• 제목/요약/키워드: 진화연산

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문법적 진화기법과 조건부 확률을 이용한 청소 로봇의 이동 패턴 계획 (Designing the Moving Pattern of Cleaning Robot based on Grammatical Evolution with Conditional Probability Table)

  • 권순조;김현태;안창욱
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.184-188
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    • 2016
  • 청소 로봇은 가정에서 사용 가능한 대표적인 지능형 로봇이다. 고가형 청소 로봇은 센서로부터 정보를 제공받아 높은 커버리지 성능을 가진 알고리즘이 존재하지만, 저가형의 청소 로봇엔 적용하기 어렵다. 본 논문은 저가형의 청소 로봇과 같은 환경에서 효율적인 움직임을 구현하기 위해 문법적 진화기법 기반의 청소 로봇의 이동 패턴을 계획하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 배커스-나우르 표기법을 사용하여 이동 패턴 문법을 정의하고 진화연산을 통해 최적화된 프로그램을 생성하였다. 이와 더불어 프로그램 생성 과정에서 획득한 문법 요소 간 조건부 확률 정보를 활용하였다. 제안 알고리즘의 성능 검증을 위해 청소 로봇 시뮬레이션을 활용하여 기존 알고리즘과 성능을 비교하였으며 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 확인하였다.

효율적인 지도 퍼지 군집화를 위한 휴리스틱 분할 진화알고리즘 (A Partitioned Evolutionary Algorithm Based on Heuristic Evolution for an Efficient Supervised Fuzzy Clustering)

  • 김성은;류정우;김명원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.667-669
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    • 2005
  • 최근 새로운 데이터마이닝 방법인 지도 군집화가 소개되고 있다. 지도 군집화의 목적은 동일한 클래스가 한 군집에 포함되도록 하는 것이다. 지도 군집화는 데이터에 대한 배경 지식을 획득하거나 분류 방법의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 군집화 방법에서 파생된 지도 군집화 역시 군집화 개수 설정 방법에 따라 효율성이 좌우된다. 따라서 클래스 분포에 따라 최적의 지도 군집화 개수를 찾기 위해 진화알고리즘을 적용할 수 있으나, 진화알고리즘은 대용량 데이터를 처리할 경우 수행 시간이 증가되어 효율성이 감소되는 문제가 있다. 본 논문은 지도 군집화보다 강인한인 지도 퍼지 군집화를 효율적으로 생성하기 위해 진화성이 우수한 휴리스틱 분할 진화알고리즘을 제안한다. 휴리스틱 분할 진화알고리즘은 개체를 생성할 때 문제영역의 지식을 반영한 휴리스틱 연산으로 탐색 시간을 단축시키고, 개체 평가 단계에서 전체 데이터 대신 샘플링된 부분 데이터들을 이용하여 진화하는 분할 진화 방법으로 수행 시간을 단축시킴으로써 진화알고리즘의 효율성을 높인다. 또한 효율적으로 개체를 평가하기 위해 지도 퍼지 군집화 알고리즘인 지도 분할 군집화 알고리즘(SPC: supervised partitional clustering)을 제안한다. 제안한 방법은 이차원 실험 데이터에 대해서 정확성과 효율성을 분석하여 그 타당성을 확인한다.

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셀룰라 오토마아에 기반한 신경망 (Neural Networks based on Cellular Automata)

  • 조용군;신석영;강훈
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.57-60
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    • 1998
  • Darwin Machine은 자기 자신의 구조를 전자적인 속도로 진화해 나가는 하드웨어로서 복잡한 구조와 성질으 진화 기법을 사용하여 만들어 나가는 진화공학(Evolutionary Engineering)의 한 예이다. 하드웨어가 전자적인 속도로 진화하기 위해서는 각각으리 하드웨어 구성요소들이 병렬적으로 작동해햐 하는데 셀룰라 오토마타는 이러한 문제를 해결하는 적합한 구조이며, 하드췌어에 쉽게 이식할 수 있는 장점이 있다. 신경망의 학습 능력과 진한 연산을 이용하면 효율적인 진화를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어 구현을 위한 셀룰라 오토마타에 기반한 신경망을 보이고자 한다.

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진화하드웨어를 위한 유전자 알고리즘 프로세서(GAP) 설계 (Design of Genetic Algorithm Processor(GAP) for Evolvable Hardware)

  • 심귀보;김태훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.462-466
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    • 2002
  • GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화를 모방한 계산 알고리즘으로서 단순하고 응용이 쉽기 때문에 여러 분야에 전역적 최적해 탐색에 많이 사용되고 있다. 최근에는 하드웨어를 구성하는 방법의 하나로서 사용되어 진화하드웨어라는 분야를 탄생시켰다. 이와 함께 GA의 연산자체를 하드웨어로 구현하는 GA processor(GAP)의 필요성도 증가하고 있다. 특히 진화하드웨어를 소프트웨어에서 진화시키는 것이 아닌 GAP에 의해 진화시키는 것은 독립된 구조의 진정한 EHW 설계에 필수적이 될 것이다. 본 논문에서는 진화하드웨어의 빠른 재구성을 위한 유전자 알고리즘 프로세서를 설계한다.

강화학습에 의한 유전자 프로그래밍의 성능 개선 (Performance Improvement of Genetic Programming Based on Reinforcement Learning)

  • 전효병;이동욱;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.1-8
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    • 1998
  • 본 논문에서는 유전자 프로그래밍의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습법에 기반한 강화 유전자 프로그래밍을 제안한다. 트리구조와 프로그램을 염색체로 가지는 유전자 프로그래밍(GP)은 다른 진화 알고리즘에 비해 염색체의 크기에 제한이 없기 때문에 표현력에 융통성이 많다는 장점이 있다. 그러나 이러한 특징은 반대고 교차 및 돌연변이 연산에 있어서 수렴성을 떨어뜨리는 단점을 나타낸다. 따라서 유전자 프로그래밍은 다른 진화알고리즘에 비해 개체군의 크기 및 진화 세대수를 크게 잡는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍의 이러한 성질을 개선하기 위해서 프로그램에 강화신호를 주어 이것의 보답/벌칙의 정도에 기반한 교차 및 돌연번이 연산을 실행하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인공개미(Artificial Ant)문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

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유전자 알고리즘에서 연산자 확률 자율조정 (Self-tuning of Operator Probabilities in Genetic Algorithms)

  • Jung, Sung-Hoon
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제37권5호
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    • pp.29-44
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    • 2000
  • 진화연산 분야에서 연산자 확률을 조정하는 것은 주 연구분야 중 하나이다. 그 이유는 적당한 연산자 확률을 설정하는 것이 매우 지루하고 어려울 뿐만 아니라 유전자 알고리즘의 성능향상에 매우 중요하기 때문이다. 많은 연구자들이 연산자 확률을 설정하거나 조절하는 여러가지 알고리즘을 소개했다. 그러나, 실험결과는 그리 만족할 만한 것이 아니었다. 더군다나, Tuson은 그의 논문에서 “연산자 조정은 반드시 좋은 것만은 아니다”라고 주장하였다[¹²]. 본 논문에서 우리는 유전자 알고리즘에서 연산자 확률을 자율조정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 4개의 함수와 한 개의 조합최적화 문제에 적용하여 테스트하고 일정한 유전자 확률을 갖는 단순 유전자 알고리즘과 Srinivas[³]가 제안한 알고리즘과 비교하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 알고리즘이 다른 방법보다 상당히 우수함을 보였다. 이전의 방법과 비교해 볼 때 제안한 알고리즘은 계산량이 적고 연산자 확률을 진화시키기 위한 새로운 연산없이 상호 진화하며 진화를 위한 새로운 파라메터가 필요없는 등의 3가지 장점을 갖고 있다.

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대화형 진화 연산을 이용한 아바타 생성 (An Interactive Approach based on Genetic Algorithm Using Hidden Population and Simplified Genotype for Avatar Synthesis)

  • 이자용;백일현;강훈
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.482-487
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    • 2002
  • 본 논문에서는 사용자 개개인에 최적화된 아바타를 생성하기 위해 대화형 진화 연산(Interactive Genetic Algorithm, IGA)을 적용하는 방법을 제안하고 있다. IGA는 사용자의 선택을 적합도 평가에 사용하는 방법이기 때문에, 사용자의 개인적인 취향을 아바타 생성 과정에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 IGA가 가지고 있는 단점을 극복하기 위해 'hidden population' , 'primitive avatar' , 'simplified genotype' 기법을 제안한다. 이러한 방법들은 단시간 내에 최적화된 결과물을 생성하도록 유도함으로써 IGA 시스템의 최대 문제점인 사용자의 피로도를 최소화한다. 마지막으로, 제안하고 있는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 사용자의 만족도나 신뢰도를 측정할 수 있는 독자적인 평가 방법을 소개하고 있다.

진화연산에 의한 공학 데이터의 활용 (Practical Utilization of Engineering Data based on Evolutionary Computation Method)

  • 이경호;연윤석;양영순
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.317-324
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    • 2005
  • Korean shipyards have accumulated a great amount of data. But they do not have appropriate tools to utilize the data in practical works. Engineering data contains experts' experience and know-how In its own. It is very useful to extract knowledge or information from the accumulated existing data by using datamining technique. This paper treats an evolutionary computation method based on genetic programming (GP), which can be one of the components to realize datamining.

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웹상에서의 감성적 미디어 검색 및 제작을 위한 범용 대화형 GA 인터페이스 (A Generic Interactive GA Interface for Emotional Media Retrieval and Production on Web)

  • 이종하;조성배
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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    • pp.459-462
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    • 2000
  • 웹기반의 미디어 검색과 제작에 인간의 직관이나 감성을 이용하는 방법이 최근 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술로서 대화형 진화연산을 소개하고, 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용에 기초한 벌용의 인터페이스를 개발한다. 이 시스템은 미디어 검색 및 제작 방법으로 유전자 알고리즘을 사용하고, 이의 적합도 값을 인간이 제공하도록 함으로써 인간의 감성을 개입시키도록 한다

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