ruoyi-vue2集成DMN规则引擎实现Dish出餐决策

前言

DMN决策引擎的核心价值在于将复杂的业务决策逻辑从程序代码中剥离出来，通过标准化的模型进行可视化管理和执行。它在实战中的应用非常广泛，特别是在需要频繁调整业务规则、追求流程自动化与智能化的场景中。

具体应用场景有: 金融与风控 : 信贷审批、金融风险评估、反洗钱检查、 供应链与生产 : 保险定价、供应链管理、生产调度 营销与客户服务 : 客户分群、精准营销 其他创新场景: 教育分班、智能餐饮

今天我们以一个经典的案例智能餐饮来讲解实战中的用法。

决策规则

请点击这个Dish查询规则建模，以下我们拆解一下这个DMN规则表的含义。

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这个Dish决策表规则是根据当前的气温(tempeature)和日期类型(dayType)决策上什么餐食。主要有三个决策表构成， 核心是Dish-Decision表。
Season Dicision和Guest Count 以输出结果传递给Dish Decision决策表。

Season Dicision规则描述:
tempeature>30, 得到season: Summary
tempeature<10, 得到season: Winter
tempeature=[10..30] 得到season: Spring

Guest Count规则描述:
dayType="Weekday",  客人数量(guestCount): 4 
dayType="Holiday",  客人数量(guestCount): 10
dayType="Weekend",  客人数量(guestCount): 15


Dish-Decision规则描述: 
season=winter, guestCount<=8, desiredDish='Spareribs'
season=winter, guestCount>8, desiredDish='Pasta'
season=Summer, guestCount>10, desiredDish='Light salad'
season=Summer, guestCount<=10, desiredDish='Beans salad'
season=Spring, guestCount<10, desiredDish='Stew'
season=Spring, guestCount>=10, desiredDish='Steak'

流程建模

需求描述

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我们现在模拟一个流程， 用户输入当天的气温和日期类型(工作日，假期，周末)， 系统决策提供什么类型的餐食。

模型结构

模型定义

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  </bpmn:process>
  
</bpmn:definitions>

运行结果

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运行结果解释：
用户输入的气温15度，根据Season Dicision可以得到是=Spring
用户输入的日期类型weekday, 根据Guest Count可以得到客人数量=4

根据season=spring, guestCount=4，根据Dish Decision可以得到=stew 

完全符合预期！

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