江苏可扩展性决策引擎操作方法

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，默认情况下，我们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。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。江苏可扩展性决策引擎操作方法

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。山东URule Pro Java决策引擎如何操作URule Pro决策引擎决策表适用于描述处理判断条件较多，各条件相互组合、有多种决策方案的情况。

决策表较上方是工具栏，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决策引擎规则流：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。URule Pro决策引擎中的脚本式决策集可以导入变量库、常量库、参数库以及动作库。

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。URule Pro决策引擎条件右边值与条件左边值类似。广东智能决策引擎调试方法

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。江苏可扩展性决策引擎操作方法

URule Pro决策引擎向导式规则集是指利用引擎提供的设计器，一步一步通过鼠标点击就可以完成其中的普通规则与循环规则的配置，配合高度可视化的向导式规则设计器，可以较大限度将业务规则可视化，降低规则配置的复杂度；而脚本式规则集顾名思义就是通过在规则集文件当中按URule Pro的脚本语法规范来书写脚本实现普通规则与循环规则的定义工作。向导式规则集因为是图形化，向导方式构建规则，所以适合业务人员使用；而脚本式规则集通过书写脚本构成规则，与传统代码编写类似，所以适合技术人员来编写规则；从功能上看，向导式规则集和脚本式规则集能实现的功能是完全相同的，也就是说向导式规则集中能实现的功能在脚本式规则集也完全可以实现，反之亦然。在URule Pro当中，虽然说脚本式规则能实现向导式规则中提供的所有功能，但我们还是推荐大家采用向导式规则集文件来定义我们的业务规则，原因很简单，向导式规则构建规则方式是可视化的，构建好的规则可读性更好，这样构建业务规则中出错的机率就会更小。江苏可扩展性决策引擎操作方法

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