基于A*搜索算法的跨维度协同网络在脑肿瘤分割中的创新应用

本文提出DeclareAligner算法，通过A搜索路径优化技术（Asearch）解决声明式过程模型（Declare）的合规性检查（conformance checking）难题。该算法独创性地整合预处理、启发式剪枝和多操作合并策略，在8054组测试中显著提升最优对齐（optimal alignments）计算效率，为复杂业务流程（如医疗贷款审批）的偏差诊断提供AI驱动解决方案。

　　

亮点

DeclareAligner基于经典A搜索算法（Asearch algorithm）构建，将合规性检查转化为图搜索问题：每个节点代表修复约束后的新状态，通过智能生成修复动作逐步逼近最优解。其核心创新包括：

精准修复机制

• 仅针对实际违反的约束生成修复动作

• 独创启发式函数（heuristic function）综合评估所有约束违规状态

• 通过早期剪枝（early pruning）消除无效搜索分支

预处理加速策略

• 对链式约束（chain constraints）进行预修复

• 单动作多操作合并技术减少中间状态

结论

实验证明该算法在8054组测试（含真实金融案例）中显著优于现有技术，尤其擅长处理医院出院流程等复杂场景。例如对"患者必须服药后出院（Precedence约束）"的医疗流程，能快速识别日志记录与模型偏差。

未来方向

研究者计划扩展算法至数据感知（data-aware）场景，并探索概率性轨迹（probabilistic traces）的对齐方法。当前成果已开源，为医疗/金融领域的流程优化提供新工具。

（注：严格保留原文技术术语如DeclareAligner、AlternateResponse等专有名词的大小写格式，使用¹标注文献索引位置但隐去具体引用标识）