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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。URule Pro决策引擎中提供了一个基于网页的流程设计器。低成本决策引擎安装方法

URule Pro决策引擎变量库文件介绍:在业务系统开发过程中,会用到大量包含Getter和Setter方法的简单的Java对象,它们被称之为POJO(Plain Ordinary Java Object),或BOM(Business Object Model)对象,这些对象在开发中作为数据的载体,负责数据的传递。在URule Pro当中,变量库就是用来映射这些POJO对象,从而使得我们可以在具体的规则文件中使用它们,从而完成规则与业务数据的交互。打开URule Pro的操作控制台,创建一个项目,在项目的“库”的节点上点击右键,在弹出的菜单中选择“添加变量库”就可以创建变量库文件。湖北决策引擎使用方法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。

URule Pro决策引擎决策表是一种以表格形式表现规则的工具,它非常适用于描述处理判断条件较多,各条件又相互组合、有多种决策方案的情况,决策表提供精确而简洁描述复杂逻辑的方式,可将多个条件及与这些条件满足后要执行动作以图形化形式进行对应,对于决策表的定义,我们提供的是全可视化、图形化的操作方式,通过简单的鼠标点击就可以快速定义出与业务相匹配的决策表。打开URule Pro的控制台,在项目的“决策表”节点上右键,从弹出的菜单中选择“添加决策表”项,就可以创建一个决策表文件。

URule Pro决策引擎决策节点:所谓决策节点就是指在运行时,根据为其下面流出连接配置的条件来决定究竟应该走哪条连接的节点,所以根据这一特性,决策节点下面流出连接至少要有两条,否则决策节点就没有意义了。选中决策节点,在其右边属性面板中就可以看到针对决策节点的配置,需要重点介绍的是“决策类型”属性,决策节点的有两种决策类型,分别是"条件"和"百分比"。选择“条件”类型时,在下面出现的在决策项当中,可以根据当前决策节点下面流出连接的数量添加对应的决策项,对于每条决策项,都有两个属性,分别是"条件脚本"和“流向”,在条件列当中,我们可以编写具体的条件,在流向列中选择当条件列中定义的条件满足时要流出连线名称,所以对于决策节点下面流出的连线,我们必须要为其设置名称,否则就无法为其定义决策项。在URule Pro决策引擎中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。

URule Pro决策引擎动作库文件介绍:动作库文件的作用是对配置在spring中的bean方法进行映射,使得我们可以直接在规则当中调用这些方法。同样在项目的“库”节点下创建一个动作库文件,可以看到动作库文件内容有三列,分别是动作名称,bean的id定义列,方法名定义列,以及方法对应的参数定义列。在动作库定义的时候需要注意,如果我们规则运行方式采用的是客户端服务器模式,那么必须要保证调用知识包的客户端Spring环境里有这个Bean,且Bean的Id要与动作库定义时的Id保证一至,否则调用会出现错误。URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的复杂评分卡或其它决策流执行顺序的编排。低成本决策引擎安装方法

URule Pro决策引擎复杂评分卡是什么?低成本决策引擎安装方法

URule Pro决策引擎规则的打包与调用:按照业务需求将规则文件定义好后,就可以将涉及到的所有规则文件打包备用。打包方式是点击URule Pro规则项目导航上的“知识包”节点,在出现的页面当中,就可以将规则文件打包成一个个待调用的知识包。一个知识里面可以包含若干个具体的规则文件,这些文件可以是若干个规则集(决策集)、决策表、交叉决策表(决策矩阵)、评分卡、复杂评分卡以及决策流。需要注意的是,规则文件里引入的库文件(变量库、参数库、常量库以及动作库文件)是不需要导入的,引擎会自动处理规则中包含的库文件。知识包配置完成后,可以对当前知识包进行测试。URule Pro提供了两种类型的针对知识包的测试,一种为用户直接输入测试值的“快速测试”,另一种为支持基于Excel批量数据的“仿真测试”。低成本决策引擎安装方法

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