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진화 연산과 인공 생명은 아직 정의가 명확하지 않은 '복잡성 과학'이라는 분야의 대표적인 연구 주제이기도 한데 록펠러 대학교의 이론 물리학 교수였고 저명한 과학 평론가인 하인즈 페이겔스는 복잡성 과학에 통달한 국가가 다음 세기의
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김병수 : 자료정리, 발표 -목차-
Ⅰ평가
Ⅱ행동의 문제와 행동의 변화
-행동유전학과 정신장애
-진화와 행동문제
-행동변화 : 어느 정도까지 가능한가?
Ⅲ유전과 진화 : 문제점과 전망
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진화 연산을 이용하고 있다. 울트라젬이라는 데이터 채광 전문 회사는 유전 알고리즘을 사용하여 데이터들로부터 미래를 예측하는 다양한 프로젝트를 수행했는데 기존의 방법들보다 많게는 38% 정도 품질 개선이 이루어졌다고 한다. 예를 들
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가장 뛰어난 화합물을 찾지 못할 가능성은 여전히 존재하지만, 효율적으로 선도물질을 찾거나 찾아진 선도물질을 빠른시간에 최적화하는데 효과적이다. 1.진화에 대한 고찰
2. RNA 세계
3. 분자진화
4. 유전적 연산방식 (Genetic Algorithm)
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유전자의 중심에서 우리의 행동을 서술한다. 생명체 대부분의 행동-여기서 대부분은 인간을 제외-은 ‘이기적’인 유전자가 자신의 사본을 널리 퍼뜨리기 위해서 진화하며, 적응하며 일으키는 행동으로 설명이 가능하다. 내가 책에서 본 것
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