四川URule Pro决策引擎推荐

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。四川URule Pro决策引擎推荐

在URule Pro决策引擎复杂评分卡的编辑器中，上部是工具栏，和其它类型的规则编辑器一样，工具栏里可以导入当前项目中已定义好的要使用的常量、变量、参数或动作库文件。工具栏的下方，可以通过点击“添加属性”链接，为当前复杂评分卡添加相关属性，这些属性与决策表或普通评分卡里完全一致，其作用也相同。再下方的表格就是具体的定义评分卡的表格。这样表格与普通决策表的表格类似，通过一条加粗的灰黑色的线将整个表格分为左右两个部分，左边部分为条件定义部分，右边部分为分值列及自定义列定义部分。四川Windows决策引擎如何调试交叉决策表是URule Pro决策引擎中提供的一种特殊类型的决策表。

URule Pro决策引擎参数库文件介绍：在规则的条件判断与计算过程当中，难免会用到一些临时的变量来存储值，这些临时变量数量和类型都可能是不固定的，对于这种类型的临时变量，URule Pro以参数的形式提供，通过参数库就可以定义这些在规则中要使用到的临时变量。在“库”节点上右键创建一个参数库文件，从参数库文件编辑器来看，参数因为没有了分类，配置要为简单许多，参数库在运行时实际上是存储在HashMap当中，这里的“名称”的值将作为Map的key，“标题”则用在规则中显示使用，定义参数库时要保证“名称”属性的独特性，因为它是Map的key值；同时如果一个规则文件里引入多个参数库文件，那么每个参数库文件里定义的参数的名称值也要独特，否则就会存在相互覆盖的情况。在URule Pro当中，对于参数库中定义的值，规则运行时，如果外部没有对这些参数进行初始化，那么引擎会自动为部分没有初始化的参数进行初始化。

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。分支节点是URule Pro决策引擎当中提供的一种可实现规则流多条并行的节点。

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决策引擎中，相比普通的决策表，交叉决策表是从横向和纵向两个维度来独特确定一个值。四川Windows决策引擎如何调试

URule Pro决策引擎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。四川URule Pro决策引擎推荐

URule Pro决策引擎复杂评分卡表格的下方，和普通评分卡一样，是得分计算方式以及得分计算好后赋值定义部分，只是这里的得分计算方式相比普通评分卡少了”加权求和“项，这是因为在复杂评分卡里，因为条件可能由多对象属性叠加组成，所以无法添加权值功能，所以这里在得分计算上不支持加权求和方式，除此以外，其它皆与普通评分卡完全一致。和其它类型的规则文件定义方式相同，我们需要首先导入要使用的相关库文件，这里导入之前定义好的包含”会员“的变量库文件，导入后，在条件列头上点击右键菜单就可以为当前条件列选择对应的对象。四川URule Pro决策引擎推荐

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