複数の制御パラメータを含む制御パラメータベクトルに応じて、複数の主要業績評価指標に関連するビジネスプロセスマネージメントモデルを最適化する方法であって、前記制御パラメータを線形制御パラメータベクトル及び非線形制御パラメータベクトルに分離するステップと、前記制御パラメータベクトルに対する一組の候補値を反復的に計算するステップであって、各候補値は、前記非線形制御パラメータベクトルに属する非線形制御パラメータの事前選択された値に関して、前記BPMモデル、前記複数の主要業績評価指標、及び、前記非線形制御パラメータベクトルの事前選択された値に関連した混合整数計画法モデルの実行から決定される、ステップと、前記制御パラメータベクトルに対する前記候補値の少なくとも1つに基づいて前記BPMモデルを調節するステップと、を含む、方法。前記制御パラメータベクトルに対する候補値を計算するステップは、前記MIPモデルを稼動して、前記制御パラメータベクトルに対する最適値の近似値、主要業績評価指標に対する近似値、及びBPMモデル実行に関連するBPM出力の近似値を提供するステップと、個別のイベントシミュレーションを含む評価関数を、前記制御パラメータベクトルに対する最適値の近似値に適用することによって、主要業績評価指標に対する目標値及びBPM出力に対する目標値を決定するステップと、主要業績評価指標に対する近似値の精度及びBPM出力ベクトルの近似値の精度がそれぞれ前記主要業績評価指標に対する目標値およびBPM出力ベクトルに対する目標値に関して、それぞれの事前定義された基準を満たす場合、前記制御パラメータベクトルに対する最適値の近似値を前記制御パラメータベクトルに対する候補値として選択するステップと、を含む、請求項1に記載の方法。前記選択するステップは、精度インジケータが、事前定義された閾値よりも劣っているかどうかを決定するステップを含み、前記精度インジケータPRが次式PR=-/に従って決定される、請求項2に記載の方法。前記制御パラメータベクトルに対する候補値を計算するステップは、更に、主要業績評価指標に対する目標値及びBPM出力に対する目標値に関して主要業績評価指標に対する近似値c及びBPM出力の近似値Yが前記事前設定された閾値よりも小さい場合、ローカルサーチ機構を使って前記制御パラメータベクトルに対する最適値の近似値を精細化するステップと、前記制御パラメータベクトルに対する最適値の近似値に対して得られた精細値に関して前記稼動するステップ、前記決定するステップ、前記選択するステップ、及び前記精細化するステップを反復するステップと、を更に含む、請求項2及び3のいずれかに記載の方法。前記ローカルサーチ機構は、前記制御パラメータベクトルに対する最適値の近似値の近隣を計算するステップ、及び前記制御パラメータベクトルに対する最適値の近似値に対する精細値として前記近隣における次の値を選択するステップを遂行する、請求項4に記載の方法。前記精細化するステップは、少なくとも1つの停止条件の非満足を被る、請求項4及び5のいずれかに記載の方法。非線形制御パラメータベクトルに属する非線形制御パラメータの前記事前選択された値は非線形制御パラメータベクトルに関してローカルサーチ機構を使用して決定される、請求項1乃至6のいずれかに記載の方法。前記ローカルサーチ機構は、非線形制御パラメータベクトルの現在値の近隣を計算するステップ、及び前記非線形制御パラメータベクトルの事前選択された値として前記近隣における次の値を選択するステップを遂行する、請求項7に記載の方法。適切なコンピュータ装置において実行されるときに請求項1乃至8のいずれかに記載の方法のステップを実行するための命令を含む、コンピュータプログラム。請求項9に記載のコンピュータプログラムをエンコードされているコンピュータ可読媒体。請求項1乃至8のいずれかに記載の方法のステップを実行するように適応した手段を含むシステム。従って、本発明の目的は、KPIに関して最適の制御パラメータ値を決定するための方法およびシステムの改善を提供することにある。本発明によれば、請求項1によってBPMモデルを最適化する方法が提供され、請求項9によってコンピュータプログラムが提供され、請求項10によってコンピュータ可読媒体が提供され、請求項11によってシステムが提供される。好ましい実施例は、それぞれの従属項において定義される。本発明は、手操作のテストステップやトライステップを必要とせずに、BPM設計プロセスにおいて生じる複雑なBPMパラメトリック最適化の問題を自動的に解決することを可能にする。本発明によれば、混合整数計画法が最適化エンジンとして使用され、離散型事象のシミュレーションがシミュレーションエンジンとして使用されて、最適化とシミュレーションが同じレベルで動作することを可能にする。BPMシステムのMIP近似値を有効化及び精細化するためにシミュレーションが使用され、BPM問題の制御パラメータがコミュニケーションベクトルとして使用される。本発明の別の利点は、混合整数計画法によってモデリングされ得るデータを、混合整数計画法によってモデリングされ得ないデータから分離し、この区別を自動ローカルサーチのための部分的ヒントとして反復的に使用することである。更に、本発明の別の利点は、両サイド間のコミュニケーションを制御パラメータのみに縮小することである。本発明は、MIPの結果の質と、ローカルサーチがシミュレーション時に精細化することにより与えられた精度との両方から利益を受けることを可能にする、MIP及びシミュレーションの間の相乗作用を生じる。当業者には本発明の更なる利点が、図面及び詳細な説明の精査時に明らかになるであろう。いずれの付加的利点もこれに組込み得るものと考えられる。図1は、本発明を実施し得るビジネスプロセスマネージメントシステムの例示的なハードウェアアーキテクチャ100を概略的に示す。BPMアーキテクチャ100は、グローバルインターネットのような広域ネットワーク、専用のWAN、ローカルエリアネットワーク、通信ネットワーク、又は上記のネットワークの任意の組み合わせのようなネットワーク106を介して一組のクライアントコンピュータ102、103、104と対話するサーバ101を含む。サーバ101は、ビジネスプロセスを管理するためにユーザによって使用され得る。サーバ101は、データ及び/又はユーザ機能をクライアントコンピュータ102、103、104に配信するビジネスプロセスマネージメントソフトウェアエンジンを含み得る。図1は、1つのサーバ101及び3つクライアントコンピュータ102、103、104しか示してないが、本発明のシステムが、ネットワーク106によって接続される任意の数のサーバ及びクライアントコンピュータをサポートする、ということを留意されたい。様々な実施例において、BPMシステムは、ユーザがビジネスプロセスのパフォーマンスを知ることを可能にするために、そのネットワークを介してアクセスし得る少なくとも1つのグラフィカルユーザインターフェース105を含む。アーキテクチャ100は、主要業績評価指標によって表わされるBPMパフォーマンス基準を最適化するために、BPM最適化ユニット15を更に含む。BPM最適化ユニット15は、本発明の様々な機能を遂行するコンピュータ命令を生じさせるようにコンパイルされたソースコード、スクリプト記述言語コード、又は解釈済み言語コードを含み得る。BPM最適化ユニット15はアーキテクチャ100の他のコンポーネントから分離されているものとして示されているが、それが、サーバ101上に代替的に、又は、サーバ101及びクライアントコンピュータ102、103、104上に分散態様で存在し得るということは当業者には容易に明らかであろう。本発明の1つの実施例では、BPM最適化ユニット15は、クライアントコンピュータ102、103、104のコンピュータ上に存在するクライアント部分、およびサーバ101上に存在するサーバ部分を有するクライアントサーバアプリケーションである。BPMサーバ101は、ビジネスプロセスのためのステップ、ルールのセット、及び主要業績評価指標について記述したプロセスモデル111を生成するためにビジネスアナリストによって使用され得るプロセスモデル生成ツール11を含む。ビジネスプロセスモデルは、BPMNまたはXPDLのような任意の適切な言語を使用して定義され得る。BPMモデリングフェーズ中に、主要業績評価指標及びそれらの目標値は、ビジネス目標、プロセスパフォーマンスメトリクスのような多くのキー制御パラメータ、およびサービスの質メトリクスのような技術的パラメータに基づいて定義される。このようにして生成されたプロセスモデルは、ビジネスプロセスにおけるステップのシーケンスを記述する。そのモデルは、各ステップを遂行する責任のあるソフトウェアシステム又は人間の役割、及びステップの実行を管理するルールを指定する。プロセスモデルは、更に、プロセスステップにおける必要なコスト及び各資源の使用可能な量、各ステップの予測される処理期間、及び処理パス内の様々な分岐におけるブランチ比率を指定し得る。第2フェーズでは、BPMサーバがプロセスモデルをアセンブルし、ソフトウェアリポジトリ12から検索された一組のソフトウェアコンポーネントを使ってそれを実装する。プロセスアセンブリは、プロセスモデルから自動的に生成されてもよい。BPMサーバ101は、アセンブルされたプロセスモデルを配置するための一組の実行エンジン13を更に含む。実行エンジン13は、プロセスモデルの実行を自動化するために提供される。実行エンジン13は、アセンブルされたプロセスモデルにおいて定義されたステップに従って作業の各インスタンスを経路指定する。実行エンジン13は、更に、その処理が、事前定義されたルールに従うことを保証すると共に、モデリングされたビジネスプロセスで定義されたBPMを自動化及び管理する。BPM最適化ユニット15は、最適化技術だけでなく個別のイベントシミュレーションも使用して、KPIのための最適な制御パラメータを計算することによって、BPMプロセスを最適化するように適応する。図2は、BPMモデル最適化ユニット15の高レベルブロック図である。シミュレートされたKPIからの偏倚している場合又はプロセス実行フェーズを上流に偏倚している場合、最適化された制御パラメータを計算するために、BPM最適化ユニット15は、ビジネスプロセスを記述したプロセスモデル110、最適化されるべき対象を構成するKPIパラメータ又はKPIベクトル152の事前定義された線形結合、及び制御パラメータベクトルを形成する一組の制御パラメータ154を使用する。制御パラメータベクトル及びKPIセットは、ユーザによって事前定義されたパラメータからBPMモデルの一部として選定される。その事前定義された制御パラメータおよびKPIのうちの或るものはMIPモデルにおいて実装され、一方、他のものはすべてシミュレーションエンジンと一緒にローカルサーチアルゴリズムによって処理されるであろう。BPMモデル最適化ユニット15は、プロセスモデル110、KPIベクトル152、及び制御パラメータベクトル154から、KPIベクトル152に関して最良のパフォーマンスを提供する最適の制御パラメータベクトル200を決定するように適応する。決定された最適の制御パラメータベクトル200は、プロセスモデルを実行または再実行するために実行エンジン13に提供されるであろう。従って、KPIパラメータは満足される。図3は、本発明の種々の実施例に従ってBPM最適化ユニット15の構造を概略的に示す。BPM最適化ユニット15は、最適化されるべき一組の制御パラメータを含む制御パラメータベクトル154を線形制御パラメータベクトルX及び非線形制御パラメータベクトルXに分離するための制御パラメータセパレータ301を含む。制御パラメータベクトル154は、以後、ベクトルとして指定されるであろう。制御パラメータセパレータ301によって提供される非線形制御パラメータベクトルXは、非線形パラメータに関してローカルサーチを行ない且つ非線形制御パラメータXに関して反復的にヒントを供給するサーチユニット302に送られる。本発明の或る実施例によれば、線形制御パラメータXは混合整数計画法モデルにおける定数として取り込まれるであろう。一方、非線形パラメータXはMIPモデルから排除され、その代りに、ローカルサーチ機構を使用して最適化されるであろう。非線形制御パラメータXに対するローカルサーチによって提供された非線形制御パラメータヒントは、MIPモデルにおける定数として使用されるであろう。混合整数計画法は、種々の実務的な最適化問題の解決のために使用される技術を指す。一般に、混合整数計画法は、次のような形式で表わされる最適化問題である。fを最小化するなお、G=bl<=x<=u一部またはすべてのxjが整数である、と仮定するこの場合、xは変数のベクトルであり、l及びuは境界のベクトルであり、fは客体的表現であり、G=bは制約表現のセットである。上記のモデルは最小化目的であるが、モデルが最大化目的を有し得るということは当業者には明らかであろう。MIPモデルの最も単純な且つ最も広く用いられている形式は、次のような形式における混合整数線形計画法である。c<T>xを最小化するなお、Ax=bl<=x<=u一部またはすべてのxjが整数である、と仮定する但し、Aは制限行列と呼ばれるmnのマトリクスであり、cは線形オブジェクティブベクトルである。MILPは、変数の一部又はすべてに関して整数性の制約を有する線形計画法である。混合整数計画法の形式における数学的モデルは、ビジネスプロセスマネージメント問題を表わすために使用され得る。そのデータモデルは、資源、資源カテゴリ、プロセスステップ、及びタイムバケットによってインデックス付けされる。特に、MIP計画法は、BPMモデルにおいて資源割当てを決定するために使用し得るし、ビジネスプロセスをシミュレートして資源割当て提言を作成するために及びその資源割当て提言を将来の実行に適用して最適な環境を提供するために使用し得る。本発明は、MIPがローカルサーチを使用してすべての制御パラメータベクトルXに1つの値を提供することによりカップリングシミュレーションを可能にする。サーチユニット302は、非線形制御パラメータベクトルXに関するヒントを反復的に決定するために、任意の適切なローカルサーチ機構を適用し得る。本発明の実施例によれば、サーチユニットによって提供されるヒントは、その後MIPモデルに関する定数になり、分岐限定法/分岐切除法等によって解決することができる。線形制御パラメータベクトルXは、サーチユニット302によって計算された非線形パラメータに対するヒント値と共に個別のイベントシミュレーションユニット303に提供される。シミュレーションユニット303は、第1のフォーマットで受け取られたプロセスモデル110を第2のフォーマットに変換するために設けられたモデルフォーマット変換器304を含む。その変換器304は、MIPモデルの生成及び実行に必要な情報だけが第2のフォーマットでプロセスモデル内に維持されることを保証するために、その受け取られたプロセスモデル110の或るデータをフィルタするものである。本発明の1つの実施例では、プロセスモデル110の第1のフォーマットはBPMNフォーマットであり、第2のフォーマットはタイプエンティティ/リレーションシップフォーマットである。本発明のこの実施例によれば、プロセスモデル110は、1つ又は複数のエンティティリレーションシップテーブルの形式で変換器304により変換される。変換器304によって変換されたプロセスモデル110は、MIPモデル生成及び実行ユニット305に供給される。MIPモデルユニット305は、非線形制御パラメータベクトルXに対して決定されたヒント値、変換器304によって変換されたプロセスモデル110、及びKPIパラメータ152に基づいて、MIPモデルを作成及び実行する。MIPモデルユニット305は、BPMパラメトリック調整問題のかなりの副部分を取り込むことにより、米国特許出願2009/0228309号に記載されたソリューションのような任意の適切なソリューションに従ってMIPモデルを生成し得る。そのようなソリューションは、最適化問題全体のうちのかなりの副部分を最適化するが、実際には、制御パラメータのサブセット、KPIのサブセット、及びBPMモデルの近似モデルだけを説明する。それは、例えば、如何なる資源配分問題及び如何なる資源サイジング問題も解決することを可能にする。それは、最小のコストで一定の資源における最大の処理能力を見つけること、又は目標処理能力に対する最安価の資源用途を見つけることを可能にする。他の例は、1つの項目当たりのコストを最小化するための最良の構成を見つけることを無制限に含む。MIPモデルユニット305は、このように生成されたMIPモデルを稼動し、MIPモデルのための最適な線形制御パラメータXの近似値Xを計算する。それは、更に、KPIパラメータの近似値c及びBPM出力値の近似値Yを提供する。BPM出力値は、制御パラメータでもKPIでもないが、BPMモデル設計者にとって多少の興味のあるそのBPMモデルからのどのような統計結果も表わす。BPM出力値の一例は、各資源に対するアイドル時間、又はすべての資源に関する平均的アイドル時間である。Xに関する線形制御パラメータベクトルに対して生じる近似値Xは、その後、個別のイベントシミュレーションモジュール306によってテストされる。シミュレータ306は、MIPモデル実行ユニット305によって計算された最適な線形制御パラメータの近似Xから正確なKPIパラメータ値c及び正確なBPM出力値Yを決定する。その正確なという用語は、ここでは、BPMモデルの複雑さをほぼ完全に取り込む数学的モデルによって計算された値を指すために使用される。しかる後、パフォーマンスシミュレータ306によって得られたKPIパラメータの近似値は、シミュレーションの精度を評価するために精度比較器308によって使用される。精度比較器308は、MIPモデル実行ユニットによって提供されたMIPソリューションを、パフォーマンスシミュレータ306の出力と比較する。正確な値に関するMIPソリューションの精度が満足するものでないことを精度比較器308が決定する場合、制御パラメータの近似値Xは、ローカルサーチ機構を使用ことによって、最適制御パラメータの近似値Xを精細化する精細化ユニット310に送られる。停止条件が満たされるとき、その精細化フェーズは終了する。値に関するMIPソリューションの精度が満足なものであることを精度比較器308が決定する場合、停止条件が検知されるまで、プロセスは、非線形制御パラメータXの近隣値に関して繰り返される。本発明は、一組の制御パラメータ及び適切なKPIのための混合整数計画法モデルにおけるプロセスモデルインフラストラクチャの一部をモデリングすることによって、及び、そのサブ問題を解決するためにMIP問題解決アルゴリズムを使用することによって、ローカルサーチプロセスを劇的に高速化する。本発明の実施例によるBPM最適化ソリューションは、KPIに関する最適化された制御パラメータを提供するためにシミュレーション及びMIPモデルの間に結合機構を提供する。BPM最適化ユニット15は、線形制御パラメータXによって表わされる、BPMパラメトリック調整問題のかなりのサブ部分を取り込むMIPモデルを生成することによって、KPIパラメータに関連した制御パラメータを自動的に最適化する。しかし、複雑すぎるか或いは混合整数計画法モデルにおいてモデリングされるように適応しないBPMパラメトリック調整問題のわずかな部分に関しては、ローカルサーチ機構が使用される。しかる後、BPM最適化ユニット15はその2つの部分を結合して、最適化された制御パラメータベクトル200を提供する。従って、BPM設計のパフォーマンスは、ローカルサーチの評価関数として使用される個別のイベントシミュレーション及びMIP問題最適化を結合することによって最適化され得る。その両サイドの連携は、選択された制御パラメータ値のみを交換することにより達成される。本発明が如何なる制御パラメータベクトル及びKPIベクトルに限定されなくても、本発明は、制御パラメータ及びKPIが事前定義のMIPモデル間に重要なサブセットを有するとき、多少の利点を有する。図4は、本発明の或る実施例に従って、KPIに関連する最適の制御パラメータを計算するためのフローチャートである。ステップ400において、プロセスモデルに関連した制御パラメータベクトルが受け取られ、ステップ402において、その制御パラメータベクトルが線形パラメータX及び非線形パラメータXに分離される。KPI制御パラメータを最適化する方法は、次のように数式化され得る。/maxc/=fなお、AX<Bの制約を受ける。この数式において、fは、個別のイベントシミュレーションを含む評価関数を表わす。Xは、線形制御パラメータを表わす。Xは、非線形制御パラメータを表わす。Yは、BPM出力変数を表わす。cは、KPI目的ベクトルを表わす。本発明の好ましい実施例では、それは、ソリューションが満足なものかどうかを決定することを可能にするKPIの順序付けられた有限のセットを含む。A及びBは、線形のマトリックス及びベクトルであり、Xに関する既知のMIP制約を表わすX’の関数である。評価関数fは、制御パラメータによって提供されるソリューションを評価するためにローカルサーチ方法によって使用されるであろう。本発明の実施例によれば、その評価関数は、BPMモデルをシミュレートすること及びKPI結果を観察することによって具現化される。非線形制御パラメータXは、最適化/シミュレーションブランチ45によって使用されるその非線形制御パラメータベクトルXのためのヒントを決定するために、ローカルサーチ機構によって処理されるであろう。更に詳しく云えば、ローカルサーチブランチ41のステップ404において、いずれの適切なローカルサーチ機構も、例えば、第1のヒントX0のようなその非線形制御パラメータXに対する1つ又は複数の値を提供するように反復的に適用される。非線形制御パラメータXに対する選択された値は、それらが解決され得るよう、MIPモデルに対する定数になるであろう。ステップ406において、プロセスモデルが第1のフォーマットから第2のフォーマットに変換される。ステップ407において、MIPモデルが、第1のヒントX0、線形制御パラメータX、ビジネスプロセスモデル110、及びKPIベクトル152に基づいて生成される。ステップ408において、MIPモデルが実行されて、最適制御パラメータの近似値X、KPIベクトルの近似値c、及びビジネスプロセス出力の近似値Yの近似値を決定する。MIP近似値は次のような問題の数式によって決定される。maxc=GL<EAX<B上記の数式において、Gは、fの線形の近似値であり、L及びEは、線形のマトリックス及びベクトルを表わし、Xの関数は、更なる内部変数ベクトルYと共にBPMシステムを表わす。ステップ410において、Xに対して決定された結果の近似値Xは、シミュレーションfによってテストされる。このフェーズでは、Xは最適化問題のソリューションにおいて線形制御パラメータXに対するヒントとして使用され、シミュレーションはKPI値c及びBPM出力値Yを供給する。ステップ412において、シミュレーションの精度が、KPI及びBPMシステム変数に対する近似値をそれらの正確な値=fと比較することによって計算される。このステップでは、精度インジケータPRが及びに基づいて決定され得るし、しかる後、閾値に比較され得る。この精度条件は、シミュレートされた結果がMIP最適化結果に完全に等しいことを期待されない、ということを表わす。或るユーザ定義のパーセンテージまたはユーザ定義の最大の絶対的スラックまでの近似等価性は満足のいくものであり得る。パフォーマンスインジケータPRは、特に、次のものに等しいとして決定される。PR=―/精度が満足のいくものである場合、停止条件が満たされなければ非線形パラメータX’に対する次の値を提供するために、ローカルサーチ機構が繰り返される。ブランチ41のローカルサーチ機構が非線形パラメータベクトルXに新しいヒントを供給する。ステップ415において、ベクトルXの近隣が計算される。次に、ステップ416において、精度に関する条件、ローカルサーチ反復の数関する条件、またはKPIに関する条件のような、事前定義された停止条件が満たされるかどうかが決定される。停止条件が満たされる場合、ステップ417においてそのループは終了する。停止条件が満たされない場合、ステップ404がXの近隣値XnextをXに対する次の値として選び、MIPモデルを決定するための定数としてこの値を使用する。ステップ406乃至414が新しい値Xnextを用いて反復される。しかる後、単に最良のソリューションだけを保持するために、各ヒントXに対して見つかった種々の近似値Xが比較される。精度が満足のいくものでないということをステップ414において決定される場合、制御パラメータの近隣値X自体が、ローカルサーチ機構を使用する精細化ブランチ45によって精細化される。精細化ブランチ45のローカルサーチ機構は、ローカルサーチブランチ41又は他のサーチブランチにおいて使用されるものと同じであってもよい。精細化ブランチ45は、線形制御パラメータの近似値Xを精細化するようにローカルサーチ機構を適用する。ステップ418において、ベクトルXの近隣が計算され、Xの近隣値XnextがXに対する次の値として選択される。ステップ419において、Xの近隣値Xnextがシミュレーション値=fを再計算するために使用される。ステップ420において、精度に関する条件、ローカルサーチ反復の数に関する条件、又はKPIに関する条件のような事前定義された停止条件が満たされるかどうかが決定される。その停止条件が満たされる場合、新しいヒントが、ローカルサーチブランチ41のステップ415及び416を反復することによって決定される。停止条件が満たされない場合、ステップ418及び419が反復される。それぞれのローカルサーチ機構と関連してステップ416及び420において使用される停止条件は機能強化の低下を検知するために定義される。ステップ420においてKPIのベクトルに関して計算された最適化目標cに対する例示的な停止条件は、現在の最適なソリューションがx以上に強化されていないかどうかを判断すること、および、この条件が満たされる場合、この考察されたプロセスを停止することを含み得る。この相対的な機能強化閾値xは絶対的な閾値と置換されてもよい。本明細書では、ステップ416及び420のローカルサーチ機構に関連して使用される用語近隣が任意の適切な基準に従って所与のソリューションに近いソリューションを指定するために使用され得るということは当業者には容易に明らかであろう。例えば、所与のソリューションの近隣は、距離の基準に基づいて決定され得る。例えば、所与のソリューションの近隣は、事前定義された距離内にあるソリューション又は値を含むものとして定義され得る。距離は、三角不等式、例えば、デカルト距離、マンハッタン距離等を満たすメトリクスであってもよい。以上は、単に本発明の原理を説明するものとみなされたい。更に、当業者は数多くの修正及び変更を容易に想起し得るであろうが、図示及び記述された正確な構造及びオペレーションに本発明を限定することは望ましくなく、従って、本発明の範囲内にあるすべての適当な修正及び均等物を用いることが可能である。特に、本発明は、精細化ユニット及びサーチユニットによって使用されるローカルサーチ機構に限定されない。更に、本発明は、制御パラメータ又はKPIオブジェクティブの任意のセットに適用する。本発明は、本発明の或る実施例に関しては上述のアプリケーションに限定されず、それは、システムのかなりの部分を取り込んだMIPモデルが提供される、制御パラメータに依存したKPIを含む任意のアプリケーションに適用され得る。MIP最適化コンポーネントをローカルサーチ機構と結合することによって、本発明は、手操作反復の必要性を取り除いたBPMモデルのより速い調整を可能にする。それによって、本発明はオペレーションリサーチ技術と個別のイベントシミュレーション技術との結合を得るが、そのような結合は従来技術では互換性がないと考えられている。本発明の種々の実施例によれば、BPMモデルは、MIPモデルによって近似的に取り込まれ、シミュレーションモデルによって正確に取り込まれる。本発明は、全体的にハードウェアの実施例、全体的にソフトウェアの実施例、又はハードウェア及びソフトウェア要素の両方を含む実施例の形体を取り得る。好ましい実施例では、本発明は、ファームウェア、駐在ソフトウェア、マイクロコード等を含むがそれらに限定されないソフトウェアで実施される。更に、本発明は、コンピュータ又は任意の命令実行システムによる使用又はそれらに関連した使用のためのプログラムコードを提供するコンピュータ使用可能媒体又はコンピュータ可読媒体からアクセスし得るコンピュータプログラムの形式を取り得る。説明の便宜上、コンピュータ使用可能媒体又はコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、又はデバイスによる使用又はそれらに関連した使用のためのプログラムを含み、格納し、通信し、伝播し、又は搬送し得る任意の装置であってよい。その媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外線、もしくは半導体システム、或いは伝播媒体であってもよい。コンピュータ可読媒体の例は、半導体又はソリッドステートメモリ、磁気テープ、取外し可能コンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ、読取り専用メモリ、固定磁気ディスク、及び光ディスクを含む。光ディスクの現在の例は、コンパクトディスク-読取り専用メモリ、コンパクトディスク読取り/書込み、及びDVDを含む。プログラムコードを格納及び/又は実行するに適したデータ処理システムは、システムバスを介してメモリ素子に直接又は間接的に結合された少なくとも1つのプロセッサを含むであろう。メモリ素子は、プログラムコードの実際の実行中に使用されるローカルメモリ、大容量記憶装置、及びキャッシュメモリを含み得る。キャッシュメモリは、プログラムコードが実行中に大容量記憶装置から検索されなければならない回数を減らすために少なくとも幾つかのプログラムコードの一時的記憶装置を提供する。入出力装置、即ち、I/O装置は、システムに直接又は、介在するI/Oコントローラを介して結合され得る。