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Rule Engine-based Programming Joinwork研发小组整理 2004/11 内容 面临的问题 相关概念 解决方案 公司和产品 管理者的要求 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 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 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 程序员的苦恼 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 软件工程要求从需求-设计-编码 可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 业务规则嵌在系统各处代码中 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 科学家的成果 推理方法 领域知识 知识的表示 独立于知识的外壳（shell） 基于规则的专家系统组成 知识库 规则：知识的表示，模拟人类问题求解的产生式规则 交通法规知识的规则表示 “红灯”规则： IF 亮红灯 THEN 停下来 “绿灯”规则： IF 亮绿灯 THEN 走 前件( A n t e c e d e n t )、条件部分(Conditional part)、模式部分(Pattern part)或左部(Left-hand-side, LHS)， 单独的条件“亮绿灯”称为条件元素(Conditional element)或一个模式( P a t t e r n )。 后件( C o n s e q u e n t )或右部(Right-hand side, RHS)：是规则触发时将要执行的一系列行为( A c t i o n )。 工作内存( Working memory) 被规则所使用的事实的全局数据库 包含关于交通灯当前状态的事实如“亮绿灯”或“亮红灯”，这些事实可能一个或者两个同时在工作记忆中。 推理机(Inference engine) 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。 正向链 (Forward chaining)和反向链(Backward chaining) 正向链是从事实到结论的推理 反向链则是从假设，即要证明的结论，到事实的推理。 议程( A g e n d a ) 由推理机创建的一个规则优先级表，这些规则匹配工作内存中的事实 同时会有多个规则和事实匹配，优先级最高的被触发 被触发规则的动作可能会产生新的事实，新的事实被加入工作内存 知识获取机(Knowledge acquisition facility) 为用户建立的一个知识自动输入方法，以代替知识工程师去编码知识。 专家系统与传统程序的差别 程序员的大脑 进行以下快速模式匹配 业务规则嵌在各处代码中…控制与数据 \ 隐含在一起 ? 明确分开 ! 很难推导出算法 ..? 由……求解 \ 算法 ?? 规则和推理机 ..修改 \ 难 ? 较易 !! 业务规则….变化!! 扩充 \ 很大改动 ! 逐步增加….. 业务规则引擎架构 Rules authoring environment Decision Table Ruleflow Rule Engine APIs JSR 94 APIs for basic rule engine operations, such as rules for parsing, adding facts to the working memory, and firing rules Expert Group: Art Technology Group Inc.(ATG)、 BEA Systems、Fujitsu Limited 、 IBM、ILOG 、 Novell, Inc. 、Oracle 、Unisys StatusProposed Final Draft 29 Oct, 2003 Public Review 11 Sep, 2002 Community Draft Ballot 19 Feb, 2002 Community Review 19 Feb, 2002 Expert Group Formation 19 Dec, 2000 JSR Review Ballot 27 Nov, 2000 Rules repository (XML) KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) : /knowledge-sharing RuleML(Rule Markup Language) : http://www.dfki.uni-kl.de/ruleml