杭州科学计算决策引擎在线体验

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。在URule Pro决策引擎中，无论是普通规则，还是循环规则，属性定义部分都是一样的。杭州科学计算决策引擎在线体验

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。广东锐道决策引擎特点在URule Pro决策引擎中，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。

URule Pro决策引擎循环规则：循环规则，它是一种可以对整合对象进行循环执行的规则。它的名称与属性与普通规则一样，接下来是“循环对象”属性，要求我们指定一个整合类型的对象，这个对象可以是个参数或变量 ，规则在运行时将对这里选择的整合进行迭代；下面是“开始前动作”属性，顾名思义，就是在循环规则执行前做的一些动作，通常我们会在这个地方做一些初始化的动作，比如临时参数的初始化赋值等，同样这里的动作可以是0~n个，如果不定义那么就不执行。接下来是若干个循环规则的循环单元部分，对于一个循环规则来说可以有一个或多个循环单元，每个循环单元都是一个普通规则的规则体，也就是一个由如果、那么、否则三部分构成的普通，定义方式与普通规则完全相同。在循环规则执行时，每迭代一次“循环对象”，就会将当前迭代的对象插入到工作区，尝试匹配循环单元里的每一个规则体，如果满足条件就执行；之后是“结束后动作”部分，它在循环执行完成后执行，动作可以是0~n个，不定义就不执行。

URule Pro决策引擎规则流：无论是普通的规则集，还是决策表或评分卡，这些规则工具都只能完成一个复杂业务规则需求的一个点，所以对于完成的业务需求实现来说，还需要有工具把这些点串起来，这个工具就是规则流，也叫决策流。URule Pro当中提供的规则流可以把普通的规则集，决策表或评分卡串起来，实现对已有规则的可视化编排功能。在实际的业务系统中往往都是以规则流作为业务规则的调用入口，通过规则流将所有的以点形式存在的规则编排起来执行，从而可以实现任意复杂的业务规则需求。URule Pro决策引擎可以运行在Linux、Windows、Unix等各种类型的操作系统之上。

URule Pro决策引擎条件定义部分：对于一个普通规则，条件定义部分在if与then之间，对于循环规则，条件定义部分指的是循环体中在if与then之间的部分。在条件定义部分中我们可以添加具体的业务条件判断，与向导式规则类似，在编写脚本式规则条件时，单个条件也是由条件左边部分，比较操作符及条件右边部分。在条件左边部分，同样可以使用参数、变量及方法，当然也可以添加简单的加、减、乘、除，对于条件的比较操作符，我们可以通过ALT+"/"键打开代码提示来进行查看。条件左边值：条件左边值格式为：变量/参数/方法 [+][/][*][/] 变量/参数/方法/数字/字符串 [+][/][*][/]变量/参数/方法/ 数字/字符串...URule Pro决策引擎提供了用户直接输入测试值的“快速测试”。北京Linux决策引擎好用吗

URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的交叉决策表执行顺序的编排。杭州科学计算决策引擎在线体验

URule Pro决策引擎向导式规则集是指利用引擎提供的设计器，一步一步通过鼠标点击就可以完成其中的普通规则与循环规则的配置，配合高度可视化的向导式规则设计器，可以较大限度将业务规则可视化，降低规则配置的复杂度；而脚本式规则集顾名思义就是通过在规则集文件当中按URule Pro的脚本语法规范来书写脚本实现普通规则与循环规则的定义工作。向导式规则集因为是图形化，向导方式构建规则，所以适合业务人员使用；而脚本式规则集通过书写脚本构成规则，与传统代码编写类似，所以适合技术人员来编写规则；从功能上看，向导式规则集和脚本式规则集能实现的功能是完全相同的，也就是说向导式规则集中能实现的功能在脚本式规则集也完全可以实现，反之亦然。在URule Pro当中，虽然说脚本式规则能实现向导式规则中提供的所有功能，但我们还是推荐大家采用向导式规则集文件来定义我们的业务规则，原因很简单，向导式规则构建规则方式是可视化的，构建好的规则可读性更好，这样构建业务规则中出错的机率就会更小。杭州科学计算决策引擎在线体验

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