1. 2012-07-02 Soat: Drools Expert 1

2. 2012-07-02 Soat: Drools Expert 2

3. De quoi allons nous parler?
⦿ Quand le moteur de règles vous sauve ?
⦿ Et quand il ne vous sauvera pas…
⦿ Comment écrire un moteur?
⦿ Comment écrire des règles?
⦿ Au delà des règles standards?
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4. IA: symboliste VS connexioniste
⦿ Symboliste:
⦿ Raisonnement logique
⦿ Apogée: systèmes expert
⦿ Nuance: la logique floue
⦿ Connexioniste:
⦿ Emergence
⦿ Réseaux de neurones
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5. JBoss Drools
⦿ Drools Expert: le moteur
⦿ Drools Guvnor: le BRMS
⦿ Drools jBPM: ordonnancer les packages
⦿ Drools Fusion: gestion des événements
⦿ Drools Planner: planifier (NP Complet donc
heuristique)
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6. JBoss Drools
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7. JBoss Drools
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8. Quand s’en servir?
⦿ Le rêve du BA autonome:
⦿ Change oriented Application
⦿ IT pour le socle, BA pour les règles
⦿ Adapté aux gros volumes:
⦿ Algorithme de RETE
⦿ Peu de modifications de faits
⦿ Exemple: AAPT
⦿ Développé par Sungard
⦿ Validation Back office
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9. Quand ne pas s’en servir?
⦿ Peu de faits peu de règles
⦿ Quand chaque octet compte
⦿ Quand les faits changent
⦿ Quand les règles interagissent les unes avec
les autres (working memory)
⦿ Quand les seuils sont stratégiques
⦿ NE PAS utiliser les DSL
⦿ NE PAS utiliser la version .Net
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10. Présentation de l’application
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11. Avengers: des gens bien
⦿ Données de référentiel:
⦿ Valider les informations
⦿ Ajouter une erreur fonctionnelle
⦿ Une initiative éthique:
⦿ Prendre la moyenne M des salaires
⦿ Pour chaque personne P
⦿ Si le salaire est inférieur à 0,5M
⦿ Si le salaire est supérieur à 2M
⦿ Ajouter une erreur fonctionnelle
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12. Première étape: Ecrire le moteur
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13. Première étape: Ecrire le moteur
⦿ KnowledgeBuilder:
⦿ Ajouter les règles
⦿ Vérifier la compilation
⦿ KnowledgeBase:
⦿ Définir les packages à exécuter
⦿ Les sessions:
⦿ Stateless: un seul déclenchement
⦿ Statefull: les faits restent en mémoire
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14. Deuxième étape: coder les règles
⦿ Import
⦿ Déclarations et global
⦿ LHS:
⦿ Ne pas penser en terme de boucles
⦿ $var : Class( conditions, $var: attribute)
⦿ RHS:
⦿ Java
⦿ Accès à la working memory
⦿ Fonctions
⦿ Utilisation de function
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15. Sélection des éléments
⦿ Moyens:
⦿ Class (conditions)
⦿ Eval et fonctions externes
⦿ Autres utilisations:
⦿ Calcul de moyenne
⦿ Construction d’ensembles
⦿ Vérifier qu’une règle n’a pas été exécutée
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16. Interfaces avec les règles
⦿ Utilisation de global:
⦿ Objets déclarés dans la knowledge base
⦿ Récupérables après exécution
⦿ Passer des faits en paramètres:
⦿ Déclarer des structures:
⦿ POJO utilisables
⦿ Manipulables avec FactType
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17. Utilisation de la working memory
⦿ Mémoire partagée:
⦿ Chaque règle peut l’utiliser
⦿ On utilise un FactHandler, pas un objet
⦿ Arbre de RETE:
⦿ Alpha node. Ex: getName().equals(« Stark »)
⦿ Beta node: a.getName().equals(b.getName())
⦿ Global node: not exists
⦿ Reconstruit à chaque modification de la WM
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18. From
⦿ From accumulate: le couteau suisse
⦿ Conditions sur une seule classe
⦿ Initialisations
⦿ Boucle for
⦿ Retract
⦿ Result
⦿ Autres from
⦿ From collect, from
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19. Les pièges à considérer
⦿ Boucler:
⦿ Ajouter un fait en WM
⦿ Risque de boucle au delete
⦿ Coder deux règles (si alors sinon)
⦿ Prendre l’ensemble des faits qui matchent
⦿ Dans le then, séparer les cas
⦿ Attention: des surprises avec l’Agenda
⦿ Utiliser la salience
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20. A suivre… L’arbre de Rete
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21. Les types de noeuds
⦿ Les nœuds alpha
⦿ Sélection de faits individuels
⦿ Object Type Node: Choisir sa classe
⦿ Hiérarchie de classes par condition
⦿ Les nœuds Beta:
⦿ Nœuds de jointure
⦿ Exemple: Person(name == p.name)
⦿ Memory Node:
⦿ Alpha: référence vers les faits qui matchent
⦿ Beta: référence vers les tuples qui matchent
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22. RETE: le graphe des noeuds
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23. Attendez, si vous êtes encore
réveillés, il reste la logique floue
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24. D’autres façons de penser
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25. Utilisation de la logique floue
⦿ Exemple: Validation d’un référentiel BO
⦿ Evolution du forex EUR/USD
⦿ Règle: ramené sur 5j, évolution < 1,0%
⦿ Quelle différence entre 0,99 et 1,01?
⦿ Exemple: stratégie momentum
⦿ Vendre les titres qui ont un faible rendement
depuis longtemps
⦿ Acheter les titres ayant un rendement élevé
depuis peu de temps
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26. Les contrôleurs flous
⦿ Source: Franck Dernoncourt (developpez.com)
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27. Fuzzification: la partie difficile
⦿ Trouver les fonctions de fuzzyfication idoines
⦿ Solutions:
⦿ Ranking, modèles
⦿ Apprentissage (réseaux de neurones)
⦿ Exemple:
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28. Raisonner en logique floue
Soat: Drools Expert. Source: Franck
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Dernoncourt, developpez.com

29. Merci
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