四川复查规则测试用决策引擎使用方法

URule Pro决策引擎中的交叉决策表又叫决策矩阵，是URule Pro中提供的一种特殊类型的决策表。与普通决策表相比，交叉决策表的条件由纵向和横向两个维度决定，而普通决策表的条件只是由纵向维度决定；但在普通决策表的动作部分可以是三种类型，分别是赋值、输出和执行方式，而在交叉决策表中动作部分就是纵向和横向两个维度交叉后的单元格的值，一般来说，这种交叉后单元格的值都是赋给某个变量或参数，所以交叉决策表的动作基本就一个，那就是赋值。相比普通的决策表，交叉决策表是从横向和纵向两个维度来独特确定一个值，所以它更加简单，也更为直观，相同类型的交叉决策表实现的交叉业务规则，如果换成普通决策表来定义，那将有效增加定义的复杂度。URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的决策集执行顺序的编排。四川复查规则测试用决策引擎使用方法

URule Pro决策引擎条件模版：从2.1.9版本开始，可以在“规则集”分类中创建“条件模版”文件，条件模版的作用就是把一些通用条件进行归类，并定义好有意义的名称，这样在向导式的规则集文件里就可以引用条件模版文件并在规则条件中使用条件模版。条件模版创建完成后，就可以在向导式规则文件里引用并使用了，引用方式与导入库文件的方法一致，点击工具栏上的“模版”按钮，选择其下的“条件模版”菜单项，然后选择并添加相应的条件模版文件即可。对于向导式规则，在规则名边，还添加了一个可以用于直接查看当前规则在编译后条件树的按钮，这对于采用了条件模版的规则来说非常有意义，通过查看编译后的条件树，就可以明确在添加了条件模版后对当前规则的条件组合产生的影响，从而可以帮助我们更好的理解规则中配置的条件。上海多调用方式决策引擎在线体验URule Pro决策引擎中提供了一个基于网页的流程设计器。

URule Pro决策引擎动作节点：动作节点可以与一个实现了接口并配置到Spring中的Bean绑定，这样在运行时，规则流执行到这个动作节点时就会执行与之绑定的FlowAction实现类，有了动作节点，那么在规则流中就可以执行具体的Java类中的方法，因为该Java类是配置在Spring上下文中的，所以类中可访问Spring环境所有信息，这样就可以做一些更为复杂的业务操作。动作节点出入连接线如下所示：流入的连接线数量：1~n；流出的连接线数量：0~1。

在URule Pro决策引擎复杂评分卡的编辑器中，上部是工具栏，和其它类型的规则编辑器一样，工具栏里可以导入当前项目中已定义好的要使用的常量、变量、参数或动作库文件。工具栏的下方，可以通过点击“添加属性”链接，为当前复杂评分卡添加相关属性，这些属性与决策表或普通评分卡里完全一致，其作用也相同。再下方的表格就是具体的定义评分卡的表格。这样表格与普通决策表的表格类似，通过一条加粗的灰黑色的线将整个表格分为左右两个部分，左边部分为条件定义部分，右边部分为分值列及自定义列定义部分。在URule Pro决策引擎复杂评分卡的编辑器中，上部是工具栏，和其它类型的规则编辑器一样。

URule Pro决策引擎中评分卡的得分计算方式是什么？在URule Pro当中，对于得分计算方式提供了三种类型，第1种也就是默认的是“求和”，所谓求和就是对在运行时所有满足条件的条件行对应的分值列的值内容进行累加求和；第二种类型是“加权求和”，如果选择加权求和，那么需要我们将评分卡表格上部的“权重”属性设置为“支持”，这样可以看到所有的属性行中多出一个名为权重的编辑框，我们在这个编辑框中输入具体的权重值这样在将得分计算方式改为“加权求和”后，引擎将在运行时取到每个满足条件的条件行的分值，将这个分值与当前行对应的权重值做乘法计算，之后将所有乘法计算后的结果相加作为当前评分卡的较终得分。得分计算的之后一种方式是“自定义”，一旦选择这种方式，那么我们需要指定自定义计算得分的Bean的ID。URule Pro决策引擎中的脚本规则文件由导入资源库的头部分、规则定义部分、函数定义部分构成。四川复杂规则设计用决策引擎如何使用

URule Pro决策引擎中的脚本式决策集可以编写普通规则和循环规则。四川复查规则测试用决策引擎使用方法

决策树又称为规则树，是URule Pro决策引擎中提供的一种构建规则的方式，它以一棵躺倒的树形结构来表现规则（之所以将其躺倒是为了节省空间，否则一棵稍微大点的树将会占用很大的页面空间），决策树表现业务规则更为形象，实际上，无论是决策树、决策表还是评分卡，都可以通过决策集来实现，只是，对于某些业务规则来说，通过决策树或决策表或评分卡实现起来更为形象、快捷。如何在URule Pro决策引擎中创建决策树？打开URule Pro控制台，在测试项目的“决策树”节点下右键，在弹出菜单中选择“创建决策树”项就可以创建一个决策树文件。四川复查规则测试用决策引擎使用方法

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