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Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Für künstliche Immunsysteme als adaptive Systeme, deren Ziel das Pro blem lö sen ist, gibt es diverse Modelle, die sich mehr oder weniger an der Biologie orien tieren, die diese mehr oder weniger detailgetreu abbilden und die in ihrer Handhabung dann mehr oder weniger komplex sind. Bisher be rück sich ti gen diese Modelle allerdings nur Immunzellen, Antigene, sowie die In ter ak tion dieser miteinander. Nicht berücksichtigt werden externe Einflüsse auf das Sys tem, wie Botenstoffe, die von Komponenten des Immunsystems aus ge schüttet werden. Auch Bersinis Modell von Formenräumen macht hier keine Aus nahme. Sein Modell stellt eine erhebliche Vereinfachung für eine Si mu la tion dar und modelliert das Prinzip der Selbst-Assertion von Immunsystemen, aber auch dies berücksichtigt keine weiteren Einflüsse. Diese Arbeit stellt Ber si nis Modell vor und entwickelt dann ein darauf aufbauendes Modell, das Ge dan ken gänge nutzt, die schon von neuronalen Netzen her bekannt sind. Schluß endlich wird nach einer Zusammenfassung in einem Ausblick dar ge legt, in welche Richtung weitere Untersuchungen, Experimente und Ent wick lung en stattfinden könnten, und welche Bestrebungen wahrscheinlich in eine Sack gasse führen.

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