江苏Java决策引擎注意事项

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。因为支持中文关键字，使得URule Pro决策引擎的脚本式决策集更加适合国人编写。江苏Java决策引擎注意事项

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。北京简易决策引擎URule Pro决策引擎中的交叉决策表又叫决策矩阵。

URule Pro决策引擎动作库文件介绍：动作库文件的作用是对配置在spring中的bean方法进行映射，使得我们可以直接在规则当中调用这些方法。同样在项目的“库”节点下创建一个动作库文件，可以看到动作库文件内容有三列，分别是动作名称,bean的id定义列，方法名定义列，以及方法对应的参数定义列。在动作库定义的时候需要注意，如果我们规则运行方式采用的是客户端服务器模式，那么必须要保证调用知识包的客户端Spring环境里有这个Bean，且Bean的Id要与动作库定义时的Id保证一至，否则调用会出现错误。

决策表较上方是工具栏，需要导入各种库文件；中间是属性设置区，与决策表一样只提供四个属性，如果定义属性，那么它们将会在运行时被附加由决策树生成的所有规则上；较下面就是决策树的定义区，默认它是一个根变量节点，是不可删除的。在决策引擎当中有三种类型的树节点，分别是变量节点、条件节点以及动作节点。变量节点就是用来选择目标变量的节点，要操作这里我们需要首先导入需要使用到的变量库文件或参数库文件，比如导入我们定义的会员变量库，然后就可以选择具体的会员变量属性，定义好变量节点上要使用的变量后，就可以添加下级子节点，变量节点下只能添加条件节点，一个变量节点可添加多个条件节点，每个条件节点上配置的条件与当前变量节点构成一个完整的约束条件，条件的定义与向导式规则中完全相同。条件节点下可以继续添加子条件以进一步对上级条件进行约束或添加动作节点以结束当前条件分支或者再添加若干变量节点以添加新类型的条件约束，一旦某个条件节点下添加了动作节点，那么就意味着这个条件分支的结束，一个动作节点中可添加多个动作，同样一个条件节点下可以有多个动作节点，动作节点上的动作类型与动作定义方式与向导式规则中完全相同。URule Pro决策引擎复杂评分卡工具栏里可以导入当前项目中已定义好的要使用的动作库文件。

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决策中的普通评分卡可以针对某个实体对象的属性条件进行评分。山东锐道决策引擎热部署方法

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。江苏Java决策引擎注意事项

URule Pro决策引擎向导式规则集是指利用引擎提供的设计器，一步一步通过鼠标点击就可以完成其中的普通规则与循环规则的配置，配合高度可视化的向导式规则设计器，可以较大限度将业务规则可视化，降低规则配置的复杂度；而脚本式规则集顾名思义就是通过在规则集文件当中按URule Pro的脚本语法规范来书写脚本实现普通规则与循环规则的定义工作。向导式规则集因为是图形化，向导方式构建规则，所以适合业务人员使用；而脚本式规则集通过书写脚本构成规则，与传统代码编写类似，所以适合技术人员来编写规则；从功能上看，向导式规则集和脚本式规则集能实现的功能是完全相同的，也就是说向导式规则集中能实现的功能在脚本式规则集也完全可以实现，反之亦然。在URule Pro当中，虽然说脚本式规则能实现向导式规则中提供的所有功能，但我们还是推荐大家采用向导式规则集文件来定义我们的业务规则，原因很简单，向导式规则构建规则方式是可视化的，构建好的规则可读性更好，这样构建业务规则中出错的机率就会更小。江苏Java决策引擎注意事项

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