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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决策引擎提供了用户直接输入测试值的“快速测试”。深圳智能决策引擎在线体验

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，它以一棵躺倒的树形结构来表现规则（之所以将其躺倒是为了节省空间，否则一棵稍微大点的树将会占用很大的页面空间），决策树表现业务规则更为形象，实际上，无论是决策树、决策表还是评分卡，都可以通过决策集来实现，只是，对于某些业务规则来说，通过决策树或决策表或评分卡实现起来更为形象、快捷。如何在URule Pro决策引擎中创建决策树？打开URule Pro控制台，在测试项目的“决策树”节点下右键，在弹出菜单中选择“创建决策树”项就可以创建一个决策树文件。四川URule Pro Java决策引擎热部署方法URule Pro决策中的普通评分卡可以针对某个实体对象的属性条件进行评分。

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决策引擎决策表：在决策表当中，需要我们导入需要使用的变量库、参数库、常量库及动作库。和规则集中的规则一样，可以为决策表添加若干属性，但不同的是决策表中可添加的属性只有五个，其含义和作用与决策集中的规则相同。一旦为决策表定义了属性，那么这些属性将会被应用到决策表中定义的每个规则上。实际使用当中，我们可能会将若干个决策表或若干个决策表与若干个决策集放在一个知识包中使用，这个时候如果没有使用决策流来对它们的执行顺序进行编排的话，那么优先级属性的作用就显现出来，通过定义优先级属性，可以实现若干个决策表文件与若干个决策集文件放在一个知识包中执行顺序的编排，也就是优先级的值越大，执行越靠前。URule Pro决策引擎条件右边值与条件左边值类似。

URule Pro决策引擎动作模版：从2.2.1版本开始，向导式规则集中开始支持动作模版。可以在“规则集”分类下创建“动作模版”文件，在动作模版文件中，可以把一些通过的动作定义出来，并赋予有意义的名称，这样在向导式规则集文件中就可以引用动作模版文件并在规则的动作部分使用它，定义好动作模版文件后，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“动作模版”菜单项，然后选择并添加相应的动作模版文件即可；具体使用方法与条件模版相同。URule Pro决策引擎提供了支持基于Excel批量数据的“仿真测试”。广东可扩展性决策引擎如何操作

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。深圳智能决策引擎在线体验

URule Pro决策引擎规则集概述：规则集也叫决策集，在URule Pro当中是由一组普通规则和循环规则构成的规则整合，是使用频率较高的一种业务规则实现方式。在URule Pro中规则有两种类型：一种是普通规则；一种是循环规则。所谓的普通规则是指一种由如果、那么、否则三个部分构成的规则；而循环规则顾名思义就是可循环的规则，它允许指定一个整合类型的对象，对这个整合中每个对象进行循环迭代，在循环体中则是若干个由如果、那么、否则构成的普通规则。在定义方式上，URule Pro提供了向导式规则集以及脚本式规则集定义两种。深圳智能决策引擎在线体验

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