杭州智能决策引擎

URule Pro决策引擎脚本式规则集概述：在向导式规则集中，我们通过鼠标点击就可以定义出各种类型的复杂业务规则；如果你是一个程序员，可能会更青睐代码的方式来定义业务规则，所以在URule Pro中还提供了脚本式规则集，让我们可以采用脚本的方式来定义业务规则。与向导式规则集对应，脚本式规则集里可以实现向导式规则中能实现的所有功能，反过来也是一样。在脚本式规则集中，采用URule Pro自定义的一套脚本语法，关键字既可以使用英文也可以是中文，在一个普通规则或一个循环规则当中，我们可以使用纯英文关键字来定义，也可以全部使用纯中文关键字来定义，如果你愿意，也可以使用中英文混合的关键字来定义。因为支持中文关键字，使得URule Pro的脚本式决策集更加适合国人编写，可读性也就更强，再配合URule Pro中提供的脚本式决策集编辑器中提供的全功能代码提示功能，可大幅提高脚本式决策集的编写效率。URule Pro是一款由上海锐道信息技术有限公司自主研发的一款纯Java决策引擎。杭州智能决策引擎

在URule Pro决策引擎中，无论是普通规则，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。上海智能决策引擎调试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。

URule Pro决策引擎常量库文件介绍：在业务系统开发过程中，常常会用到一个枚举数据，比如用户的性别、学历等，在URule Pro当中，通过定义常量库文件，可以将系统中使用的这些枚举数据映射到规则中使用，这样就可以避免规则定义过程中枚举数据手工输入存在错误的可能性。与变量库文件类似，常量也是由分类和具体的常量值构成，比如性别有男女之分，那么这里的“性别”就属性分类，“男”、“女”就属性具体的常量值。在常量的分类中，“名称”一般定义具体的分类名，“标题”是一段描述（比如“性别”是标题，“gender”是名称），同样这个标题也会出现在规则引用当中；加好分类后就可以添加这个分类下具体的常量值，常量值也有名称和标题之分，名称是具体的常量值，标题则是描述。

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。URule Pro决策引擎可以运行在Linux、Windows、Unix等各种类型的操作系统之上。

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决策引擎中，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。江苏科学计算决策引擎操作方法

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。杭州智能决策引擎

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