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백주현;김동준;기창두
- 한국정밀공학회:학술대회논문집
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- 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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- pp.683-686
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- 2000
A new approach to the task of aligning a robot using camera is presented in this paper. We apply an elitist GA to find the joints angles of manipulator to reach target position instead of using nonlinear least error method. Since it employs parallel search and have good performance in solving optimization problems. In order to improve convergence speed, the floating coding method and geometry constraint conditions are used. Experiments are carried out to exhibit the effectiveness of vision-based control using elitist genetic algorithm.
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조진선;장형수
- 한국정보과학회:학술대회논문집
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- 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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- pp.365-370
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- 2008
본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO)의 시간적 공간적 효율성을 향상시키기 위해 ACO에 엘리트 콤팩트 유전 알고리즘(Elitist compact Genetic Algorithms, elitist cGAs)의 아이디어를 적용한 콤팩트 개미 최적화(Compact elitist Ant Optimization, CAO)를 제안한다. CAO는 elitist cGAs에서 각 세대마다 염색체의 수를 둘로 고정하고 우월한 염색체를 유지하여 최적의 해를 찾는 방식을 적용하여 개미의 수를 하나로 고정하고 전이 확률식과 페로몬 갱신 규칙을 변형하고 특정 문제에 적용할 수 있는 타부 규칙을 추가한 알고리즘이다. 이 알고리즘의 공간 효율성이 ACO보다 좋다는 것을 증명하고 스테이너 트리 문제(Steiner Tree Problem)에 적용하여 제안된 알고리즘의 시간 효율성이 ACO보다 좋다는 것을 보인다.
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