湖北纯浏览器编辑模式决策引擎如何操作

URule Pro决策引擎规则的打包与调用介绍：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”。锐道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。湖北纯浏览器编辑模式决策引擎如何操作

URule Pro决策引擎内置动作定义如下：如果要在决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中使用某个Spring Bean中定义的方法，那么可以使用动作库将目标Bean及相应的方法定义到其中，然后在具体的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中导入这个动作库就可以使用了，这种类型方法调用，需要我们的显式的将目标动作库导入后方可使用。在URule Pro中还提供了一种不需要导入动作库就可以调用类方法的方式，我们称之为内置的动作，对于这些内置的动作，按规范要求定义好后，用户无需导入就可以直接在所有规则文件中使用。对于内置动作的使用与用户自定义的动作库完全相同，不同地方在于内置动作不需要用户定义，也不需要用户导入，在任何一个决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中可以直接使用。山东微服务决策引擎热部署方法锐道URule Pro决策引擎的脚本式决策集可读性强。

在URule Pro决策引擎中，不论是普通规则，还是循环规则，属性定义部分都是一样的，而且与向导式规则中普通规则和循环规则保持一致。如果不记得属性有哪些可以通过ALT+"/"键打开代码提示，选择需要的属性即可，多个属性之间可以用空格或","号分隔，具体属性中英文名及描述见规则属性部分介绍。属性赋值通过”=“实现，多个属性之间需要添加空格或回车，对于String类型的属性值需要添加双引号包裹，日期类型要采用“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格式来定义，布尔类型则直接输入true或false。

URule Pro决策引擎循环规则如下：循环规则，它是一种可以对整合对象进行循环执行的规则。它的名称与属性与普通规则一样，接下来是“循环对象”属性，要求我们指定一个整合类型的对象，这个对象可以是个参数或变量 ，规则在运行时将对这里选择的整合进行迭代；下面是“开始前动作”属性，顾名思义，就是在循环规则执行前做的一些动作，通常我们会在这个地方做一些初始化的动作，比如临时参数的初始化赋值等，同样这里的动作可以是0~n个，如果不定义那么就不执行。接下来是若干个循环规则的循环单元部分，对于一个循环规则来说可以有一个或多个循环单元，每个循环单元都是一个普通规则的规则体，也就是一个由如果、那么、否则三部分构成的普通，定义方式与普通规则完全相同。在循环规则执行时，每迭代一次“循环对象”，就会将当前迭代的对象插入到工作区，尝试匹配循环单元里的每一个规则体，如果满足条件就执行；之后是“结束后动作”部分，它在循环执行完成后执行，动作可以是0~n个，不定义就不执行。锐道URule Pro决策引擎可采用两种运行模式：一种是客户端服务器模式；另一种是嵌入式模式。

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，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。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”。湖北Windows决策引擎热部署方法

决策树又称为规则树，是锐道URule Pro决策引擎中提供的一种构建规则的方式。湖北纯浏览器编辑模式决策引擎如何操作

目前中国是全球极大的销售产品生产区，凭借国内区位及劳动力优势，我国销售产量处于全球优先地位，据不完全统计，我国行业产能规模维持在4000万台左右。2017年我国产量3124.12万台，2018年我国台式电脑产量为3197.95万台，产量较上年同期增长2.36%。随着智能化不断的发展，与思维也越来越接近，能极大可能的满足人们的需求，规则引擎，决策引擎，dorado的发展己经彻底的打破了时间和空间的界限。当前规则引擎，决策引擎，dorado发展极高的就是可以模仿思维，但目前还是不可复制的。近两年国内办公领域以及电子竞技行业的飞速发展，给我销售市场提供了一定活力，促使产量有所回升。2018年我国销售行业需求市场规模约138.03亿美元，占比全球比重559.17亿美元份额的24.68%。未来几年，国内销售行业占比全球比重将接近30%，发展空间看好。单从目前来看，我国规则引擎，决策引擎，dorado在某些方面取得了很高成就，但是发展的还不是很成熟，不能全部运用到实际生活中，规则引擎，决策引擎，dorado的发展是未来发展的必然趋势，但当下却还要在不断优化。湖北纯浏览器编辑模式决策引擎如何操作

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