University of Mannheim

该研究在14个公开事件日志上分析业务流程延迟检测的内在难度，发现剩余时间分布强烈右偏、现有LSTM模型能拟合分布众数但在高延迟案例上表现很差，且预测误差与预测区间宽度随真实剩余时间增大而增大（14个日志中10个呈正相关），据此评估不平衡回归方法（SMOGN重采样、CSW、BMSE、EAL、SERA）仅带来有限收益，转而用生存分析模型输出的不确定性特征（预测标准差、80%与90%预测区间宽度、尾部质量等）配合CatBoost做延迟二分类，在q=0.8阈值下把平均召回率从0.21提升到0.61且精确率无显著下降。

该研究在14个公开事件日志上分析业务流程延迟检测的内在难度，发现剩余时间分布强烈右偏、现有LSTM模型能拟合分布众数但在高延迟案例上表现很差，且预测误差与预测区间宽度随真实剩余时间增大而增大（14个日志中10个呈正相关），据此评估不平衡回归方法（SMOGN重采样、CSW、BMSE、EAL、SERA）仅带来有限收益，转而用生存分析模型输出的不确定性特征（预测标准差、80%与90%预测区间宽度、尾部质量等）配合CatBoost做延迟二分类，在q=0.8阈值下把平均召回率从0.21提升到0.61且精确率无显著下降。

该工作提出首个面向业务流程中资源级交接策略的多目标优化方法：以多智能体系统（MAS）仿真模型为输入，用NSGA-II搜索帕累托最优的人员特定交接策略，在5个合成Loan Application变体和7个真实事件日志上，相对as-is流程平均降低37%成本、58%等待时间，并在多数场景优于可用性、随机、最低成本（LC）、最短处理时间（SPT）等启发式基线。

该工作提出首个面向业务流程中资源级交接策略的多目标优化方法：以多智能体系统（MAS）仿真模型为输入，用NSGA-II搜索帕累托最优的人员特定交接策略，在5个合成Loan Application变体和7个真实事件日志上，相对as-is流程平均降低37%成本、58%等待时间，并在多数场景优于可用性、随机、最低成本（LC）、最短处理时间（SPT）等启发式基线。