Guided Self-Organization: Inception
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2014
Serie: Libro 7 di 47 - Emergence, Complexity and Computation
- Rilegato
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Is it possible to guide the process of self-organisation towards specific patterns and outcomes Wouldn't this be self-contradictory After all, a self-organising process assumes a transition into a more organised form, or towards a more structured functionality, in the absence of centralised control. Then how can we place the guiding elements so that they do not override rich choices potentially discoverable by an uncontrolled process This book presents different approaches to resolving this paradox. In doing so, the presented studies address a broad range of phenomena, ranging from autopoietic systems to morphological computation, and from small-world networks to information cascades in swarms. A large variety of methods is employed, from spontaneous symmetry breaking to information dynamics to evolutionary algorithms, creating a rich spectrum reflecting this emerging field.Demonstrating several foundational theories and frameworks, as well as innovative practical implementations, Guided Self-Organisation: Inception, will be an invaluable tool for advanced students and researchers in a multiplicity of fields across computer science, physics and biology, including information theory, robotics, dynamical systems, graph theory, artificial life, multi-agent systems, theory of computation and machine learning. …
Codice articolo 9783642537332
- Titolo
- Guided Self-Organization: Inception
- Autore
- Mikhail Prokopenko
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642537332
- ISBN 13
- 9783642537332
- Peso dell'articolo
- 910 grammi
- Dimensioni
- 241x160x33 mm
- Serie
- Libro 7 di 47: Emergence, Complexity and Computation
Is it possible to guide the process of self-organisation towards specific patterns and outcomes? Wouldnt this be self-contradictory? After all, a self-organising process assumes a transition into a more organised form, or towards a more structured functionality, in the absence of centralised control. Then how can we place the guiding elements so that they do not override rich choices potentially discoverable by an uncontrolled process?
This book presents different approaches to resolving this paradox. In doing so, the presented studies address a broad range of phenomena, ranging from autopoietic systems to morphological computation, and from small-world networks to information cascades in swarms. A large variety of methods is employed, from spontaneous symmetry breaking to information dynamics to evolutionary algorithms, creating a rich spectrum reflecting this emerging field.
Demonstrating several foundational theories and frameworks, as well as innovative practical implementations, Guided Self-Organisation: Inception, will be an invaluable tool for advanced students and researchers in a multiplicity of fields across computer science, physics and biology, including information theory, robotics, dynamical systems, graph theory, artificial life, multi-agent systems, theory of computation and machine learning.
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Dalla quarta di copertina
Is it possible to guide the process of self-organisation towards specific patterns and outcomes? Wouldn t this be self-contradictory? After all, a self-organising process assumes a transition into a more organised form, or towards a more structured functionality, in the absence of centralised control. Then how can we place the guiding elements so that they do not override rich choices potentially discoverable by an uncontrolled process?
This book presents different approaches to resolving this paradox. In doing so, the presented studies address a broad range of phenomena, ranging from autopoietic systems to morphological computation, and from small-world networks to information cascades in swarms. A large variety of methods is employed, from spontaneous symmetry breaking to information dynamics to evolutionary algorithms, creating a rich spectrum reflecting this emerging field.
Demonstrating several foundational theories and frameworks, as well as innovative practical implementations, Guided Self-Organisation: Inception, will be an invaluable tool for advanced students and researchers in a multiplicity of fields across computer science, physics and biology, including information theory, robotics, dynamical systems, graph theory, artificial life, multi-agent systems, theory of computation and machine learning.
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