分布式决策引擎在线体验

URule Pro决策引擎概述：URule Pro决策引擎可采用的两种运行模式：一种是客户端服务器模式；另一种是嵌入式模式。客户端服务器模式是指规则的设计、定义以及编译都在服务器上，而客户端只是负责从服务器上获取编译好的规则包运行，所以对于客户端来说即可以是标准的Java Web应用，也可以是非Web的Java应用，但对于服务器来说则必须是一个标准的Java Web应用。嵌入式模式是指规则的设计、定义、编译以及实际规则包的运行都发生在当前运行环境中，所以嵌入式应用必须是一个标准的Java Web应用。URule Pro决策引擎提供了用户直接输入测试值的“快速测试”。分布式决策引擎在线体验

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。浙江Linux决策引擎使用方法点击URule Pro决策引擎知识包工具栏上的“快速测试”按钮就可以对当前知识进行测试。

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，我们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。

决策树又称为规则树，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。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。

URule Pro决策引擎循环规则：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。因为支持中文关键字，使得URule Pro决策引擎的脚本式决策集可读性更强。浙江Linux决策引擎使用方法

URule Pro决策引擎可以运行在Linux、Windows、Unix等各种类型的操作系统之上。分布式决策引擎在线体验

URule Pro决策引擎动作模版：从2.2.1版本开始，向导式规则集中开始支持动作模版。可以在“规则集”分类下创建“动作模版”文件，在动作模版文件中，可以把一些通过的动作定义出来，并赋予有意义的名称，这样在向导式规则集文件中就可以引用动作模版文件并在规则的动作部分使用它，定义好动作模版文件后，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“动作模版”菜单项，然后选择并添加相应的动作模版文件即可；具体使用方法与条件模版相同。分布式决策引擎在线体验

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