近年来,水产养殖机械化装备的推广,使增氧、投饵等部分养殖环节实现了机械化操作。同时随着信息技术的快速发展,水产养殖智能化管理水平有所提升,水产养殖的产业结构得到了重构和优化,部分水产养殖实现了智能化和信息化管理。然而现有的水产养殖信息化管理平台缺乏科学有效的养殖流程管理和过程指导,使得水产养殖操作过于复杂,加之养殖人员对新系统的接收能力低,养殖管理时仍需要养殖人员依靠经验判断和人工操作控制,导致水产养殖依然存在养殖业务规则繁多不明确、失误率高、决策效率低且易出错等问题。目前关于水产养殖过程的研究多偏向于单一方面的研究,如水质环境监测、投喂设备研发、病害预测等,对于水产养殖业务流程和智能化决策的研究甚少。基于此,本文使用工作流技术和规则引擎技术设计了一套能进行流程化管理和智能决策的水产养殖监控系统,为养殖人员提供更加专业的信息化养殖过程指导、规范养殖流程信息化管理,同时明确养殖业务规则、提高养殖决策效率,为养殖人员提供养殖经验。为此,本文展开以下研究:(1)提出工作流和规则引擎组合管理机制。分析并总结出水产养殖业务流程具有步骤繁琐不明确、时间性、循环性、并发性和存在大量养殖业务决策等特点。根据此特点,结合工作流引擎和规则引擎各自的原理与作用,提出适用于水产养殖的工作流和规则引擎组合管理机制,并详述二者之间双向驱动的运行原理。(2)提出水产养殖智能决策流程建模方法。根据水产养殖流程特点和组合管理机制,抽取出养殖流程中特殊的工作流模式,如任务回退、循环、异步并发、定时催办、选择等,提出这些模式的Activiti解决方法。提出了利用规则引擎驱动流程进行条件转移,从而执行业务决策的方法,并在此基础上提出包含规则的工作流柔性建模方式,使建模更加灵活。(3)构建水产养殖智能决策流程管理模型。以南美白对虾为研究对象,对其养殖业务流程的各阶段进行分析,为建模打下基础。根据建模方法,在Eclipse集成开发环境中同时集成Activiti工作流引擎插件和Drools规则引擎插件,通过Activiti流程设计器为南美白对虾养殖流程进行工作流模型的搭建,详述该模型中每一个节点的功能作用,并给出该模型中异步并发流程的异常控制方法。通过Drools规则引擎对养殖业务规则进行规则的分析、定义、设计和编写等系列制定。最后对该模型中所有流程和规则进行测试,测试结果表明该模型能为水产养殖过程管理提供科学专业的过程指导和准确高效的业务决策管理。(4)设计水产养殖智能决策流程管理系统。在上述研究基础上,完成水产养殖智能决策流程管理系统的框架和功能设计,并实现该系统主要的功能,包括水产养殖工作流部署管理、养殖流程执行与规则决策管理、养殖规则管理,为水产养殖过程监管提供了专业科学的指导工具。将工作流与规则引擎结合运用于水产养殖过程管理中,构建并实现基于工作流和规则引擎的水产养殖智能决策流程管理模型和系统,为水产养殖智能化过程管理领域提供切实可行的新方法,对推动现代水产养殖业的发展具有重要意义。