湖北协作规则引擎体验

URULE PRO规则引擎功能有哪些？1、决策集：由一系列单个普通规则以及循环规则构成的，设计器采用图形化方式，通过鼠标点击就可以完成业务规则配置。2、决策表：以表格形式表现业务规则的工具， 通过全可视化、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。3、交叉决策表：又称决策矩阵，条件部分由纵向和横向两个维度决定，每个维度上都可以添加不限层级的限制条件， 从而可以实现更为复杂的业务规则。4、评分卡：使用二维表形式展示目标对象的各个属性，针对不同属性设置不同区段的条件， 每个条件对应不同的分值，实现对目标对象的评分计算。5、决策树：以一种树形结构来表现规则、构建规则的工具，它可以更为形象的表现某些类型的业务规则。6、决策流：用来对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流的执行顺序进行编排，以一种清晰直观的方式运行一个大的复杂的业务规则。如果我们的业务给出的是零散的逻辑规则，那么可以使用URule Pro规则引擎规则集来实现。湖北协作规则引擎体验

和人类的思维相对应，规则推理引擎存在两种推理方式：演绎推理（Forward-Chaining）和归纳推理（Backward-Chain-ing）。演绎法从一个初始的事实出发，不断地应用规则得出结论（或执行指定的动作）。而归纳法则是根据假设，不断地寻找符合假设的事实。Rete 算法是目前效率较高的 一个 For-ward-Chaining 推理算法，许多 Java 规则引擎都是基于 Rete 算法来进行推理计算的。其中心推理步骤如下：⑴ 将初始数据（fact）输入Working Memory。⑵ 使用 Pattern Matcher 比较规则库（rule base）中的规则（rule）和数据（fact）。⑶ 如果执行规则存在矛盾（conflict），即同时开启了多个规则，将矛盾的规则放入矛盾整合。⑷ 解决矛盾，将开启的规则按顺序放入Agenda。⑸ 使用执行引擎执行 Agenda 中的规则。重复步骤 2 至 5，直到执行完毕所有Agenda 中的规则。深圳可扩展性规则引擎好用吗URule Pro规则引擎全部采用热部署功能实现。

URule Pro规则引擎应用介绍：脚本式规则集编辑器是一个基于浏览器技术的脚本编辑器、提供了完善的关键字及BOM信息提示、脚本合法性的实时检测、语法错误提示、适合业务人员使用的中文关键字等功能。在脚本式规则编辑器里，既可以定义英文关键字脚本式规则，也可以定义中文关键字的脚本式规则，还可以定义中英文混合关键字的脚本式规则。决策表：与普通的规则集（决策集）相比，决策表是通过一个二维表的方式来定义一批规则，在URule Pro当中，一张决策表分为左右两部分，左边部分是条件部分，右边部分为条件满足后的动作部分，同样，决策表设计器也是基于浏览器支持构建，通过鼠标点击就可以完成整个决策表的定义。

规则引擎一般具备哪些好处？速度和可扩展性：Rete算法，Leaps算法及其后代提供了非常有效的方式来将规则模式与域对象数据进行匹配。当数据集变化很小时，这些规则特别有效，因为规则引擎可以记住过去的匹配项。具备良好的实战证明。知识集中：通过使用规则，您可以创建可执行的知识库（知识库）。这意味着，规则具有很高的可读性，因此它们也可以用作文档。工具整合：诸如Eclipse之类的工具（以及基于Web的用户界面）提供了编辑和管理规则以及获得即时反馈，验证和内容帮助的方法。还提供审计和调试工具。URule Pro规则引擎功能包括决策树等。

任何一个规则引擎都需要很好地解决规则的推理机制和规则条件匹配的效率问题。规则条件匹配的效率决定了引擎的性能，引擎需要迅速测试工作区中的数据对象，从加载的规则集中发现符合条件的规则，生成规则执行实例。当引擎执行时，会根据规则执行队列中的优先顺序逐条执行规则执行实例，由于规则的执行部分可能会改变工作区的数据对象，从而会使队列中的某些规则执行实例因为条件改变而失效，必须从队列中撤销，也可能会开启原来不满足条件的规则，生成新的规则执行实例进入队列。于是就产生了一种“动态”的规则执行链，形成规则的推理机制。这种规则的“链式”反应完全是由工作区中的数据驱动的。URule Pro规则引擎的特点为可进行单条数据测试。上海复查规则测试用规则引擎怎么用

URule Pro规则引擎的特点为开启线程池采用多线程并行处理机制。湖北协作规则引擎体验

URule Pro规则引擎分布式计算模式：在分布式计算模式下， 一个URule Pro Server可以下挂多个需要用到规则引擎的业务系统，但实际的业务规则在运行时还是发生在各个业务系统中，而不是URule Pro Server上，所以称之为分布式计算模式。URule Pro Server只负责业务规则的定义、编译与发布，不负责具体的业务规则执行，具体的规则执行还是发生在各个业务系统当中，可以有效减轻URule Server的压力，使得规则的计算可以分布到各个业务系统所在的服务器上， 从而可以根据需要对计算规则的服务器进行灵活的扩充。湖北协作规则引擎体验

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