北京Linux决策引擎特点

URule Pro决策引擎规则集概述：规则集也叫决策集，在URule Pro当中是由一组普通规则和循环规则构成的规则整合，是使用频率较高的一种业务规则实现方式。在URule Pro中规则有两种类型：一种是普通规则；一种是循环规则。所谓的普通规则是指一种由如果、那么、否则三个部分构成的规则；而循环规则顾名思义就是可循环的规则，它允许指定一个整合类型的对象，对这个整合中每个对象进行循环迭代，在循环体中则是若干个由如果、那么、否则构成的普通规则。在定义方式上，URule Pro提供了向导式规则集以及脚本式规则集定义两种。URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的复杂评分卡或其它决策流执行顺序的编排。北京Linux决策引擎特点

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。审计决策引擎优势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。

URule Pro决策引擎动作库文件介绍：动作库文件的作用是对配置在spring中的bean方法进行映射，使得我们可以直接在规则当中调用这些方法。同样在项目的“库”节点下创建一个动作库文件，可以看到动作库文件内容有三列，分别是动作名称,bean的id定义列，方法名定义列，以及方法对应的参数定义列。在动作库定义的时候需要注意，如果我们规则运行方式采用的是客户端服务器模式，那么必须要保证调用知识包的客户端Spring环境里有这个Bean，且Bean的Id要与动作库定义时的Id保证一至，否则调用会出现错误。

URule Pro决策引擎概述：URule Pro决策引擎可采用的两种运行模式：一种是客户端服务器模式；另一种是嵌入式模式。客户端服务器模式是指规则的设计、定义以及编译都在服务器上，而客户端只是负责从服务器上获取编译好的规则包运行，所以对于客户端来说即可以是标准的Java Web应用，也可以是非Web的Java应用，但对于服务器来说则必须是一个标准的Java Web应用。嵌入式模式是指规则的设计、定义、编译以及实际规则包的运行都发生在当前运行环境中，所以嵌入式应用必须是一个标准的Java Web应用。URule Pro决策引擎当中提供的规则流可实现对已有规则的可视化编排功能。

URule Pro决策引擎语法介绍：规则定义：在一个脚本式规则文件当中，可以添加零至多个普通规则或循环规则定义信息，其定义位置必须要在导入库文件的定义信息之下。在一个普通规则当中，else部分如果没有动作可定义，那么是可以省略不写的。对照向导式决策集里的循环规则定义，可以看到结构完全一致，独特不同的是这里采用脚本方式实现。同样在脚本式循环规则的循环体中，如果没有“否则”部分，那么这里的“else”部分的定义就可以省略，这与普通规则一样。因为支持中文关键字，使得URule Pro决策引擎的脚本式决策集可大幅提高脚本式决策集的编写效率。Linux决策引擎使用方法

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。北京Linux决策引擎特点

URule Pro决策引擎决策节点：所谓决策节点就是指在运行时，根据为其下面流出连接配置的条件来决定究竟应该走哪条连接的节点，所以根据这一特性，决策节点下面流出连接至少要有两条，否则决策节点就没有意义了。选中决策节点，在其右边属性面板中就可以看到针对决策节点的配置，需要重点介绍的是“决策类型”属性，决策节点的有两种决策类型，分别是"条件"和"百分比"。选择“条件”类型时，在下面出现的在决策项当中，可以根据当前决策节点下面流出连接的数量添加对应的决策项，对于每条决策项，都有两个属性，分别是"条件脚本"和“流向”，在条件列当中，我们可以编写具体的条件，在流向列中选择当条件列中定义的条件满足时要流出连线名称，所以对于决策节点下面流出的连线，我们必须要为其设置名称，否则就无法为其定义决策项。北京Linux决策引擎特点

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