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决策引擎基本参数
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决策引擎企业商机

URule Pro决策引擎复杂评分卡表格的下方,和普通评分卡一样,是得分计算方式以及得分计算好后赋值定义部分,只是这里的得分计算方式相比普通评分卡少了”加权求和“项,这是因为在复杂评分卡里,因为条件可能由多对象属性叠加组成,所以无法添加权值功能,所以这里在得分计算上不支持加权求和方式,除此以外,其它皆与普通评分卡完全一致。和其它类型的规则文件定义方式相同,我们需要首先导入要使用的相关库文件,这里导入之前定义好的包含”会员“的变量库文件,导入后,在条件列头上点击右键菜单就可以为当前条件列选择对应的对象。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。浙江简易决策引擎推荐

URule Pro决策引擎条件模版:从2.1.9版本开始,可以在“规则集”分类中创建“条件模版”文件,条件模版的作用就是把一些通用条件进行归类,并定义好有意义的名称,这样在向导式的规则集文件里就可以引用条件模版文件并在规则条件中使用条件模版。条件模版创建完成后,就可以在向导式规则文件里引用并使用了,引用方式与导入库文件的方法一致,点击工具栏上的“模版”按钮,选择其下的“条件模版”菜单项,然后选择并添加相应的条件模版文件即可。对于向导式规则,在规则名边,还添加了一个可以用于直接查看当前规则在编译后条件树的按钮,这对于采用了条件模版的规则来说非常有意义,通过查看编译后的条件树,就可以明确在添加了条件模版后对当前规则的条件组合产生的影响,从而可以帮助我们更好的理解规则中配置的条件。审计决策引擎功能在URule Pro决策引擎中,普通规则、循环规则,与向导式规则中普通规则和循环规则均保持一致。

URule Pro决策引擎动作节点:动作节点可以与一个实现了接口并配置到Spring中的Bean绑定,这样在运行时,规则流执行到这个动作节点时就会执行与之绑定的FlowAction实现类,有了动作节点,那么在规则流中就可以执行具体的Java类中的方法,因为该Java类是配置在Spring上下文中的,所以类中可访问Spring环境所有信息,这样就可以做一些更为复杂的业务操作。动作节点出入连接线如下所示:流入的连接线数量:1~n;流出的连接线数量:0~1。

URule Pro决策引擎语法介绍:规则定义:在一个脚本式规则文件当中,可以添加零至多个普通规则或循环规则定义信息,其定义位置必须要在导入库文件的定义信息之下。在一个普通规则当中,else部分如果没有动作可定义,那么是可以省略不写的。对照向导式决策集里的循环规则定义,可以看到结构完全一致,独特不同的是这里采用脚本方式实现。同样在脚本式循环规则的循环体中,如果没有“否则”部分,那么这里的“else”部分的定义就可以省略,这与普通规则一样。URule Pro决策引擎决策表提供的是全可视化、图形化的操作方式。

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是一款由上海锐道信息技术有限公司自主研发的一款纯Java决策引擎。微服务决策引擎优势

在URule Pro决策引擎复杂评分卡的编辑器中,上部是工具栏,和其它类型的规则编辑器一样。浙江简易决策引擎推荐

URule Pro决策引擎内置动作定义:如果要在决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中使用某个Spring Bean中定义的方法,那么可以使用动作库将目标Bean及相应的方法定义到其中,然后在具体的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中导入这个动作库就可以使用了,这种类型方法调用,需要我们的显式的将目标动作库导入后方可使用。在URule Pro中还提供了一种不需要导入动作库就可以调用类方法的方式,我们称之为内置的动作,对于这些内置的动作,按规范要求定义好后,用户无需导入就可以直接在所有规则文件中使用。对于内置动作的使用与用户自定义的动作库完全相同,不同地方在于内置动作不需要用户定义,也不需要用户导入,在任何一个决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中可以直接使用。浙江简易决策引擎推荐

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