Evolutionsstrategie. Definition und chronologische Entwicklung
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Sprache:Deutsch
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
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Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
15.12.2017
Verlag
GRINSeitenzahl
22 (Printausgabe)
Dateigröße
1093 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783668595095
Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Veranstaltung: Interdisziplinäre Kompetenz, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Alter der Erde wird auf ca. 4,5 Mrd. Jahren geschätzt, wobei klimatische, topographische oder katastrophale Ereignisse bzw. Prozesse Leben entstehen, aber auch wie-der verschwinden ließen. Die heute existierende Artenvielfalt entstand über einen extrem langen Zeitraum und viele Organismen scheinen optimal an ihre jeweilige Umgebung angepasst zu sein. Leben gibt es sowohl in der Antarktis, der Sahara-Wüste als auch im Himalaya-Gebirge.
Die Landschaften und die dazugehörige Flora und Fauna haben sich im Lauf der Erdgeschichte entwickelt. Es sei unterstellt, dass weder Pflanzen noch Tie-ren bekannt ist, wie sich ihr jeweiliger Lebensraum entwickeln wird, dennoch reagieren sie auf sich ständig ändernde Umweltfaktoren, d.h. sie stehen stets vor einem Optimierungsproblem. Dieser Prozess, die biologische Evolution, ein ständiges Wechselspiel von Replikation, Mutation, Rekombination und Selektion, kreiert einmalige, optimal geformte und angepasste Lebewesen.
Von diesem natürlichen Vorbild, dem Suchen und Finden einer optimalen Lösung ohne das Ziel zu kennen, versucht die Menschheit lernen. Die multidisziplinäre Wissenschaft der Bionik strebt ständig nach Produkt- und Prozessinnovationen oder erforscht ungelöste Fragestellungen.
In der Mathematik haben sich Forschungsgebiete zu dieser Thematik gebildet, welche dem Vorbild der Natur folgend evolutionäre Algorithmen (EA) entwickeln und sie ständig weiterentwickeln. Es stellt sich die Frage, wie es den Forschern gelingen kann, die biologische Evolution zu decodieren und die Erkenntnisse in praktikablen Algorithmen zur Problemlösung - bspw. als technisches Optimierungsverfahren - einzusetzen.
Die Landschaften und die dazugehörige Flora und Fauna haben sich im Lauf der Erdgeschichte entwickelt. Es sei unterstellt, dass weder Pflanzen noch Tie-ren bekannt ist, wie sich ihr jeweiliger Lebensraum entwickeln wird, dennoch reagieren sie auf sich ständig ändernde Umweltfaktoren, d.h. sie stehen stets vor einem Optimierungsproblem. Dieser Prozess, die biologische Evolution, ein ständiges Wechselspiel von Replikation, Mutation, Rekombination und Selektion, kreiert einmalige, optimal geformte und angepasste Lebewesen.
Von diesem natürlichen Vorbild, dem Suchen und Finden einer optimalen Lösung ohne das Ziel zu kennen, versucht die Menschheit lernen. Die multidisziplinäre Wissenschaft der Bionik strebt ständig nach Produkt- und Prozessinnovationen oder erforscht ungelöste Fragestellungen.
In der Mathematik haben sich Forschungsgebiete zu dieser Thematik gebildet, welche dem Vorbild der Natur folgend evolutionäre Algorithmen (EA) entwickeln und sie ständig weiterentwickeln. Es stellt sich die Frage, wie es den Forschern gelingen kann, die biologische Evolution zu decodieren und die Erkenntnisse in praktikablen Algorithmen zur Problemlösung - bspw. als technisches Optimierungsverfahren - einzusetzen.
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