Drools学习笔记2-RETE算法

前边说了，Drools采用的是RETE算法。那啥是rete算法。

定义：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（前边提到的production/inference好像就该翻译为产生式规则）的高效模式匹配算法。它可以被分为两部分：规则编译和运行时执行。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：

（1）事实（Fact）：对象之间及对象属性之间的关系

（2）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，then部分称为RHS。

（3）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。

RETE推理网络的生成过程：

简单点说，就是从规则集{规则1，规则2........}中拿出一条来，根据一定算法，变成RETE推理网络的节点。不断循环将所有规则都处理完，RETE推理网络就生成了。

这里的一定算法具体过程如下：

1、创建root节点（根节点），推理网络的入口。

2、拿到规则1，从规则1中取出模式1（前面说了，模式就是最小的原子条件，所以规则模式的关系是1：n）。

     a)检查模式1中的参数类型，如果是新类型，添加一个类型节点。

     b)检查模式1对应的Alpha节点是否存在，如果存在记录下节点的位置；如果没有，将模式1作为一个Alpha节点加入到网络中。同时根据Alpha节点建立Alpah内存表。

     c)重复b，直到处理完所有模式。

     d)组合Beta节点：

                Beta(2)左输入节点为Alpha(1)，右输入节点为Alpha(2)

                Beta(i)左输入节点是Beta(i-1),右输入节点为Alpha(i)

     e)重复d，直到所有Beta节点处理完毕

     f)将动作Then部分封装成最后节点做为Beta（n）

3、重复2，直到所有规则处理完毕

下面是一个从网上找得例子：

规则P1:

LHS:

C1:(年纪：研2)

C2:(性别：男)

C3:(身材：较瘦)

C4:(身高：大于175cm)

RHS:

韩启超

RETE图如下：

图中各图形与节点的对应关系是：

TypeNode：

AlphaNode：

  BetaNode：

有关RETE正式的解释，到http://docs.jboss.org/drools/release/6.0.0.Final/drools-docs/html/HybridReasoningChapter.html#ReteOO。