开源规则流引擎实践
1. 基于 rete 算法的规则引擎 在 AI 领域,产生式系统是一个很重要的理论,产生式推理分为正向推理和逆向推理产生式,其规则的一般形式是:IF 条件 THEN 操作。rete 算法是实现产生式系统中正向推理的高效模式匹配算法,通过形成一个 rete 网络进行模式匹配,利用基于规则的系统的时间冗余性和结构相似性特征 [8],提高系统模式匹配效率。本文将介绍的 Drools 引擎就是利用 rete 算法对规则进行分析,形成 rete 网络,对模式进行匹配。 1.1 rete 算法研究 1.1.1 rete 算法概述 Rete 算法最初是由卡内基梅隆大学的 Charles L.Forgy 博士在 1974 年发表的论文中所阐述的算法 , 该算法提供了专家系统的一个高效实现。自 Rete 算法提出以后 , 它就被用到一些大型的规则系统中 , 像 ILog、Jess、JBoss Rules 等都是基于 RETE 算法的规则引擎 [7] 。 Rete 在拉丁语中译为”net”,即网络。Rete 匹配算法是一种进行大量模式集合和大量对象集合间比较的高效方法,通过网络筛选的方法找出所有匹配各个模式的对象和规则。 其核心思想是将分离的匹配项根据内容动态构造匹配树,以达到显著降低计算量的效果。Rete 算法可以被分为两个部分:规则编译和规则执行 [7] 。当 Rete 算法进行事实的断言时