UML är de-facto standard formalism för programvarudesign och analys. För att stödja utformningen av storskaliga industriella applikationer finns sofistikerade CASE-verktyg tillgängliga på marknaden, som ger en användarvänlig miljö för redigering, lagring och åtkomst till flera UML-diagram. Det vore mycket önskvärt att förse sådana CASE-verktyg med automatisk motiveringskapacitet för att upptäcka relevanta formella egenskaper hos UML-diagram, såsom inkonsekvenser eller uppsägningar. När det gäller denna fråga anser vi att UML klassdiagram, som är en av de viktigaste komponenterna i UML, och vi tar itu med problemet med resonemang om sådana diagram. Vi tar till flera resultat som utvecklats inom området Beskrivning Logics (DLs), en familj av logiker som medger decedable resonemang förfaranden. Vårt första bidrag är att visa att resonemang om UML klass diagram är EXPTime-hård, även under restriktiva antaganden; vi bevisar detta resultat genom att visa en polynom minskning från resonemang i DL. Det andra bidraget består i att fastställa EXPTIME-medlemskap i resonemang om UML klassdiagram, förutsatt att användningen av godtyckliga OCL (första ordningen) begränsningar är förbjuden. Vi får detta resultat genom att använda DLR ifd, en mycket uttrycksfull EXPTIM-avgörande DL som kan fånga konceptuella och objektorienterade datamodeller. Det sista bidraget har en mer praktisk smak, och består av en polynomisk kodning av UML klass diagram i DL ALCQI, som är den mest uttrycksfulla DL stöds hittills av DL-baserade resonemangssystem. Även mindre uttrycksfull än DLR idd, DL ALCQI bevarar tillräckligt semantik för att hålla resonemang om UML klass diagram ljud och komplett. Med hjälp av en sådan kodning kan man använda nuvarande standard DL-baserade resonemangssystem som grundläggande resonemangsmotorer för att utrusta CASE-verktyg med resonemangsfunktioner på UML-klassdiagram.
Resonera på UML klass diagram är EXPTIM-fullständig REF och, när allmänna OCL begränsningar är tillåtna, det blir obeslutsamt.
Reasoning on UML class diagrams
{'venue': 'Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}