URule Pro决策引擎聚合节点:聚合节点就是用来聚合由分支节点拆分出来的多个子的规则流的,所以有聚合节点,就一定要有分支节点,但有分支节点却不一定需要聚合节点(但如果设置了参数,或配置了分支节点的“启用多线程”属性值为“是”时,分支节点就启用了多线程执行功能,这样分支节点下一定需要一个聚合节点,否则会出现错误),对于URule Pro的决策流来说,拆分出子的决策流后是否有聚合节点是可选的,但聚合节点的出现则一定要有分支节点来配合,否则聚合节点就没有意义了。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。上海快速决策引擎如何安装
目前在URule Pro决策引擎当中支持的动作类型有三种,分别是:打印内容到控制台、变量赋值以及执行方法或函数,所谓的”打印内容到控制台“其实就是将我们需要的信息打印输出到java 控制台,对于内容可以是一个普通的输入值,也可以是一些复杂的值类型或它们的加、减、乘、除组合,及添加括号定义算术运行优先级;变量赋值也就是给当前导入的变量库或参数库的值进行赋值,值类型可以是一个普通的输入值,也可以是一些复杂的值类型或它们的加、减、乘、除组合,及添加括号定义算术运行优先级;之后一种类型的动作是执行方法或函数,要选择执行的方法或函数,前提是我们必须方法所在的动作库文件导入到当前规则文件当中,否则就看不到要执行的方法,一旦选择执行方法后,如果当前方法当中包含参数,那么我们也需要选择相应的值为参数赋值,同样参数的值可以是一个普通的输入值,也可以是一些复杂的值类型或它们的加、减、乘、除组合。浙江BSTEK决策引擎注意事项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。
URule Pro决策引擎普通评分卡:普通评分卡是URule Pro当中专门为简单评分系统而设计的一种业务规则工具,它可以针对某个实体对象的属性条件进行评分,每个属性在条件满足后还可以添加权重支持,同时对于得分的计算方式提供求和、加权求和以及用户自定义方式,以较大限度满足业务系统评分规则的需要。URule Pro决策引擎复杂评分卡:在URule Pro提供的普通评分卡当中,只能针对某一个对象的一些属性进行评分,这种评分方式可以满足大部分评分系统的需求,但在某些复杂的评分需求中,需要对多个对象的不同属性进行叠加组合评分,针对此类需求,URule Pro提供了复杂评分卡功能。复杂评分卡的配置方式与决策表有些类似,只是对于条件列头只能选择具体的对象,而每个条件单元格在配置条件时都需要选择与当前列头选择的对象对应的具体属性,这样就可以满足任意复杂的评分需求。
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决策引擎复杂评分卡工具栏里可以导入当前项目中已定义好的要使用的动作库文件。
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决策引擎当中提供的规则流可实现对已有规则的可视化编排功能。上海可扩展性决策引擎注意事项
URule Pro决策引擎提供了支持基于Excel批量数据的“仿真测试”。上海快速决策引擎如何安装
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