Journal of KIISE:Software and Applications (한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Design and Application of Genetic-Fuzzy System based on Grammatical Encoding

문법 코딩에 기반한 유전적 퍼지 시스템의 설계 및 응용

  • 길준민 (고려대학교 컴퓨터학과) ;
  • 고명숙 (고려대학교 정보통신기술연구소) ;
  • 황종선 (고려대학교 컴퓨터학과)
  • Published : 2001.01.01
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Abstract

퍼지 시스템의 설계시, 퍼지 시스템의 성능 저하 없이 최적의 퍼지 규칙 선택과 퍼지 소속 함수의 단순한 정의는 매우 중요하다. 이러한 목적을 이루기 위해서, 본 논문에서는 입력 공간에 강한 영향을 보이는 퍼지 규칙만을 퍼지 규칙으로 선택함으로써 입력 공간의 증가에 유연하게 대처할 수 있는 퍼지 규칙 구조를 제안한다. 또한, 유전자 알고리즘의 진화 탐색을 통하여 퍼지 시스템의 최적화된 구조를 얻기 위해서 퍼지 시스템의 구조를 생성시키는 문법 규칙을 해개체로 코딩하는 문법 코딩을 이용한 유전적 퍼지 시스템을 제안한다. 문법 규칙은 퍼지 규칙의 복잡한 구조를 단순한 모듈 구조로 표현하므로 문법 규칙의 코딩은 유전자 알고리즘의 빠른 수렴과 효율적인 탐색을 보장한다. 아울러, 제안하는 방법을 많은 입력 공간을 갖는 아이리스 데이타(Iris data) 문제와 시간열 예측(time series prediction) 문제에 적용함으로써 제안하는 방법의 응용성을 보이고 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 직접 코딩을 사용한 다른 설계 방법보다 더 좋은 성능을 보여 주었다.

Keywords

References

  1. J. R. Jang, C. T. Sun, and E. Mizutani, Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice-Hall, 1997
  2. L. X. Wang, Adaptive Fuzzy Systems and Control Design and Stability Analysis, Prentice-Hall, 1994
  3. J. Liska and S. S. Melsheimer, 'Complete design of fuzzy logic systems using genetic algorithms,' Proc. of the 3rd IEEE Int'l Conf. on Fuzzy Systems, pp. 1377-1382, 1994 https://doi.org/10.1109/FUZZY.1994.343611
  4. K. Shimojima, T. Fukuda, and Y. Hasegawa, 'Self-tuning fuzzy modeling with adaptive membership function, rules, and hierarchical structure based on genetic algorithm,' Fuzzy Sets and Systems, Vol. 71, pp. 295-309, 1995 https://doi.org/10.1016/0165-0114(94)00280-K
  5. 길준민, 정창호, 강성훈, 박주영, 박대희, '수목구조 지능시스템을 이용한 고차원 공간 위에서의 비선형근사', 한국 퍼지 및 지능시스템 학회 논문지, 제6권, 제3호, pp. 25-36, 1996
  6. 길준민, 박대희, 박주영, '유전자 알고리즘을 이용한 고차원 입력공간을 갖는 퍼지 시스템의 설계', 한국 정보 과학회 논문지, 제24권, 제4호, pp. 403-412, 1997
  7. J. R. Jang, 'ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference systems,' IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 23, No. 3, pp. 665-685, 1993 https://doi.org/10.1109/21.256541
  8. J. R. Jang and C. T. Sun, 'Predicting chaotic time series with fuzzy if-then rules,' 2nd IEEE Int'l Conf. on Fuzzy Systems, pp. 1079-1084, 1993 https://doi.org/10.1109/FUZZY.1993.327364
  9. C. L. Karr, 'Design of an adaptive fuzzy logic controller using a genetic algorithm,' Proc. of 4th Int'l Conf. on Genetic Algorithms, pp. 450-457, 1991
  10. H. Nomura, I. Hayashi, and N. Wakami, 'A learning method of fuzzy inference rules by descent method,' Proc. of the IEEE Int'l Conf. on Fuzzy Systems, pp. 203-210, 1992 https://doi.org/10.1109/FUZZY.1992.258618
  11. H. Nomura, I. Hayashi, and N. Wakami, 'A self-tuning method of fuzzy reasoning by genetic algorithm,' in Fuzzy Control Systems, A. Kandel and G. Langholz, Editors. Baca Raton, FL.: CRC Press, pp. 337-354, 1994
  12. D. Park, A. Kandel, and G. Langholz, 'Genetic-based new fuzzy reasoning models with application to fuzzy control,' IEEE Trans, on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 24, No. 1, pp. 39-47, 1994 https://doi.org/10.1109/21.259684
  13. D. Park, A. Kandel, and G. Langholz, 'Hybrid neural-fuzzy reasoning model with application to fuzzy control,' in Fuzzy Control Systems, A. Kandel and G. Langholz, Editors. Boca Raton, FL.: CRC Press, pp. 355-379, 1994
  14. P. Thrift, 'Fuzzy logic synthesis with genetic algorithms,' Proc. of 4th Int'l Conf. on Genetic Algorithms, pp. 509-513, 1991
  15. L. X. Wang and J. M. Mendel, 'Backpropagation fuzzy systems as nonlinear dynamic system identifiers,' Proc. of IEEE Int'l Conf. on Fuzzy Systems, pp. 1409-1418, 1992 https://doi.org/10.1109/FUZZY.1992.258711
  16. T. C. Chin and X. M. Qi, 'Genetic algorithms for learning the rules base of fuzzy logic controller,' Fuzzy Sets and Systems, Vol. 97, pp. 1-7, 1998 https://doi.org/10.1016/S0165-0114(96)00354-5
  17. A. Homaifar and E. McCormick, 'Simultaneous design of membership functions and rule sets for fuzzy controllers using genetic algorithms,' IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 3, No. 2, pp. 129-139, 1995 https://doi.org/10.1109/91.388168
  18. M. A. Lee and H. Takagi, 'Integrating design stages of fuzzy systems using genetic algorithms,' Proc. of IEEE Int'l Conf. on Fuzzy Systems, pp. 612-617, 1993 https://doi.org/10.1109/FUZZY.1993.327418
  19. K. Tanaka, M. Sano, and H. Watanabe, 'Modeling and control of carbon monoxide concentration using a neuro-fuzzy technique,' IEEE Trans, on Fuzzy Systems, Vol. 3, No. 3, pp. 271-279, 1995 https://doi.org/10.1109/91.413233
  20. A. Kuehlmann and L. Ginneken, 'Grammar-based optimization of synthesis Scenarios,' Proc. of IEEE Int'l Conf. on Computer Design: VLSI in Computers and Processors, pp. 20-25, 1994 https://doi.org/10.1109/ICCD.1994.331846
  21. P. Wyard, 'Context free grammar induction using genetic algorithms,' IEE Colloquium on Grammatical Inference: Theory, Applications and Alternatives, pp. P/11/1-5, 1993
  22. F. Gruau, 'Cellular encoding as a graph grammar,' IEE Colloquium on Grammatical Inference: Theory, Applications and Alternatives, pp. 17/1-10, 1993
  23. H. Kitano, 'Neurogenetic learning: an integrated method of designing and training neural networks using genetic algorithms,' Physica D, Vol. 75, pp. 225-238, 1994
  24. Z. Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer-Verlag, 1994
  25. P. Prusinkiewicz and A. Lindenmayer, The Algorithmic Beauty of Plants, Springer-Verlag, 1996