北京复查规则测试用决策引擎优点

在URule Pro决策引擎中，不论是普通规则，还是循环规则，属性定义部分都是一样的，而且与向导式规则中普通规则和循环规则保持一致。如果不记得属性有哪些可以通过ALT+"/"键打开代码提示，选择需要的属性即可，多个属性之间可以用空格或","号分隔，具体属性中英文名及描述见规则属性部分介绍。属性赋值通过”=“实现，多个属性之间需要添加空格或回车，对于String类型的属性值需要添加双引号包裹，日期类型要采用“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格式来定义，布尔类型则直接输入true或false。锐道URule Pro决策引擎中提供了一个基于网页的流程设计器。北京复查规则测试用决策引擎优点

决策树又被称为规则树，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。深圳可扩展性决策引擎操作方法锐道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。

决策表的上方是工具栏，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决策引擎参数库文件介绍如下：在规则的条件判断与计算过程当中，难免会用到一些临时的变量来存储值，这些临时变量数量和类型都可能是不固定的，对于这种类型的临时变量，URule Pro以参数的形式提供，通过参数库就可以定义这些在规则中要使用到的临时变量。在“库”节点上右键创建一个参数库文件，从参数库文件编辑器来看，参数因为没有了分类，配置要为简单许多，参数库在运行时实际上是存储在HashMap当中，这里的“名称”的值将作为Map的key，“标题”则用在规则中显示使用，定义参数库时要保证“名称”属性的独特性，因为它是Map的key值；同时如果一个规则文件里引入多个参数库文件，那么每个参数库文件里定义的参数的名称值也要独特，否则就会存在相互覆盖的情况。在URule Pro当中，对于参数库中定义的值，规则运行时，如果外部没有对这些参数进行初始化，那么引擎会自动为部分没有初始化的参数进行初始化。锐道URule Pro决策引擎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。

URule Pro决策引擎中规则相关资源文件存储机制采用的是jackrabbit实现，在默认情况下，只需要通过属性来指定资源库目录，这样就会在这个目录下以文件形式存储规则相关文件。在数据库中存储知识库有两种方式，一种是采用Spring中配置数据源连接数据库；另一种就是用户自定义jackrabbit的存储xml配置文件，通过这个文件来自定义数据库连接信息。当然这里肯定推荐第1种采用Spring中配置数据源连接数据库方式。这里需要强调的是，当采用xml配置方式来连接数据库，那么就需要手工配置集群信息，如果不配置使用过程中就可能会出现文件丢失的情况，就是说在未配置集群的情况下，一个应用在保存规则时会覆盖整个知识库，从而产生另一个应用配置的规则丢失的情况，这点一定要注意；如果采用spring配置方式的话，那么引擎会自动配置好集群信息。锐道URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的评分卡执行顺序的编排。山东可视化决策引擎调试方法

锐道URule Pro决策引擎的脚本式决策集更加适合国人编写。北京复查规则测试用决策引擎优点

URule Pro决策引擎规则节点介绍：所谓规则节点，用来绑定URule Pro当中提供的决策集、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文件的节点。值得注意的是，一个规则节点只能与一个当前项目中决策集、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文件绑定，这样一旦决策流流转到当前节点，那么就可以执行与这个规则节点绑定的决策集、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文件。URule Pro决策引擎知识包节点：与规则节点不同，知识包节点是用来与具体的知识包绑定的，这样就可以实现复杂规则调用。知识包节点与某个知识包绑定之后，运行时规则流流转到这个节点后，就会执行与之绑定的知识包，如果绑定的知识包中包含决策流，那么引擎会自动执行其中的决策流，如果规则包中包含的规则流有多个，那么默认只会执行其中的第1个规则流，否则只执行触发规则动作。北京复查规则测试用决策引擎优点

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