Papers/abop/abop.pdf. Graham Thompson. Final Scheme : Bio Fuel Farm (renderings) Final Scheme : the necessary components. Further design ideas. Thursday, July 2, 2009 Further design ideas Vertical farming - context (unspecific) _predominantly city use urban farming of algae to produce of the grid bio-fuel, the idea would be that many of these towers would flood various parts of derelict sites across our cities as an urban initiative, fossil based fuels are fastly depleting so interventions like this proposal need to be put in place for the future of the fuel industry to cope with shortages and demand. (1) Urban transformations idea - vertical farming structure set within a built-up city context, street installations fused between roadways to add a spectacle to the areas surroundings. the bartlett (5th year) Graham Thompson at 11:04 AM No comments: Post a Comment Newer PostHome Subscribe to: Post Comments (Atom) About Me Graham Thompson London, United Kingdom I have just completed Part II at The Bartlett School of Architecture, Dip.Arch/M.Arch course : Unit 20, tutored by Marcos Cruz and Marjan Colletti.
View my complete profile Blog Archive. Final Scheme : Bio Fuel Farm (orthographic drawings) Final Scheme : Bio Fuel Farm (technical components) Sistema-L. Un sistema-L o un sistema de Lindenmayer es una gramática formal (un conjunto de reglas y símbolos) principalmente utilizados para modelar el proceso de crecimiento de las plantas; puede modelar también la morfología de una variedad de organismos.
Los sistemas-L también pueden utilizarse para generar fractales auto-similares como los sistemas de función iterada. Los sistemas-L fueron introducidos y desarrollados en 1968 por el biólogo y botánico teórico húngaro Aristid Lindenmayer de la Universidad de Utrecht (1925-1989). Orígenes[editar] Árbol fractal. 'Ramas', generadas con un sistema-L tridimensional. Como biólogo, Lindenmayer trabajó con levadura y filamentous fungi y estudió los patrones de crecimiento de varios tipos de algas tales como la bacteria azul-verdosa Anabaena catenula.
Estructura de un sistema-L[editar] La naturaleza recursiva de las reglas de los sistemas-L conduce a la autosemejanza y por tanto facilita la descripción de formas tipo fractales. G = {V, S, ω, P}, donde. Design by Evolution: Advances in Evolutionary Design (Natural Computing Series) (9783540741091): Philip F. Hingston, Luigi C. Barone, Zbigniew Michalewicz. On-Line Digital Archive of Documents on Weaving and Related Topics. Intro to L-systems. An LSystem is a parallel string rewriting system.
A string rewriting system consists of an initial string, called the seed, and a set of rules for specifying how the symbols in a string are rewritten as (replaced by) strings. Let’s have a look at a simple LSystem: seed: Arules: Rule #1: A = ABRule #2: B = BA The LSystem starts with the seed ‘A’ and iteratively rewrites that string using the production rules. On each iteration a new string/word is derived. n is the derivation length = the number of iterations.
Tutorials. Papers/abop/abop-ch1.pdf. Algoritmo genético. Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en probabilidad.
Bajo una condición muy débil (que el algoritmo mantenga elitismo, es decir, guarde siempre al mejor elemento de la población sin hacerle ningún cambio) se puede demostrar que el algoritmo converge en probabilidad al óptimo. En otras palabras, al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad de tener el óptimo en la población tiende a 1 (uno). Funcionamiento[editar] Cuándo usar estos algoritmos[editar] Los algoritmos genéticos son de probada eficacia en caso de querer calcular funciones no derivables (o de derivación muy compleja) aunque su uso es posible con cualquier función.
Si la función a optimizar tiene muchos máximos/mínimos locales se requerirán más iteraciones del algoritmo para "asegurar" el máximo/mínimo global.Si la función a optimizar contiene varios puntos muy cercanos en valor al óptimo, solamente podemos "asegurar" que encontraremos uno de ellos (no necesariamente el óptimo). Algoritmos genéticos y computación evolutiva. Resumen: Los creacionistas afirman a menudo que el proceso evolutivo no puede crear información nueva, o que la evolución no posee beneficios prácticos.
Este artículo refuta esas afirmaciones describiendo el crecimiento explosivo y las extensas aplicaciones de los algoritmos genéticos, una técnica de computación basada en los principios de la evolución biológica. De vez en cuando, los creacionistas acusan a la evolución de que carece de utilidad como teoría científica porque no produce beneficios prácticos y no tiene relevancia en la vida diaria. Sin embargo, tan sólo la evidencia de la biología demuestra que esta afirmación es falsa.
Hay numerosos fenómenos naturales para los que la evolución nos ofrece un sólido fundamento teórico. Los críticos pueden argumentar que los creacionistas pueden explicar estas cosas sin recurrir a la evolución. Pero en las últimas décadas, el continuo avance de la tecnología moderna ha producido algo nuevo. Métodos de representación Métodos de selección.