随着互联网的快速发展及其在人们生活中的普及,描述逻辑受到了国内外越来越多的关注与研究。描述逻辑是一类基于逻辑的知识表示方法,适合于刻画静态领域的知识,有较强的描述能力和可判定性特征,以及有高效的推理算法与推理工具作为支持。然而,仅仅靠描述逻辑不能刻画具有动作特征的问题。研究者提出了各种描述逻辑的各种动态扩展形式,构造出了各种动态描述逻辑。但是,目前所有动态描述逻辑的判定算法中,都限制其中描述逻辑部分的TBox不再包括一般概念包含公理(GCIs),因为一旦引入GCIs,就会导致算法不可判定。DL-Lite是被裁减用于捕获概念建模构造的一种轻量级的描述逻辑,推理复杂度低,易处理,是近年来被推荐作为Web本体语言的OWL2的一个易处理子部分,这些特征使得DL-Lite尤其适合作为大数据下的数据密集型应用的一种概念层。我们从上述两个动机出发,首先选择在DL-Lite上进行动态扩展构造出判定算法支持一般概念包含公理的动态描述逻辑;其次,需要为其提供有效的推理工具;最后,从应用的角度出发,对该逻辑工具进行扩展,研究其典型的应用实例。本文是基于上述思路进行研究工作的,工作主要如下:(1)针对目前动态描述逻辑的判断算法不支持一般概念包含公理的现状,首先,将描述逻辑DL-Lite、动态逻辑和动作理论结合,并限制涉及到角色的包含断言中不能出现否定,构建出了新的动态描述逻辑R prDDL-Lite;然后,给出了其语法与语义,以及为其设计了Tableau算法并介绍算法的整个过程;最后,对其可终止性、可靠性与完备性进行了分析与证明。(2)为了更好的应用于实际问题当中,需要对R prDDL-Lite公式的可满足性问题进行快速简便的判定。因此,在上述R prDDL-Lite的算法基础上开发出相对应的R prDDL-Lite(Tableau)推理机软件,介绍了软件的功能、设计与工具演示,让使用者更容易理解与使用。(3)语义Web下知识库是不断演化的,类比数据库,基于描述逻辑DL-Lite的知识库也同样面临着事务回滚和事务并发的问题,于是在R prDDL-Lite的基础上引入逆动作和并发动作,构建了支持逆动作和并发动作的动态描述逻辑R prCDDL-Lite,研究其在DL-Lite知识库动态演化中的应用。