湖北URule Pro规则引擎操作方法

无论是规则文件的部署，还是规则中要调用的Spring Bean以及相关的Java类的加载，URule Pro全部采用热部署功能实现，系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。URule Pro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，所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器，通过鼠标点击即可实现复杂的业务规则定义，URule Pro中规则的多条件组合也是以图形方式展现，这样即使没有任何编程经验的普通业务人员，也可以轻松上手，完成复杂业务规则的定义。因为所有的业务规则设计器都是基于网页的，且规则的定义都是通过鼠标点击的方式完成，所以对于一个普通的使用者来说，配合教学视频两到三天即可完全掌握URule Pro中各种设计器的使用，结合业务需要定义出想要的业务规则。URule Pro规则引擎的特点为可与项目中用户或角色快速关联。湖北URule Pro规则引擎操作方法

URule Pro规则引擎具有强大的功能：在URule Pro当中，提供规则集、决策表、交叉决策表（决策矩阵）、决策树、评分卡、复杂评分卡、规则流等八种类型的业务规则设计工具，从各个角度满足复杂业务规则设计的需要。如果我们的业务给出的是零散的逻辑规则，那么可以使用规则集来实现；如果给出的是表格形式的业务规则，那么可以直接使用对应的决策表或交叉决策表（决策矩阵）来实现；如果需要对实体进行综合评分，则可以使用评分卡或复杂评分卡来实现；之后还可以通过规则流对一系列复杂的规则个体进行编排，将这个规则流作为实际业务规则调用入口，从而实现任意复杂的业务规则。无论是规则文件的部署，还是规则中要调用的Spring Bean以及相关的Java类的加载，URule Pro全部采用热部署功能实现，系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。山东科学计算规则引擎优点URule Pro规则引擎功能包括评分卡等。

任何一个规则引擎都需要很好地解决规则的推理机制和规则条件匹配的效率问题。规则条件匹配的效率决定了引擎的性能，引擎需要迅速测试工作区中的数据对象，从加载的规则集中发现符合条件的规则，生成规则执行实例。当引擎执行时，会根据规则执行队列中的优先顺序逐条执行规则执行实例，由于规则的执行部分可能会改变工作区的数据对象，从而会使队列中的某些规则执行实例因为条件改变而失效，必须从队列中撤销，也可能会开启原来不满足条件的规则，生成新的规则执行实例进入队列。于是就产生了一种“动态”的规则执行链，形成规则的推理机制。这种规则的“链式”反应完全是由工作区中的数据驱动的。

规则引擎适用场景：规则复杂，规则可能会频繁变更，项目本身需要根据规则的变化完成快速、低成本的更新；可用于数据校验、数据过滤、消息路由、业务规则运算等规则较多的场景，不局限于业务活动规则。规则引擎常见场景风控：银行等金融机构的开户、借款的风险评估，额度、信用评估；运营活动：满减、打折、加购价的价格计算；政策满足校验：积分落户等政策规则复杂的场景。规则引擎引入方式：通常是把规则引擎作为一个单独的服务，负责规则的维护、加载，对外提供规则运算的接口。配合教学视频两到三天即可完全掌握URule Pro规则引擎中各种设计器的使用。

URule Pro规则引擎规则更新：定时更新方式是指具体调用规则的业务系统，可以通过相应的参数配置，周期性的检查URule Pro Server上当前业务系统用到的规则包是否有更新，如果有则主动从Server上取下来并序列化成Java对应缓存到当前业务系统中备用，如果没有更新则不做任何操作。所以如果您的业务系统是一个非Java Web应用，那么更新规则包可以采用定时更新的方式实现；相反如果您的业务系统是一个标准的Java Web应用，那么主动推送和定时更新两种方式都可以，当然主动推送的方式更为合适。在URule Pro规则引擎当中提供了15大类，近40个小类的常用数学符号。上海协作规则引擎如何操作

URule Pro规则引擎的特点为充分利用服务器CPU资源，缩短批处理时间。湖北URule Pro规则引擎操作方法

URule Pro Java 规则引擎：在URule Pro当中提供了15大类，近40个小类的常用数学符号，可进行几乎所有类型的可视化的科学计算，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。如果我们的业务给出的是零散的逻辑规则，那么可以使用规则集来实现；如果给出的是表格形式的业务规则，那么可以直接使用对应的决策表或交叉决策表（决策矩阵）来实现；如果需要对实体进行综合评分，则可以使用评分卡或复杂评分卡来实现；之后还可以通过规则流对一系列复杂的规则个体进行编排，将这个规则流作为实际业务规则调用入口，从而实现任意复杂的业务规则。湖北URule Pro规则引擎操作方法

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