유전프로그래밍(GP)은 GA, ES, 그리고 EA등에 비해 구조의 복잡함으로 인해 상대적으로 진화방식 및 진화연산자에 대한 연구가 미진한 실정이다. 본 논문에서는 유전프로그래밍에 대한 점진형 진화 방식과 트리 깊이 및 부모간의 거리를 기반으로 한 새로운 진화연산자를 제안한다. 이항식 벤치마크 문제에 대하여 실험을 수행하였고, 세대형 진화 방식 및 기존 연산자와의 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 유전 프로그래밍에 기반하여 복잡한 주가지수를 예측함에 있어 사칙연산만을 사용하여 유전 프로그래밍을 구현하는 실험을 소개한다. 전통적인 방법의 주가지수 예측은 적용 분야에 대한 전문 지식과 복잡한 수학적 연산을 요구하여 구현의 어려움과 수행 속도에 문제가 있었다. 본 논문에서는 적용 분야의 전문지식에 의존하지 않는 유전 프로그래밍과 빠른 연산속도의 사칙연산만을 사용하여 이러한 문제점을 극복하는 전략을 사용하였다. 제안된 전략은 실험 결과를 통해 실제 주가지수 변화에 상당히 근접함을 확인하였다.
최근의 게임 플레이어들은 단순한 반복적인 조작을 벗어나 복잡한 환경 하에서 다양한 전략과 전술을 구사하여야 하는 게임을 요구하고 있다. 이러한 환경에서 게임 캐릭터를 학습시키기 위해 다양한 인공지능 기법들이 제안되었으며, 최근에는 신경망과 유전 알고리즘을 이용한 학습 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 게임이론에서 널리 사용되는 추격-회피 전략의 학습을 위해 유전 프로그래밍(GP)을 사용하였다. 제안된 유전 프로그래밍은 신경망과 같은 기존의 방법에 비해 수행 속도가 빠르고, 학습의 결과를 직관적으로 이해할 수 있으며, 진화된 염색체를 추론 규칙으로 변환 가능하므로 호환성이 높다는 장점을 가지고 있다.
본 연구에서는 근골격계로 구성된 신체 역학계와 신경 진동자로 구성된 신경계의 상호작용에 의해서 자율적인 2족 보행운동 생성하려고 하고 있다. 이를 위해서는 역학계와 신경계의 않은 파라메트(Parameter)의 조절이 필요하다 본 연구에서는 유전적 프로그래밍(GP)을 이용하여 파라메트의 자동조절 수법을 제안하였다. GP는 문제를 해결하기 위한 계산 프로그래밍을 탐색하는 진화형 탐색 알고리즘으로, GP를 이용해서 문제해결을 행하기 위해서는 노드의 선택이 매우 중요하다. 그러나 대상문제에 대한 충분한 정보가 없는 경우에는 노드를 용장성 있게 설계하게 되어, 이로 인한 탐색공간의 확장으로 GP에 대한 탐색성능의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 용장성 노드 집합으로부터 유용한 노드를 획득하기 위해 제안한 수법을 2족 보행운동 생성 시스템에 적용하기 전에 사전 평가로서 기호회귀(Symbolic Regression)문제에 적용하여 실험을 통해 제안 수법의 타당성과 탐색성능 향상의 효과에 관해서 논하고자 한다.
본 논문에서는 경사진 의사결정 트리(oblique decision tree)에 의해 몇 개의 영역으로 분할된 입력공간(input space)에서 우수한 성능을 발휘할 수 있도록 유전적 프로그래밍 트리들(genetic programming trees)과 연합된 다중 인공신경망 시스템을 개발하였다. 다중 인공신경망인 지역 에이전트들(local agents)은 불할된 영역을 책임지며, 유전적 프로그래밍 트리들로 구성된 경계 에이전트들 (boundary agents)은 불할된 영역의 경계부분만을 담당하게 된다. 본 연방 에이전트 시스템을 이용하여 설계 초기단계의 정보 제한성을 극복하고, 선박 초기설계 단계에서 선박 중앙부 형상설계를 수행하여 범용 설계 시스템으로서의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 사칙연산자 기반의 유전 프로그래밍을 사용하여 교통량을 예측하였다. 기존의 시계열 분석에서 활용되는 전문적인 지식을 사용하지 않고 유전 프로그래밍만을 사용하여 설계한 결과 기존의 시계열 모형 보다 근접하게 실제 교통량 변화와 근접했음을 확인했다. 또한 기존에 적합도 함수로 자주 사용하는 함수보다 빠르고 정확하게 교통량을 예측 할 수 있는 적합도 함수를 제안하였다.
포유동물의 초기 발생과정 중 접합체가 전능성이나 다능성을 가지기 위해서는 전반적인 DNA 메틸화를 포함하는 후성 유전학적 리프로그래밍의 복잡한 과정을 거쳐야만 한다. 본 연구팀에서는 공여핵의 후성 유전학적 리프로그래밍 과정을 조사하기 위하여 소 복제수정란에서 메틸화 양상을 분석하였다. 복제수정란의 비정상적인 메틸화 양상이 다양한 반복염기서열에서 관찰되었지만 single-copy유전자들의 염기서열은 정상적인 메틸화 양상을 보여주었다. 전반적으로 복제수정란의 전반적인 메틸화 상태는 정상수정란과 완전히 다른 양상을 보여주었다. 또한 복제 배반포의 영양외배엽세포에서 특이적으로 높은 메틸화 수준은 현 복제동물에서 빈번히 나타나는 불완전한 태반형성에 작용할 수 있을 것이다. 결론적으로 복제수정란의 비정상적 발생은 공여핵의 불완전한 후성 유전학적 리프로그래밍에 기인할 수 있다는 사실을 제시하게 되었다. 이러한 공여핵의 후성 유전학적 과정의 이해는 복제수정란의 비정상적 발생을 보다 분명히 밝힐 수 있을 것이다.
A rule based controller is constructed for multiple robots accomplishing a given task in unknown environments by using genetic programming. The example task is playing a simplified soccer game, and the controller for robots that governs emergent cooperative behavior is successfully found using the proposed procedure A neural network controller constructed using the rule based controller is shown to be applicable in a more complex environment.
In this paper, we present a design of optimal 2-DOF PID controller for control of gantry crane which has to control swing motion and trolley position. For tuning the parameter of 2-DOF PID controller, we used evolution strategy(ES). During operate the crane system in yard, the goal is transporting the load to a goal position as quick as possible without rope oscillation. The crane is generally operated by an expert operator, but recently an automatic control system with high speed and rapid transportation is required. However, we developed an optimal controller which has to control the crane system with disturbance.
본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현을 다룬다. 유전 알고리즘은 생물의 진화과정에서 일어나는 자연선택과 같은 유전법칙을 모방한 확률적 탐색기법이다. 유전 알고리즘에서는 염색체를 하나의 리스트 혹은 문자열로써 다룬다. 리스트나 문자열 처리 위주인 유전 알고리즘의 경우, 기존의 C/C++/Java 보다 표현력이 풍부한 Python 으로 프로그래밍할 경우 별도의 라이브러리 없이 쉽게 구현이 가능하다. 본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현 방법에 대해 소개하고, 추가적으로 높은 성능을 얻기 위한 방법들에 대해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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