This paper describes an advanced de

This paper describes an advanced decision support
system for scheduling that is based on both, extensive
knowledge about scheduling algorithms, and a new software engineering paradigm developed by the
FAW. This paradigm uses an elaborate compromise
between object-orientation, constraint processing, and
functional capabilities, and supports distributed computing.

The system has the capability to generate a model
of itself. This Eigenmodel is a directed graph G representing
data structures (nodes of G) and algorithms
(edges of G). The methods developed for scheduling
problems can, on a “higher” level of abstraction, also
be applied to the Eigenmodel itself. This can then be
used for performance analysis and learning aspects
which will eventually provide the user with valuable
information about the functioning and performance of
the system, thus contributing to the envisioned new
generation of decision support systems.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้อธิบายการสนับสนุนการตัดสินใจขั้นสูงระบบสำหรับการจัดกำหนดการที่อยู่ทั้งสองอย่าง อย่างละเอียดความรู้เกี่ยวกับการจัดกำหนดการของอัลกอริทึม และกระบวนทัศน์ใหม่วิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่พัฒนาขึ้นโดยการFAW กระบวนทัศน์นี้ใช้การประนีประนอมอย่างประณีตระหว่างวัตถุวางแนว ประมวลผล ข้อจำกัด และความสามารถในการทำงาน และสนับสนุนกระจายการใช้งานระบบมีความสามารถในการสร้างแบบจำลองของตัวเอง Eigenmodel นี้จะเป็นแบบกราฟ G แทนโครงสร้างข้อมูล (โหนของ G) และอัลกอริทึม(ขอบของ G) วิธีการพัฒนาขึ้นสำหรับการจัดกำหนดการปัญหาสามารถ ในระดับ "สูง" ของ abstractionสามารถใช้กับ Eigenmodel ตัวเอง นี้ได้แล้วใช้สำหรับการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและด้านการเรียนรู้ในที่สุดซึ่งจะให้ผู้ใช้ ด้วยค่ะข้อมูลเกี่ยวกับการทำงานและประสิทธิภาพของระบบ ดังนั้นจึง สนับสนุนการ envisioned ใหม่สร้างระบบสนับสนุนการตัดสินใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะอธิบายการตัดสินใจขั้นสูงการสนับสนุนระบบสำหรับการจัดตารางที่ขึ้นอยู่กับทั้งสองที่กว้างขวางความรู้เกี่ยวกับขั้นตอนวิธีการจัดตารางเวลาและกระบวนทัศน์วิศวกรรมซอฟแวร์ใหม่ที่พัฒนาโดยFAW กระบวนทัศน์นี้ใช้การประนีประนอมที่ซับซ้อนระหว่างวัตถุวางแนวทางการประมวลผลข้อ จำกัด และความสามารถในการทำงานและสนับสนุนการกระจายการคำนวณ. ระบบมีความสามารถในการสร้างรูปแบบของตัวเอง Eigenmodel นี้เป็น G กราฟที่เป็นตัวแทนของโครงสร้างข้อมูล(โหนด G) และขั้นตอนวิธี(ขอบของ G) วิธีการที่ได้รับการพัฒนาสำหรับการจัดตารางมีปัญหาสามารถบน "สูง" ระดับของนามธรรมยังนำไปใช้กับตัวเองEigenmodel นี้จากนั้นจะสามารถใช้ในการวิเคราะห์ผลการดำเนินงานและด้านการเรียนรู้ซึ่งในที่สุดจะช่วยให้ผู้ใช้ที่มีคุณค่าข้อมูลเกี่ยวกับการทำงานและประสิทธิภาพการทำงานของระบบจึงนำไปสู่จินตนาการใหม่รุ่นของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะอธิบายเป็นระบบสนับสนุนการตัดสินใจขั้นสูง
ตารางที่ใช้ทั้งความรู้กว้างขวาง
เกี่ยวกับขั้นตอนวิธีการ และกระบวนทัศน์ใหม่ด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่พัฒนาโดย
ฟอ . ตัวอย่างนี้ใช้ความประนีประนอมระหว่างการปฐมนิเทศ
, วัตถุการประมวลผล จำกัด และความสามารถในการทำงาน
,

และสนับสนุนคอมพิวเตอร์แบบกระจายระบบมีความสามารถในการสร้างโมเดล
ของตัวเอง eigenmodel นี้เป็นกราฟทิศทาง G แทน
โครงสร้างข้อมูล ( ข้อ ก. ) และขั้นตอนวิธี
( ขอบของ G ) วิธีการที่พัฒนาสำหรับการจัดตาราง
ปัญหาในระดับ " สูง " เป็นนามธรรม ยัง
ใช้กับ eigenmodel นั่นเอง นี้จากนั้นจะสามารถใช้ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและ

เรียนด้านซึ่งในที่สุดจะช่วยให้ผู้ใช้ที่มีข้อมูลเกี่ยวกับการทำงานที่มีคุณค่า

และประสิทธิภาพของระบบจึงเอื้อต่อวิสัยทัศน์ใหม่
รุ่นของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ