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Schwarmintelligenz & Schwarmverhalten: Difference between revisions
Schwarmintelligenz & Schwarmverhalten (view source)
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Weitere Untersuchungen haben gezeigt, dass Boids in der Natur eine maximale Anzahl von Nachbarboids haben, an denen sie sich orientieren können. Neben diesen Modellen gibt es noch viele weitere, z.B. wurde ein noch komplexeres Modell entwickelt, das sich am Magnetismus orientiert und auch dem in der Natur beobachteten Schwarmverhalten sehr nahe kommt. | Weitere Untersuchungen haben gezeigt, dass Boids in der Natur eine maximale Anzahl von Nachbarboids haben, an denen sie sich orientieren können. Neben diesen Modellen gibt es noch viele weitere, z.B. wurde ein noch komplexeres Modell entwickelt, das sich am Magnetismus orientiert und auch dem in der Natur beobachteten Schwarmverhalten sehr nahe kommt. | ||
Falls noch Interesse | Falls noch mehr Interesse an den verschiedenen Modellen besteht und grundlegende Französischkenntnisse vorhanden sind, empfehle ich dieses Video: [https://www.youtube.com/watch?v=Ch7VxxTBe1c Youtube: 5 niveaux de difficulté : Comment fonctionne un banc de poissons ?] | ||
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=== Anwendungen === | === Anwendungen === | ||
Die Erkenntnisse aus diesem Bereich der Schwarmintelligenz haben vielfältige Anwendungen. So werden sie, wie bereits erwähnt, von der Filmindustrie für Computeranimationen (es gibt | Die Erkenntnisse aus diesem Bereich der Schwarmintelligenz haben vielfältige Anwendungen. So werden sie, wie bereits erwähnt, von der Filmindustrie für Computeranimationen (es gibt auch Boids in Blender) oder zur Steuerung von Drohnen und Robotern verwendet. | ||
Eine abgewandelte Variante in der Informatik ist der Particle Swarm Optimization Algorithmus, bei dem ein Schwarm von Entitäten in einem „search space“ nach den besten Lösungen für ein Problem sucht. Er wird unter anderem beim maschinellen Lernen zur Optimierung neuronaler Netze eingesetzt. | Eine abgewandelte Variante in der Informatik ist der Particle Swarm Optimization Algorithmus, bei dem ein Schwarm von Entitäten in einem „search space“ nach den besten Lösungen für ein Problem sucht. Er wird unter anderem beim maschinellen Lernen zur Optimierung neuronaler Netze eingesetzt. | ||
