43、数据库修复与信念合并的优化策略

数据库修复与信念合并的优化策略

在数据库管理和逻辑推理领域，修复不一致数据库和合并信念是两个重要的问题。本文将介绍如何优化从主动完整性约束中计算修复的过程，以及如何从语法角度研究语义信念合并操作。

数据库修复的优化

在处理不一致数据库时，主动完整性约束（AICs）的修复计算是一个关键问题。为了加速这一过程，我们引入了主动完整性约束之间的独立性和优先级关系，这使得修复计算可以并行化和序列化。

并行化的优势是众所周知的，而序列化则允许将一个复杂的问题分解为几个小的、更简单的问题。由于寻找数据库修复是一个NP完全或Σ2P完全问题，解决多个小问题通常比解决一个大问题更有效。

以下是计算一组AICs（η）修复的策略步骤：
1. 计算 η/̸|=+。
2. 对于每个 ηi ∈ η/̸|=+：
- 计算 ηi/ ≈。
- 为 ηi/ ≈ 的最小元素找到（有根据/合理的）弱修复。
- 对于每个非最小元素 ηj，通过以下步骤找到其（有根据/合理的）弱修复：
- 组合其前驱的弱修复。
- 将每个结果应用于 I，得到结果 I′。
- 计算 ⟨I′, ηj⟩ 的（有根据/合理的）弱修复。
3. 将这些（弱）修复合并为 η 的单个（有根据/合理的）（弱）修复。

需要注意的是，如果只对修复感兴趣，可以在外部循环中限制搜索范围。但在步骤2中，如果一个修复在 ηi/≈ 中向上移动时无法扩展，也必须考虑包含该修复的弱修复。此外，如果不需要有根据或合理的修复，则不能使用优先级关系。

这些技术的适用性总结如下表：
| 修复类型 | 并行化 | 分层化 |