• 제목/요약/키워드: 유전-퍼지

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유전 알고리즘과퍼지 푸론 시스템의 합성 (Fusion of Genetic Algorithms and Fuzzy Inference System)

  • 황희수;오성권;우광방
    • 대한전기학회논문지
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    • 제41권9호
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    • pp.1095-1103
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    • 1992
  • An approach to fuse the fuzzy inference system which is able to deal with imprecise and uncertain information and genetic algorithms which display the excellent robustness in complex optimization problems is presented in this paper. In order to combine genetic algorithms and fuzzy inference engine effectively the new reasoning method is suggested. The efficient identification method of fuzzy rules is proposed through the adjustment of search areas of genetic algorithms. The feasibilty of the proposed approach is evaluated through simulation.

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유전알고리즘을 이용한 Optical Disk Drive의 퍼지 PI 제어기 설계 (Design of a GA-Based Fuzzy PI Controller for Optical Disk Drive)

  • 유종화;주영훈;박진배
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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    • pp.413-417
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    • 2004
  • This paper proposes a fuzzy proportional-Integral (PI) controller for the precise tracking control of optical disk systems based on the genetic algorithm (GA). The fuzzy PI control rules are optimized by the GA to yield an optimal fuzzy PI controller. We validate the feasibility of the proposed method through a numerical simulation.

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유전론적 최적 자기구성 퍼지 집합 기반 다항식 뉴럴네트워크 (Genetically Optimized Self-Organizing Fuzzy-Set based Polynomial Neural Networks)

  • 노석범;오성권
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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    • pp.303-306
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    • 2004
  • 기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

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유전알고리즘을 이용한 선박 디젤엔진 속도조절용 자기동조 PID 제어기 설계 (Design of a Self-tuning PID Controller for the Speed Control of Marine Diesel Engines Using GAs)

  • 김도응;권봉재;신명호;진강규
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.75-79
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    • 2002
  • 본 논문에서는 선박 디젤엔진의 속도를 조절함에 있어서 환경 변화에서도 지속적으로 만족스러운 성능을 유지하도록 시스템 파라미터 추정자, 제어기 계수 수정자를 결합한 자기동조 PID 제어기를 설계한다. 유전알고리즘을 기반으로 한 온라인 추정자가 시스템의 파라미터를 추정하면, 제어기 계수 수정자는 제안한 동조규칙으로 계수를 조정하게 된다. 이를 위해 시스템을 시간지연 1차 모델로 근사화하여 유전알고리즘 기반으로 그 파라미터를 온라인 추정하는 문제를 다룬다. 제안한 방법의 성능은 B&W사의 4L80MC 디젤엔진을 제어대상으로 퍼지모델을 얻고 모의실험을 통하여 확인한다.

유전알고리즘에서 적응적 연산자들의 비교연구 (Comparison of Adaptive Operators in Genetic Algorithms)

  • Yun, Young-Su;Seo, Seoun-Lock
    • 지능정보연구
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    • 제8권2호
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    • pp.189-203
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    • 2002
  • 이 논문에서 우리는 유전알고리즘의 적응적 연산자에 대한 수행도를 비교한다. 이러한 적응적 연산자를 위해서, 유전알고리즘의 교차변이와 돌연변이 연산자가 고려되어 지며, 이 논문에서 개발된 하나의 퍼지로직 제어기와 기존연구에서 사용된 두개의 휴리스틱 기법이 제시되어진다. 이러한 퍼지로직 제어기와 두개의 기존 휴리스틱 기법들은 유전 탐색과정 동안에 그 연산자의 비율들을 적응적으로 조절한다. 이 논문에서 제시된 모든 알고리즘들은 수치예제에서 분석되어 지며, 결론적으로 이들 알고리즘 중에서 최적의 알고리즘이 추천된다.

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선박 자동조타기 설계를 위한 퍼지모델링 (Fuzzy modelling for design of ship's autopilot)

  • 안종갑;이창호;이윤형;손정기;이수룡;소명옥
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제34권1호
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    • pp.102-108
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    • 2010
  • 본 연구에서는 설계사양과 경제성을 고려한 퍼지형 자동조타기를 설계하기 위한 이전 단계로 Bech와 Wagner Smith의 Nomoto 2차 비선형 확장모델을 퍼지모델로 구현하는 것을 다룬다. 우선 퍼지형 자동조타기를 얻기 위해 선박의 동적 특성을 효과적으로 표현 가능한 T-S 퍼지모델을 얻는다. T-S 퍼지모델은 선박의 회두각속도를 설계변수로 간주하고 이것의 변화에 따라 다수개의 지역 선형모델(서브시스템)을 구한 후, "IF-THEN" 퍼지규칙으로 결합한 것이다. 이때 선형모델의 파라미터와 퍼지모델의 소속함수는 선박의 동적인 특성과 일치하도록 입 출력 데이터와 실수코딩 유전알고리즘이 결합된 모델 조정기법을 이용하여 최적으로 추정한다.

RCGKA기반 퍼지 시스템 최적화 및 시계열 예측 응용 (Fuzzy System Optimization Based on RCGKA and its Application to Time Series Prediction)

  • 방영근;심재선;박종국;이철희
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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    • pp.1644_1645
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    • 2009
  • 본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.

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적응진화 알고리즘을 사용한 DC 모터 퍼지 제어기 설계에 관한 연구 (Design of a Fuzzy Logic Controller Using an Adaptive Evolutionary Algorithm for DC Series Motors)

  • 김동완;황기현;이재현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.1019-1028
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    • 2007
  • 본 논문에서는 적응진화알고리즘을 사용한 퍼지 제어기의 설계방법을 제안하였다. 적응진화알고리즘은 전역탐색특성이 우수한 유전알고리즘과 다음세대를 포함하는 해집단에 대해 적응적으로 우수한 국부탐색특성을 가진 진화전략을 사용한다. 재교배 과정에서 유전알고리즘과 진화전략을 위한 해집단의 분배는 적합도에 따라서 적응적으로 결정된다. 적응진화알고리즘은 퍼지제어기의 설계 파라메터인 퍼지변수에 대한 소속함수와 스케일 요소를 결정하는데 사용된다. 제기된 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해서 비선형 특성을 가진 실제 DC 모터 속도제어 시스템을 구성하여 실험하였으며, 실험결과 PD제어기의 경우보다 우수한 속도 제어성능을 가짐을 확인하였다.

이동용 로봇의 퍼지 기반 추적 제어 (Fuzzy Rule Based Trajectory Control of Mobile Robot)

  • 이윤형;진강규;최형식;박한일;장하용;소명옥
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제34권1호
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    • pp.109-115
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    • 2010
  • 본 논문은 퍼지 제어를 통한 이동용 로봇에 대한 추적 제어에 대해서 다루고 있다. 이동용 로봇은 Mamdani 형식의 퍼지 제어기로 제어 된다. 퍼지 제어기에 있어서 이동용 로봇과 목표 사이의 각도와 각도의 변화율이 입력으로 사용되고, 출력으로 조향각이 추론되어 제어입력이 된다. 퍼지 규칙은 전문가의 경험적 지식을 참조하여 7개를 사용하였다. 또한 퍼지 제어기 설계에 있어서 하나의 관심 분야인 환산계수(scaling factor) 조정 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 이를 위해 파라미터 최적화 분야에서 잘 알려진 실수코딩 유전알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션을 통해 다양한 초기 조향각이 주어진 경우, 목표치에 대한 추적 안정성을 보여 퍼지 제어기의 유효성이 확인된다.

퍼지 추론 기반의 유전알고리즘 선택 연산자 (Fuzzy Reasoning based Selection Operator for Genetic Algorithm)

  • 서기성;현수환
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.112-115
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    • 2007
  • 본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선태연산자를 제안한다. 단일 집단을 가상적으로 임의의 n 개의 개체군을 나누고, 개체의 적합도와 유사도에 기반한 퍼지추론을 통해, 효율적인 계층화를 구성하고자 한다. 동시에 점진형(steady-state) 진화방식과 결합시켜 계층화된 군집내에서 개체들이 조기에 수렴하는 현상을 방지해 줄 수 있도록 하고, 적은 개체를 이용하여 효율적인 진화가 가능하도록 구현하였다. 2가지 기만적 문제에 대해서 다른 선태 연산자들의 결과와 비교하였으며, 만족할만한 성능을 얻었다.

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