广东多调用方式决策引擎操作方法

决策树又被称为规则树，是URule Pro决策引擎中提供的一种构建规则的方式，它以一棵躺倒的树形结构来表现规则（之所以将其躺倒是为了节省空间，否则一棵稍微大点的树将会占用很大的页面空间），决策树表现业务规则更为形象，实际上，无论是决策树、决策表还是评分卡，都可以通过决策集来实现，只是，对于某些业务规则来说，通过决策树或决策表或评分卡实现起来更为形象、快捷。如何在URule Pro决策引擎中创建决策树？打开URule Pro控制台，在测试项目的“决策树”节点下右键，在弹出菜单中选择“创建决策树”项就可以创建一个决策树文件。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”。广东多调用方式决策引擎操作方法

URule Pro决策引擎变量库文件介绍如下：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。江苏快速决策引擎优点在锐道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。

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。

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。锐道URule Pro决策引擎决策表是一种以表格形式表现规则的工具。

URule Pro决策引擎中的交叉决策表又叫决策矩阵，是URule Pro中提供的特殊类型的一种决策表。与普通决策表相比，交叉决策表的条件由纵向和横向两个维度决定，而普通决策表的条件只是由纵向维度决定；但在普通决策表的动作部分可以是三种类型，分别是赋值、输出和执行方式，而在交叉决策表中动作部分就是纵向和横向两个维度交叉后的单元格的值，一般来说，这种交叉后单元格的值都是赋给某个变量或参数，所以交叉决策表的动作基本就一个，那就是赋值。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，所以它更加简单，也更为直观，相同类型的交叉决策表实现的交叉业务规则，如果换成普通决策表来定义，那将有效增加定义的复杂度。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树执行顺序的编排。浙江智能风控决策引擎注意事项

交叉决策表是锐道URule Pro决策引擎中提供的一种特殊类型的决策表。广东多调用方式决策引擎操作方法

在URule Pro决策引擎中，如果要设置决策表的条件，必须先为条件列设置好与之绑定的变量或参数，否则是无法设置当前条件列下单元格中的条件的。URule Pro中的决策表提供了三种类型的动作列，分别是：赋值动作列、执行方法动作列以及控制台输出动作列。所谓的赋值动作列，就是指在条件列相关对应条件满足后对某个目标变量或参数进行赋值，同样在设置赋值动作列时，必须先插入一个赋值动作列，然后选择与当前绑定的参数或变量名称，之后才能在当前列对应的单元格中输入具体值，在对应的条件满足时为目标变量或参数赋值。广东多调用方式决策引擎操作方法

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