E3 Rule规则引擎

E3规则引擎参考了JSR-94（Java Rule Engine API）规范。

Java规则引擎起源于基于规则的专家系统，将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。Java规则引擎接受数据输入，解释业务规则，并根据规则作出业务决策。通过配置可实现复杂的业务逻辑的定制和同一业务在不同情况下的动态绑定。

Java规则引擎API由javax.rules包定义，是访问规则引擎的标准企业级API。Java规则引擎API允许客户程序使用统一的方式和不同厂商的规则引擎产品交互，就像使用JDBC编写独立于厂商访问不同的数据库产品一样。Java规则引擎API包括创建和管理规则集合的机制，在规则集中添加、删除和修改对象的机制，以及初始化、重置和执行规则引擎的机制。

本组件是实现功能和与系统中数据进行交互的高级方式。规则可替换实现通常由编程或脚本语言实现的特性，并且易于学习和使用，提供了一种简化复杂任务的自动方式。 

规则的执行顺序不必由系统的用户维护，而由规则引擎使用推论技术自动确定。规则引擎对计算、业务需求检查、一般个性化和内容选择及其他条件性任务非常有用。

包括：

Ø 规则编辑器

创建与编辑软件是针对具体任务的编辑器，提供了一些自动化扩展。规则可以自动创建，因为有时数据挖掘和其它特定的应用工具需要创建用于其领域的规则。

Ø 规则执行引擎

一旦已经创建了一组规则，应该提供一个规则执行引擎来在程序执行期间执行这些规则。规则执行引擎必须与其他程序集成或有其他方式来读些程序数据，导致程序中的某些操作的执行。应该维护一个日志，或采用其他机制，来决定哪个规则影响了输出。规则执行引擎能汇集资源，象对应用服务器中其他资源一样，以提供更好的响应时间和避免规则引擎实例的连续重建。

Ø 基于约束的优化

约束与穷举是模型化一个问题的另一种方式。某些问题更适合于规则引擎，而另外一些问题则更适合于约束引擎。

基于约束的优化工具简化了取得大量可能发生的事件和缩减到满足约束条件的一般任务。在消除了所有违反约束条件的可能发生的事件后，集合能被进一步减少，而可以应用一个标准来选择最好的可能发生的事件。当可能发生的事件数量很大时，创建完整的可能性集合并缩减之是不可行的，此时，可以使用一个查询/决策树，来回搜索满足约束条件的一个可能性。这样可以快速产生一个合法结果，然后，继续搜索更好的结果。

可能性集合有定义变量定义，然后枚举每个变量的可能值。当变量是组合变量时，可能性集合由每个变量的可能性的组合构成。约束用于声明要求或不允许的组合值或特定值。

本技术能用于为许多问题建模，寻找有效的和优化方案。约束能从数据分析中自动提取、或有数据结构隐含。可手工编写与修改并实时应用。约束与枚举说明也可用于自动创建工作流，并提供自动实时决策和工作流重新配置，是实现功能和与系统中数据进行交互的高级方式。规则可替换实现通常由编程或脚本语言实现的特性，并且易于学习和使用，提供了一种简化复杂任务的自动方式。

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