江苏锐道规则引擎原理

和人类的思维相对应，规则推理引擎存在两种推理方式：演绎推理（Forward-Chaining）和归纳推理（Backward-Chain-ing）。演绎法从一个初始的事实出发，不断地应用规则得出结论（或执行指定的动作）。而归纳法则是根据假设，不断地寻找符合假设的事实。Rete 算法是目前效率较高的 一个 For-ward-Chaining 推理算法，许多 Java 规则引擎都是基于 Rete 算法来进行推理计算的。其中心推理步骤如下：⑴ 将初始数据（fact）输入Working Memory。⑵ 使用 Pattern Matcher 比较规则库（rule base）中的规则（rule）和数据（fact）。⑶ 如果执行规则存在矛盾（conflict），即同时开启了多个规则，将矛盾的规则放入矛盾整合。⑷ 解决矛盾，将开启的规则按顺序放入Agenda。⑸ 使用执行引擎执行 Agenda 中的规则。重复步骤 2 至 5，直到执行完毕所有Agenda 中的规则。URULE PRO规则引擎权限控制：完整的权限控制功能。江苏锐道规则引擎原理

规则引擎是根据一些算法执行规则的一些列软件系统。规则引擎整合了传入系统的Fact整合和规则整合，从而去触发一个或多个业务操作。规则通常以声明式的方式在业务代码中实现，我们可能以为它很少会被改变。但事实上，这些业务逻辑的判断条件经常会被改变。在拥有大量规则和Fact对象的业务系统中，可能会出现多个Fact输入都会导致同样的输出，这种情况我们通常称作规则矛盾。规则引擎可以采用不同的矛盾解决方案来确定矛盾规则的执行顺序。在规则引擎中，通常有两种执行方式：正向链接：这是一种基于“数据驱动”的形式，基于插入的Fact对象和Fact对象的更新，规则引擎利用可用的Fact推理规则来提取出更多的Fact对象，直到计算出较终目标，较终会有一个或多个规则被匹配，并计划执行。因此，规则引擎始于事实，始于结论。反向链接：这是一种基于“目标驱动”或推理形式，与正向链接相反。反向链条从规则引擎假设的结论开始，如果不能够直接满足这些假设，则搜索可满足假设的子目标。规则引擎会循环执行这一过程，直到证明结论或没有更多可证明的子目标为止。广东可视化规则引擎功能URule Pro应该是目前市面上独特一款能进行可视化科学计算的规则引擎。

规则引擎一般具备哪些优点？说明设施：规则系统能够记录规则引擎做出的决定以及做出决定的原因，从而有效地提供了“解释工具”。可理解的规则：通过创建对象模型以及（可选）为问题域建模的领域特定语言，您可以设置自己编写与自然语言非常接近的规则。以自己的语言表达自己的逻辑，可以让非技术领域的**容易理解，并且所有程序都经过检查，而技术知识则隐藏在常规代码中。在规则引擎中，利用规则语言将规则定义为 if-then 的形式，if 中定义了规则的条件，then 中定义了规则的结果。规则引擎会基于数据对这些规则进行计算，找出匹配的规则。这样，当规则需要修改时，无需进行代码级的修改，只需要修改对应的规则，可以有效减少代码的开发量和维护量。

URULE PRO规则引擎仿真测试功能介绍：基于浏览器；对打包后的规则及规则流测试；通过Excel实现数据的批量测试；基于场景，可定义场景关注的输入、输出数据；针对输出数据可设置预期值，实现与规则运行结果的比较；测试完成会输出完整测试报告。URULE PRO规则引擎版本控制：所有规则文件都支持版本控制，可回溯到任意版本；每次发布规则包都会保存为版本，可在运行时在任意版本间切换。URULE PRO规则引擎Java类动态部署支持：支持Spring Bean及Java类的热部署功能；通过浏览器添加Jar包及Spring配置文件；通过流程器点击部署按钮即可实现Jar包及Spring配置文件的动态热加载；动态热加载Spring配置文件及Jar包支持客户端服务器模式。URule Pro规则引擎中提供的所有的规则设计器及打包测试工具，全部基于浏览器实现。

URule Pro规则引擎交叉决策表（决策矩阵）：普通决策表是通过纵向一个维度的条件来实现规则的约束，而交叉决策表（决策矩阵）则是通过横向和纵向两个维度进行条件约束，两个维度交叉生的单元格就是实际业务规则生效的条件，因为这种样式有些类似于我们报表中的交叉表，所以称之为交叉决策表，也叫决策矩阵。可以看到，交叉决策表的特点使得其可以定义更为复杂的交叉类型的业务规则。URule Pro规则引擎决策树：之所以称之为决策树，是因为业务规则以树形方式展现。在URule Pro当中的决策树，是一棵平躺的树，设计成平躺的目的是为了可以展现树的更多内容，更好的利用显示空间。在URule Pro规则引擎中通过鼠标点击即可实现复杂的业务规则定义。江苏锐道规则引擎原理

URule Pro规则引擎可进行几乎所有类型的可视化的科学计算。江苏锐道规则引擎原理

URule Pro规则引擎规则更新：在分布式计算模式下规则包的更新有两种方式：一种是主动推送方式；一种为定时更新的方式。主动推送方式是指URule Pro Server在规则包更新后，会主动将更新后的规则包通过HTTP协议推送到配置好的各种业务系统应用的缓存当中，这样各个业务系统中的规则包就可以与Server中的规则包时刻保持一致， 但这种推送方式要求对应的各个业务系统应用必须是一个标准Java Web应用，否则这种推送无法实现，如果您的业务系统应用是一个Java应用，而非一个标准的Java Web应用，那么要更新规则包就不能采用这种推送方式，而需要使用定时更新的方式。江苏锐道规则引擎原理

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