5、UML类图可满足性推理与模型扩展方法

UML类图可满足性推理与模型扩展方法

1. UML类图有限可满足性推理

在UML类图的处理中，对于带有约束泛化集的类图，有一个简单有效的方法来判定其完全有限可满足性。该方法的优势在于简单高效，能够处理其他方法无法处理的类图特征，还能提升现有方法的效率。

不过，该方法也存在一定局限性，主要体现在类层次结构与泛化集（GS）约束之间的相互作用方面。不过，图结构的类层次结构与不相交和完全的GS约束的组合情况并不常见。为了弥补这些局限，有两种可能的改进方向：
- 组合算法 ：可以将成本较高的Calvanese - Lenzerini算法与当前方法相结合。在大多数情况下使用当前方法，当当前方法不适用时再采用效率较低的Calvanese - Lenzerini算法。
- 预处理约束 ：对类图中的GS约束进行适当的预处理，有可能增强当前方法的性能。

未来，还计划探索该方法在更多复杂场景下的扩展应用，例如存在具有复杂基数约束、限定符约束、关联类约束和关联约束的n元关联时，测试完全有限可满足性。另外，也考虑借鉴相关启发式思想，扩展该方法，用于检测和修复UML2类图中带有类层次结构约束的有限可满足性问题。

2. 模型扩展的概念与背景

在对象技术中，可重用性主要通过类继承来实现。在模型工程里，可重用性同样重要，因此也需要一种类似的方式来扩展建模工件以添加新功能。这里介绍了一种概念性和实践性的模型扩展方法，通过从基础模型派生创建新模型。

模型驱动工程（MDE）基于“一切皆模型”的理念，提供了对异构工件的统一视图。MDE依赖于三种主要关系：