上海科学计算规则引擎

URule Pro规则引擎分布式计算模式介绍：在分布式计算模式下， 一个URule Pro Server可以下挂很多个需要用到规则引擎的业务系统，但实际的业务规则在运行时还是发生在各个业务系统中，而不是URule Pro Server上，所以称之为分布式计算模式。URule Pro Server只负责业务规则的定义、编译与发布，不负责具体的业务规则执行，具体的规则执行还是发生在各个业务系统当中，可以有效减轻URule Server的压力，使得规则的计算可以分布到各个业务系统所在的服务器上， 从而可以根据需要对计算规则的服务器进行灵活的扩充。锐道URule Pro规则引擎采用业内流行的纯浏览器编辑模式。上海科学计算规则引擎

规则引擎可以被理解为一种高性能的解释程序，其中包含if-then命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。规则引擎技术将规则与业务逻辑相分离，它提供了声明式的“编程”方式来指明要作什么，而不是怎么做。运行时，规则引擎必须对这些业务规则进行解释。可以将规则引擎理解为一种高性能的解释程序，其中包含 if-then 命令，可根据预先定义的规则对转换的值和对象进行分析，然后返回修改后的值和对象，或直接执行操作。因此，大多数规则引擎使用“Rete”算法，并支持演绎和归纳。杭州可扩展性规则引擎作用锐道URule Pro规则引擎是一款基于Java的规则引擎。

URULE PRO规则引擎中决策流功能介绍如下：提供基于浏览器技术的决策流设计器；在浏览器中通过鼠标拖曳完成决策流设计；提供可与单元个规则文件、决策表文件或规则包直接绑定的流程节点，以快速实现规则编排；提供流程中常用的路由判断、串行、并行、脚本执行及Java方法执行等各种类型的流程节点，较大限度满足各种复杂业务规则的编排。URULE PRO规则引擎两种规则包更新方式：非Web客户端采用定时扫描服务端是否有规则包更新方式来获取服务端规则包；Web客户端采用服务端推送方式，时刻与服务端规则包保持一致。

规则引擎的优点：将业务规则、业务处理代码分离开来，复杂的业务规则不用硬编码到应用代码中，降低了系统、业务处理的复杂度。规则引擎只关心业务规则，相对单独，可以由业务分析人员来管理、维护，开发人员无需陷入到复杂业务规则的理解、实现中，分工合作、专人专事有效提升效率。业务规则变更时无需修改业务处理代码，直接修改知识库中的业务规则即可，减少了硬编码业务规则带来的维护、扩展成本，可以快速实现需求。将业务规则单独保存在知识库中，便于统一管理、维护，不重启业务服务就可以对业务规则进行扩展、修改，十分方便。说明：更新规则时不需要重启业务服务|应用，但需要重启规则引擎或者使用事件通知、下发之类的机制让规则引擎重新加载修改过的规则。URule Pro规则引擎可进行几乎所有类型的可视化的科学计算。

规则引擎使用场景：1、用于页面，流程，扩展点实现的选择；输出结果：实现的位置；2、编排无数的条件积木和行为积木，达到业务逻辑计算，券库存消减的目的；输出结果：商品重计算后的价格；3、通过订单，售后单，会员等信息编排和判断，达到多因子决策给出较佳答案的效果；输出结果：响应式回答/营销推荐，也或分步骤完成某类表单（售后申请，或工单提交）；4、过订单消息的触发，和商业化协议的元数据输入，形成结构化的计费记录；输出结果：计费凭证；通用的业务规则引擎，不和自己的业务藕合，提供一个通用的规则引擎是可行的。在锐道URule Pro规则引擎当中提供了15大类，近40个小类的常用数学符号。深圳URule Pro Java规则引擎推荐

配合教学视频两到三天即可完全掌握URule Pro规则引擎中各种设计器的使用。上海科学计算规则引擎

和人类的思维相对应，规则推理引擎存在两种推理方式：演绎推理（Forward-Chaining）和归纳推理（Backward-Chain-ing）。演绎法从一个初始的事实出发，不断地应用规则得出结论（或执行指定的动作）。而归纳法则是根据假设，不断地寻找符合假设的事实。Rete 算法是目前效率较高的 一个 For-ward-Chaining 推理算法，许多 Java 规则引擎都是基于 Rete 算法来进行推理计算的。其中心推理步骤如下：⑴ 将初始数据（fact）输入Working Memory。⑵ 使用 Pattern Matcher 比较规则库（rule base）中的规则（rule）和数据（fact）。⑶ 如果执行规则存在矛盾（conflict），即同时开启了多个规则，将矛盾的规则放入矛盾整合。⑷ 解决矛盾，将开启的规则按顺序放入Agenda。⑸ 使用执行引擎执行 Agenda 中的规则。重复步骤 2 至 5，直到执行完毕所有Agenda 中的规则。上海科学计算规则引擎

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