Java规则引擎工作原理及其应用

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1、Java规则引擎工作原理及其应用摘要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数据对彖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(RuleEngine)。利用它就对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。

2、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。专家系统属丁•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：RuleBase(knowledgebase)、WorkingMemory(factbase)和InferenceEngineo它们的结构如卜系统所示：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

3、配器(PatternMatcher)＞议程(Agenda)和执行引擎(ExecutionEngine)o推理引擎通过决定哪些规则满足事实或目标，并授丫规则优先级，满足事实或忖标的规则被加入议程。模式匹配器决定选择执行哪个规则，何时执行规则；议程管理模式匹配器挑选出來的规则的执行次序；执行引擎负责执行规则和其他动作。和人类的思维相对应，推理引擎存在两者推理方式：演绎法(Forward-Chaining)和归纳去(Backward-Chaining)0演绎法从一个初始的事实出发，不断地应川规则得出结论(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

4、。Rete算法是目前效率最高的一个Forward-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。推理引擎的推理步骤如下：(1)将初始数据(fact)输入WorkingMemory0(2)使用PatternMatcher比较规则库(rulebase)中的规则(rule)牙啖据(fact)。(3)如杲执行规则存在冲突(conflict),即同吋激活了多个规则，将冲突的规则放入冲突集合。(4)解决冲突，将激活的规则按顺序放入Agendao⑸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

5、述即是规则引擎的原始架构，Java规则引擎就是从这一原始架构演变而來的。2、规则引擎相关构件规则引擎是一种根据规则中包含的指定过滤条件，判断其能否匹配运行时刻的实时条件來执行规则中所规定的动作的引擎。与规则引擎相关的有四个基本概念，为更好地理解规则引擎的工作原理，下而将对这些概念进行逐一介绍。1)信息元(InformationUnit)信息元是规则引擎的基本建筑块，它是一个包含了特定事件的所有信息的对彖。这些信息包括：消息、产主事件的应用程序标识、事件产牛事件、信息元类型、相关规则集、通用方法、通川属性以及一些系统相关信息等等。2)信息服务(Information

6、Services)信息服务产生信息元对象。每个信息服务产生它自己类型相对应的信息元对象。即特定信息服务根据信息元所产生每个信息元对象有相同的格式，但可以有不同的属性和规则集。需要注意的是，在一台机器上可以运行许多不同的信息服务，还可以运行同一信息服务的不同实例。但无论如何，每个信息服务只产主它口己类型相对应的信息元。3)规则集(RuleSet)顾名思义，规则集就是许多规则的集合。每条规则包含一个条件过滤器和多个动作。一个条件过滤器可以包含多个过滤条件。条件过滤器是多个布尔表达式的组合，其组合结果仍然是一个布尔类型的。在程序运行时，动作将会在条件过滤器值为真的情况下

7、执行。除了一般的执行动作，还有三类比较特别的动作，它们分别是：放弃动作(DiscardAction)s包含动作(IncludeAction)和使信息元对象内容持久化的动作。前两种动作类型的区别将在2.3规则引擎工作机制小节介绍。4)队列管理器(QueueManager)队列筲理器用來筲理來口不同信息服务的信息元对彖的队列。下面将研究规则引擎的这些相关构件是如何协同工作的。如图2所示，处理过程分为四个阶段进行：信息服务接受事件并将其转化为信息元，然后这些信息元被传给队列管理器，最后规则引擎接收这些信息元并应用它们自身携带的规则加以执行，直到队列管理器中不再有信息元。

8、图2处理过