深圳Java决策引擎优点

在URule Pro决策引擎中，要设置决策表的条件，我们必须先为条件列设置好与之绑定的变量或参数，否则是无法设置当前条件列下单元格中的条件的。URule Pro中的决策表提供了三种类型的动作列，分别是：赋值动作列、执行方法动作列以及控制台输出动作列。所谓的赋值动作列，就是指在条件列相关对应条件满足后对某个目标变量或参数进行赋值，同样在设置赋值动作列时，必须先插入一个赋值动作列，然后选择与当前绑定的参数或变量名称，之后才能在当前列对应的单元格中输入具体值，在对应的条件满足时为目标变量或参数赋值。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。深圳Java决策引擎优点

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。浙江Linux决策引擎安装方法交叉决策表是URule Pro决策引擎中提供的一种特殊类型的决策表。

URule Pro决策引擎语法介绍：URule Pro中的脚本的语法定义与解析采用的是ANTLR实现，在一个脚本式决策集当中，同样可以导入变量库、常量库、参数库以及动作库，同样可以编写普通规则和循环规则。对于一个完整的脚本规则文件，它的内容主要由三部分构成，分别是：导入资源库的头部分、规则定义部分以及函数定义部分。库文件导入部分：所谓的库文件导入部分，就是指在整个脚本规则文件的较顶部来定义导入哪些库文件，前面提到，通过较上方的工具栏，可以将我们规则当中需要用到的资源为导入进来。以导入变量库文件为例，在导入操作之前，需要我们首先将编辑光标定位于文件头部，然后点击较上方工具栏中“导入常量库”按钮，在弹出窗口中选择目标资源库文件，确定后，就可以在当前脚本规则文件中加入要导入的资源库文件。

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，工具栏里可以导入当前项目中已定义好的要使用的常量、变量、参数或动作库文件。工具栏的下方，可以通过点击“添加属性”链接，为当前复杂评分卡添加相关属性，这些属性与决策表或普通评分卡里完全一致，其作用也相同。再下方的表格就是具体的定义评分卡的表格。这样表格与普通决策表的表格类似，通过一条加粗的灰黑色的线将整个表格分为左右两个部分，左边部分为条件定义部分，右边部分为分值列及自定义列定义部分。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表执行顺序的编排。

URule Pro决策引擎规则的打包与调用：按照业务需求将规则文件定义好后，就可以将涉及到的所有规则文件打包备用。打包方式是点击URule Pro规则项目导航上的“知识包”节点，在出现的页面当中，就可以将规则文件打包成一个个待调用的知识包。一个知识里面可以包含若干个具体的规则文件，这些文件可以是若干个规则集（决策集）、决策表、交叉决策表（决策矩阵）、评分卡、复杂评分卡以及决策流。需要注意的是，规则文件里引入的库文件（变量库、参数库、常量库以及动作库文件）是不需要导入的，引擎会自动处理规则中包含的库文件。知识包配置完成后，可以对当前知识包进行测试。URule Pro提供了两种类型的针对知识包的测试，一种为用户直接输入测试值的“快速测试”，另一种为支持基于Excel批量数据的“仿真测试”。URule Pro决策引擎提供了支持基于Excel批量数据的“仿真测试”。广东Unix决策引擎调试

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。深圳Java决策引擎优点

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。深圳Java决策引擎优点

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