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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。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。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。江苏分布式决策引擎在线体验

URule Pro决策引擎从2.1.7版本开始，向导式规则文件工具栏上新增了一个用于控制当前文件中所有向导式规则日志输出的开关按钮，它的默认状态为“禁用调试日志输出”，如果我们希望打开当前文件中所有向导式规则的日志输出功能，那么只需要在这里将“禁用调试日志输出”改为“允许调试日志输出”即可。规则名及属性定义完成后，接下来就可以开始配置规则的主体部分，首先是“如果”部分，在如果部分当中可以添加若干条件，添加完条件后，就可以通过鼠标点击以向导方式设置条件，对于一个具体的条件来说，我们可以将其分为三个部分，分别是条件左边部分、比较操作符以及条件右边部分。条件左边部分，我们可选择的有变量、参数或者方法或函数，当然这相应的需要我们导入相关的变量库、参数库以及方法库。浙江可视化决策引擎优势URule Pro是一款由上海锐道信息技术有限公司自主研发的一款纯Java决策引擎。

在URule Pro决策引擎中，无论是普通规则，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。

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。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大幅提高脚本式决策集的编写效率。

URule Pro决策引擎在代码中调用规则时，如果也要在本地查看调试信息，那么首先需要将属性设置为true，接下来为属性设置一个具体的已存在的目录值即可。 设置好属性后，默认会向这个属性对应的目录中输出以HTML格式的日志文件（默认情况下属性值为空，不会输出任何日志文件）， 输出的HTML日志文件采用的是时间戳命名方式，在生产环境下建议清空属性，以免调试信息输出对性能产生影响。在规则调用时需要在或方法后加上方法，这样才会执行日志写入操作。在某些情况下，为了方便查看，我们可能需要将这些调试信息输出到一个具体的文件，对于这一点，URule Pro也提供了相应的支持。URule Pro决策引擎决策表适用于描述处理判断条件较多，各条件相互组合、有多种决策方案的情况。北京BSTEK决策引擎优点

URule Pro决策引擎中的脚本式决策集可以导入变量库、常量库、参数库以及动作库。江苏分布式决策引擎在线体验

URule Pro决策引擎脚本式规则集概述：在向导式规则集中，我们通过鼠标点击就可以定义出各种类型的复杂业务规则；如果你是一个程序员，可能会更青睐代码的方式来定义业务规则，所以在URule Pro中还提供了脚本式规则集，让我们可以采用脚本的方式来定义业务规则。与向导式规则集对应，脚本式规则集里可以实现向导式规则中能实现的所有功能，反过来也是一样。在脚本式规则集中，采用URule Pro自定义的一套脚本语法，关键字既可以使用英文也可以是中文，在一个普通规则或一个循环规则当中，我们可以使用纯英文关键字来定义，也可以全部使用纯中文关键字来定义，如果你愿意，也可以使用中英文混合的关键字来定义。因为支持中文关键字，使得URule Pro的脚本式决策集更加适合国人编写，可读性也就更强，再配合URule Pro中提供的脚本式决策集编辑器中提供的全功能代码提示功能，可大幅提高脚本式决策集的编写效率。江苏分布式决策引擎在线体验

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