浙江Unix决策引擎原理

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。普通评分卡是URule Pro决策当中专门为简单评分系统而设计的一种业务规则工具。浙江Unix决策引擎原理

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，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。山东URule Pro决策引擎调试URule Pro决策引擎中评分卡的得分计算方式是什么？

URule Pro决策引擎中知识包的使用规则介绍：点击知识包工具栏上的“快速测试”按钮就可以对当前知识进行测试，在测试页面当中输入相关测试数据， 然后再点击工具栏上的“测试决策包”按钮就可以对当前知识包里除规则流以外所有类型的规则进行测试，如果当前知识包里有规则流文件，那么就需要点击工具栏上的“测试决策流”按钮来对目标决策流进行测试；点击知识包工具栏上的“仿真测试”按钮就可以对当前知识包进行基于方案的复杂场景仿真测试，知识包测试完成后，就可以对其进行发布，发布方式是通过点击工具栏上的“发布知识包”按钮完成，每次发布的知识包，都会以版本形式保存下来，运行时可以在已发布的知识包版本间灵活切换。

URule Pro决策引擎动作节点介绍：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。URule Pro决策引擎中的脚本的语法定义与解析采用的是ANTLR实现。

URule Pro决策引擎条件模版如下：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。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。湖北快速决策引擎原理

锐道URule Pro决策引擎可运行在Linux、Windows、Unix等类型的操作系统之上。浙江Unix决策引擎原理

URule Pro决策引擎规则流介绍：无论是普通的规则集，还是决策表或评分卡，这些规则工具都只能完成一个复杂业务规则需求的一个点，所以对于完成的业务需求实现来说，还需要有工具把这些点串起来，这个工具就是规则流，也叫决策流。URule Pro当中提供的规则流可以把普通的规则集，决策表或评分卡串起来，实现对已有规则的可视化编排功能。在实际的业务系统中往往都是以规则流作为业务规则的调用入口，通过规则流将所有的以点形式存在的规则编排起来执行，从而可以实现任意复杂的业务规则需求。浙江Unix决策引擎原理

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