Mapping Biological Systems to Network Systems (eng)
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2016
- Rilegato
- Nuovo

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- Titolo
- Mapping Biological Systems to Network Systems (eng)
- Autore
- Rathore, Heena
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319297805
- ISBN 13
- 9783319297804
- Peso dell'articolo
- 0,54 chilogrammi
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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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