简易规则引擎调试方法

URule Pro规则引擎中提供的所有的规则设计器及打包测试工具，全部基于浏览器实现，所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器，通过鼠标点击即可实现复杂的业务规则定义，URule Pro中规则的多条件组合也是以图形方式展现，这样即使没有任何编程经验的普通业务人员，也可以轻松上手，完成复杂业务规则的定义。因为所有的业务规则设计器都是基于网页的，且规则的定义都是通过鼠标点击的方式完成，所以对于一个普通的使用者来说，配合教学视频两到三天即可完全掌握URule Pro中各种设计器的使用，结合业务需要定义出想要的业务规则。URule Pro规则引擎是一款国产智能风控决策引擎。简易规则引擎调试方法

URULE PRO规则引擎仿真测试功能介绍：基于浏览器；对打包后的规则及规则流测试；通过Excel实现数据的批量测试；基于场景，可定义场景关注的输入、输出数据；针对输出数据可设置预期值，实现与规则运行结果的比较；测试完成会输出完整测试报告。URULE PRO规则引擎版本控制：所有规则文件都支持版本控制，可回溯到任意版本；每次发布规则包都会保存为版本，可在运行时在任意版本间切换。URULE PRO规则引擎Java类动态部署支持：支持Spring Bean及Java类的热部署功能；通过浏览器添加Jar包及Spring配置文件；通过流程器点击部署按钮即可实现Jar包及Spring配置文件的动态热加载；动态热加载Spring配置文件及Jar包支持客户端服务器模式。四川URule Pro Java规则引擎热部署方法URule Pro规则引擎可进行几乎所有类型的可视化的科学计算。

规则引擎是根据一些算法执行规则的一些列软件系统。规则引擎整合了传入系统的Fact整合和规则整合，从而去触发一个或多个业务操作。规则通常以声明式的方式在业务代码中实现，我们可能以为它很少会被改变。但事实上，这些业务逻辑的判断条件经常会被改变。在拥有大量规则和Fact对象的业务系统中，可能会出现多个Fact输入都会导致同样的输出，这种情况我们通常称作规则矛盾。规则引擎可以采用不同的矛盾解决方案来确定矛盾规则的执行顺序。在规则引擎中，通常有两种执行方式：正向链接：这是一种基于“数据驱动”的形式，基于插入的Fact对象和Fact对象的更新，规则引擎利用可用的Fact推理规则来提取出更多的Fact对象，直到计算出较终目标，较终会有一个或多个规则被匹配，并计划执行。因此，规则引擎始于事实，始于结论。反向链接：这是一种基于“目标驱动”或推理形式，与正向链接相反。反向链条从规则引擎假设的结论开始，如果不能够直接满足这些假设，则搜索可满足假设的子目标。规则引擎会循环执行这一过程，直到证明结论或没有更多可证明的子目标为止。

规则引擎一般具备哪些优点？说明设施：规则系统能够记录规则引擎做出的决定以及做出决定的原因，从而有效地提供了“解释工具”。可理解的规则：通过创建对象模型以及（可选）为问题域建模的领域特定语言，您可以设置自己编写与自然语言非常接近的规则。以自己的语言表达自己的逻辑，可以让非技术领域的**容易理解，并且所有程序都经过检查，而技术知识则隐藏在常规代码中。在规则引擎中，利用规则语言将规则定义为 if-then 的形式，if 中定义了规则的条件，then 中定义了规则的结果。规则引擎会基于数据对这些规则进行计算，找出匹配的规则。这样，当规则需要修改时，无需进行代码级的修改，只需要修改对应的规则，可以有效减少代码的开发量和维护量。URule Pro规则引擎中所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器。

URule Pro规则引擎具有强大的功能：在URule Pro当中，提供规则集、决策表、交叉决策表（决策矩阵）、决策树、评分卡、复杂评分卡、规则流等八种类型的业务规则设计工具，从各个角度满足复杂业务规则设计的需要。如果我们的业务给出的是零散的逻辑规则，那么可以使用规则集来实现；如果给出的是表格形式的业务规则，那么可以直接使用对应的决策表或交叉决策表（决策矩阵）来实现；如果需要对实体进行综合评分，则可以使用评分卡或复杂评分卡来实现；之后还可以通过规则流对一系列复杂的规则个体进行编排，将这个规则流作为实际业务规则调用入口，从而实现任意复杂的业务规则。无论是规则文件的部署，还是规则中要调用的Spring Bean以及相关的Java类的加载，URule Pro全部采用热部署功能实现，系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。URule Pro规则引擎系统不重启即可实现所有与规则相关的业务需求变更。上海Java规则引擎使用方法

URule Pro规则引擎可支持自然语言，可编写纯中文脚本式规则。简易规则引擎调试方法

什么时候使用规则引擎？1、当问题对于正常的开发模式或编程方式而言很繁琐，可能问题并不复杂，但却没有一个比较简单优雅的方式来解决它。2、当问题过于复杂的时候，无法找出一个明确的算法来解决的时候。3、当问题的解决方案不断在发生变化的时候。4、允许让领域**（非技术人员）根据实际市场情况、业务场景自行解决的时候。就编程而言，如果你的代码里有很多的if else switch以及大量的策略存在，而且它的逻辑可能会经常修改（可能是修复bug调整，可能正常业务变动的调整）为了让大家更好的理解，这里举一个实际的业务场景：比如某大型超市举办万元现金抽奖活动，活动具体内容为，在7天内从客单价满99元的顾客中，抽出10位顾客作为中奖者。为了达到更好的活动效果，必须在活动第1天就有人中奖，活动的之后1天仍然有至少一个中奖名额，活动期间运营人员可以根据超市内的客流量来动态调整中奖概率（人越多的时候，有人中奖，活动效果将会呈指数级增长）。简易规则引擎调试方法

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