An Innovative Data-Driven and Adaptive Reinforcement Learning Approach for Context-Aware Prescriptive Process Monitoring

📄 arXiv: 2501.10543v2 📥 PDF

作者: Mostafa Abbasi, Maziyar Khadivi, Maryam Ahang, Patricia Lasserre, Yves Lucet, Homayoun Najjaran

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-01-17 (更新: 2025-05-27)

💡 一句话要点

提出FORLAPS框架，通过强化学习优化业务流程执行路径，实现情境感知的规范性流程监控。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 业务流程管理 流程优化 情境感知 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有业务流程管理中人工智能和机器学习的应用受限于数据质量和可用性，未能充分发挥潜力。
  2. FORLAPS框架利用强化学习和状态相关的奖励塑造机制，寻找最优业务流程执行路径，实现情境感知的规范性流程监控。
  3. 实验表明，FORLAPS在资源时间节省31%，流程时间缩短23%，并通过数据增强技术进一步提升学习效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为FORLAPS（Fine-Tuned Offline Reinforcement Learning Augmented Process Sequence Optimization）的创新框架，旨在通过强化学习和状态相关的奖励塑造机制，识别业务流程中的最优执行路径，从而实现情境感知的规范性流程监控。为了验证FORLAPS的有效性，我们将其与现有的模型（排列特征重要性和多任务长短期记忆模型）进行了比较，评估了其在资源节省和流程时间减少方面的性能。在真实事件日志上的实验结果表明，FORLAPS在资源时间消耗方面节省了31%，在流程时间跨度方面减少了23%。为了进一步增强学习效果，我们引入了一种创新的流程感知数据增强技术，该技术选择性地增加采样批次中的平均估计Q值，从而实现强化学习模型的自动微调。通过前缀级别和轨迹级别的评估，并使用Damerau-Levenshtein距离作为主要指标，评估了模型的鲁棒性。最后，通过包括医疗保健治疗路径、金融服务工作流程、监管机构的许可申请和运营管理在内的各种案例研究，进一步验证了该模型在不同行业的适应性。在每个领域，所提出的模型都表现出卓越的性能，优于现有的最先进的规范性决策方法，展示了其在流程轨迹中规定最佳后续步骤和预测最佳后续活动的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有业务流程管理方法在面对复杂、动态的业务环境时，难以根据具体情境给出最优的执行路径建议。传统方法通常依赖于预定义的规则或统计分析，缺乏对流程状态的动态适应能力，导致资源浪费和效率低下。因此，如何利用历史数据学习最优策略，并根据当前情境给出最佳行动建议，是亟待解决的问题。

核心思路：FORLAPS的核心思路是利用强化学习，将业务流程建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），通过学习一个最优策略，指导流程的执行。关键在于设计一个能够反映流程状态和目标的状态表示和奖励函数，并利用离线强化学习算法从历史数据中学习。此外，通过状态相关的奖励塑造机制，可以引导强化学习模型更快地收敛到最优策略。

技术框架：FORLAPS框架主要包含以下几个模块：1) 数据预处理模块：将业务流程事件日志转换为强化学习所需的格式，包括状态、动作、奖励等。2) 强化学习模型：使用离线强化学习算法（具体算法未知）训练一个策略网络，该网络根据当前状态输出最佳的动作建议。3) 奖励塑造模块：根据流程状态动态调整奖励函数，以引导强化学习模型更快地学习。4) 数据增强模块：通过选择性地增加采样批次中的平均估计Q值，进一步提升学习效果。5) 评估模块：使用Damerau-Levenshtein距离等指标评估模型的性能。

关键创新：FORLAPS的创新点在于：1) 提出了一个基于强化学习的业务流程优化框架，能够根据情境给出最优的执行路径建议。2) 引入了状态相关的奖励塑造机制，可以引导强化学习模型更快地收敛到最优策略。3) 提出了一种创新的流程感知数据增强技术，通过选择性地增加采样批次中的平均估计Q值，进一步提升学习效果。

关键设计：论文中提到状态相关的奖励塑造机制和流程感知数据增强技术，但没有给出具体的实现细节。例如，奖励函数如何设计，如何根据流程状态进行调整？数据增强技术如何选择性地增加采样批次中的平均估计Q值？这些都是需要进一步研究的关键设计细节。此外，论文中使用的离线强化学习算法也未明确指出，需要根据具体问题选择合适的算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FORLAPS在真实事件日志上实现了显著的性能提升。与现有模型相比，FORLAPS在资源时间消耗方面节省了31%，在流程时间跨度方面减少了23%。此外，通过流程感知数据增强技术，进一步提升了模型的学习效果和鲁棒性。在医疗保健、金融服务等多个行业的案例研究中，FORLAPS均表现出优于现有方法的性能。

🎯 应用场景

FORLAPS框架可应用于各种业务流程管理场景，例如医疗保健治疗路径优化、金融服务工作流程改进、监管机构的许可申请流程自动化以及运营管理流程优化。通过该框架，企业可以显著提高流程效率，降低资源消耗，并提升客户满意度。未来，该框架有望与RPA（机器人流程自动化）等技术结合，实现更高级别的流程自动化和智能化。

📄 摘要（原文）

The application of artificial intelligence and machine learning in business process management has advanced significantly, however, the full potential of these technologies remains largely unexplored, primarily due to challenges related to data quality and availability. We present a novel framework called Fine-Tuned Offline Reinforcement Learning Augmented Process Sequence Optimization (FORLAPS), which aims to identify optimal execution paths in business processes by leveraging reinforcement learning enhanced with a state-dependent reward shaping mechanism, thereby enabling context-sensitive prescriptions. Additionally, to compare FORLAPS with the existing models (Permutation Feature Importance and multi-task Long Short Term Memory model), we experimented to evaluate its effectiveness in terms of resource savings and process time reduction. The experimental results on real-life event logs validate that FORLAPS achieves 31% savings in resource time spent and a 23% reduction in process time span. To further enhance learning, we introduce an innovative process-aware data augmentation technique that selectively increases the average estimated Q-values in sampled batches, enabling automatic fine-tuning of the reinforcement learning model. Robustness was assessed through both prefix-level and trace-level evaluations, using the Damerau-Levenshtein distance as the primary metric. Finally, the model's adaptability across industries was further validated through diverse case studies, including healthcare treatment pathways, financial services workflows, permit applications from regulatory bodies, and operations management. In each domain, the proposed model demonstrated exceptional performance, outperforming existing state-of-the-art approaches in prescriptive decision-making, demonstrating its capability to prescribe optimal next steps and predict the best next activities within a process trace.