Wissenschaftlicher Aufsatz aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Medizin - Biomedizinische Technik, Beuth Hochschule für Technik Berlin (BIONIC RESEARCH UNIT ), Veranstaltung: Bionik, Sprache: Deutsch, Abstract: Evolutionäre Algorithmen basieren auf dem essentiellen Vokabular der biologischen Evolution. Artifizielle Muster sind die Grundlage für Erweiterungen klassischer Strategien hinsichtlich einer Simulation von Wachstum, Differenzierung und Szenarien innerer Selektion. Der Aufsatz stellt ein Konzept für die interne Informationsverarbeitung nach dem Vorbild der biologischen Signaltransduktion dar, nennt die biologischen Grundlagen des Computermodells und gibt eine Implementierung in MATLAB an. Evolutionary algorithms are founded on the essential vocabulary of biological evolution. Artificial patterns are the basis for extensions of classical strategies in terms of a simulation of growth, differentiation and internal selection. The paper presents an approach to internal information-processing on the model of the biological signaltransfer, also the biological foundations of the computer model and an implementation in MATLAB.
Wissenschaftlicher Aufsatz aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Medizin - Biomedizinische Technik, Beuth Hochschule für Technik Berlin (BIONIC RESEARCH UNIT ), Veranstaltung: Bionik, Sprache: Deutsch, Abstract: Evolutionäre Algorithmen basieren auf dem essentiellen Vokabular der biologischen Evolution. Artifizielle Muster sind die Grundlage für Erweiterungen klassischer Strategien hinsichtlich einer Simulation von Wachstum, Differenzierung und Szenarien innerer Selektion. Der Aufsatz stellt ein Konzept für die interne Informationsverarbeitung nach dem Vorbild der biologischen Signaltransduktion dar, nennt die biologischen Grundlagen des Computermodells und gibt eine Implementierung in MATLAB an. Evolutionary algorithms are founded on the essential vocabulary of biological evolution. Artificial patterns are the basis for extensions of classical strategies in terms of a simulation of growth, differentiation and internal selection. The paper presents an approach to internal information-processing on the model of the biological signaltransfer, also the biological foundations of the computer model and an implementation in MATLAB.
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