杭州Linux决策引擎调试

URule Pro决策引擎中的决策表，整体可分为左右两个部分，分别是条件列部分与动作列部分，它们之间以一较粗的灰黑色线分隔，该线左边为条件列，右边则为动作列。在导入好相关的变量库或参数库后，那就可以在条件列的列头上右键，通过右键菜单选择当前条件要绑定的变量或参数在URule Pro当中，所有的弹出菜单在不选择菜单项目时，如果需要隐藏，那么必须在空白处双击才能实现隐藏，之所以这样做是为了防止用户因为误单击而出现已弹出菜单隐藏的情况。同时对于所有的二级菜单，如果菜单项目超过20个，在二级菜单顶部会出现过滤框，可在这个框中对二级菜单项目进行过滤，以快速找到目标菜单项。在URule Pro决策引擎中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。杭州Linux决策引擎调试

URule Pro决策引擎复杂评分卡表格的下方，和普通评分卡一样，是得分计算方式以及得分计算好后赋值定义部分，只是这里的得分计算方式相比普通评分卡少了”加权求和“项，这是因为在复杂评分卡里，因为条件可能由多对象属性叠加组成，所以无法添加权值功能，所以这里在得分计算上不支持加权求和方式，除此以外，其它皆与普通评分卡完全一致。和其它类型的规则文件定义方式相同，我们需要首先导入要使用的相关库文件，这里导入之前定义好的包含”会员“的变量库文件，导入后，在条件列头上点击右键菜单就可以为当前条件列选择对应的对象。深圳Linux决策引擎教学在URule Pro决策引擎中，控制台输出动作列是将该列对应的单元格里设置的内容直接输出至控制台。

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，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。

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。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。

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读性更强。杭州Windows决策引擎优点

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。杭州Linux决策引擎调试

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