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 ...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。北京智能决策引擎如何使用
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。浙江团队决策引擎如何调试URule Pro决策引擎决策表可提供精确而简洁描述复杂逻辑的方式。
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。
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。URule Pro决策引擎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。
URule Pro决策引擎普通规则:一个普通规则主体是由如果、那么、否则构成,点击规则名可以对规则名进行修改,修改完成后鼠标点击页签处离开焦点就完成了规则名的修改确认;点击“添加属性”链接可以为当前规则定义相关属性。无论是普通规则还是循环规则都支持下面这些属性:优先级(当有多个规则满足条件时,这个值用来决定这些满足条件规则中动作的执行顺序,值越大,执行顺序越靠前。如不设置这个值,那按条件满足的顺序执行,也就是说如果不配置优先级属性规则的执行顺序是不确定的。)、生效日期、失效日期、是否启用、允许调试信息输出、互斥组、执行组、允许循环触发。URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的决策集执行顺序的编排。广东BSTEK决策引擎热部署方法
URule Pro决策引擎当中提供的规则流可实现对已有规则的可视化编排功能。北京智能决策引擎如何使用
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。北京智能决策引擎如何使用
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