湖北可视化决策引擎调试方法

URule Pro决策引擎中知识包的使用介绍：点击知识包工具栏上的“快速测试”按钮就可以对当前知识进行测试，在测试页面当中输入相关测试数据， 然后再点击工具栏上的“测试决策包”按钮就可以对当前知识包里除规则流以外所有类型的规则进行测试，如果当前知识包里有规则流文件，那么就需要点击工具栏上的“测试决策流”按钮来对目标决策流进行测试；点击知识包工具栏上的“仿真测试”按钮就可以对当前知识包进行基于方案的复杂场景仿真测试，知识包测试完成后，就可以对其进行发布，发布方式是通过点击工具栏上的“发布知识包”按钮完成，每次发布的知识包，都会以版本形式保存下来，运行时可以在已发布的知识包版本间灵活切换。URule Pro决策引擎条件右边值与条件左边值类似。湖北可视化决策引擎调试方法

URule Pro决策引擎中的交叉决策表又叫决策矩阵，是URule Pro中提供的一种特殊类型的决策表。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。广东Java决策引擎操作方法如何使用URule Pro决策引擎中的交叉决策表？

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。

URule Pro决策引擎内置动作定义：如果要在决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中使用某个Spring Bean中定义的方法，那么可以使用动作库将目标Bean及相应的方法定义到其中，然后在具体的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中导入这个动作库就可以使用了，这种类型方法调用，需要我们的显式的将目标动作库导入后方可使用。在URule Pro中还提供了一种不需要导入动作库就可以调用类方法的方式，我们称之为内置的动作，对于这些内置的动作，按规范要求定义好后，用户无需导入就可以直接在所有规则文件中使用。对于内置动作的使用与用户自定义的动作库完全相同，不同地方在于内置动作不需要用户定义，也不需要用户导入，在任何一个决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或决策流中可以直接使用。URule Pro决策引擎中的脚本的语法定义与解析采用的是ANTLR实现。

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，工具栏里可以导入当前项目中已定义好的要使用的常量、变量、参数或动作库文件。工具栏的下方，可以通过点击“添加属性”链接，为当前复杂评分卡添加相关属性，这些属性与决策表或普通评分卡里完全一致，其作用也相同。再下方的表格就是具体的定义评分卡的表格。这样表格与普通决策表的表格类似，通过一条加粗的灰黑色的线将整个表格分为左右两个部分，左边部分为条件定义部分，右边部分为分值列及自定义列定义部分。URule Pro决策引擎当中提供的规则流可以把普通的规则集，决策表或评分卡串起来。深圳复查规则测试用决策引擎作用

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。湖北可视化决策引擎调试方法

URule Pro决策引擎复杂评分卡表格的下方，和普通评分卡一样，是得分计算方式以及得分计算好后赋值定义部分，只是这里的得分计算方式相比普通评分卡少了”加权求和“项，这是因为在复杂评分卡里，因为条件可能由多对象属性叠加组成，所以无法添加权值功能，所以这里在得分计算上不支持加权求和方式，除此以外，其它皆与普通评分卡完全一致。和其它类型的规则文件定义方式相同，我们需要首先导入要使用的相关库文件，这里导入之前定义好的包含”会员“的变量库文件，导入后，在条件列头上点击右键菜单就可以为当前条件列选择对应的对象。湖北可视化决策引擎调试方法

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