转自：http://www.cnblogs.com/ipointer/archive/2006/11/16/246251.html
通过一周左右的研究，对规则引擎有了一定的了解。现在写点东西跟大家一起交流，本文主要针对 RETE 算法进行描述。我的文笔不太好，如 果有什么没讲明白的或是说错的地方，请给我留言。
首先申明，我的帖子借鉴了网上很流行的一篇帖子，好像是来自 CSDN ；还有一点，我不想做太多的名词解 释，因为我也不是个研究很深的人，定义的不好怕被笑话。
好现在我们开始。
首先介绍一些网上对于规则引擎比较好的帖子。
1、 来自 JAVA 视频网
http://forum.iteye.com/viewtopic.php?t=7803&postdays=0&postorder=asc&start=0
2、 RETE 算法的最原始的描述，我不知道在哪里找到的，想要的人可以留下 E-mail
3、 CMU 的一位博士生的毕业论文，个人觉得非常好，我的很多观点都是来自这里的，要的人也可以给我发 mail mailto:[email protected]
接着统一一下术语，很多资料里的术语都非常混乱。
1、 facts 事实，我们实现的时候，会有一个事实库。用 F 表示。
2、 patterns 模板，事实的一个模型，所有事实库中的事实都必须满足模板中的一个。用 P 表示。
3、 conditions 条件 , 规则的组成部分。也必须满足模板库中的一条模板。用 C 表示。我们可以这样理解 facts 、 patterns 、 conditions 之间的关系。 Patterns 是一个接口， conditions 则是实现这个接口的 类，而 facts 是 这个类的实例。
4、 rules 规则，由一到多个条件构成。一般用 and 或 or 连接 conditions 。用 R 表示。
5、 actions 动作，激活一条 rule 执行的动作。我们这里不作讨论。
6、 还有一些术 语，如： working-memory 、 production-memory ，跟这里的概念大同小异。
7、 还有一些， 如： alpha-network 、 beta-network 、 join-node ，我们下面会用到，先放一下，一会讨论。
引用一下网上很流行的例子，我觉得没讲明白，我在用我的想法解释一下。
假设在规则记忆中有下列三条规则
if A(x) and B(x) and C(y) then add D(x)
if A(x) and B(y) and D(x) then add E(x)
if A(x) and B(x) and E(x) then delete A(x)
RETE 算法会先将规则编译成下列的树状架构排序网络
而工作记忆内容及顺序为 {A(1) ， A(2) ， B(2) ， B(3) ， B(4) ， C(5)} ，当工作记忆依序进入网络后，会依序储存在符合条件的节点中，直到完全符合条件的推论规则推出推论。 以上述例子而言， 最后推得 D(2) 。
让我们来分析这个例子。
模板库：（这个例子中只有一个模板，算法原描述中有不同的例子 , 一般我们会用 tuple, 元组的形式来定义 facts,patterns,condition ）
P: (?A , ?x) 其 中的 A 可能代表一 定的操作，如例子中的 A,B,C,D,E ; x 代表操作的参数。看看这个模板是不是已经可以描述所有的事实。
条件库： ( 这里元组的第一项代表实际的操作，第二项代表形参 )
C1: (A ,
C2: (B ,
C3: (C ,
C4: (D ,
C5: (E ,
C6: (B ,
事实库：（第二项代表实参）
F1: (A,1)
F2: (A,2)
F3: (B,2)
F4: (B,3)
F5: (B,4)
F6: (C,5)
规则库：
R1: c1^c2^c3
R2: c1^c2^c4
R3: c1^c2^c5
有人可能会质疑 R1: c1^c2^c3 ，没有描述出，原式中：
if A(x) and B(x) and C(y) then add D(x) ， A=B 的关系。但请仔细看一下，这一点已经在条件库中定义出来了。
下面我来描述一下，规则引擎中 RETE 算法的实现。
首先，我们要定一些规则，根据这些规则，我们的引擎可以编译出一个树状结构，上面的那张图中是一种 简易的表现，其实在实现的时候不是这个样子的。
这就是 beta-network 出场的时候了，根据 rules 我们就可以确定 beta-network ，下面，我就画出本例中的 beta-network ，为了描述方便，我把 alpha-network 也画出来了。
上图中，左边的部分就是 beta-network, 右边是 alpha-network, 圆圈是 join-node.
从上图中，我们可以验证，在 beta-network 中，表现出了 rules 的内容，其中 r1,r2,r3 共享了许多 BM 和 join-node, 这是由于这些规则中有共同的部分，这样能加快 match 的速度。
右边的 alpha-network 是根据事实库构建的，其中除 alpha-network 节点的节点都是根据每一条 condition, 从事实库中 match 过来的，这一过程是静态的，即在编译构建网络的过程中已经建立的。只要事实库是稳定的，即没有大幅 度的变化， RETE 算 法的执行效率应该是非常高的，其原因就是已经通过静态的编译，构建了 alpha-network 。我们可以验证一下，满足 c1 的事实确实是 w1,w2 。
下面我们就看一下，这个算法是怎么来运行的，即怎么来确定被激活的 rules 的。从 top-node 往下遍历，到一个 join-node, 与 AM for c1 的节点汇合，运行到 match c1 节点。此时， match c1 节点的内容就是： w1,w2 。继续往下，与 AM for c2 汇合（所有可能的组合应 该是 w1^w3,w1^w4,w1^w5,w2^w3,w2^w4,w2^w5 ），因为 c1^c2 要求参数相同，因此， match c1^c2 的内容是： w2^w3 。再继续，这里有一个扇出（ fan-out ），其中只有一个 join-node 可以被激活，因为旁边的 AM 只有一个非空。因此，也只有 R1 被激活了。
解决扇出带来的效率降低的问题，我们可以使用 hashtable 来解决这个问题。
RETE 算法还有一些问题，如： facts 库变化，我们怎么才能高效的重建 alpha-network ，同理包括 rules 的变化对 beta-network 的影响。这一部分我还没细看，到时候再贴出来吧。