Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C (전자공학회논문지C)
- Volume 36C Issue 8
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- Pages.54-61
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- 1999
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- 1226-5853(pISSN)
Fuzzy Rule Optimization Using a Multi-population Genetic Algorithm
다중 개체군 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지 규칙 최적화
- Lou, See-Yul (Department of Electric & Electronical, Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Chang, Won-Bin (Department of Electric & Electronical, Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Kwon, Key-Ho (Department of Electric & Electronical, Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
- Published : 1999.08.01
Abstract
In this paper, we apply one of modified Genetic Algorithms, a Multi-population Genetic Algorithm(MGA) that improves the genetic diversity to determine the fuzzy rule base and the shape of membership functions. The generation of the fuzzy rule base for fuzzy control, generally, depends on expert's experience. We suggest a new evaluation function to optimize fuzzy rule base. Simulation shows that the proposed method has good result.
본 논문은 퍼지 규칙 베이스와 소속함수의 모양을 결정하기 위해서, 유전적 다양성을 개선시키는 변형 유전자 알고리즘의 하나인 다중 개체군 유전자 알고리즘(MGA)을 적용하였다. 대부분 퍼지 제어를 위한 퍼지 규칙 베이스의 일반화는 전문가의 경험에 의해 많이 좌우된다. 이러한 점을 개선하여 퍼지 규칙을 최적화하기 위한 방법으로 새로운 평가함수를 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 우수함을 보여준다.
Keywords