Vorlesungen


Bionik I Evolution und Optimierung. / Beweise für biologische Optimallösungen. / Die 7 Denkstufen der Bionik. / Hydrodynamik schnellschwimmender Fische. / Der Haifischschuppeneffekt. / Turbulenzdämpfung durch Fischschleim. / Theorie des Fischflossenantriebs. / Propulsion und Gleittechnik fliegender Fische. / Der gespreizte Vogelflügel als Strömungsbeschleuniger. / Die Windturbine BERWIAN. / Energetobionik mit Algen und Bakterien.
Bionik II Genetische Informationsverarbeitung und die Evolutionsstrategie. / Biologische Rezeptoren und technische Sensoren. / Schallschnelle-Vektormeßgerät der Stechmücke. / Lichtdatenempfänger Komplexauge zur berührungslosen Messung von Geschwindigkeitsvektoren. Distanzregulation in Tierschwärmen. / Entwurf eines Neuronen-Rechners. / Gedanken zur Neuro-Evolutionstechnik. / Meßtechnische Anwendungen des Inhibitionsprinzips.
Biosensorik Grenzempfindlichkeit von Sinnesorganen - Biologische Rezeptoren als Modelle für technische Messgeräte - Biosensor als bionisch-biotechnologisches Zwittersystem - Signalwandlung in Biosensoren - Neuronale Signalverarbeitung - Neuro-Evolutionstechnik - Neuronale Netze - DNA-Computing
Evolutions-
strategie I
Optimierung in Technik und Natur. / Prinzipien der biologischen Evolution. / Logik des Experimentierens und Optimierens. / Scwache und starke Kausalität. / Algorithmus der 2-gliedrigen Evolutionsstrategie./ Das Evolutionsfenster. / Die 1/5-Erfolgsregel. / Mehrgliedrige Evolutionsstrategien. / Objekt- und Strategievariable. / Prinzip der mutativen Schrittweitenregelung. / Praxis des evolutionsstrategischen Experimentierens.
Evolutions-
strategie II
Höhere Nachahmungsstufen der biologischen Evolution. / Algorithmus der (My, Lambda)-Evolutionsstrategie. / Erhöhung der Fortschrittgeschwindigkeit durch Rekombination. / Konvergenz bei verrauschter Q-Funktion. / Abschaltregel für die ES-Optimierung. / Exkurs in die Evolutionsbiologie. / Theorie der ES und biologische Evolutionszeit. / Sonderprobleme der ES: Koordinatendrehung, Populationswellen und Gruppenselektion.
Ausgewählte Kapitel Strukturierung künstlicher neuronaler Netze (KNN) mit der Evolutionsstrategie. Die Evolutionsstrategie als Trainingsverfahren für KNN. Aktuelle Forschungsergebnisse aus dem Bereich der KNN. Neue Anwendungen der Evolutionsstrategie. Fortschritte in der Theorie der Evolutionsstrategie. Ungelöste Probleme der Evolutionsstrategie.

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