Mapping Biological Systems to Network Systems
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Feb 2016, 2016
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Thebook presents the challenges inherent in the paradigm shift of network systemsfrom static to highly dynamic distributed systems - it proposes solutions thatthe symbiotic nature of biological systems can provide into altering networkingsystems to adapt to these changes. The author discuss how biological systemswhich have the inherent capabilities of evolving, self-organizingself-repairing and flourishing with time - are inspiring researchers to takeopportunities from the biology domain and map them with the problems faced innetwork domain. The book revolves around the central idea of bio-inspiredsystems -- it begins by exploring why biology and computer network research aresuch a natural match. This is followed by presenting a broad overview ofbiologically inspired research in network systems -- it is classified by thebiological field that inspired each topic and by the area of networking inwhich that topic lies. Each case elucidates how biological concepts havebeen most successfully applied in various domains. Nevertheless, it alsopresents a case study discussing the security aspects of wireless sensornetworks and how biological solution stand out in comparison to optimizedsolutions. Furthermore, it also discusses novel biological solutions forsolving problems in diverse engineering domains such as mechanical, electricalcivil, aerospace, energy and agriculture. The readers will not only get properunderstanding of the bio inspired systems but also better insight fordeveloping novel bio inspired solutions.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 208 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783319297804
- Titolo
- Mapping Biological Systems to Network Systems
- Autore
- Heena Rathore
- Editore
- Springer, Springer Feb 2016
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319297805
- ISBN 13
- 9783319297804
- Peso dell'articolo
- 483 grammi
- Dimensioni
- 241x160x17 mm
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Dalla quarta di copertina
The book presents the challenges inherent in theparadigm shift of network systems from static to highly dynamic distributedsystems it proposes solutions that the symbiotic nature of biological systemscan provide into altering networking systems to adapt to these changes. Theauthor discuss how biological systems which have the inherent capabilities ofevolving, self-organizing, self-repairing and flourishing with time areinspiring researchers to take opportunities from the biology domain and map themwith the problems faced in network domain. The book revolves around the centralidea of bio-inspired systems -- it begins by exploring why biology and computernetwork research are such a natural match. This is followed by presenting abroad overview of biologically inspired research in network systems -- it isclassified by the biological field that inspired each topic and by the area ofnetworking in which that topic lies. Each case elucidates how biologicalconcepts have been most successfully applied in variousdomains. Nevertheless, it also presents a case study discussing thesecurity aspects of wireless sensor networks and how biological solution standout in comparison to optimized solutions. Furthermore, it also discusses novelbiological solutions for solving problems in diverse engineering domains suchas mechanical, electrical, civil, aerospace, energy and agriculture. Thereaders will not only get proper understanding of the bio inspired systems butalso better insight for developing novel bio inspired solutions.
- Shows how bio-inspired systems which areinherently robust, flexible and have high resilience towards critical errors --hold immense potential for next generation network systems
- Outlines computing and problem solving techniquesinspired by biological systems that can provide flexible, adaptable ways ofsolving networking problems
- Provides insights into how the study ofbiological systems can make network systems more flexible, adaptable,self-organized, self-aware, and self-sufficient
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