DeclareAligner：面向声明式过程模型的高效最优对齐算法创新

针对声明式过程模型(Declare)在合规性检查中面临的计算效率低、搜索空间大的挑战，研究人员提出基于A*搜索的DeclareAligner算法，通过约束修复动作优化和启发式剪枝策略，在8054个案例中显著提升对齐效率，为业务流程优化提供精准诊断工具。

　　

在当今数字化转型浪潮中，企业亟需通过过程挖掘技术分析业务流程。然而传统基于命令式模型的方法难以应对复杂多变的实际场景，而声明式过程模型(Declare)虽能灵活描述业务约束，其合规性检查却面临巨大计算挑战——现有最优对齐(optimal alignment)算法在处理声明式模型时，常因搜索空间爆炸而效率低下，严重制约了偏差诊断和流程优化的实际应用。

针对这一瓶颈，西班牙圣地亚哥德孔波斯特拉大学智能技术研究中心(CiTIUS)的Jacobo Casas-Ramos团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新研究。该工作提出DeclareAligner算法，通过四项核心技术突破实现效率飞跃：1）基于A*搜索框架构建状态空间，仅处理与约束违规直接相关的修复动作；2）开发融合多约束建议的启发式函数；3）采用早期剪枝策略消除无效分支；4）创新性地将预处理与多修复动作合并技术结合。

研究结果方面：

1. 算法设计：通过LTGraph结构动态表示活动依赖关系，将约束违规转化为图修复问题，支持同步/异步移动的智能组合。

2. 性能验证：在包含金融信贷和医疗流程的8054个测试案例中，DeclareAligner平均耗时仅7.6秒，较传统方法提升92.8%，成功解决231个其他算法超时的复杂案例。

3. 应用实证：以荷兰金融机构贷款流程为例，算法精准识别"申请既通过又拒绝"的逻辑矛盾，以及"offer创建后重复选择"的违规序列。

这项研究的突破性在于：首次实现声明式模型对齐的"精准诊断"与"高效计算"统一。其创新的搜索空间优化策略，为处理医疗流程中的弹性约束（如"用药必须先于出院"）等现实场景提供新范式。研究团队特别指出，该方法通过合并ChainResponse等链式约束的预处理，可减少85.7%的无效状态探索，这对处理包含AlternateSuccession等复杂时序约束的临床路径具有重要参考价值。

未来拓展方向包括支持数据感知(data-aware)约束处理，以及面向超大规模模型的分布式计算优化。该成果不仅为过程挖掘领域建立新标准，其"问题导向的搜索空间构建"方法论对智能规划等领域亦有启示意义。值得注意的是，团队公开的算法实现严格遵循GDPR要求，在医疗金融等敏感领域应用中，可通过日志匿名化确保伦理合规。