Anzahl Assoziationen zu diesem Stichwort (einige Beispiele folgen unten) |
43, davon 43 (100,00%)
mit einer Bewertung über dem eingestellten Schwellwert (-3) und 15 positiv bewertete (34,88%) |
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Siehe auch: positiv bewertete Texte
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Der erste Text |
am 30.10. 2000 um 02:55:00 Uhr schrieb hei+co
über schwarm |
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am 24.7. 2023 um 12:07:23 Uhr schrieb Jüngling
über schwarm |
Einige noch nie bewertete Texte (insgesamt: 21) |
am 4.3. 2013 um 09:28:56 Uhr schrieb Schmidt über schwarm
am 13.11. 2003 um 11:53:52 Uhr schrieb Voyager über schwarm
am 4.3. 2013 um 11:20:38 Uhr schrieb Marcel über schwarm
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Einige überdurchschnittlich positiv bewertete
Assoziationen zu »Schwarm«
hyperorg schrieb am 28.12. 2000 um 01:33:54 Uhr zu
Bewertung: 3 Punkt(e)
Schwarm-Intelligenzen
Zahlreiche Forscher haben Beiträge geleistet zur Definition des Begriffs der Schwarm-Intelligenz im Kontext eines verteilten Systems mit einer großen Anzahl von autonomen Robotern. Beni und Wahng (1991) drückten die Idee folgendermaßen aus:
»Das wesentliche des ...Problems ist, ein System zu entwickeln, das, obgleich es aus unintelligenten Einheiten besteht, als Gruppe fähig ist, Aufgaben zu erfüllen, die Intelligenz erfordern - die sogenannte Schwarm- Intelligenz.«
Theraulaz u.a. (1990) z.b. definieren einen Schwarm als »eine Ansammlung (mobiler) Agenten, die unweigerlich direkt oder indirekt (durch Einwirken auf ihre lokale Umgebung) miteinander kommunizeiren, und die im Kollektiv zu einer verteilten Problemlösung finden.«
Solch ein Schwarm weist als Folge der kollektiv versammelten, internen Dynamik und Interaktion mit der Umgebung eine funktionelle Selbstorganisation auf (Aron u.a.. (1990).
Deneubourg nd Goss bringen das Problem auf den Punkt:
»Der Schlüssel zum Verständnis ... ist, sich in Erinnerung zu rufen, daß die Angehörigen einer Tiergruppe immer, wenn sie entscheiden, agieren und interagieren - sowohl untereinander als auch mit er Umgebung - auch jedesmal zugleich den Zustand der Gruppe verändern. Gerade so, wie die Soziobiologie mit ihrer Populationsgenetik und die Spieltheorie die Bedeutung von Dynamik und individueller Interaktionen in der Entwicklung sozialen Verhaltens aufzeigen, schlagen wir die Analyse dieser Interaktionen als direktesten Weg zum Verständnis des kurzfristigen, kollektiven Verhaltens von Tier- 8sprich Roboter-) Gruppen vor.«
(Chris Melhuis: Autostuose: Konstruktion ohne feste Planung bei Mikro-robotern, in: Hyperorganismen, S. 169-198, hier: S. 170)
hyperorg schrieb am 28.12. 2000 um 01:33:26 Uhr zu
Bewertung: 2 Punkt(e)
Nicht-hierarchische Organisation
Natürliche, kollektive Systeme liefern zahlreiche Beispiele kollektiver, dezentralisierter Aktivität. In Kolonien von Soldatenameisen von bis zu 20 Millionen zum Beispiel, können Individueln ohne hoch entwickelte Kommunikations- und Rechensysteme ein hohes Maß an Organisation und Aufgabenerfüllung aufweisen. Wenn man die Alternative einer zentral organisierten Kolonie in Augenschein nimmt, dann wären ausgedehnte Kommunikationsnetzwerke und riesige Zentralrechner erforderlich. Für Mikro-Roboter könnte Dezentralisiation sich somit kostensenkend auswirken, da sie den Bedarf an Hochgeschwindigkeitsrechnern und dem damit verbundenen Kommunikationssystem auf hoher Frequenz vorbeugt. [...] Es ist ebenfalls sinnvoll, darauf hinzuweisen, daß kollektive Systeme keiner hierarchischen Organisation bedürfen und somit dem Problem des Versagens einer einzelnen Komponente vorbeugen, das fatale Folgen für die Mission haben könnte.
(Chris Melhuis: Autostuose: Konstruktion ohne feste Planung bei Mikro-robotern, in: Hyperorganismen, S. 169-198, hier: S. 179)
hyperorg schrieb am 28.12. 2000 um 01:36:32 Uhr zu
Bewertung: 1 Punkt(e)
In der Theorie über komplexe Systeme wurde das bereits diskutiert. Über die Effizienz von Schwärmen im Hinblick auf die modernen Computer-Kommunikation hat der Amerikaner Kevin Kelly in seinem Buch ’Das Ende der Kontrolle’ ausführlich berichtet.
’Das Netz ist ein Emblem der Vielheiten’, stellt er fest.
Kelly charakterisiert am Beispiel von Tierschwärmen - Bienen, Vögel, Fische -, wie sich in lebendigen Systemen ein verteiltes Dasein darstellt; ein Schwarm ist meht als die Summe der beteiligten Einzelwesen.
Konplexe Systeme beschreibt er so:
’Die autonomen Glieder sind mit allen anderen, aber nicht mit einer Zentralinstanz hochgradig verschaltet. Sie bilden somit ein Netzwerk von Gleichen. Weil es kein Steuerungszentrum gibt, sagt man, daß das Management und das Herz des Systems genauso wie bei einem Schwarm dezentral innerhalb des Systems verstreut sind. [...] Das Netzsymbol hat kein Zentrum - es ist ein Haufen untereinander verbundener Punkte. Das Netz ist der Archetyp, der entwickelt wurde, um alle Kreisläufe, alle Intelligenz, allen Zusammenhang, alle ökonomischen, sozialen und ökologischen Dinge, alle Kommunikation, ale Demokratie, alle Gruppen, alle Großsysteme zu repräsentieren.’
hyperorg schrieb am 28.12. 2000 um 01:32:57 Uhr zu
Bewertung: 1 Punkt(e)
Intelligenz ohne interne, symbolische Repräsentationen
Dieser Text (ebenso wie meine Forschung) ist durch den in der Natur und besonders bei den sozialen Insekten vorhandenen Beweis inspiriert, dass Gruppen von Individuen, die in ihren individuellen Fähigkeiten begrenzt sind, im Kollektiv beachtliche Leistungen vollbringen könen. Dazu zählen organisiertes Wandern, Sammeln (Nahrung und Material), Bauen, Erhaltung und Verteidigung der Nester und der Brut (einschliesslich Sortieren und Transportieren). Diese Leistungen werden ohne Rückgriff auf die meisten der Aspekte vollbracht, die als Voraussetzung für intelligentes Verhalten angesehen werden, wie interne, symbolische Repräsentationen der Welt, globale Information, symbolische Schlussfolgerungen aus dem Weltmodell, Planung und Kommunikations im Hochfrequenzbereich. [...]
Wenn die Prinzipien, die das kollektive Verhalten in einem natürlichen Schwarmsystem bestimmen, entdekct werden, könnte das Ingenieuren die Möglichkeit eröffnen, minimalistische, robuste, funktionale Systeme mit eingebauter Redundanz herzustellen.
(Chris Melhuis: Autostuose: Konstruktion ohne feste Planung bei Mikro-robotern, in: Hyperorganismen, S. 169-198, hier: S. 190)
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