Применение генетического алгоритма для нахождения редакционного расстояния между моделями процессов

Finding graph-edit distance (graph similarity) is an important task in many computer science areas, such as image analysis, machine learning, chemicalinformatics. Recently, with the development of process mining techniques, it became important to adapt and apply existing graph analysis methods to examine process models (annotated graphs) discovered from event data. In particular, finding graph-edit distance techniques can be used to reveal patterns (subprocesses), compare discovered process models. As it was shown experimentally and theoretically justified, exact methods for finding graph-edit distances between discovered process models (and graphs in general) are computationally expensive and can be applied to small models only. In this paper, we present and assess accuracy and performance characteristics of an inexact genetic algorithm applied to find distances between process models discovered from event logs. In particular, we find distances between BPMN (Business Process Model and Notation) models discovered from event logs by using different process discovery algorithms. We show that the genetic algorithm allows us to dramatically reduce the time of comparison and produces results which are close to the optimal solutions (minimal graph edit distances calculated by the exact search algorithm).Поиск редакционного расстояния между графовыми моделями (определение схожести графовых моделей) является важной задачей в различных областях компьютерных наук, таких как анализ изображений, машинное обучение, химическая информатика. В последнее время, в связи с развитием методов извлечения и анализа процессов, появилась необходимость в адаптации существующих методов сравнения графовых моделей для анализа моделей процессов (аннотированных графов), извлекаемых из логов событий информационных систем. Методы нахождения минимального редакционного расстояния между графами могут быть использованы для обнаружения шаблонов (подпроцессов), а также для сравнения извлекаемых моделей процессов. Как было показано экспериментально и теоретически обосновано, точные методы нахождения минимального редакционного расстояния между извлекаемыми моделями процессов (и графами в общем случае) имеют большую временную сложность и могут быть применены лишь к небольшим моделям процессов. В этой статье мы оцениваем точность и временные характеристики генетического алгоритма, применяемого для нахождения расстояний между моделями процессов, извлекаемых из логов событий. В частности мы находим расстояния между BPMN (Business Process Model and Notation) моделями, извлекаемыми из логов событий с помощью различных алгоритмов синтеза. В этой работе показано, что представленный генетический алгоритм позволяет в значительной степени уменьшить время вычислений, при этом показывая результаты, близкие к оптимальным (минимальным редакционным расстояниям)

Study of the Kinetics of Cadmium Cementation in the Presence of a Flocculant

Восстановление ионов кадмия из водных растворов проводили порошком цинка, крупностью от 63 до 200 мкм. В ряде опытов проверяли влияние на процесс цементации кадмия катионоактивного флокулянта Besfloc K6645. Процесс проводили в области температур от 30 до 50 оС при непрерывном перемешивании со скоростью 200 об/мин верхнеприводной мешалкой. Кинетические кривые построили с использованием кадмий-селективного электрода. Показано, что повышение температуры протекания реакции положительно влияет на цементацию. Введение в электролит флокулянта в количестве 70 мг/л снижало степень цементации кадмия. Полученные данные позволили рассчитать кажущиеся энергии активации, которые составили при проведении процесса без добавки флокулянта ориентировочно 46, 33 и 11 кДж/моль на первом, втором и третьем участках кинетических кривых, соответственно, при проведении восстановления без добавки флокулянта и 117–130 и 82–85 кДж/моль в присутствии флокулянта Besfloc K6645. При восстановлении кадмия в присутствии флокулянта кажущаяся энергия активации возрастала более чем в два разаThe reduction of cadmium ions from aqueous solutions was carried out with zinc powder, particle size from 63 to 200 μm. In a number of experiments, the influence of the cationic flocculant Besfloc K6645 on the cadmium cementation process was tested. The process was carried out in the temperature range from 30 to 50 °C with continuous stirring at a speed of 200 rpm with an overhead stirrer. Kinetic curves were built using a cadmium selective electrode. It is shown that an increase in the reaction temperature has a positive effect on cementation. The introduction of a flocculant in the amount of 70 mg/l into the electrolyte reduced the degree of cadmium cementation. respectively, when carrying out the reduction without the addition of a flocculant, and 117–130 and 82–85 kJ/mol in the presence of the Besfloc K6645 flocculant. When cadmium was reduced in the presence of a flocculant, the apparent activation energy more than double

Application of Genetic Algorithms for Finding Edit Distance between Process Models

Finding graph-edit distance (graph similarity) is an important task in many computer science areas, such as image analysis, machine learning, chemicalinformatics. Recently, with the development of process mining techniques, it became important to adapt and apply existing graph analysis methods to examine process models (annotated graphs) discovered from event data. In particular, finding graph-edit distance techniques can be used to reveal patterns (subprocesses), compare discovered process models. As it was shown experimentally and theoretically justified, exact methods for finding graph-edit distances between discovered process models (and graphs in general) are computationally expensive and can be applied to small models only. In this paper, we present and assess accuracy and performance characteristics of an inexact genetic algorithm applied to find distances between process models discovered from event logs. In particular, we find distances between BPMN (Business Process Model and Notation) models discovered from event logs by using different process discovery algorithms. We show that the genetic algorithm allows us to dramatically reduce the time of comparison and produces results which are close to the optimal solutions (minimal graph edit distances calculated by the exact search algorithm)