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决策引擎企业商机

规则流又称决策流,它整个的结构类似于工作流,用来对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流的执行顺序进行编排,以清晰直观的实现一个大的复杂的业务规则。URule Pro决策引擎中的决策流可以实现对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流进行编排执行;编排过程中即可以常见串行执行,也可以并行执行、或者是根据条件选择分支执行。URule Pro决策引擎中提供了一个基于网页的流程设计器,通过简单拖曳就可以快速实现对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流执行顺序的编排。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。广东Java决策引擎操作方法

分支节点是URule Pro决策引擎当中提供的一种可实现规则流多条并行的节点,通过这个节点,可以根据当前节点下面流出连线数量,将当前规则流实现拆分成若干条子的规则流实例并行运行,根据这一特性,分支节点下至少要有两条流出的连线才有意义。在决策流实例流转到分支节点时,分支节点会根据其下面流出的连接线数量将主的实例拆分成与连线对应的若干个子实例,以并行方式继续运行产生的多个流实例。默认情况下,分支节点会将主流程拆分成若干子流程执行,在实际执行的时候还是在一个线程内先后执行各个分支。广东Java决策引擎操作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。

在URule Pro决策引擎提供的所有类型的规则文件中,在它们的属性里都有一个名为“允许调试信息输出”的属性,我们需要做的就是添加这个属性同时设置属性值为“是”,这样规则在运行时默认就会向控制台打印出包含条件匹配信息、动作执行情况等所有日志信息,通过这些信息我们可以跟踪规则执行情况,在规则出现错误或与预期不一致时通过调试信息的输出就可快速定位问题所在。在URule Pro中还提供了一个名为的系统组属性,该属性值默认为true,这时所有调试信息默认都会直接在控制台上打印,当将产品部署到生产环境中时,我们需要将属性设置为false,这样所有调试信息都不会再输出,这其中也包括URule规则集里提供的名为“打印内容到控制台”的动作,这样就可以快速完成项目上线,而不用担心项目中因有大量调试信息输出而需要重新修改规则属性的问题。

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。分支节点是URule Pro决策引擎当中提供的一种可实现规则流多条并行的节点。

在URule Pro决策引擎当中定义好各种类型的规则文件后,需要将要调用的规则文件通过规则项目的“知识包”节点将文件打包后才可以被业务系统调用。规则包在调用前需要对定义好的知识包进行各种测试,在URule Pro中就提供了两种不同类型的针对知识包的测试方法,分别是“快速测试”和“仿真测试”,所谓的快速测试,可以在弹出的窗口中输入相关业务数据后提交到后台即可对当前知识包进行的测试,选中一个知识包,点击工具栏上的“快速测试”按钮,即可弹出快速测试窗口进行测试。仿真测试:选中一个知识包,点击工具栏上的“仿真测试”按钮,就可以进入针对当前知识包的仿真测试页面。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。北京复杂规则设计用决策引擎注意事项

URule Pro决策引擎中,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。广东Java决策引擎操作方法

URule Pro决策引擎决策表:在决策表当中,需要我们导入需要使用的变量库、参数库、常量库及动作库。和规则集中的规则一样,可以为决策表添加若干属性,但不同的是决策表中可添加的属性只有五个,其含义和作用与决策集中的规则相同。一旦为决策表定义了属性,那么这些属性将会被应用到决策表中定义的每个规则上。实际使用当中,我们可能会将若干个决策表或若干个决策表与若干个决策集放在一个知识包中使用,这个时候如果没有使用决策流来对它们的执行顺序进行编排的话,那么优先级属性的作用就显现出来,通过定义优先级属性,可以实现若干个决策表文件与若干个决策集文件放在一个知识包中执行顺序的编排,也就是优先级的值越大,执行越靠前。广东Java决策引擎操作方法

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