Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Veranstaltung: Interdisziplin�re Kompetenz, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Alter der Erde wird auf ca. 4,5 Mrd. Jahren gesch�tzt, wobei klimatische, topographische oder katastrophale Ereignisse bzw. Prozesse Leben entstehen, aber auch wie-der verschwinden lie�en. Die heute existierende Artenvielfalt entstand �ber einen extrem langen Zeitraum und viele ...
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Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,0, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart, Veranstaltung: Interdisziplin�re Kompetenz, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Alter der Erde wird auf ca. 4,5 Mrd. Jahren gesch�tzt, wobei klimatische, topographische oder katastrophale Ereignisse bzw. Prozesse Leben entstehen, aber auch wie-der verschwinden lie�en. Die heute existierende Artenvielfalt entstand �ber 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-W�ste als auch im Himalaya-Gebirge. Die Landschaften und die dazugeh�rige 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 st�ndig �ndernde Umweltfaktoren, d.h. sie stehen stets vor einem Optimierungsproblem. Dieser Prozess, die biologische Evolution, ein st�ndiges Wechselspiel von Replikation, Mutation, Rekombination und Selektion, kreiert einmalige, optimal geformte und angepasste Lebewesen. Von diesem nat�rlichen Vorbild, dem Suchen und Finden einer optimalen L�sung ohne das Ziel zu kennen, versucht die Menschheit lernen. Die multidisziplin�re Wissenschaft der Bionik strebt st�ndig nach Produkt- und Prozessinnovationen oder erforscht ungel�ste Fragestellungen. In der Mathematik haben sich Forschungsgebiete zu dieser Thematik gebildet, welche dem Vorbild der Natur folgend evolution�re Algorithmen (EA) entwickeln und sie st�ndig weiterentwickeln. Es stellt sich die Frage, wie es den Forschern gelingen kann, die biologische Evolution zu decodieren und die Erkenntnisse in praktikablen Algorithmen zur Probleml�sung - bspw. als technisches Optimierungsverfahren - einzusetzen.
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