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Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Workflow Optimization: Optimal Job Assignment in a Discrete Event Simulation Environment
Organization Unit
Authors
  • Filip Kocovski
Supervisors
  • Daning Hu
  • Markus Uhr
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2017
Abstract Text Efficiently assigning human resources in Workflow Management Systems (WfMS) is a vital aspect when implementing them in corporate environments. This thesis expands on existing work in the field of role resolution in WfMS by extending the already researched Mixed Integer Linear Programming (MILP) methodologies and proposes a novel approach by introducing Reinforcement Learning (RL) based approaches. Both the extended MILP as well as the RL based methods outperform the traditional approaches up to a 1.3-fold speedup. RL based methods lay the foundations for extensions by using alternative methods such as Inverse RL (IRL) and Apprenticeship Learning (AL). Future work could reconcile traditional MILP and AL based methods by using the former as the "expert" agent performing role resolution and the latter observing its behavior in order to learn from it.
Zusammenfassung Die effiziente Zuteilung menschlicher Ressourcen in Workflow Management Systems (WfMS) ist ein zentraler Aspekt bei der Umsetzung in Unternehmensumfeldern. Diese Masterarbeit erweitert die bestehende Forschung im Bereich der effektvollen Rollenauflösung in WfMS indem MILP-Methoden ausgebaut werden und ein neuartiger Ansatz mit Reinforcement Learning (RL) vorgestellt wird. Sowohl die erweiterten MILP als auch die RL basierten Policen übertreffen die traditionellen Methoden bis zu einem Beschleunigungsfaktor von 1.3. Die RL basierten Methoden bilden die Grundlagen für Erweiterungen mittels alternativer Methoden wie z.B., Inverse RL (IRL) und Apprenticeship Learning (AL). Künftige Arbeit könnte MILP und AL basierte Methoden abgleichen indem die Erstere sich als Sachverständige verhält und die Letztere das Verhalten der Ersteren beobachtet und von ihr lernt.
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