北京Java决策引擎特点

规则流也称决策流，它整个的结构类似于工作流，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，以清晰直观的实现一个大的复杂的业务规则。URule Pro决策引擎中的决策流可以实现对已有的决策集、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进行编排执行；编排过程中即可以常见串行执行，也可以并行执行、或者是根据条件选择分支执行。URule Pro决策引擎中提供了一个基于网页的流程设计器，通过简单拖曳就可以快速实现对已有的决策集、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执行顺序的编排。锐道URule Pro决策引擎决策表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。北京Java决策引擎特点

URule Pro决策引擎规则节点介绍：所谓规则节点，用来绑定URule Pro当中提供的决策集、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文件的节点。值得注意的是，一个规则节点只能与一个当前项目中决策集、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文件绑定，这样一旦决策流流转到当前节点，那么就可以执行与这个规则节点绑定的决策集、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文件。URule Pro决策引擎知识包节点：与规则节点不同，知识包节点是用来与具体的知识包绑定的，这样就可以实现复杂规则调用。知识包节点与某个知识包绑定之后，运行时规则流流转到这个节点后，就会执行与之绑定的知识包，如果绑定的知识包中包含决策流，那么引擎会自动执行其中的决策流，如果规则包中包含的规则流有多个，那么默认只会执行其中的第1个规则流，否则只执行触发规则动作。浙江URule Pro Java决策引擎优势在锐道URule Pro决策引擎中，普通规则、循环规则，与向导式规则中普通规则和循环规则均保持一致。

URule Pro决策引擎语法介绍如下：规则定义：在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，其定义位置必须要在导入库文件的定义信息之下。在一个普通规则当中，else部分如果没有动作可定义，那么是可以省略不写的。对照向导式决策集里的循环规则定义，可以看到结构完全一致，独特不同的是这里采用脚本方式实现。同样在脚本式循环规则的循环体中，如果没有“否则”部分，那么这里的“else”部分的定义就可以省略，这与普通规则一样。

URule Pro决策引擎复杂评分卡表格的下方，与普通评分卡一样，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。锐道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。

URule Pro决策引擎聚合节点介绍：聚合节点就是用来聚合由分支节点拆分出来的多个子的规则流的，所以有聚合节点，就一定要有分支节点，但有分支节点却不一定需要聚合节点（但如果设置了参数，或配置了分支节点的“启用多线程”属性值为“是”时，分支节点就启用了多线程执行功能，这样分支节点下一定需要一个聚合节点，否则会出现错误），对于URule Pro的决策流来说，拆分出子的决策流后是否有聚合节点是可选的，但聚合节点的出现则一定要有分支节点来配合，否则聚合节点就没有意义了。锐道URule Pro决策引擎提供了支持基于Excel批量数据的“仿真测试”。北京Java决策引擎特点

在锐道URule Pro决策引擎中，规则流又称决策流，它整个的结构类似于工作流。北京Java决策引擎特点

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，通过这个节点，可以根据当前节点下面流出连线数量，将当前规则流实现拆分成若干条子的规则流实例并行运行，根据这一特性，分支节点下至少要有两条流出的连线才有意义。在决策流实例流转到分支节点时，分支节点会根据其下面流出的连接线数量将主的实例拆分成与连线对应的若干个子实例，以并行方式继续运行产生的多个流实例。在默认情况下，分支节点会将主流程拆分成若干子流程执行，在实际执行的时候还是在一个线程内先后执行各个分支。北京Java决策引擎特点

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