RETE算法简述 &amp; 实践

1. 概述

Rete 算法是卡内基梅隆大学的 Charles L. Forgy 博士在 1974 年发表的论文中所阐述的算法，该算法为专家系统提供了一个高效实现。

Rete 在拉丁语中译为"net"（即网络）。它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，通过网络筛选的方式找出所有匹配各个模式的对象和规则。

其核心思想是用分离的匹配项构造匹配网络，同时缓存中间结果，即“以空间换时间”。整个过程主要分为规则编译（Rule Compilation）和运行时执行（Runtime Execution）两个阶段。

2. 规则编译（Rule Compilation）

规则编译是指根据规则集生成高效推理网络的过程。

2.1. 相关概念

Fact（事实）：对象之间及对象属性之间的关系。
Rule（规则）：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（Left-Hand-Side），then 部分称为 RHS（Right-Hand-Side）。
Module（模式）：指 IF 语句的条件。这里 IF 条件可能是由几个更小的条件组成的大条件。模式指的是不能再继续分割下去的最小的原子条件。

2.2. RETE 网络节点类型

RETE 网络示意图如下：

Root Node：所有对象进入网络的入口，在一个网络中只有一个根节点。
1-input Node：可分为 ObjectTypeNode、AlphaNode、LeftInputAdapterNode 等。
- Object Type Node：事实从根节点进入 Rete 网络后，会立即进入 Object Type Node 节点。该节点提供了按对象类型过滤对象的能力，通过此类节点可使规则引擎不做额外的工作。例如，Cheese 类型的事实进入网络后，只需经过类型为 Cheese 的 Object Type Node 之后的节点。如下图：
- Alpha Node：Alpha 节点是规则条件部分的一个模式，通常用于评估字面条件。如下图，两个 Alpha Node 分别评估了 Cheese 事实的 name 和 strength 属性。
- Left Input Adapter Node：作用是将输入的单对象适配为单对象列表（元组），以便传入 Beta 节点进行后续处理。
2-input Node（Beta Node）：拥有两个输入的节点。Beta Node 用于比较两个对象，这两个对象可能是相同或不同的类型。Beta Node 主要包含 Join Node 和 Not Node 两种类型。
- Join Node：用作连接（join）操作的节点，相当于数据库的表连接操作。
- Not Node：根据右边输入对左边输入的对象数组进行过滤，两个 NotNode 可以完成 exists 检查。
Terminal Node：到达一个终端节点，表示单条规则匹配了所有的条件。网络中有多个终端节点，当单条规则中有 or 时，也会产生多个终端节点。

完整示例：

规则文件

rule1  
when  
Cheese($cheddar : name == "cheddar" )  
$person : Person( favouriteCheese == $cheddar )  
then  
System.out.println($person.getName() + " likes cheddar" );  
end

rule2  
when  
Cheese( $cheddar : name == "cheddar" )  
$person : Person( favouriteCheese != $cheddar )  
then  
System.out.println($person.getName() + " does not like cheddar" );  
end

Rete 网络结构：

从图上可以看到，编译后的 RETE 网络中，AlphaNode 是共享的，而 BetaNode 不是共享的。两条规则的 BetaNode 不同，且这两条规则有各自的 Terminal Node。

2.3. 创建 Rete 网络

RETE 算法通过构建一个网络进行匹配，具体过程如下：

创建 Root 节点（根节点），作为推理网络的入口。
拿到规则 1，从规则 1 中取出模式 1（模式就是最小的原子条件）。
- 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 Alpha 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)，并将两个父节点的内存表内联成为自己的内存表。
- 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)。
重复步骤 2，直到所有规则处理完毕。

3. 运行时执行（Runtime Execution）

推理引擎在进行模式匹配时，先对事实进行断言，为每一个事实建立 WME (Working Memory Element)，然后将 WME 从 RETE 鉴别网络的根结点开始匹配。因为 WME 传递到的结点类型不同采取的算法也不同，所以需要对 Alpha 结点和 Beta 结点处理 WME 的不同情况而分开讨论。

1) 如果 WME 的类型和根节点的后继结点 TypeNode (Alpha 结点的一种) 所指定的类型相同，则会将该事实保存在该 TypeNode 结点对应的 alpha 存储区中，该 WME 被传到后继结点继续匹配，否则会放弃该 WME 的后续匹配；

2) 如果 WME 被传递到 Alpha 结点，则会检测 WME 是否和该结点对应的模式相匹配，若匹配，则会将该事实保存在该 Alpha 结点对应的存储区中，该 WME 被传递到后继结点继续匹配，否则会放弃该 WME 的后续匹配；

3) 如果 WME 被传递到 Beta 结点的右端，则会加入到该 Beta 结点的 right 存储区，并和 left 存储区中的 Token 进行匹配 (匹配动作根据 Beta 结点的类型进行，例如：join，projection，selection)，匹配成功，则会将该 WME 加入到 Token 中，然后将 Token 传递到下一个结点，否则会放弃该 WME 的后续匹配；

4) 如果 Token 被传递到 Beta 结点的左端，则会加入到该 Beta 结点的 left 存储区，并和 right 存储区中的 WME 进行匹配 (匹配动作根据 Beta 结点的类型进行，例如：join，projection，selection)，匹配成功，则该 Token 会封装匹配到的 WME 形成新的 Token，传递到下一个结点，否则会放弃该 Token 的后续匹配；

5) 如果 WME 被传递到 Beta 结点的左端，将 WME 封装成仅有一个 WME 元素的 WME 列表做为 Token，然后按照 4) 所示的方法进行匹配；

6) 如果 Token 传递到终结点，则和该根结点对应的规则被激活，建立相应的 Activation，并存储到 Agenda 当中，等待激发；

7) 如果 WME 被传递到终结点，将 WME 封装成仅有一个 WME 元素的 WME 列表做为 Token，然后按照 6) 所示的方法进行匹配。

4. 一些实践

由于从事运输行业，故以业内的典型场景作为实践示例。
例如：我们需要将提供“机票 + 酒店”、“机票 + 酒店 + 贵宾休息室”两种类型的产品给旅客。
机票、酒店、贵宾休息室需要满足一些基本的限制条件。并且：

“机票 + 酒店”产品要保障：酒店位于目的地且到达当天可以入住。
“机票 + 酒店 + 贵宾休息室”产品要保障：酒店位于目的地且到达当天可以入住，且贵宾休息室位于出发城市。

下图展示了打包规则所构成的 RETE 网络：

基于 Drools 实现相关规则：

数据模型

package com.myspace.packagedproduct;

public class Location implements java.io.Serializable {
    static final long serialVersionUID = 1L;
    @org.kie.api.definition.type.Label(value = "\u56FD\u5BB6")
    private java.lang.String country;
    @org.kie.api.definition.type.Label(value = "\u7701\u4EFD")
    private java.lang.String province;
    @org.kie.api.definition.type.Label(value = "\u57CE\u5E02")
    private java.lang.String city;
    // ...Getter、Setter 方法...
}

public class Segment implements java.io.Serializable {
    static final long serialVersionUID = 1L;
    @org.kie.api.definition.type.Label("产品编码")
    private java.lang.String proCode;
    @org.kie.api.definition.type.Label("产品名称")
    private java.lang.String proName;
    @org.kie.api.definition.type.Label("出发城市")
    private java.lang.String startCity;
    @org.kie.api.definition.type.Label("到达城市")
    private java.lang.String arriveCity;
    @org.kie.api.definition.type.Label("舱位")
    private java.lang.String cabin;
    @org.kie.api.definition.type.Label("航班日期")
    private java.util.Date flightDate;
    // ...Getter、Setter 方法...
}

public class Hotel implements java.io.Serializable {
    static final long serialVersionUID = 1L;
    @org.kie.api.definition.type.Label("产品编码")
    private java.lang.String proCode;
    @org.kie.api.definition.type.Label("产品名称")
    private java.lang.String proName;
    @org.kie.api.definition.type.Label("房型")
    private java.lang.String roomType;
    @org.kie.api.definition.type.Label("入住日期")
    private java.util.Date checkInDate;
    @org.kie.api.definition.type.Label("位置")
    private com.myspace.packagedproduct.Location location;
    @org.kie.api.definition.type.Label(value = "\u662F\u5426\u53EF\u6253\u5305\u9500\u552E")
    private java.lang.Boolean ifCanPackageSale;
    // ...Getter、Setter 方法...
}

public class ReservedLounge implements java.io.Serializable {
    static final long serialVersionUID = 1L;
    @org.kie.api.definition.type.Label("产品编码")
    private java.lang.String proCode;
    @org.kie.api.definition.type.Label("产品名称")
    private java.lang.String proName;
    @org.kie.api.definition.type.Label("位置")
    private com.myspace.packagedproduct.Location location;
    @org.kie.api.definition.type.Label("是否自营")
    private boolean selfSupport;
    // ...Getter、Setter 方法...
}

public class PackagedProduct implements java.io.Serializable {
    static final long serialVersionUID = 1L;
    @org.kie.api.definition.type.Label(value = "\u6210\u5458\u4EA7\u54C1ID\u5217\u8868")
    private java.util.List<java.lang.String> itemProductCodes;
    // ...Getter、Setter 方法...
}

规则

package com.myspace.packagedproduct;

import java.util.Date;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.List;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.myspace.packagedproduct.*;
import java.util.ArrayList;

global java.util.Date now;
global java.text.SimpleDateFormat dateFormat;

rule "segment_hotel"
    when
        seg : Segment( startCity in ( "XMN", "PEK", "FOC", "HGH", "TSN", "JJN" ) , cabin == "Y" )
        hotel : Hotel( ifCanPackageSale == true , location != null , location.city == seg.arriveCity )
    then
        System.out.println("【机 + 酒产品】"+seg.getProCode()+" + "+hotel.getProCode());
end

rule "segment_hotel_lounge"
    dialect "java"
    when
        seg : Segment( startCity in ( "XMN", "PEK", "FOC", "HGH", "TSN", "JJN" ) , cabin == "Y" )
        hotel : Hotel( ifCanPackageSale == true , location != null , location.city == seg.arriveCity )
        lounge: ReservedLounge(selfSupport==true, location.city == seg.startCity)
    then
        System.out.println("【机 + 酒 + 休息室产品】"+seg.getProCode()+" + "+hotel.getProCode()+" + "+lounge.getProCode());
end

规则调用语句

@Test
public void testPackagedProduct() throws ParseException {
    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
    Date date1 = sdf.parse("2018-09-30");
    Date date2 = sdf.parse("2018-10-01"); // 修正日期逻辑错误，09-31 不存在
    KieSession kieSession = this.getKieSessionBySessionName("mapAndList-rules");
    
    Segment seg = new Segment();
    seg.setArriveCity("PEK");
    seg.setStartCity("XMN");
    seg.setFlightDate(date1);
    seg.setCabin("Y");
    seg.setProCode("seg1");
    
    Segment seg2 = new Segment();
    seg2.setArriveCity("PEK");
    seg2.setStartCity("XMN");
    seg2.setFlightDate(date1);
    seg2.setCabin("T");
    seg2.setProCode("seg2");
    
    Segment seg3 = new Segment();
    seg3.setArriveCity("XMN");
    seg3.setStartCity("TSN");
    seg3.setFlightDate(date1);
    seg3.setCabin("Y");
    seg3.setProCode("seg3");
    
    Hotel hotel = new Hotel();
    hotel.setCheckInDate(date1);
    hotel.setIfCanPackageSale(true);
    hotel.setLocation(new Location("", "", "XMN"));
    hotel.setProCode("hotel1");
    
    Hotel hotel2 = new Hotel();
    hotel2.setCheckInDate(date2);
    hotel2.setIfCanPackageSale(true);
    hotel2.setLocation(new Location("", "", "XMN"));
    hotel2.setProCode("hotel2");
    
    Hotel hotel3 = new Hotel();
    hotel3.setCheckInDate(date1);
    hotel3.setIfCanPackageSale(true);
    hotel3.setLocation(new Location("", "", "NRT"));
    hotel3.setProCode("hotel3");
    
    Hotel hotel4 = new Hotel();
    hotel4.setCheckInDate(date1);
    hotel4.setIfCanPackageSale(true);
    hotel4.setLocation(new Location("", "", "PEK"));
    hotel4.setProCode("hotel4");

    ReservedLounge lounge = new ReservedLounge();
    lounge.setLocation(new Location("", "", "XMN"));
    lounge.setSelfSupport(true);
    lounge.setProCode("lounge1");
    
    ReservedLounge lounge2 = new ReservedLounge();
    lounge2.setLocation(new Location("", "", "PEK"));
    lounge2.setSelfSupport(true);
    lounge2.setProCode("lounge2");
    
    ReservedLounge lounge3 = new ReservedLounge();
    lounge3.setLocation(new Location("", "", "XMN"));
    lounge3.setSelfSupport(false);
    lounge3.setProCode("lounge3");
    
    kieSession.insert(seg);
    kieSession.insert(seg2);
    kieSession.insert(seg3);
    kieSession.insert(hotel);
    kieSession.insert(hotel2);
    kieSession.insert(hotel3);
    kieSession.insert(hotel4);
    kieSession.insert(lounge);
    kieSession.insert(lounge2);
    kieSession.insert(lounge3);
    
    kieSession.fireAllRules();
    kieSession.dispose();
}

执行结果

【机 + 酒产品】seg1 + hotel4  
【机 + 酒产品】seg3 + hotel1  
【机 + 酒产品】seg3 + hotel2  
【机 + 酒 + 休息室产品】seg1 + hotel4 + lounge1

5. 为何 RETE 算法效率高

5.1. RETE 算法优于普通代码逻辑

借用上面的示例，如 Segment、Hotel、ReservedLounge 类型的产品分别有 10 个。按照一般的程序处理逻辑，我们要写三个 For 循环去处理三类产品的打包操作，计算次数为三类产品数目的笛卡尔积级别，即：10 * 10 * 10 = 1000 次。

而 RETE 算法采用空间换时间的策略，将中间的计算结果缓存下来（Alpha Memory，Beta Memory）。计算次数约为 10 + 10 + 10（Alpha 节点计算次数）加上 2 次 join/projection 操作（Beta 节点计算次数）。基于内存中的数据做 join/projection/selection 操作效率很高。

5.2. RETE 算法优于传统的模式匹配算法

节点共享：Rete 算法是一种启发式算法，不同规则之间往往含有相同的模式，因此在 Beta-network 中可以共享 BetaMemory 和 BetaNode。如果某个 BetaNode 被 N 条规则共享，则算法在此节点上效率会提高 N 倍。
状态缓存：Rete 算法由于采用 AlphaMemory 和 BetaMemory 来存储事实，当事实集合变化不大时，保存在 Alpha 和 Beta 节点中的状态不需要太多变化，避免了大量的重复计算，提高了匹配效率。
无关规则过滤：从 Rete 网络可以看出，Rete 匹配速度与规则数目无直接关系，这是因为事实只有满足本节点才会继续向下沿网络传递。

6. RETE 算法的缺点

RETE 算法使用了存储区存储已计算的中间结果，以空间换取时间，从而加快系统的速度。然而存储区根据规则的条件与事实的数目成指数级增长，极端情况下会耗尽系统资源。

7. RETE 算法的衍生

KIE 团队在原生的 Rete 算法基础上进行了改良，提出了 ReteOO 算法，以更好地支持面向对象特性及复杂事件处理。

说明：本文示例代码基于 Drools 6.x/7.x 版本（org.kie.api），部分 API 在新版本中可能有所调整，请以官方文档为准。

本文地址：https://1diff.fun/archives/rete-suan-fa-jian-shu--shi-jian.html

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