Phần này giới thiệu về các chính sách giải pháp giải phân vai có dựa trên tối ưu hóa trong giai đoạn thực thi workflow. Trong giải pháp này, các quyết định bố trí nhân sựđược giả sử là đã được tạo ra. Giải pháp cho cơ chế giải phân vai sẽđược thực hiện qua hai bước:
• Thứ nhất, chúng ta hình thức hóa các quyết định giải phân vai workflow (WRR) trong một framework (khung công việc) dựa trên việc tối ưu hóa và chỉ ra những sự liên quan và khác nhau về công nghệ giữa các mô hình WRR và các mô hình lập lịch và giao việc được thiết lập tốt.
• Thứ hai, dựa trên framework này, chúng ta phát triển một vài chính sách WRR mới sử dụng các công nghệ tối ưu hóa trực tuyến theo lô (batching-based online optimization technique).
Những việc thiết kế nhiệm vụ và vai trò là hai vấn đề nghiên cứu có liên quan
đến giải phân vai. Một nhiệm vụ là một tập hợp các bước thực hiện được nhóm vào trong một đơn vị của công việc, và một vai trò được mô tả là khả năng có thể được thực thi bởi người thực hiện có các kỹ năng được đòi hỏi. Dewan, Seidmann và Walter
đã trình diễn một phương pháp dựa trên tiến trình nghiệp vụ và thiết kế lại công việc bằng cách hợp nhất công việc (job consolidation) (xem [7]). Các kết quả ban đầu của họ được khám phá trong khi sự thiếu chuẩn hóa và thiếu điều khiển nhiệm vụ có thể
làm giảm lợi ích của việc giảm vòng quay thời gian (cycle-time) thông qua việc hợp nhất công việc.
Shen, Tzen và Liu đã đề xuất một thuật toán giao nhiệm vụ sử dụng hướng tiếp cận logic mờ có xem xét đến các kỹ năng của những người thực hiện, độ phức tạp của công việc và các mối quan hệ giữa những người thực hiện với nhau (xem [13]). Mặc dù nó chưa làm rõ việc các mối quan hệ giữa những người thực hiện có thể thu thập như thế nào, công việc của họ chỉ ra sự quan trong của việc giao nhiệm vụ hiệu quả. Trong tài liệu này, các tác giả giả định rằng mỗi bản sao nhiệm vụ được giao độc lập với các bản sao khác của cùng kiểu nhiệm vụ.
Việc thiết kế các tổ chức có đủ khả năng và hiệu quả là nền tảng của việc giải phân vai workflow. Theo nghĩa tối thiểu, việc giải phân vai workflow hiệu quả phụ
thuộc vào khả năng sẵn sàng của các nhiệm vụ và vai trò được thiết kế tốt được cụ thể
bằng các chi tiết đầy đủ. Karageorgos, Thompson, và Mehandjiev đã đề xuất một phương pháp cho việc thiết kế các tổ chức đại lý (agent organizations) theo nghĩa bán tự động (xem [10]). Hướng tiếp cận bán tự động hóa đã đề xuất cho phép người thiết kế hệ thống đại lý suy luận ở mức độ trừu tượng cao và thuận tiện trong việc sử dụng lại các quyết định thiết kế trước đó.
Tài liệu về giao việc và lập lịch cung cấp một framework dạng phân tích cơ sở
cho việc mô hình hóa các quyết định giải phân vai (xem [2], [4], [15]). Các mô hình giao việc nghiên cứu sự giao việc có lợi nhất của một tập đã cho các nhiệm vụ tới một tập các tài nguyên (như là con người, máy móc), giả định rằng chi phí của việc giao mỗi nhiệm vụ cho mỗi tài nguyên là đã biết. Khi các khả năng của các tài nguyên được xem xét, các vấn đề giao việc được gọi là các bài toán giao việc tổng quát hóa, thuộc lớp các bài toán NP-hard (xem [2]). Trong các mô hình giao việc, các nhiệm vụ được giảđịnh là độc lập với nhau. Các mô hình lập lịch nghiên cứu các quyết định giao việc tương tự nhưng xem xét mô hình phức tạp hơn của các nhiệm vụ (như là các ràng buộc
ưu tiên giữa các nhiệm vụ) và tài nguyên (như là các chi phí thiết lập) và tạo lập các kế
hoạch tuần tự và đúng lúc (sequencing and timing decision) đối với các nhiệm vụ. (xem [2], [9], [11]). Những năm gần đây, một số lượng lớn tài liệu về lập lịch ngẫu nhiên được thực hiện, trong việc lập lịch đó thông tin về nhiệm vụ chỉ được biết một phần và hiệu năng trung bình của hệ thống lập lịch là sự quan tâm chính (xem [6]).
Mặc dù các tài liệu giao việc và lập lịch hiện tại cung cấp danh sách nhiều mô hình và phương pháp tính làm xuất phát điểm cho việc nghiên cứu các quyết định giải phân vai, các đặc trưng cụ thể của việc quản lý workflow đòi hỏi phải có các nghiên cứu mới. Ví dụ, trong nhiều môi trường workflow, các nhiệm vụ đến “động” và phải
được xử lý trong một khung thời gian ngắn đểđảm bảo chất lượng của dịch vụ. Do đó, việc đợi cho các nhiệm vụ tập hợp vào một lô lớn và sau đó áp dụng các thuật toán giao việc và lập lịch có thể dẫn đến hiệu năng gần đạt được tối ưu. Mặt khác, nhiều nhiệm vụ có thể cần ở những người thực hiện khác nhau những khoảng thời gian khác nhau để hoàn thành. Sự khác nhau nhiều trong các thời gian xử lý cung cấp cơ hội
nhiều hơn cho việc tối ưu hóa việc giao nhiệm vụ và do đó hỗ trợ hướng tiếp cận tối
ưu hóa dựa trên các lô tương đối lớn. Làm cách nào để cân bằng hai nghiên cứu có khả
năng xung khắc đặt ra một câu hỏi nghiên cứu thú vị. Trong một ví dụ khác, những người thực hiện, không giống như máy móc, có thể có các ưu tiên riêng của họ, như là nhiệm vụ nào họ muốn thực hiện. Làm thế nào để tạo ra các quyết định giao việc và lập lịch với sự nghiên cứu về những sựưu tiên đó dẫn đến các thách thức mới về tính toán và mô hình hóa.
a.Các nghiên cứu mô hình hóa chung trong vấn đề giải phân vai
Nói chung, bất kỳ một mô hình WRR nào cũng bao gồm 2 thành phần chính, mô hình hóa nhiệm vụ và mô hình hóa người thực hiện. Chúng ta tập trung vào mô hình hóa nhiệm vụ.
• Nhiệm vụ đến. Trong một sốứng dụng cụ thể, thông tin về nhiệm vụđược biết
đầy đủ tại thời điểm bắt đầu của quá trình thực thi workflow (ít nhất là cho một tầm nhìn lập kế hoạch tương đối dài). Ví dụ, các nhiệm vụ hàng ngày mà một nhóm thiết kế sản phẩm cần phải hoàn thiện được đề xuất trong kế hoạch hàng tuần của nhóm. Theo đó, hệ thống workflow có đầy đủ thông tin về các nhiệm vụ dự kiến vào thời điểm bắt đầu của ngày làm việc. Tuy nhiên, trong các ứng dụng khác, điều này không xảy ra. Các nhiệm vụ có thể đến “động” một cách ngẫu nhiên. Rõ ràng, thông tin về các nhiệm vụ có đầy đủ hay không dẫn đến các cách thức WRR khác nhau. Trong trường hợp thông tin về nhiệm vụ không có đầy đủ, thông tin về nhiệm vụđầy đủ bao nhiêu (ví dụ như phân bố xác suất của nhiệm vụđến) cũng có ảnh hưởng lớn đến việc ra quyết định giải phân vai. • Các phụ thuộc nhiệm vụ. Tồn tại nhiều dạng phụ thuộc giữa các nhiệm vụ, từ
không phụ thuộc, các ràng buộc ưu tiên đơn giản cho đến một mạng ràng buộc
ưu tiên đầy đủ giữa các nhiệm vụ, trong đó chỉ ra những nhiệm vụ nào có thể
thực hiện song song và những nhiệm vụ nào phải được thực hiện tuần tự. Các ràng buộc được mô hình hóa bởi định nghĩa workflow và được lấy làm đầu vào (input) cho module WRR để xem xét hiệu quả tổng thể tiến trình workflow (the overall workflow process effectiveness)
• Các yêu cầu tài nguyên. Trong các ứng dụng cụ thể, các nhiệm vụ phức tạp có thể chỉđược thực hiện bởi một nhóm người thực hiện để thực hiện chúng cùng một lúc. Mỗi thành viên nhóm được yêu cầu phải có một tập cụ thể các kỹ
năng. Trong các ứng dụng khác, mỗi nhiệm vụ yêu cầu chỉ một người thực hiện. Trong một số trường hợp, các nhiệm vụ có thể cần nhập lại vào hệ thống nhiều lần phụ thuộc vào kết quả của xử lý. Trong nhiều ứng dụng, việc hoàn thành một số nhiệm vụ có thể cũng yêu cầu người thực hiện sử dụng một số tài
nguyên chung (như là một máy cụ thể hoặc một giấy phép sử dụng phần mềm giới hạn người dùng) được chia sẻ giữa những người thực hiện với nhau.
• Giới hạn thời gian (deadline). Trong một số ứng dụng workflow cụ thể, mỗi nhiệm vụ có một giới hạn thời gian thực hiện rõ ràng. Việc trễ thời gian so với giới hạn cho phép có thể dẫn đến một số hình thức phạt kinh tế (ví dụ như các khoản phí phạt trễ hẹn phải trả tương ứng với khoảng thời gian trễ hẹn). Trong các hệ thống khác, các nhiệm vụ không có giới hạn thời gian mặc dù việc quay vòng thực hiện nhanh hơn luôn được ưu tiên. Một tình huống phức tạp hơn liên quan đến sự hiện diện của các giới hạn thời gian cứng và mềm. Một giới hạn thời gian cứng là giới hạn phải đạt được; một nhiệm vụđược coi là thất bại khi giới hạn thời gian không đạt được. Một giới hạn thời gian mềm, trái lại, không chỉ ra sự thất bại hoặc thành công của nhiệm vụ. Đúng hơn là nó được sử dụng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
để tính toán chi phí trễ hạn.
Có 2 vấn đề chính liên quan đến việc mô hình hóa người thực hiện.
• Khả năng. Trong một vài trường hợp, một người thực hiện có thể chỉ làm được 1 nhiệm vụ một lúc. Trong một số trường hợp khác, một người thực hiện có thể
làm nhiều việc trong cùng lúc. Thêm vào đó, khả năng làm việc của một người thực hiện có thể thay đổi động phụ thuộc vào lịch công việc của người và bản chất của các nhiệm vụ. Ví dụ, một người thực hiện có thể làm 2 việc đơn giản một lúc nhưng chỉ có thể làm 1 việc phức tạp một lúc.
• Thời gian xử lý. Thời gian xử lý của một công việc bởi một người thực hiện có thể được xác định hoặc là ngẫu nhiên. Trong một số trường hợp, sẽ là không thực tế khi gán một mức độ “thành thạo” cho mỗi người thực hiện và giả định rằng thời gian xử lý của bất kỳ một nhiệm vụ bởi một người thực hiện cho trước là phù hợp với mức độ thành thạo của người đó. Điều này là đúng khi các nhiệm vụ tương đối đồng nhất. Tuy nhiên, trong các trường hợp khác liên quan
đến các nhiệm vụ không đồng nhất và phức tạp hơn, tồn tại sự khác biệt lớn trong các thời gian xử lý cần thiết cho một người thực hiện để xử lý các bản sao khác nhau của cùng một nhiệm vụ. Do đó, khái niệm độ thành thạo chung không thể áp dụng được. Một phần quan trọng khác của độ thành thạo công việc là hiệu quả học có thể đạt được. Một người thực hiện có thể trở nên có năng lực hơn khi người đó tích lũy được kinh nghiệm với một loại nhiệm vụ cụ
thể.
Nghiên cứu của chúng ta tập trung vào tình huống WRR đơn giản có liên quan. Các giả định có liên quan sẽ được phát biểu một cách hình thức trong phần tiếp theo.
Ở đây chúng ta tổng quát hóa chúng theo dạng phi chính thức có liên quan đến khung công việc đã nói ở trên. Với các nhiệm vụ, chúng ta giả sử không có các giới hạn thời
gian hoặc phụ thuộc giữa chúng. Tiếp theo, chúng ta giả sử rằng những người thực hiện là tài nguyên thích hợp duy nhất mà chúng ta có. Trong mô hình của chúng ta, các nhiệm vụ đến một cách “động” nhưng các mẫu thống kê của các nhiệm vụ đến là không biết. Theo quan điểm mô hình hóa người thực hiện, chúng ta giả sử tất cả người thực hiện chỉ có thể làm 1 việc một lúc. Tất cả thời gian xử lý là xác định và được biết trước. Xa hơn nữa, chúng ta giả sử tất cả người thực hiện luôn sẵn sàng trong thời gian làm việc mà hệ thống workflow đang quản lý và không có việc học nào được tổ chức.
b.Mô hình hóa các quyết định giải phân vai workflow
Như đã đề cập đến trong đoạn đầu của mục 3.3.3 (Giới thiệu giải pháp giải phân vai tối ưu hóa), chúng ta giả sử rằng các quyết định nhân sự được tạo ra trước các quyết định WRR và được lấy làm đầu vào cho các mô hình WRR của chúng ta. Trong phần này, chúng ta phát triển các mô hình WRR khác nhau dựa trên sự tối ưu hóa. Các mô hình này hỗ trợ phân tích làm sao mở rộng mô hình WRR để tạo lập các quyết định WRR tối ưu với các thiết lập khác nhau và thúc đẩy các chính sách WRR trực tuyến
được nghiên cứu ở phần sau của tài liệu này.
Đầu tiên, chúng ta xem xét một phiên bản tĩnh của WRR. Có một tập hữu hạn các nhiệm vụ độc lập T. Tất cả các nhiệm vụ là sẵn sàng ở thời điểm bắt đầu của chu kỳ thời gian để có thể thực thi ngay lập tức. Tồn tại một tập hữu hạn W gồm những người thực hiện đang ứng dụng hệ thống workflow để giải phân vai/ phân giao nhiệm vụ. Giả sử cần người thực hiện i một khoảng pijđơn vị thời gian để thực hiện nhiệm vụ
j và chi phí trả cho người thực hiện i trong mỗi đơn vị thời gian là wj. Tiếp theo, chúng ta giả sử rằng mỗi nhiệm vụ có thể được xử lý bởi nhiều nhất là một người, và mỗi người thực hiện chỉ có thể thực hiện 1 nhiệm vụ một lúc. Mọi nhiệm vụ phải được thực hiện liên tục từ lúc bắt đầu cho đến khi hoàn thành mà không được đừng hoặc thực hiện lại.
Mục tiêu của việc tối thiểu hóa chi phí (gọi là vấn đề CM – CM Problem) được
Khi biến quyết định xij = 1, nhiệm vụjđược giao cho người thực hiện i. Ràng buộc (2) đảm bảo mỗi nhiệm vụđược giao cho chỉ một người thực hiện. Chúng ta định nghĩa dòng thời gian của một nhiệm vụ là khoảng thời gian từ lúc bắt đầu cho đến khi kết thúc của nhiệm vụ (xem [2]). Mục tiêu của việc tối thiểu hóa dòng thời gian thực hiện nhiệm vụ tối đa (gọi là vấn đề MF – MF Problem) từ một tập nhiệm vụđã cho có thể tính bởi công thức:
Công thức trên khác với công thức CM ở hàm mục tiêu khác và giới thiệu ràng buộc (6), đảm bảo rằng z bằng dòng thời gian tối đa để thực hiện tất cả các nhiệm vụ.
Chính sách Least Loaded Qualified Person (người đủ năng lực có ít công việc nhất, LLQP) đang có ưu thế, thực hiện việc giao nhiệm vụ cho người đủ năng lực có ít công việc nhất, sẽ là tối ưu cho cả hai vấn đề cực tiểu hóa ở trên nếu như pij và wi là hằng số. Chính sách này phù hợp với các tình huống nghiệp vụ khi tất cả người thực hiện có trình độ như nhau và mọi nhiệm vụ là cùng một kiểu. Trong hầu hết các ứng dụng workflow, các giả định trên đều không đạt được. Và do đó, việc sử dụng LLQP có thể dẫn đến các giải pháp tối ưu cục bộ, gia tăng chi phí và cho kết quả chất lượng của các dịch vụở mức thấp.
Ở đây, vấn đề cần quan tâm là vấn đề MF và các biến thể của nó tập trung vào việc giảm dòng thời gian (hoặc là tăng cường đảm bảo chất lượng các dịch vụ). Khi pij không phải là hằng số, vấn đề MF trở nên khó giải quyết. Nhìn chung, cần nhấn mạnh
đây là bài toán thuộc dạng NP-hard (xem [8]). Ngay cả trong trường hợp đặc biệt khi tất cả người thực hiện là giống nhau hoàn toàn, ví dụ như pij = pi’j, với bất kỳ i thuộc W, i’ thuộc W, và j thuộc T, đã được nghiên cứu mở rộng qua việc nghiên cứu các hoạt động và các tài liệu khoa học máy tính về vấn đề lập lịch cho máy có bộ xử lý song song (parallel-processor machine scheduling problem (xem [1]), cũng cần nhấn mạnh là vấn đề vẫn còn là NP-hard.
Tiếp đến, cần xem xét phiên bản “động” của WRR khi mà tất cả nhiệm vụ không sẵn sàng tại thời điểm bắt đầu của chu kỳ thời gian thực thi. Hơn thế, các nhiệm vụđến