In this thesis we mainly focus on an analysis method for workflow nets called rule-based reduction. We define a set of rules which are then repeatedly applied to the net to reduce it step by step while preserving important properties such as ``well-formedness'' of the net. We present an algorithm that reduces every well-formed free-choice net (and only the well-formed nets) to a trivial net. By extending the rules we can also reduce probabilistic workflow nets and compute e.g. the expected number of transitions fired until termination.      «

In this thesis we mainly focus on an analysis method for workflow nets called rule-based reduction. We define a set of rules which are then repeatedly applied to the net to reduce it step by step while preserving important properties such as ``well-formedness'' of the net. We present an algorithm that reduces every well-formed free-choice net (and only the well-formed nets) to a trivial net. By extending the rules we can also reduce probabilistic workflow nets and compute e.g. the expected numbe...     »

In dieser Arbeit betrachten wir hauptsächlich eine Analysemethode für Workflownetze die regelbasierte Reduktion genannt wird. Dabei wird eine Menge von Regeln definiert; diese werden dann wiederholt angewendet, um die Größe des Netzes schrittweise zu reduzieren und währenddessen zu studierende Eigenschaften wie ``Wohlgeformtheit'' des Netzes zu erhalten. Wir präsentieren einen Algorithmus der jedes wohlgeformte Free-Choice Netz (und nur die wohlgeformten Netze) zu einem trivialen Netz reduzieren kann. Durch eine Erweiterung der Regeln gelingt es ebenfalls, probabilistische Workflownetze zu reduzieren und z.B. die erwartete Anzahl an Transitionen bis zum Erreichen des Endzustandes zu berechnen.     «

In dieser Arbeit betrachten wir hauptsächlich eine Analysemethode für Workflownetze die regelbasierte Reduktion genannt wird. Dabei wird eine Menge von Regeln definiert; diese werden dann wiederholt angewendet, um die Größe des Netzes schrittweise zu reduzieren und währenddessen zu studierende Eigenschaften wie ``Wohlgeformtheit'' des Netzes zu erhalten. Wir präsentieren einen Algorithmus der jedes wohlgeformte Free-Choice Netz (und nur die wohlgeformten Netze) zu einem trivialen Netz reduziere...     »