江苏分布式决策引擎如何使用

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。在默认情况下，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。URule Pro决策引擎中规则相关资源文件存储机制采用的是jackrabbit实现。江苏分布式决策引擎如何使用

URule Pro决策引擎决策表是一种以表格形式表现规则的工具，它非常适用于描述处理判断条件较多，各条件又相互组合、有多种决策方案的情况，决策表提供精确而简洁描述复杂逻辑的方式，可将多个条件及与这些条件满足后要执行动作以图形化形式进行对应，对于决策表的定义，我们提供的是全可视化、图形化的操作方式，通过简单的鼠标点击就可以快速定义出与业务相匹配的决策表。打开URule Pro的控制台，在项目的“决策表”节点上右键，从弹出的菜单里选择“添加决策表”项，就可以创建一个决策表文件。北京纯浏览器编辑模式决策引擎注意事项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。

URule Pro决策引擎概述如下：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。

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。URule Pro决策引擎通过简单的鼠标点击就可以快速定义出与业务相匹配的决策表。

URule Pro决策引擎普通评分卡介绍：普通评分卡是URule Pro当中专门为简单评分系统而设计的一种业务规则工具，它可以针对某个实体对象的属性条件进行评分，每个属性在条件满足后还可以添加权重支持，同时对于得分的计算方式提供求和、加权求和以及用户自定义方式，以较大限度满足业务系统评分规则的需要。URule Pro决策引擎复杂评分卡：在URule Pro提供的普通评分卡当中，只能针对某一个对象的一些属性进行评分，这种评分方式可以满足大部分评分系统的需求，但在某些复杂的评分需求中，需要对多个对象的不同属性进行叠加组合评分，针对此类需求，URule Pro提供了复杂评分卡功能。复杂评分卡的配置方式与决策表有些类似，只是对于条件列头只能选择具体的对象，而每个条件单元格在配置条件时都需要选择与当前列头选择的对象对应的具体属性，这样就可以满足任意复杂的评分需求。锐道URule Pro决策引擎决策表可提供精确而简洁描述复杂逻辑的方式。山东可视化决策引擎教学

URule Pro决策引擎当中提供的规则流可实现对已有规则的可视化编排功能。江苏分布式决策引擎如何使用

URule Pro决策引擎脚本节点介绍：顾名思义，脚本节点就是可以在这个节点上绑定一段脚本，这样在运行时，规则流流转到该节点时就可以执行这段脚本。脚本节点上的脚本属性就是我们编写要执行的脚本的地方。在脚本属性中，我们提供了一个脚本编辑器，通过这个编辑器，结合代码提示（快捷键ALT+/）可快速编写要执行的脚本。脚本节点中编写的规则，完全遵循脚本式决策集中普通规则的then与end之间动作脚本编写语法规范。也就是说，脚本节点中添加的脚本没有if、then、end及条件判断脚本，有的只是执行动作的脚本。江苏分布式决策引擎如何使用

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