【java规则引擎】之规则引擎解释

简介: 转载:http://www.open-open.com/lib/view/open1417528754230.html现实生活中,规则无处不在。法律、法规和各种制度均是;对于企业级应用来说,在IT技术领域,很多地方也应用了规则,比如路由表,防火墙策略,乃至角色权限控制(RBAC),或者Web框架中的URL匹配。

转载:http://www.open-open.com/lib/view/open1417528754230.html

现实生活中,规则无处不在。法律、法规和各种制度均是;对于企业级应用来说,在IT技术领域,很多地方也应用了规则,比如路由表,防火墙策略,乃至角色权限控制(RBAC),或者Web框架中的URL匹配。不管是那种规则,都规定了一组确定的条件和此条件所产生的结果。

举一个例子:

IF

汽车是红色
车是运动型的
驾驶员是男性
驾驶员在16-25岁之间
THEN

保险费用增加20%

从这个例子可以看出:

每条规则都是一组条件决定的一系列结果
一条规则可能与其他规则共同决定最终结果。比如例子中的规则只产生了增量,还需要与确定基数的规则共同作用才能决定最终的费率
可能存在条件互相交叉的规则,此时有必要规定规则的优先级
规则作为一种知识,其典型运用就是通过实际情况,根据给定的一组规则,得出结论。这个结论可能是某种静态的结果,也可能是需要进行的一组操作。这种 规则的运用过程叫做推理。如果由程序来处理推理过程,那么这个程序就叫做推理机/推理引擎。推理引擎根据知识表示的不同采取的控制策略也是不同的,常见的 类型包括基于神经网络、基于案例和基于规则的推理机。其中,基于规则的推理机易于理解、易于获取、易于管理,被广泛采用。这种推理引擎被称为“规则引 擎”。


规则引擎起源于基于规则的专家系统(专家系统CLIPS: 源于1984年NASA的人工智能项目,现已开源,由C编写。),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。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:

推理引擎(Inference Engine)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来的规则的执行次序;
执行引擎负责执行规则和其他动作。
和人类的思维相对应,规则引擎中也存在两种推理方式:正向推理(Forward-Chaining)和反向推理(Backward-Chaining)。

正向推理也叫演绎法,由事实驱动,从 一个初始的事实出发,不断地应用规则得出结论。首先在候选队列中选择一条规则作为启用规则进行推理,记录其结论作为下一步推理时的证据。如此重复这个过程,直到再无可用规则可被选用或者求得了所要求的解为止。
反向推理也叫归纳法,由目标驱动,首先提出某个假设,然后寻找支持该假设的证据,若所需的证据都能找到,说明原假设是正确的;若无论如何都找不到所需要的证据,则说明原假设不成立,此时需要另做新的假设。
将事实与规则进行匹配的算法。常见的模式匹配算法有RETE,LFA,TREAI,LEAPS。Rete算法是目前效率最高的一个演绎法推理算法,许多规则引擎都是基于Rete算法来进行推理计算的。

推理引擎的推理步骤如下:模式匹配、冲突消解、执行引擎。

将初始数据(fact)输入 Working Memory 。
使用 Pattern Matcher 比较规则库(rule base)中的规则(rule)和数据(fact)。
如果执行规则存在冲突(conflict),即同时激活了多个规则,将冲突的规则放入冲突集合。
解决冲突,将激活的规则按顺序放入Agenda。
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。
规则引擎的作用:

规则外部化,即有利于规则知识的复用,也可避免改变规则时带来的代码变更问题
由规则引擎使用某种算法进行推理过程,不需要编写复杂晦涩的逻辑判断代码
开发人员的不需要过多关注逻辑判断,可以专注于逻辑处理

RETE算法

Rete在拉丁语中是“net”,有网络的意思。Rete算法由Carnegie Mellon University的Dr Charles L. Forgy设计发明,是一个用来实现产生式规则系统(production/inference)的高效模式匹配算法。

RETE算法可以分为两部分:规则编译(rule compilation)和运行时执行(runtime execution)。

规则编译===>是指根据规则集生成推理网络的过程。

运行时执行===>指将数据送入推理网络进行筛选的过程。

相关概念:

事实(Fact):对象之间及对象属性之间的关系
规则(rule):是由条件和结论构成的推理语句,一般表示为if…Then。一个规则的if部分称为LHS(left-hand-side),then部分称为RHS(right hand side)。
模式(module):就是指IF语句的条件。这里IF条件可能是有几个更小的条件组成的大条件。模式就是指的不能在继续分割下去的最小的原子条件。

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