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Pré. Proc.

Tableau de Décision Validation

Un Tableau de Décision est l'une des expressions DMN les plus courantes et les plus utiles utilisées pour exprimer la logique de décision. Cependant, la modélisation d'un Tableau de Décision peut également être compliquée, en particulier si plusieurs clauses d'entrée sont utilisées en combinaison pour de nombreuses règles Tableau de Décision . Enterprise Architect offre la facilité de valider Décision Tableaux , comme expliqué dans cette rubrique.

Accéder

Fenêtre d'expression DMN

Simuler > Décision Analyse > DMN > Expression DMN : bouton Valider

Fenêtre de Simulation DMN

Simuler > Décision Analysis > DMN > Ouvrir DMN Simulation > Configurer : bouton Valider

Détection des entrées hors plage

Il est recommandé de définir des « valeurs autorisées » pour les clauses d'entrée et les clauses de sortie d'un Tableau de Décision . La liste des "valeurs autorisées" est utilisée pour effectuer une vérification de plage des valeurs d'entrée d'entrée et de sortie pour les règles de tableau .

Dans cet exemple :

  • La clause d'entrée 'Age' définit une plage de [20..120] ; cependant, l'entrée d'entrée pour la règle 1 spécifie une plage de [18..21] ; ceci est en dehors de la plage de valeurs autorisées, donc la règle 1 est signalée comme non valide
  • La clause 'Marital Status' définit ses valeurs autorisées comme une énumération de 'S, M' ; la règle 12 spécifie une valeur de 'D', donc cette règle est également signalée comme invalide
Ces problèmes peuvent être corrigés, soit en mettant à jour les "valeurs autorisées", soit en modifiant les entrées d'entrée pour les règles non valides, en fonction des règles métier réelles.

Détection de l'exhaustivité - signaler les lacunes dans les règles

Les lacunes dans les règles d'un Tableau de Décision signifient que, étant donné une combinaison de valeurs d'entrée, aucune règle ne correspond. Cela indique qu'une logique ou une règle peut être manquante (sauf si une sortie par défaut est définie).

Lorsque le Tableau de Décision contient de nombreuses règles qui spécifient des plages de nombres, il devient difficile de détecter visuellement les lacunes et assez long pour composer et exécuter des cas de test exhaustifs.

Par exemple:

La validation signale une lacune dans les règles. Une inspection plus approfondie révèle une erreur dans la règle 9. L'entrée d'entrée ( 580..600], devrait être [ 580..600].

Détection de chevauchement de règle pour la politique de Hit unique

Lorsque les règles se chevauchent, pour une combinaison donnée de valeurs d'entrée, plusieurs règles sont mises en correspondance. Il s'agit d'une violation si le Tableau de Décision Hit sa politique d'accès comme « Unique ».

Lorsque le Tableau de Décision contient de nombreuses règles qui spécifient des plages de nombres, il devient difficile de détecter visuellement les lacunes et assez long pour composer et exécuter des cas de test exhaustifs.

Par exemple:

La validation signale un chevauchement dans les règles, impliquant les règles 4 et 5. Une inspection plus approfondie révèle que le chevauchement existe dans la troisième entrée 'Credit Score', où '<610' chevauche '[600..625]'. Vous pouvez corriger ce problème soit en changeant la règle 4 en '<600' ou en changeant la règle 5 en '[610..625]', pour refléter les règles métier réelles.

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