Java决策引擎使用方法

决策表较上方是工具栏，需要导入各种库文件；中间是属性设置区，与决策表一样只提供四个属性，如果定义属性，那么它们将会在运行时被附加由决策树生成的所有规则上；较下面就是决策树的定义区，默认它是一个根变量节点，是不可删除的。在决策引擎当中有三种类型的树节点，分别是变量节点、条件节点以及动作节点。变量节点就是用来选择目标变量的节点，要操作这里我们需要首先导入需要使用到的变量库文件或参数库文件，比如导入我们定义的会员变量库，然后就可以选择具体的会员变量属性，定义好变量节点上要使用的变量后，就可以添加下级子节点，变量节点下只能添加条件节点，一个变量节点可添加多个条件节点，每个条件节点上配置的条件与当前变量节点构成一个完整的约束条件，条件的定义与向导式规则中完全相同。条件节点下可以继续添加子条件以进一步对上级条件进行约束或添加动作节点以结束当前条件分支或者再添加若干变量节点以添加新类型的条件约束，一旦某个条件节点下添加了动作节点，那么就意味着这个条件分支的结束，一个动作节点中可添加多个动作，同样一个条件节点下可以有多个动作节点，动作节点上的动作类型与动作定义方式与向导式规则中完全相同。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。Java决策引擎使用方法

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。四川审批决策引擎特点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。

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。

规则流又称决策流，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。URule Pro决策引擎复杂评分卡工具栏里可以导入当前项目中已定义好的要使用的动作库文件。

URule Pro决策引擎聚合节点：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。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。杭州团队决策引擎调试

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