基于条件配置的简单规则引擎实现
基于条件配置的简单规则引擎实现
第一章需求概述
规则引擎的应用可以说非常的广泛，规则引擎可以分为基于条件配置的简单规则引擎和基于数据分析统计的复杂的规则引擎，本文档主要讨论的是基于条件配置的简单规则引擎实现。
1.1业务场景示例
需要实现根据医生诊断的症状来展示可以使用的药品，比如一个女患者被医生诊断为：气血两虚，身体瘦弱，腰膝酸软，月经不调，那么系统会根据这些症状展示合适的调理药品乌鸡白凤丸。
1.2业务分析抽象
现在我们来分析一下药品推荐系统的场景。患者首先是个女的，那么有一个条件是性别为女；气血的诊断情况为两虚；身体状况为瘦弱；腰膝情况是酸软，月经的状态是不协调。如果满足了这些条件的话，那么系统要为医生展示推荐药品乌鸡白凤丸。
通过上述分析，我们可以比较容易得出一个抽象场景：即症状符合了规则，就展示推介的结果，其中规则是由一系列的条件所组成的，当所有的条件都满足了，那么就符合了规则。
分析完之后，是不是觉得豁然开朗了。下面我们来看一下具体要怎么去设计。
BSS业务规则引擎
应用业务规则管理技术构建 灵活的BSS/OSS 何仁杰 3G不仅仅是一种新的无线技术，更是一种新的业务平台。许多新业务将随着3G的出现而应运而生。作为运营商，他们很难准确预知未来3G的新业务到底以何种业务策略进行运作，一切将由市场决定。因此一个能够灵活应对策略变化的业务运营支撑系统(BSS/OSS)对运营商来讲至关重要。经验证明，使用传统的系统开发思路和技术已无法满足运营商对灵活性的要求，业务规则管理技术作为一种经过实践考验的技术在灵活性和应对市场变化方面体现出了独特的优势。 四层结构的BSS/OSS 目前，许多BSS/OSS都实现了三层结构，即接入层（包括展现层）、应用逻辑层和数据层。三层结构由于使用了数据库管理系统（DBMS），很好地实现了数据集中管理和数据在应用层上的共享，使新应用的添加和修改比传统方式方便了许多。但是这种三层结构系统在灵活性方面还是存在着瓶颈，主要表现在： 1）业务规则还是驻留在程序中，无法被有效的管理。规则无法被查询、无法被共享。 2）业务规则的实现非常复杂繁琐。几乎很难解决规则之间的复杂关联关系（如互斥、并发、顺序、多选一等）。 3）业务规则的维护十分困难，在程序代码级上的规则维护不仅耗时，而且风险很大。虽然有些系统使用了所谓的参数化和模板化来试图提供灵活性，但经验证明，这种方式的效果依然有限。 4）业务人员无法接触到他们的业务规则。更无从参与业务规则的开发。 由于业务规则在BSS/OSS中是最活跃的元素，为了能够真正实现灵活性，我们必须把业务规则作为一种特殊的“对象”转移到程序之外，在一个特殊的层面，即“业务规则层”上进行管理。这个“业务规则层”结合原来三层结构中的“接入层”、“应用层”和“数据层”就构成了四层结构的 BSS/OSS。 业务规则层与其它层的最大区别在于它完全向精通业务策略的非技术人员开放。过去所有的开发工作都由IT人员承担；现在，通过业务规则层上提供的各种服务(Service)，业务人员可以参与规则的开发和管理。 四层结构的好处不言而喻：它实现了业务规则的集中统一的控制，实现了规则的共享和复用、缩短了的业务策略的定制周期，改变了业务规则的开发方式。这种结构使得运营商们第一次有机会能够把业务规则变化成他们的特殊资产，第一次能够自如地调整他们的运营策略。
ILOG规则引擎系统运维手册
ILOG 规则引擎系统运维手册 一、 ILOG 规则引擎系统介绍 ? 为什么使用ILOG 规则引擎系统？ 保险行业是大量业务规则的处理过程，投承保规则、保费计算规则、核保规则、核批规则、费用规则、核赔规则。。。业务规则无所不在，且随着行业监管、市场环境、业务管理等因素不断变化。 业务规则管理混乱、业务规则变更过分依赖技术人员，业务人员无法单独完成业务规则变更，维护成本高昂，由此带来的问题： ? 业务规则变更周期长、成本高 ? 规则重用性差 ? 业务规则知识随着时间被淡忘 基于ILOG 的规则管理，可实现： ? 业务规则与保险应用剥离，业务规则易于管理 ? 使用集中规则库进行管理，业务人员可单独变更业务规则 ? 实现历史规则追溯 ? 规则可重用 ? 缩短新业务发布周期 ? ILOG 在都邦保险的运用 Ilog 规则引擎系统目前维护的规则有车险核保规则和车险费用规则。 自动核保规则是指根据某些核保因子判断当前保单是否能够自动核保通过或者不能够自动核保通过的规则。 其中，不能够自动核保通过的规则，一般又分为数据校验规则、打回出单规则以及自动核保校验规则（转人工核保）等。 人工核保权限规则是指在人工核保环节，不同级别的核保员具有不同的核保权限，配置不同级别的核保员核保权限的规则就是人工核保权限规则。 ? 产品组件 Rule Studio （规则开发环境） 用于对基于规则的应用程序进行编码、调试和部署； Rule Execution Server （规则执行服务器） RES 执行部署的规则应用，业务规则调用的组件，并包括一个web 的管理控制台，业务人员/技术人员编写的业务规则只有部署在规则的执行环境中才能被执行，才能起到作用； 核保规则 自动核保规则 人工核保规则 ——维护各核保级别的权限 打回出单（数据校验或拒保）规则 转人工核保规则 自动核保通过规则
业务规则和规则引擎
规则引擎Ｖeｒsion 1.０.0 作者：Joｈｎny Leoｎ发布日期：2016-08—08
目录 1 业务规则?错误!未定义书签。 1.１?什么是业务规则 ............................................................................... 错误!未定义书签。 1。２?业务规则的例子?错误!未定义书签。 1。3?业务规则的分类?错误!未定义书签。 1.4 业务规则的特性?错误!未定义书签。１．５?业务规则的要素 .......................................................................... 错误!未定义书签。 2 规则引擎?错误!未定义书签。 2．1 规则引擎是什么?错误!未定义书签。 2.2?规则引擎的组成?错误!未定义书签。 2。3 规则引擎的推理?错误!未定义书签。 2.4 规则引擎的应用 ........................................................................... 错误!未定义书签。 2.5 业务规则的提取?错误!未定义书签。 2。6?业务规则的管理?错误!未定义书签。 ３?典型案例?错误!未定义书签。案例1：信用卡申请 ................................................................................ 错误!未定义书签。 案例2:企业薪资计算?错误!未定义书签。 案例３：保险公司核保理赔?错误!未定义书签。案例4:快递产品报价 ............................................................................... 错误!未定义书签。案例5:电商促销 ....................................................................................... 错误!未定义书签。
规则引擎研究-整理
规则引擎研究——Rete算法介绍 一、R ETE概述 Rete算法是一种前向规则快速匹配算法，其匹配速度与规则数目无关。Rete是拉丁文，对应英文是net，也就是网络。Rete算法通过形成一个rete网络进行模式匹配，利用基于规则的系统的两个特征，即时间冗余性（Temporalredundancy）和结构相似性（structuralsimilarity），提高系统模式匹配效率。 二、相关概念 2.1事实（FACT）： 事实：对象之间及对象属性之间的多元关系。为简单起见，事实用一个三元组来表示：（identifier^attributevalue），例如如下事实： w1:(B1^onB2)w6:(B2^colorblue) w2:(B1^onB3)w7:(B3^left-ofB4) w3:(B1^colorred)w8:(B3^ontable) w4:(B2^ontable)w9:(B3^colorred) w5:(B2^left-ofB3) 2.2规则（RULE）: 由条件和结论构成的推理语句，当存在事实满足条件时，相应结论被激活。一条规则的一般形式如下： (name-of-this-production LHS/*oneormoreconditions*/ --> RHS/*oneormoreactions*/ ) 其中LHS为条件部分，RHS为结论部分。 下面为一条规则的例子： (find-stack-of-two-blocks-to-the-left-of-a-red-block (^on) (^left-of) (^colorred) -->
...RHS... ) 2.3模式（PATTEN）： 模式：规则的IF部分，已知事实的泛化形式，未实例化的多元关系。 (^on) (^left-of) (^colorred) 三、模式匹配的一般算法 规则主要由两部分组成：条件和结论，条件部分也称为左端（记为LHS,left-handside），结论部分也称为右端（记为RHS,right-handside）。为分析方便，假设系统中有N条规则，每个规则的条件部分平均有P个模式，工作内存中有M个事实，事实可以理解为需要处理的数据对象。 规则匹配，就是对每一个规则r,判断当前的事实o是否使LHS(r)=True，如果是，就把规则r的实例r(o)加到冲突集当中。所谓规则r的实例就是用数据对象o的值代替规则r的相应参数，即绑定了数据对象o的规则r。 规则匹配的一般算法： 1)从N条规则中取出一条r； 2)从M个事实中取出P个事实的一个组合c； 3)用c测试LHS(r)，如果LHS(r（c）)=True，将RHS(r（c）)加入冲突集中； 4)取出下一个组合c，goto3； 5)取出下一条规则r，goto2； 四、RETE算法 Rete算法的编译结果是规则集对应的Rete网络,如下图。Rete网络是一个事实可以在其中流动的图。Rete网络的节点可以分为四类：根节点（root）、类型节点（typenode）、alpha节点、beta节点。其中，根结点是一个虚拟节点，是构建rete网络的入口。类型节点中存储事实的各种类型，各个事实从对应的类型节点进入rete网络。 4.1建立RETE网络 Rete网络的编译算法如下： 1)创建根； 2)加入规则1(Alpha节点从1开始，Beta节点从2开始)； a.取出模式1，检查模式中的参数类型，如果是新类型，则加入一个类型节点；
Java规则引擎工作原理及其应用
Java规则引擎工作原理及其应用 作者：缴明洋谭庆平出处：计算机与信息技术责任编辑：方舟[ 2006-04-06 08:18 ] Java规则引擎是一种嵌入在Java程序中的组件，它的任务是把当前提交给引擎的Java数据对象与加载在引擎中的业务规则进行测试和比对 摘要Java规则引擎是一种嵌入在Java程序中的组件，它的任务是把当前提交给引擎的Java数据对象与加载在引擎中的业务规则进行测试和比对，激活那些符合当前数据状态下的业务规则，根据业务规则中声明的执行逻辑，触发应用程 序中对应的操作。 引言 目前，Java社区推动并发展了一种引人注目的新技术——Java规则引擎（Rule Engine）。利用它就可以在应用系统中分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方，让它们能在运行时可以动态地管理和修改，从而为企业保持灵活性和竞争力 提供有效的技术支持。 规则引擎的原理 1、基于规则的专家系统（RBES）简介 Java规则引擎起源于基于规则的专家系统，而基于规则的专家系统又是专家系统的其中一个分支。专家系统属于人工智能的范畴，它模仿人类的推理方式，使用试探性的方法进行推理，并使用人类能理解的术语解释和证明它的推理结论。为了更深入地了解Java规则引擎，下面简要地介绍基于规则的专家系统。RBES包括三部分：Rule Base（knowledge base）、Working Memory（fact base）和Inference Engine。它们的结构如下系统所示： 图1 基于规则的专家系统构成 如图1所示，推理引擎包括三部分：模式匹配器（Pattern Matcher）、议程（Agenda）和执行引擎（Execution Engine）。推理引擎通过决定哪些规则满足事实或目标，并授予规则优先级，满足事实或目标的规则被加入议程。模式
基于SaaS业务流程与规则引擎的应用
基于SaaS的规则引擎在企业流程中的应用引言规则引擎原理流程应用基于saas的模式意义 1、引言 目前，B2B电子商务平台发展了大量的中小企业用户，提供具有共性的信息管理服务，但是这些服务对于特定用户来说，无法根据该用户的业务流程来构造与其自身业务相匹配的管理过程；同时，平台亦无法应对会员企业将来发展带来的管理过程的不断变化。 在这种情况下，为中小企业用户提供个性化的服务，对企业的意义是非常重大的。 尽管现在有些软件开发商为企业提供量身定制的功能需要，但这种方式开发成本很高，而且基本上是按照当时或者用户可以预见的方式进行开发，不可避免的出现一些弊端：（1）需要安装专门的管理系统软件，维护困难； （2）功能的灵活性较小，只能符合某些行业的特点，不符合B2B电子商务平台上广大行业的需求； （3）功能的配置操作复杂，不利于中小企业用户的使用； （4）功能维护和修改的成本高。 为了解决上述弊端，基于SaaS的业务规则引擎的方法被提了出来，这种方法充分利用了SaaS（软件即服务）的特点，不需要在中小企业的计算机上安装任何软件，把系统的日常维护工作都交给软件服务运营商；而且使用成本低廉，符合中小企业的信息化成本要求。同时通过企业业务流程与规则引擎的结合应用，把商业规则与应用开发代码，让中小企业的工作人员能在运行时可以动态地管理和修改商业规则，保证了软件系统的柔性和自适应性，使电子商务平台为中小企业用户提供个性化的服务打下了良好的基础。 2、业务流程与规则引擎 2.1 业务流程与流程引擎 业务流程属于工作流的范畴。工作流指全部或者部分由计算机自动处理的业
务过程。而工作流管理系统是这样的一个系统：详细定义、管理并执行“工作流”，系统通过运行一些软件来执行工作流，这些软件的执行顺序由工作流逻辑的计算机表示形式（流程定义）来驱动。 工作流系统与业务系统的关系如下图所示： 国际标准化组织WFMC（工作流管理联盟）发布了一个通用的工作流系统实现模型，这个模型可以适用于市场上的大多数产品，因此为开发协同工作的工作流系统奠定了基础。 把工作流系统中的主要功能组件，以及这些组件间的接口看成抽象的模型。考虑到会有许多其他的具体实现不同于这个抽象模型，因此，特定的接口在不同的平台中会采用不同的技术，有不同的实现方式。而且并不是所有的开发商都会暴漏功能组件间的每一个接口，具体的规范会定义接口之间的相互操作功能，不同的厂商必须支持这些开放接口才能实现不同工作流之间的协作。 通用的工作流系统实现参考模型如下所示：
规则引擎解决方案调研报告-V1.0
中国XXXXXXXX系统 for J2EE 规则引擎解决方案调研报告 Version 1.0
目录 1.规则引擎4 1.1概述4 2.应用方案的一般实现5 2.1建立规则集7 2.2部署规则集7 2.3规则服务接口－JSR94 7 2.4对规则的计算7 2.5规则的过滤8 2.6使用计算结果8 3.现有的商业解决方案8 3.1ＩＬＯＧ新产品ＩＬＯＧＪＲｕｌｅｓ8 3.2操作人员已经显示提单列表错误!未定义书签。 4.其它解决方案10 4.1提单和报检单完成对碰10 5.评估11
规则引擎解决方案调研报告 1. 规则引擎 规则引擎是解决可变的商业规则的问题的 1.1 概述 规则引擎（Rules Engine）的运作机制是在内存中向对象应用一套规则。首先内存使用来自调用对象的输入，例如用户档案请求会话。这样，在任何规则实际激活之前，在内存中就已经有了一份用户档案的内容。 规则只能在一个上下文环境中执行，上下文环境把规则集和内存关联起来。该环境提供了到Rules Engine的接口，Rules Engine控制着应用程序的规则部分与内存之间的关系。 内存由生产规则（production rules）负责操作，生产规则包含在规则集里。，依照规则的左半边（left-hand sides，LHS）针对内存中的对象进行计算。如果内存中的对象与LHS中描述的模式匹配，就会触发规则的右半边（right-hand side，RHS）指定的操作。此外某些操作可能会在内存中加入新的对象。例如，规则 Classifier 对用户年龄进行测试，如果 USER.age > 45，就在内存中加入一个新的Classification 对象。 生产系统的运行，要执行以下操作： 1.匹配: 估计规则的LHS，判断哪个规则与当前内存中的内容匹配。 2.冲突解决：选择一个LHS匹配的规则。如果没有规则匹配，就停止解释。 3.操作: 执行选中规则RHS中指定的动作。 4.返回第1步。 规则会一直在内存中执行，直到冲突解决集变为0时才停止（也就是没有规则能激活了）。 在Rules Engine停止之后，规则管理器组件会返回一个对象列表，列表中包含内存中仍然存在的对象。一个可能的场景就是，还剩下一个类型为“Classification”或“ContentQuery”的对象。 Rules Manager接着对剩下的对象进行迭代，用可选的对象过滤器过滤它们。过滤器可以有选择地忽略某些对象或者对某些对象进行变换。 1.2 规则引擎分类 值得注意的是，存在不同类型的规则引擎，在决定如何应用一种工具之前理解这种工具的用途是极其重要的。当您跨业务规则领域进行调查研究时，您将注意到这些工具可以分为以下几类： ?简单业务规则（simple business rule）——通过一张简化的、直观的词汇表来表达并且是在应用程序或业务流程的可变性情况下调用的一种业务规则。这种规则引擎的一个很好的例子就是 ilog、Blaze 和 IBM 的 BRBeans。
规则引擎原理
规则引擎原理 本文对Java规则引擎与其API(JSR-94)及相关实现做了较详细的介绍，对其体系结构和API应用有较详尽的描述，并指出Java规则引擎,规则语言，JSR-94的相互关系,以及JSR-94的不足之处和展望。 复杂企业级项目的开发以及其中随外部条件不断变化的业务规则(businesslogic),迫切需要分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方，让它们能在运行时（即商务时间）可以动态地管理和修改从而提供软件系统的柔性和适应性。规则引擎正是应用于上述动态环境中的一种解决方法。 本文第一部分简要介绍了规则引擎的产生背景和基于规则的专家系统， 第二部分介绍了什么是规则引擎及其架构和算法， 第三部分介绍了商业产品和开源项目实现等各种Java规则引擎， 第四部分对Java规则引擎API（JSR-94）作了详细介绍，讲解了其体系结构，管理API 和运行时API及相关安全问题， 第五部分则对规则语言及其标准化作了探讨， 第六部分给出了一个使用Java规则引擎API的简单示例， 第七部分给予小结和展望。 1.介绍 1.1. 规则引擎产生背景 企业管理者对企业级IT系统的开发有着如下的要求： (1)为提高效率，管理流程必须自动化，即使现代商业规则异常复杂 (2)市场要求业务规则经常变化，IT系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更新 (3)为了快速、低成本的更新，业务人员应能直接管理IT系统中的规则，不需要程序开发人员参与。 而项目开发人员则碰到了以下问题: (1)程序=算法+数据结构，有些复杂的商业规则很难推导出算法和抽象出数据模型 (2)软件工程要求从需求->设计->编码，然而业务规则常常在需求阶段可能还没有明确，在设计和编码后还在变化，业务规则往往嵌在系统各处代码中 (3)对程序员来说，系统已经维护、更新困难，更不可能让业务人员来管理。 基于规则的专家系统的出现给开发人员以解决问题的契机。规则引擎由基于规则的专家系统中的推理引擎发展而来。下面简要介绍一下基于规则的专家系统。
Drools规则引擎开发说明
Drools规则动态更新 在常规开发方式中，如果涉及规则的变更(比如将物流费用从6元调整为8元)，可以通过重新完成规则的开发并发布应用来更新。或在设计上，将可能变更的规则以配置(比如数据库)方式管理。发生规则变更时，只需修改配置即可。事实上，Drools提供了另一种规则更新的方式--扫描Maven仓库(本地或远程)来自动发现规则模块的更新。 我们知道，Drools可以利用KieServices来创建基于classpath的KieContainer(即使用KieServices.newKieClasspathContainer()方法)。其实，KieServices还提供了从Maven 仓库加载并创建KieContainer的方法--newKieContainer(ReleaseId)。与通过classpath 创建KieContainer类似，使用Maven仓库加载的方法，会尝试读取对应jar包中的META-INF/kmodule.xml文件，基于此，我们可以完成KieSession的创建。 我们通过一个简单的例子来观察规则的动态更新。在这个例子中，我们会将商品的折扣进行动态调整。我们需要构建规则，并安装到Maven仓库中--简单起见，我们将应用发布到本地Maven仓库中。首先，我们创建一个Maven项目: $mvn-B archetype:generate-DarchetypeGroupId=org.apache.maven.archetypes\ -DgroupId=com.sharp.rules-DartifactId=discount 如果没什么问题，我们可以得到一个名为discount的文件夹，其中的pom.xml看起来像这样:
基于JAVA的规则引擎
基于Java的规则引擎
目录 1.简介 (3) 1.1业务规则 (3) 1.2规则引擎产生背景 (3) 2.规则引擎 (4) 2.1业务规则 (4) 2.2规则引擎 (4) 2.3规则引擎的使用方式 (4) 2.4规则引擎架构与推理 (5) 2.5规则引擎的算法 (6) 3.Java规则引擎 (7) 3.1Java规则引擎商业产品 (7) 3.2规则引擎产品特点分析 (8) 3.2.1IBM WebSphere ILOG JRules (8) 3.2.2Redhat JBoss Dools (11) 3.2.3JESS (11) 4.Java规则引擎API（JSR94） (13) 4.1简介 (13) 4.2简介Java规则引擎API体系结构 (13) 3.2.4规则管理API (13) 3.2.5运行时API (14) 4.3Java规则引擎API安全问题 (15) 4.4异常与日志 (15) 4.5JSR94小结 (16) 5规则语言 (17)
1.简介 1.1业务规则 一个业务规则包含一组条件和在此条件下执行的操作．它们表示业务规则应用程序的一段业务逻辑。业务规则通常应该由业务分析人员和策略管理者开发和修改，但有些复杂的业务规则也可以由技术人员使用面向对象的技术语言或脚本来定制。 业务规则的理论基础是：设置一个或多个条件，当满足这些条件时会触发一个或多个操作。 1.2规则引擎产生背景 复杂企业级项目的开发以及其中随外部条件不断变化的业务规则（business logic），迫切需要分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方，让它们能在运行时（即商务时间）可以动态地管理和修改从而提供软件系统的柔性和适应性。规则引擎正是应用于上述动态环境中的一种解决方法。 企业管理者对企业级IT系统的开发有着如下的要求： 1.为提高效率，管理流程必须自动化，即使现代商业规则异常复杂； 2.市场要求业务规则经常变化，IT系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更 新； 3.为了快速、低成本的更新，业务人员应能直接管理IT系统中的规则，不需要程序 开发人员参与。 而项目开发人员则碰到了以下问题： 4程序=算法+数据结构，有些复杂的商业规则很难推导出算法和抽象出数据模型； 5软件工程要求从需求->设计->编码，然而业务规则常常在需求阶段可能还没有明确，在设计和编码后还在变化，业务规则往往嵌在系统各处代码中； 6对程序员来说，系统已经维护、更新困难，更不可能让业务人员来管理。 基于规则的专家系统的出现给开发人员以解决问题的契机。规则引擎由基于规则的专家系统中的推理引擎发展而来。
业务规则配置操作说明
业务规则配置操作说明 一、业务规则配置相关的功能模块 组织机构→机构管理：该模块主要是对全辖社（合行）的网点进行地区发展分类，系统最多可分为五类：分别为A 发达地区、B较发达地区、C发展中地区、D 欠发达地区、E 不发达地区。此模块主要业务规则中对各分类地区网点的贷款审批额度的授权。 组织机构→用户管理：该模块主要是对用户岗位的配置，即在流程审批过程中各用户的权限。主要岗位为：受理申请（受理岗）、提交申请（出账申请岗）、提交申请（贷后检查岗）、提交申请（调查岗）、调查分析（调查岗）、调查分析（接收方调查岗）、调查分析（移交方调查岗）、审核（调查主管）、审查（出账审查岗）、审查（审查岗）、审查（稽核岗）、审查（信用等级评审秘书岗）、审核（审查主管）、审核（接收方主任岗）、审核（资产保全岗）、审核（资产保全主管）、审核（风险审核岗）、审核（风险审核主管）、审查（贷款审批秘书岗）、审查（不良贷款责任认定秘书岗）、审核（风险审核秘书岗）、审核（副主任岗）、审核（主任岗）、审核(不良贷款责任认定)、审批、上报审核。 资源管理→机构组配置：该模块主要是业务规则的配置。各联社（合行总行）业务主管部门的系统维护员根据联社（合行总行）的业务授权书进行业务规则配置。授权书一般有两份：一份为联社（合行总行）理事长授权给本级主任（行长）授权书；一份为联社（合行总行）主任（行长）转授权给基层网点主任（支行行长）的授权书。 二、业务规则配置操作 1、机构配置组：主要是根据授权书的授权范围建立机构组。如：联社（合行总行）这一级的联社理事长对联社主任（或联社主任对分管的联社副主任）的授权分为一组（图1）；联社主任转授权给基层网点（支行）的可按地区发展分类建立机构组（图2），对基层网点有统一授权的独立建立机构组（图3）。 （图1）联社（合行总行）本级授权
规则引擎解决方案调研报告_V1.0
中国XXXXXXXX系统 for J2EE 错误！未指定书签。 Version 1.0
目录 1.规则引擎4 1.1概述4 2.应用方案的一般实现5 2.1建立规则集7 2.2部署规则集7 2.3规则服务接口－JSR94 7 2.4对规则的计算7 2.5规则的过滤8 2.6使用计算结果8 3.现有的商业解决方案8 3.1ＩＬＯＧ新产品ＩＬＯＧＪＲｕｌｅｓ8 3.2操作人员已经显示提单列表错误！未定义书签。 4.其它解决方案10 4.1提单和报检单完成对碰10 5.评估11
错误！未指定书签。 1. 规则引擎 规则引擎是解决可变的商业规则的问题的 1.1 概述 规则引擎（Rules Engine）的运作机制是在内存中向对象应用一套规则。首先内存使用来自调用对象的输入，例如用户档案请求会话。这样，在任何规则实际激活之前，在内存中就已经有了一份用户档案的内容。 规则只能在一个上下文环境中执行，上下文环境把规则集和内存关联起来。该环境提供了到Rules Engine的接口，Rules Engine控制着应用程序的规则部分与内存之间的关系。 内存由生产规则（production rules）负责操作，生产规则包含在规则集里。，依照规则的左半边（left-hand sides，LHS）针对内存中的对象进行计算。如果内存中的对象与LHS中描述的模式匹配，就会触发规则的右半边（right-hand side，RHS）指定的操作。此外某些操作可能会在内存中加入新的对象。例如，规则 Classifier 对用户年龄进行测试，如果 USER.age > 45，就在内存中加入一个新的Classification 对象。 生产系统的运行，要执行以下操作： 1.匹配: 估计规则的LHS，判断哪个规则与当前内存中的内容匹配。 2.冲突解决：选择一个LHS匹配的规则。如果没有规则匹配，就停止解释。 3.操作: 执行选中规则RHS中指定的动作。 4.返回第1步。 规则会一直在内存中执行，直到冲突解决集变为0时才停止（也就是没有规则能激活了）。 在Rules Engine停止之后，规则管理器组件会返回一个对象列表，列表中包含内存中仍然存在的对象。一个可能的场景就是，还剩下一个类型为“Classification”或“ContentQuery”的对象。 Rules Manager接着对剩下的对象进行迭代，用可选的对象过滤器过滤它们。过滤器可以有选择地忽略某些对象或者对某些对象进行变换。 1.2 规则引擎分类 值得注意的是，存在不同类型的规则引擎，在决定如何应用一种工具之前理解这种工具的用途是极其重要的。当您跨业务规则领域进行调查研究时，您将注意到这些工具可以分为以下几类： 简单业务规则（simple business rule）——通过一张简化的、直观的词汇表来表达并且是在应用程序或业务流程的可变性情况下调用的一种业务规则。这种规则引擎的一个很好的例子就是 ilog、Blaze 和 IBM 的 BRBeans。
国内外主流工作流引擎及规则引擎分析
国内外主流工作流引擎及规则引擎分析2013年2月创新研发部
目录
一.背景 目前中心建成的“一大核心系统，七大共享平台”以及OA系统，对工作流应用程度高，但各系统实现工作流程管理没有建立在统一的工作流平台上，导致流程割裂、重复开发、不易于管理等问题。 备付金管控项目涉及多个岗位之间工作的审核步骤，同时还要与多个系统进行交互，因此，为了提高管理效率，降低业务流转时间，同时还要结合农信银中心的总体IT战略规划，备付金管控项目技术组决定选择一款先进的工作流引擎和一款规则引擎，作为备付金管控项目的核心技术架构。 二.原则 备付金管控项目组通过梳理各信息系统流程现状和未来需求，形成农信银中心工作流平台的发展规划，从而更全面的满足农信银各项关键业务、更好的支撑现有和未来的信息系统建设。项目组充分研究国内外领先的工作流产品和案例，同厂商交流。从用户界面生成、流程建模、流程引擎、规则引擎、组织模型、模拟仿真、后端集成/SOA、变更及版本管理、移动设备解决方案、监控分析能力等多方面考察工作流产品，进行工作流产品选型。 目前国内外的工作流引擎层出不穷，行业标准多种多样，通过对比不同工作流公司产品，本次工作流技术选型决定分析商业工作流引擎4款，开源工作流引擎2款。其中国际知名厂商的商业工作流引擎2款，本土厂商的商业工作流引擎2款。由于本次技术选型是以工作流引擎为主，选型工作将不再单独分析规则引擎，而是直接使用与所选工作流引擎搭配最好的或者是同一厂商的规则引擎。根据国内外知名度、厂商的规模和与符合农信银中心的SOA体系架构等原则，将选取以下6种工作流引擎与规则引擎进行研究与分析：
业务规则和规则引擎
规则引擎 Version 1.0.0 作者：Johnny Leon 发布日期：2016-08-08
目录 1业务规则 (3) 1.1什么是业务规则 (3) 1.2业务规则的例子 (3) 1.3业务规则的分类 (3) 1.4业务规则的特性 (4) 1.5业务规则的要素 (4) 2规则引擎 (5) 2.1规则引擎是什么 (5) 2.2规则引擎的组成 (6) 2.3规则引擎的推理 (6) 2.4规则引擎的应用 (7) 2.5业务规则的提取 (9) 2.6业务规则的管理 (10) 3典型案例 (10) 案例1：信用卡申请 (11) 案例2：企业薪资计算 (13) 案例3：保险公司核保理赔 (13) 案例4：快递产品报价 (14) 案例5：电商促销 (14)
1业务规则 1.1什么是业务规则 与业务相关的操作规范、管理章程、规章制度、行业标准等，都可以称为业务规则（Business Rules ，简称BR）。业务规则描述了业务过程中重要的且值得记录的对象、关系和活动。其中包括业务操作中的流程、规范与策略。业务规则保证了业务能满足其目标和义务。 业务规则实质上也可以理解为一组条件和在此条件下的操作，是一组准确凝练的语句，用于描述、约束及控制企业的结构、运作和战略，是应用程序中的一段业务逻辑。该业务逻辑通常由业务人员、企业的管理人员和程序开发人员共同开发和修改。 业务规则的理论基础是：设臵一个条件集合，当满足这个条件集合时候，触发一个或者多个动作。 以规则形式捕捉策略语句能提供极大的灵活性和良好的适应性，是企业保持竞争优势的决定性因素。在市场驱动的情况下，系统架构和模型必须对客户、竞争对手、合作伙伴和整个市场情况的各种变更及时响应，同时将这些变更产生的需求作为业务规则体现到系统中去。 业务规则技术的基本思想是将系统处理的业务逻辑从程序代码中抽取出来，将其转变为简单的业务规则，以结构化的业务规则数据来表示业务行为，采用类自然语言来描述，并集中存储在规则库中。业务规则由业务人员创建、实时更新和调试，业务规则之问的复杂逻辑关系由规则引擎处理。业务规则技术改变了传统的、以过程形式处理业务逻辑的方式。1.2业务规则的例子 生活中的一些业务规则可能是： 当顾客进入店内，最近的员工须向顾客打招呼说：“欢迎来到×××”。 当客户兑换超过200元的奖券时，柜员须要求查看客户的身份证并复印。 当兑换的奖券金额小于25元时，无需客户签字。 早上第一个进办公室的人需要把饮水机加热按钮打开。 找一些数据相关的业务规则，一些例子如下： ?只有当客户产生第一个订单时才创建该客户的记录。 ?若一名学生没有选任何一门课程，把他的状态字段设为空。 ?若销售员在一个月中卖出10套沙发，奖励500元。 ?一个收件人必须至少有1个电话号码和1个收货地址。 ?若一个订单的除税总额超过1000元则能有5%的折扣。 ?若一个订单的除税总额超过500元则免运费。 ?员工购买本公司商品能有5%的折扣。 ?若仓库中某货品的存量低于上月卖出的总量时，则需要进货。 1.3业务规则的分类
规则引擎在排产系统中的应用
规则引擎排产系统中的应用 排产系统是制造企业ＭＥＳ系统的重要组成部分，对应于生产管理系统的短期计划安排，主要目标是通过良好的作业加工排序，最大限度减少生产过程中的准备时间，优化某一项或几项生产目标，为生产计划的执行和控制提供指导。在不同的问题环境中，排产的优化目标也不同。在生产制造企业中影响排产的因素很多（比如需求变化多、插单多、各条生产线生产能力与特长不同等），因素众多，通常最影响排产计划的进行，降低了生产效率和交货及时性。传统的手工排产已完全不能满足企业多变的需求。另外在不同的环境下，影响排产的规则数量、优先级都会发生变化。过去排产系统将业务逻辑与主体代码紧耦合，业务规则以： 的形式被硬编码到代码中去，结果是线性、确定的执行路由，所有的约束和判 断都按照建模时的约定执行。当业务规则发生变更时，唯一的途径是修改代码。 这种形式无法适应制造企业生产规则的频繁变更，导致排产系统的开发、 升级和维护成本急剧增加，甚至排产系统完全无法适应企业的实际需求。因此 排产系统在保证对目标优化的前提下，将业务逻辑与主体程序的分离，已成为 排产系统首要解决的问题。本文着重阐述通过规则引擎技术将生产规则逻辑从 排产系统分离，克服生产规则灵活变更导致排产系统无法适应企业生产策略变 更的问题。 目前开源和商业的规则引擎产品有很多，其中开源的以Drools为代表，商业的有IL og，旗正规则引擎（VisualRules）等，本文以商业规则引擎中的旗正规则引擎来说明。
说句题外话，开源的产品有开源产品的优点，但是规则引擎作为一个高端的应用来说，还是希望在售后服务，技术支持等方面能有商业化的保障。 在制造企业中，生产策略的变更非常频繁并且影响排产系统的业务策略很多，而传统的排产系统将业务逻辑与排产逻辑紧密耦合，导致系统的开发，维护都变得异常艰难。因此如何将业务逻辑与主体程序分离，屏蔽业务策略变更对主体程序的影响，则成为排产系统的关键问题。 基于规则引擎的排产系统架构设计的核心是实现业务逻辑与应用程序解耦。它的实现方案可分为以下几个步骤： 1. 生成业务规则业务人员对影响排产的业务策略进行收集，抽象，归纳，按照规则文件格式配置成业务规则。 2. 业务规则管理业务人员通过规则管理平台实现对规则的存储，版本，废弃，冻结等一系列的管理 3. 执行业务规则应用程序中启动规则引擎（服务和接口）解析执行已经编辑配置好的规则文件，然后将结果返回给应用程序。 规则引擎，能够让整个排产系统快速适应企业业务策略的频繁变更，隔离策略变更对应用程序的影响，同时又能与主体程序进行动态通信。主体程序动态感知业务策略的变更，将变更结果推动执行和呈现。 在制造业企业中，制约排产的业务规则很多，在不同的场景中业务规则的组合形式多种多样并且规则的执行先后顺序对调度结果也起着制约作用，业务规
规则引擎在实际的项目应用中
在实际的项目应用中，究竟哪些应用，或者那些规则适合采用业务规则引擎来进行实现，而其他的一些规则适合采用工作流引擎或者报表引擎来进行实现。 这个问题，其实和不同规则引擎的适用面有关。一般的规则引擎，最适合是那些数据结构确定的业务规则的处理。特别是这些规则是非常雷同的，可以说是平级的，然后反复的对同一批数据进行匹配处理。比如电信计费规则，是针对用户的使用数据，有很多同级的套餐规则，然后将这些数据，用所有的套餐规则算一遍。这些套餐规则，基本都是平级的，偶尔有些具有先后顺序的，也只是采用一些标记来进行控制。 就这类业务规则引擎来说，规则引擎的应用还是非常单一的。如果规则非常少，或者说和数据结构的关系比较紧密，就不适合采用规则引擎来做。这类业务规则，可以在工作流引擎中，有些直接就采用sql语句等解决，或者说采用脚本语言来进行解决。因为规则引擎的应用反而显得非常累赘。 业务规则引擎经过扩展功能后，需要加上对数据结构的变更支持，特别是支持数据库结构的变更。这样的话，业务规则引擎就不仅仅只是对数据处理逻辑的实现，而且是数据层的处理实现。 这类业务规则引擎，就可以将绝大部分的项目中需要用到的后台逻辑采用业务规则引擎来进行实现。如此一来工作流引擎的压力就会大大减少，其只需要处理表单、流程控制等，其他的一概都可以交给规则引擎来进行实现。工作流就只需要处理流程相关的一些数据结构，即使一些业务数据，也只需要事先传给工作流实例就行了，而不需要再去考虑业务相关的其他一些数据结构等。 在此类业务规则引擎的基础上，就可以对业务规则进行一个分类。不同的分类采用不同的管理方式。 一类业务规则，是纯粹和数据库结构相关的。比如增、删、改、查的逻辑等。这类业务规则侧重于数据的类型转化，或者一些简单的处理，大量的都是数据库操作的SQL语句等。这类业务规则一般都由技术人员来进行维护，因此在采用规则引擎进行实现时，这类规则就没有必要放到业务规则管理系统中，进行一些权限控制、版本控制等。而是有技术人员通过自身的配置管理技术来进行维护。在处理这类业务规则时，特别需要注意的是减少数据操作的次数。因此数据尽可能在规则中处理完，然后再交给数据库去处理。 另一类业务规则，是业务人员比较关心的，特别是一些表格类的规则，比如像一些决策表，或者一些参数表，基础数据表。这些表业务人员一般情况下，喜欢采用Excel来进行维护。对于这类规则，就需要将这类表格还是采用Excel来进行维护，同时在规则引擎的实现中，将Excel表格数据进行集成。这类规则需要采用业务规则管理系统进行管理，供业务人员查阅和修改。 在后台的业务规则处理中，基本上分为这两类业务规则。因此在具体的实现中，要注意加以区分
规则引擎的定义及体系结构
规规则引擎的定义及其体系结构 摘要 随着经济的迅速发展，市场的快速变化导致商业业务规则的变化也越来越快，因此对于企业的IT部门或者IT企业来说，这就要求设计出来的应用系统能够适应这种快速变化。然而，软件的开发周期和维护周期长，这和适应快速变化的市场需求产生了矛盾。规则引擎的出现很好的解决了这一矛盾。有了规则引擎，我们可将以程序代码的形式固化在应用系统中的业务逻辑分离、抽象出来，被分离的业务逻辑以业务规则形式存储在规则库中，并通过规则引擎进行执行。 本文将介绍规则引擎的定义，并将以WebSphere ILOG JRules 规则引擎为例介绍其体系结构。 关键字规则引擎业务规则业务对象模型规则执行模型规则调用 目录 第1章绪论 1.1 规则引擎的产生背景 第2章规则引擎概述 2.1 业务规则 2.2 规则引擎 2.2.1 什么是规则引擎 2.2.2 使用规则引擎的优点 2.3 规则引擎运行模式 第3章规则引擎的架构和工作机制 3.1 规则引擎的架构原理 3.2 规则引擎的工作机制 第4章总结
第1章绪论 1.1 规则引擎的产生背景 随着信息技术在企业的广泛的应用，企业IT 部门所开发和维护的应用系统也越来越复杂，而现代企业要求响应快速及灵活，他们对企业软件也有同样的要求。企业管理者对企业级IT系统的开发有着如下的要求：一、为提高效率，管理流程必须自动化，即使现代商业规则异常复杂。二、市场要求业务规则经常变化，IT系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更新。三、为了快速、低成本的更新，业务人员应能直接管理IT系统中的规则，不需要程序开发人员参与。因此如何使应用系统能够更快的响应的企业业务的变化已成为企业IT 发展的重要挑战之一。 另外，项目开发人员会碰到了以下问题：一、程序=算法+数据结构，有些复杂的商业规则很难推导出算法和抽象出数据模型。二、软件工程要求从需求—>设计—>编码，然而业务规则常常在需求阶段可能还没有明确，在设计和编码后还在变化，业务规则往往嵌在系统各处代码中。三、对程序员来说，系统已经维护、更新困难，更不可能让业务人员来管理。但是，当包含业务逻辑的代码隐藏在大量其他代码中时，修改就变得缓慢、痛苦且易出错了。因此，复杂企业级项目的开发以及其中随外部条件不断变化的业务规则,迫切需要分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方，让它们能在运行时（即商务时间）可以动态地管理和修改从而提供软件系统的柔性和适应性。规则引擎正是应用于上述动态环境中的一种解决方法。