江苏复杂规则设计用决策引擎教学
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。江苏复杂规则设计用决策引擎教学
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。江苏可扩展性决策引擎体验在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。
URule Pro决策引擎规则节点:所谓规则节点,用来绑定URule Pro当中提供的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流文件的节点。值得注意的是,一个规则节点只能与一个当前项目中决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流文件绑定,这样一旦决策流流转到当前节点,那么就可以执行与这个规则节点绑定的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流文件。URule Pro决策引擎知识包节点:与规则节点不同,知识包节点是用来与具体的知识包绑定的,这样就可以实现复杂规则调用。知识包节点与某个知识包绑定之后,运行时规则流流转到这个节点后,就会执行与之绑定的知识包,如果绑定的知识包中包含决策流,那么引擎会自动执行其中的决策流,如果规则包中包含的规则流有多个,那么默认只会执行其中的第1个规则流,否则只执行触发规则动作。
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决策引擎中规则相关资源文件存储机制采用的是jackrabbit实现。湖北可扩展性决策引擎如何调试
普通评分卡是URule Pro决策当中专门为简单评分系统而设计的一种业务规则工具。江苏复杂规则设计用决策引擎教学
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。江苏复杂规则设计用决策引擎教学
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