• English
  • Deutsch
  • Log In
    Password Login
    or
  • Research Outputs
  • Projects
  • Researchers
  • Institutes
  • Statistics
Repository logo
Fraunhofer-Gesellschaft
  1. Home
  2. Fraunhofer-Gesellschaft
  3. Buch
  4. Parametrisierte MGL-Modelle
 
  • Details
  • Full
Options
1990
Report
Titel

Parametrisierte MGL-Modelle

Abstract
Das System MGL (Modelacao Grafica em Logica) wurde entwickelt, um mit Hilfe logischer Programmierung komplexe graphische Objekte zu modellieren und zu bearbeiten. Basiskonzept der Modellierung von Graphik in MGL ist die Zusammenfassung von graphischen Objekten zu Familien mit einem einheitlichen Modell. Es werden nur Informationen ünber Die Modelle der Familien dargestellt (Attribute, Zusammensetzung aus Objekten weniger komplexer Familien) . Informationen über die Existenz und Eigenschaften von graphischen Objekten werden daraus abgeleitet. Die Namen der Familien sind für den Entwerfer eines Modells frei wählbar. Mnemonische Bezeichner sind genauso möglich wie Zahlen oder willkürliche Zeichenkombinationen. Die einzige Einschränkung ist, daß verschiedene Familien verschiedene Namen haben müssen, da alle Verweise über den Familiennamen realisiert sind. In einer Implementierung des Systems in Prolog entspricht ein Familienname syntaktisch einem Term. Prospero verweist auf die Möglichkeit der Bildung von Prototypen von Familien durch die Verwendung von Ausdrücken mit freien Variablen als Namen in Deklarationen. In dieser Arbeit sollen Möglichkeiten, Vorteile und Problematik der Benutzung von parametrisierten Familiennamen d.h. Ausdrücken mit freien und/oder festen Parametern diskutiert werden.
Author(s)
Giger, C.
Schröder-Bücher, H.
Organisation
TH Darmstadt, Fachbereich Informatik
Verlagsort
Darmstadt
Thumbnail Image
Language
German
google-scholar
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Tags
  • logische Programmierung graphischer Objekte

  • objektorientierte Programmierung

  • Prolog

  • Cookie settings
  • Imprint
  • Privacy policy
  • Api
  • Send Feedback
© 2022