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Validation Tableau de Décision

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, 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 fournit la facilité de validation Tableaux Décision , comme expliqué dans cette rubrique.

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Fenêtre d'expression DMN

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

Fenêtre Simulation DMN

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

Détection des entrées hors de portée

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 et de sortie pour les règles tableau .

Dans cet exemple :

  • La clause d'entrée « Âge » définit une plage de [20..120] ; cependant, l'entrée d'entrée pour la règle 1 spécifie une plage de [18..21] ; cela se situe en dehors de la plage de valeurs autorisées, donc la règle 1 est signalée comme non valide
  • La clause « État matrimonial » définit ses valeurs autorisées comme une énumération de « S, M » ; la règle 12 spécifie une valeur de « D », cette règle est donc également signalée comme non valide
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, compte tenu d'une combinaison de valeurs d'entrée, aucune règle ne correspond. Cela indique qu'une logique ou une règle peut être manquante (à moins qu'une sortie par défaut ne soit définie).

Lorsque le Tableau de Décision contient de nombreuses règles spécifiant des plages de nombres, il devient difficile de détecter visuellement les lacunes et il devient assez long de 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 règles pour la politique 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 Tableau de Décision spécifie sa politique Hit comme « Unique ».

Lorsque le Tableau de Décision contient de nombreuses règles spécifiant des plages de nombres, il devient difficile de détecter visuellement les lacunes et il devient assez long de 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 « Score de crédit », où « <610 » chevauche « [600..625] ». Vous pouvez corriger ce problème soit en remplaçant la règle 4 par « <600 » ou en remplaçant la règle 5 par « [610..625] », pour refléter les règles commerciales réelles.

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