在日常业务开发工作中我们经常会遇到一些根据业务规则做决策的场景。为了让开发人员从大量的规则代码的开发维护中释放出来，把规则的维护和生成交由业务人员，为了达到这种目的通常我们会使用规则引擎来帮助我们实现。
现在有这么个需求，网上购物，需要根据不同的规则计算商品折扣，比如VIP客户增加5%的折扣，购买金额超过1000元的增加10%的折扣等，而且这些规则可能随时发生变化，甚至增加新的规则。面对这个需求，你该怎么实现呢？难道是计算规则一变，就要修改业务代码，重新测试，上线吗。
现实生活中，规则无处不在。对于某些企业级应用，诸如欺诈检测软件，购物车，活动监视器，信用和保密应用之类的系统，经常会有大量的、错综复杂的业务规则配置，而且随着企业管理者的决策变化，这些业务规则也会随之发生更改。我们开发人员不得不一直处理软件中的各种复杂问题，不仅需要将所有数据进行关联，还要尽可能快地一次性处理更多的数据，甚至还需要以快速的方式更新相关机制。
Drools 决策表的使用 决策表简介 引用官方的话 决策表是一个“精确而紧凑的”表示条件逻辑的方式，非常适合商业级别的规则。 目前决策表支持xls格式和csv格式。决策表与现有的drool
学习语法之前先把项目结构搭建起来。使用IDE创建Maven项目，引入Drools依赖。上一篇文章中已经介绍一个实战，溪源在此篇文章再重复分享一下。 第一步：创建maven工程drools_quickstart并导入drools相关maven坐标
if else，并不是一个非常坏的关键字，只不过有人把他用坏了。尤其在接到产品需求如下这样；
在今天的高速发展的软件行业中，Drools作为一个高效、灵活的业务规则管理系统(BRMS)，提供了一个桥梁，将复杂业务逻辑与应用程序代码分离。这篇文章将深入探讨Drools的内核机制、实现原理以及如何在项目中灵活运用。我们将通过详细的代码案例和操作命令，一步步展示如何利用Drools简化业务逻辑的实现。无论你是初学者还是在行业内有深厚的积累，本文都将为你提供宝贵的技术洞见。关键词包括：Drools, 规则引擎, 业务规则管理, Java, 规则定义语言(RDL)。
global关键字用于在规则文件中定义全局变量，它可以让应用程序的对象在规则文件中能够被访问。可以用来为规则文件提供数据或服务。
Drools的规则文件是以*.drl结尾的文件，我们来看一个最简单的规则文件中都是包含什么。
该文介绍了一种基于SpringBoot和Drools的规则引擎，用于规则校验，并提供了相关代码实现。具体实现包括：定义规则文件、使用构建工具编译规则文件、定义校验逻辑、使用SpringBoot加载规则文件、定义规则校验接口、基于Drools规则引擎实现规则校验。实现了代码的自动生成和规则校验，具有较好的实用价值。
小明是一家互联网公司的软件工程师，他们公司为了吸引新用户经常会搞活动，小明常常为了做活动加班加点很烦躁，这不今天呀又来了一个活动需求，我们大家一起帮他看看。 小明的烦恼 活动规则是根据用户购买订单的金额给用户送相应的积分，购买的越多送的积分越多，用户可以使用积分来兑换相应的商品，我们这次活动的力度很大，肯定会吸引很多的用户参加，产品经理小王兴高采烈唾液横飞的对小明讲到。小明心想，又tm来这套，这次需求又要变更多少次呢？表面上还的配合，说赶紧把规则给我们吧，早点开发早点上线，小王说这次需求老简单啦，估计你们两
小明是一个兢兢业业的服务端程序员，有一天产品经理找到他说，我们要给用户发一条消息，消息的内容按照用户的积分分为三档，1000 以下的用户发：
作者：小傅哥 暖暖的春风迎面吹，桃花多多开 小傅哥 | https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，专注于原创专题案例，以最易学习编程的方式分享知识，让自己和他人都能有所收获。目前已完
Drools 是用 Java 语言编写的开放源码规则引擎，使用 Rete 算法（参阅 参考资料）对所编写的规则求值。Drools 允许使用声明方式表达业务逻辑。可以使用非 XML 的本地语言编写规则，从而便于学习和理解。并且，还可以将 Java 代码直接嵌入到规则文件中，这令 Drools 的学习更加吸引人 Hello World pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</gro
首先我们在resources\rules文件夹下创建一个Property.drl，还有一个DroolsApplicationPropertyTests
事实上，在实际工作生活中，并不是只有我们的逻辑推理是由有向无环图构成的，复杂的任务编排执行也可以被改造为有向无环图的形式。
B、规则流程：如果paramId不为null，参数标识是+号，执行添加规则，-号，执行移除规则操作。
该文介绍了Drools规则引擎的使用方法，包括语法、使用场景、规则文件格式、规则实例、规则解析、规则推理、Fact声明、声明变量、Working Memory、insert、update、delete、modify、query、query Answer、reasoning、learning、pattern、rule、knowledge、fact、declaration、agenda、bind、eval、plan、agenda、listen、learn等知识点。
本文介绍了Drools规则引擎的基本概念、使用场景、规则语法、Fact对象以及FactHandler对象在规则执行过程中的作用，并给出了相关示例。
先丢代码地址 https://gitee.com/a247292980/drools 再丢pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
本文介绍了Drools规则引擎的基本概念、核心组件、基本用法和高级用法，包括KieSession、KieBase、KieRepository等，并介绍了基于Maven的规则引擎配置示例。
@Test public void test() { KieServices kieServices = KieServices.Factory.get(); KieResources resources = kieServices.getResources(); KieModuleModel kieModuleModel = kieServices.newKieModuleModel();//1 KieBaseModel baseM
原文链接：http://www.choupangxia.com/topic/detail/98
在使用Drools规则引擎时，有朋友会遇到这样的问题，就是在when部分判断的两个参数都是集合类型，比如两个List，此时要判断一个集合是否包含另外一个集合的内容。
规则引擎：全称为业务规则管理系统，英文名为BRMS(即Business Rule Management System)。规则引擎的主要思想是将应用程序中的业务决策部分分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策（业务规则），由用户或开发者在需要时进行配置、管理。 需要注意的是规则引擎并不是一个具体的技术框架，而是指的一类系统，即业务规则管理系统。 目前市面上具体的规则引擎产品有：drools、VisualRules、iLog等。 规则引擎实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，接收数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎其实就是一个输入输出平台。
大家在日常开发中，肯定遇到过一些业务规则变来变去的需求，比如：会员积分系统（今天要新注册会员送10积分，明天要改成注册送优惠券，后天搞活动要改成注册自动变成高级会员...），此类需求，一般都是通过写if分支来实现的，参考下面：
KieServices：kie整体的入口,可以用来创建Container,resource,fileSystem等
本文介绍了如何使用Drools规则引擎实现业务逻辑，通过一个具体的实例对Drools规则进行了介绍，包括规则定义、编译、解释执行和规则优化等步骤。同时，还介绍了Drools的配置文件kmodule.xml的用法。
drools是一款标准、效率高、速度快的开源规则引擎，基于ReteOO算法，目前主要应用场景在广告、活动下发等领域非常多，比如APP的活动下发，通常都是有很多条件限制的，且各种活动层出不穷，无法代码穷举，而如果每次为了一个活动重新发版上线，显然是不合理的，因此通过drools将活动中变的部分抽象为一个个单独的规则文件，来屏蔽这部分的变化，使得系统不需要从代码层面做出改变，当然了为了更加极致的抽象，通常还需要对规则中的一些可配条件（大于、小于、等于、范围、次数等）也提取到数据库中，这样在现有规则不满足要求时，可以直接通过更改数据库的对应规则表来完善，同样不需要改代码；
此为初始化 drl 文件时的异常, 说明我们的 drl 文件不规范, Drools 不能解析成功.
Workbench的日志存在/opt/jboss/wildfly/standalone/log/目录
Drools 是用 Java 语言编写的开放源码规则引擎，使用 Rete 算法对所编写的规则求值。Drools 允许使用声明方式表达业务逻辑。可以使用非 XML 的本地语言编写规则，从而便于学习和理解。并且，还可以将 Java 代码直接嵌入到规则文件中，这令 Drools 的学习更加吸引人。
本文讲述如何通过Spring Boot和Drools规则引擎集成，并实现对地址规则的校验。首先介绍了Spring Boot和Drools的依赖关系，然后通过配置类将规则文件读取到KieContainer中。最后通过测试类演示了规则的校验过程。
该文介绍了Drools 7.0.0.Final规则引擎的session使用，包括有状态session和无状态session，并通过具体示例讲解了如何使用规则引擎进行数据处理。
该文介绍了Drools 7.0.0.Final规则引擎中global全局变量的用法，包括定义全局变量、为规则文件提供数据或服务以及全局变量在规则中的使用。同时，还提供了实例代码和测试代码，方便读者更好地理解和使用Drools规则引擎。
本文介绍了Drools规则引擎的基础知识，包括其使用场景、语法、规则文件等内容，并通过实例讲解了如何在实际项目中使用Drools规则引擎。
本文介绍了Drools 7.0.0.Final规则引擎中如何使用Map进行规则判断和推理，并通过实例进行了详细说明。
前奏 群组（QQ：593177274）交流中有朋友提出一个问题，怎么实现两个相同对象的插入和比较？相信很多朋友也遇到类似的问题，于是抽时间为大家写一段实例代码，后续代码会同步到GitHub中。下面简单
本文介绍了Drools规则引擎在实践中的运用，通过一个具体的实例来展示如何通过修改Fact对象来对WorkingMemory进行操作。这个实例包括如何获取Fact对象、如何设置Fact对象以及如何使用FactHandler对Fact对象进行修改。同时，文章还介绍了如何使用FactHandler获取Person对象的具体信息，并通过两次调用规则来展示如何通过修改Fact对象来改变WorkingMemory的状态。
该文介绍了如何使用Drools规则引擎实现日历任务，通过规则定义、规则计算、规则应用等步骤，完成对日历任务的处理。同时，还介绍了如何使用Quartz框架实现定时任务，并给出了示例代码。
链接 | mp.weixin.qq.com/s/yOcWMmqddQPyEa2oROCzxQ
首先使用drools7的话需要在正常使用CDI的基础上添加drools-cdi的依赖：
规则引擎技术讨论2群（715840230）有同学提出疑问，memberOf的使用过程中如果，memberOf之后的参数不是集合也不是数组，而是格式如“1,2,3,4”的字符串，那么Drools是否会讲其转换成数组？
本文介绍了Drools规则引擎的用法，规则以agenda-group分组，通过为规则设置agenda-group属性来执行特定分组中的规则。执行顺序是随机的，如果没有设置相关控制顺序属性，则不会执行规则。同时，本文还介绍了一个例子，以验证所介绍的知识。
本文讲述如何使用Drools规则引擎实现一个规则引擎，并使用Timer定时器模拟规则触发。通过创建一个规则文件，定义规则条件和结果，然后使用Timer定时器模拟规则触发，并返回结果。
摘要总结：本文介绍了Drools规则引擎在项目实践中的简单实用方法，包括规则的基本定义、语法和示例。通过预定义变量，可以轻松获取规则的相关信息。同时，文章还提供了基于KieSession的规则执行示例，并介绍了如何将规则引擎应用到实际项目中。
本文介绍了Drools规则引擎的Function函数，包括函数的语法结构、使用场景、示例代码和测试代码等。函数可以用于封装业务逻辑，集中放置在不同的地方，并且可以随时进行修改。函数对于调用规则的后果部分操作是非常有用的，可以简化代码，提高代码的可读性和可维护性。
本文介绍了Drools规则引擎在默认条件下的陷阱，并列举了一个实例来说明此陷阱。当向KieSession中插入多个对象，并且这些对象匹配到同一条规则时，如果这多个对象没有添加任何约束，则它们会被当做一条规则来处理，导致命中的规则数与预期不符。通过在when中添加约束的定义，可以解决此问题。本系列课程将持续更新，欢迎大家加入讨论。
在实际生产过程中，有很多关于集合的处理场景，比如一个Fact对象中包含有一个集合，而需要判断该集合是否包含某个值。而Drools规则引擎也提供了多种处理方式，比如通过from、contains、exists等进行操作，比较。
为了保证 DRL 算法能够顺利收敛，policy 性能达标并具有实用价值，结果有说服力且能复现，需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记得 GANs 刚火起来的时候，因为训练难度高，有人在 GitHub 上专门开了 repository，总结来自学术界和工业界的最新训练经验，各种经过或未经验证的 tricks 被堆砌在一起，吸引了全世界 AI 爱好者的热烈讨论，可谓盛况空前。在玄学方面，DRL 算法训练有得一拼。但毕竟在科研领域没有人真的喜欢玄学，只有久经考验的一般化规律才能凝结成知识被更多的人接受和推广。本篇接下来的内容融合了许多个人经验和各种参考资料，算是在 DRL 训练 “去玄学” 化上做出的一点微不足道的努力。
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