杭州可扩展性决策引擎

URule Pro决策引擎多条件组合：在规则编写过程当中，如果有多个条件，那么可以采用“and”或“or”符号来对多个条件进行连接组合，同时对于组合的条件，还可以添加括号来实现组件条件计算的优先级，在未添加括号的多个组合条件之间，要使用相同连接符号，也就是说在未添加括号的多个组合条件之间，要么使用“and”，要么使用“or”。通过“and”或“or”符号来对多个条件进行连接组合以及添加括号或多层嵌套括号可以实现非常复杂的条件组合，从而满足我们的业务需求。对于连接多个条件的“and”或“or”符号，在使用时还可以用“&&”或“||”来替换，程序员一定很熟悉，“&&”或“||”在代码中表示的就是“并且”“或者”，除此之外，我们还可以直接使用“并且”“或者”的中文来连接多个条件。URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的复杂评分卡或其它决策流执行顺序的编排。杭州可扩展性决策引擎

URule Pro决策引擎动作定义部分：脚本式决策集中普通规则的的动作定义部分写在“then”与“end”之间或者是“else”与“end”之间，循环规则中除了循环体中可在上述两个地方添加动作外，还可以在"loopStart"与“if”之间或"loopEnd"与"end"之间添加动作，动作可有一个或多个，每个动作以“；”或回车结束。可执行的动作有三种类型，那就是为变量或参数赋值、执行方法、执行自定义函数以及控制台内容输出。赋值操作的语法格式如下：变量或参数 = 数字/字符串/变量/参数/方法/常量 [+][-][*][/] 数字/字符串/变量/参数/方法/常量 [+][-][*][/]数字/字符串/变量/参数/方法/常量 ...上海Linux决策引擎使用方法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。

规则流又称决策流，它整个的结构类似于工作流，用来对已有的决策集、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的执行顺序进行编排，以清晰直观的实现一个大的复杂的业务规则。URule Pro决策引擎中的决策流可以实现对已有的决策集、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进行编排执行；编排过程中即可以常见串行执行，也可以并行执行、或者是根据条件选择分支执行。URule Pro决策引擎中提供了一个基于网页的流程设计器，通过简单拖曳就可以快速实现对已有的决策集、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执行顺序的编排。

URule Pro决策引擎中的交叉决策表又叫决策矩阵，是URule Pro中提供的一种特殊类型的决策表。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，而普通决策表的条件只是由纵向维度决定；但在普通决策表的动作部分可以是三种类型，分别是赋值、输出和执行方式，而在交叉决策表中动作部分就是纵向和横向两个维度交叉后的单元格的值，一般来说，这种交叉后单元格的值都是赋给某个变量或参数，所以交叉决策表的动作基本就一个，那就是赋值。相比普通的决策表，交叉决策表是从横向和纵向两个维度来独特确定一个值，所以它更加简单，也更为直观，相同类型的交叉决策表实现的交叉业务规则，如果换成普通决策表来定义，那将有效增加定义的复杂度。URule Pro决策引擎中提供了一个基于网页的流程设计器。

URule Pro决策引擎中评分卡的得分计算方式是什么？在URule Pro当中，对于得分计算方式提供了三种类型，第1种也就是默认的是“求和”，所谓求和就是对在运行时所有满足条件的条件行对应的分值列的值内容进行累加求和；第二种类型是“加权求和”，如果选择加权求和，那么需要我们将评分卡表格上部的“权重”属性设置为“支持”，这样可以看到所有的属性行中多出一个名为权重的编辑框，我们在这个编辑框中输入具体的权重值这样在将得分计算方式改为“加权求和”后，引擎将在运行时取到每个满足条件的条件行的分值，将这个分值与当前行对应的权重值做乘法计算，之后将所有乘法计算后的结果相加作为当前评分卡的较终得分。得分计算的之后一种方式是“自定义”，一旦选择这种方式，那么我们需要指定自定义计算得分的Bean的ID。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。深圳智能决策引擎如何使用

因为支持中文关键字，使得URule Pro决策引擎的脚本式决策集更加适合国人编写。杭州可扩展性决策引擎

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