris perintah:
  $python generate_newick_trees.py [-h] [--t [batas waktu]] [--g [graphviz]] masukan

  Hasilkan pohon proses dari populasi input.

  argumen posisi:
  input: masukan file berformat csv yang parameter populasinya ditentukan, contoh: ../data/parameter_files/example_parameters.csv

  argumen opsional:
  -h, --help : tampilkan pesan bantuan ini dan keluar
  --t batalkan pembuatan pohon setelah batas waktu beberapa detik, default=10000
  --g menunjukkan apakah akan merender gambar pohon graphviz, default=False

Simulator log

• Masukan:

  • memproses pohon dalam file pohon newick
  • size: jumlah jejak di log peristiwa
  • kebisingan: kemungkinan memasukkan kebisingan
  • stempel waktu: sertakan stempel waktu (mulai dan akhir untuk setiap aktivitas?)

• Output: log peristiwa dalam format XES (default) atau format file csv 'case_id', 'act_name'[,'start_time','end_time']

• Penggunaan: dapat dipanggil dari baris perintah
  plugin panggilan: $python generate_logs.py [-h] [--i [input_folder]] [--t [cap waktu]] [--f [format]] kebisingan ukuran

  Simulasikan log peristiwa dari pohon proses.

  argumen posisi:
  ukuran: jumlah jejak yang akan disimulasikan
  kebisingan: kemungkinan untuk memasukkan kebisingan ke dalam jejak

  argumen opsional:
  -h, --help : tampilkan pesan bantuan ini dan keluar
  --i [input_folder] : tentukan alamat relatif ke folder pohon, default=../data/trees/
  --t [cap waktu] : menunjukkan apakah akan menyertakan cap waktu atau tidak, default=False
  --f [format] : menunjukkan format mana yang akan digunakan untuk log: xes atau csv, default=xes

Perluasan Data

• Masukan:
  • contoh pohon proses (folder default: ../data/trees/)
  • tingkat determinisme target
  • jumlah maksimum node input (dari setiap keputusan)
  • jumlah interval maksimum (untuk mendiskritisasi nilai numerik)
  • sejumlah kasus untuk dihasilkan di setiap log

*Output: contoh log peristiwa dengan atribut kasus

*Penggunaan: jalankan generate_data_trees_and_logs.py dan sesuaikan parameternya