规则引擎：具备广泛动态表达支持的JSON基_RULE

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规则引擎：具备广泛动态表达支持的JSON基_RULE_ENGINE是一款灵活且功能强大的工具，它采用JSON作为基础数据格式，提供广泛的动态表达能力，使用户能够轻松定义和执行复杂的业务逻辑。规则引擎是一个NuGet程序包库，用于将系统中的业务逻辑规则策略抽象出来。通过允许您在核心系统之外的存储中存放这些规则，确保任何对规则的更改都不会影响到系统的其余部分。安装该库后，您可以根据需要选择适当的存储方式来保存和引用您的规则，例如Azure Blob 存储、Cosmos DB、Azure App配置、SQL Server 或文件系统等。这里给出一个示例规则： ```json [ { WorkflowName: Discount } ] ``` 以上就是使用这个库的基本步骤。

JSON规则引擎：用JSON表达规则

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本项目提供一种基于JSON描述规则的引擎实现方式，使用户能够轻松使用JSON格式定义和管理业务规则，增强了系统的灵活性与可维护性。 JSON表示的规则引擎json-rules-engine是一个功能强大且轻量级的工具。规则由简单的JSON结构组成，易于阅读和持久化存储。以下是该产品的特点： - 使用简单易读的JSON格式定义规则。 - 完全支持ALL和ANY布尔运算符，并包括递归嵌套。 - 默认情况下运行快速，通过配置可以进一步优化性能；提供优先级设置及缓存机制以实现微调。 - 在执行过程中确保安全性，不使用eval()函数避免代码注入风险。 - 同构设计可以在Node.js环境或浏览器中无缝工作。 - 轻量且可扩展的架构，压缩后仅17KB大小，并依赖项很少。文件示例展示了其主要功能。一个基本范例演示了如何构建用于检测篮球运动员是否犯规的引擎。

基于Apollo的Drools动态规则引擎集成

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本项目旨在将开源规则引擎Drools与百度Apollo平台无缝结合，实现业务逻辑的灵活配置和高效管理。通过引入Droels动态规则引擎，能够简化复杂的业务决策流程，提高系统的可维护性和扩展性，为开发者提供强大的自动化工具支持。通过将drools与apollo整合，可以实现动态规则引擎，在不停服的情况下灵活调整规则。此方法无需使用数据库或其他存储，并且能够自动推送更新。

JS Rules: 基于JSON的简易规则引擎

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JS Rules是一款基于JSON格式设计的轻量级规则引擎，旨在简化复杂的业务逻辑处理流程，使开发者能够高效、灵活地定义和执行各种业务规则。 jsRules是一个简单的基于JSON的规则引擎，能够通过使用JSON文件快速轻松地解析所有规则。为什么需要使用规则引擎？规则引擎可以帮助将业务逻辑与应用程序逻辑分离出来，使得在不改动代码甚至重新部署应用的情况下就能更改这些规则。jsRules采用了简洁易懂且灵活的JSON实现方式，可以通过网页、移动应用或手动操作对其进行编辑……这样可以确保那些了解相关知识的人掌握修改规则的能力，而无需聘请开发人员进行简单的调整。如何实施？ 1. 将JAR文件导入任何Java应用程序。 2. 创建并保存规则为JSON格式，并将其放置在类路径中。 3. 准备一个包含解析所需参数的Map对象。 4. 最后只需调用一行代码即可执行规则引擎： JsRules.getInstance().execute(DrinkingAge); 术语定义 - 规则：这是jsRules的核心组成部分。它包括left和right等参数。

URule：一种基于REE算法的Java规则引擎，提供规则集、决策表等多样化规则表达工具...

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URule是一款先进的Java规则引擎，采用REE算法，支持规则集和决策表等多种规则表示方式，便于企业级应用中复杂业务逻辑的管理和执行。 URule是一种纯Java规则引擎，基于RETE算法提供多种类型的规则定义方式：向导式决策集、脚本式决策集、决策表、交叉决策表（PRO版提供）、决策树、评分卡及决策流。配合WEB设计器，用户可以快速实现规则的创建、维护与发布。 URule提供了两个版本： 1. 开源免费版本，基于Apache-2.0协议。 2. 商用Pro版本。以下是URULE PRO版和开源版的主要功能比较： | 功能 | URULE PRO版 | URULE 开源版 | |--------------|-------------|-------------| | 向导式决策集 | 有 | 有 | | 脚本式决策集 | 有 | 有 | URule开源版本是首款基于Apache-2.0协议的中式规则引擎。

Aviator 的规则引擎

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Aviator的规则引擎是一款高效灵活的决策管理工具，帮助企业实现业务逻辑与应用程序代码分离，优化流程自动化和复杂决策制定。由于您提供的链接指向的内容并未直接包含在您的请求文本中，我无法直接访问并提取内容进行改写。请提供需要改写的具体内容或描述，以便我能更好地帮助您完成任务。

PyRules：Python的规则引擎

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PyRules是一款专为Python设计的规则引擎工具，它能够帮助企业与开发者简化复杂的业务逻辑处理流程，支持声明式编程方式，提高软件系统的可维护性和扩展性。吡咯Python规则引擎是实现通用规则引擎在Python中的第一步尝试。它目前是一个可行的解决方案，但尚未准备好用于大规模甚至小规模的实际生产环境使用。请自行承担风险并谨慎评估其适用性。有关完整的示例，请参见sample.py文件。以下为基本例子：在普通Python中定义简单规则如下： ```python class CalculateBasicFare(Rule): def should_trigger(self, context): return True def perform(self, context): context.fare = context.distance * 20 return context.fare class CalculateWeekendFare(Rule): ``` 请注意，以上规则类定义仅作示例之用。

规则引擎的代码

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简介：规则引擎是一种软件系统，通过解析和执行预定义的业务规则来自动化决策过程。这段内容涉及使用编程语言实现规则引擎的具体代码示例和技术细节。规则引擎（RuleEngine）是一个有限状态机，通过入参实现状态转移，在Java中的定义遵循JSR94规范。目前主要的开源实现包括JBoss家族的Drools，它采用友好的Apache协议（允许作为商业产品使用）。此外还有据说非常昂贵的ILOG引擎以及一些国内开发的规则引擎。

PyKnow Rule-Based Engine: 基于Python规则引擎的决策支持系统项目

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PyKnow Rule-Based Engine是一款采用Python语言开发的规则引擎工具，旨在为用户提供高效、灵活的决策支持解决方案。通过定义业务规则，该系统能自动处理复杂的数据分析和决策流程，适用于各种行业场景下的智能自动化需求。基于pyknow的规则系统需要Python 3.5或更高版本以及Jupyter笔记本作为先决条件。接下来介绍一些相关的Python软件包。 PyKnow简介：描述了PyKnow的主要功能之一是与Python 3兼容，并使用RETE算法，此外该工具完全用纯Python实现。它的目标是在Python中提供CLIPS的替代方案，同时确保两个工具尽可能地兼容，以使CLIPS程序员能够轻松转移知识到这个平台。安装及使用：在shell中通过pip install pyknow命令来安装此python软件包，在代码中引用时需要首先下载仓库中的文件，并用git clone指令克隆repo。然后转到该目录进行后续操作。

基于Spring框架的规则引擎

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本项目基于Spring框架开发，构建了一个灵活高效的规则引擎系统。该系统支持动态配置和扩展业务规则，便于企业级应用中的复杂逻辑处理与管理。基于Spring的业务规则引擎能够将Spring框架与规则引擎完美结合，相辅相成。

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规则引擎：具备广泛动态表达支持的JSON基_RULE_ENGINE

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