• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제55권9호
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• pp.365-375
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• 2006

This paper is presented by the application of parallel adaptive evolutionary algorithm(PAEA) to search an optimal solution of a thermal unit commitment problem. The adaptive evolutionary algorithm(AEA) takes the merits of both a genetic algorithm(GA) and an evolution strategy(ES) in an adaptive manner to use the global search capability of GA and the local search capability of ES. To reduce the execution time of AEA, the developed algorithm is implemented on an parallel computer which is composed of 16 processors. To handle the constraints efficiently and to apply to Parallel adaptive evolutionary algorithm(PAEA), the states of thermal unit are represented by means of real-valued strings that display continuous terms of on/off state of generating units and are involved in their minimum up and down time constraints. And the violation of other constraints are handled by repairing operator. The procedure is applied to the $10{\sim}100$ thermal unit systems, and the results show capabilities of the PAEA.

• 한국광학회지
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• 제35권3호
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• pp.107-114
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• 2024

본 연구에서는 다채널 결맞음 빔결합 시스템에서 공분산 행렬 적응 진화 전략(covariance-matrix-adaptation-evolution-strategy, CMA-ES) 알고리즘의 구현 가능성을 실험적으로 확인하였다. 파장이 635 nm인 결맞음 광원과 함께 공간 광 변조기를 다채널 위상 변조기 배열로 활용하는 다채널 결맞음 빔결합 시스템을 구성하고, 확률적 병렬 경사 하강(stochastic parallel gradient descent, SPGD) 및 CMA-ES 알고리즘을 결맞음 빔결합 시스템에 적용하여 획득한 두 알고리즘의 동작 특성을 비교하였다. 사각 구조인 16채널 및 벌집 구조인 19채널 결맞음 빔결합 시스템에서 두 알고리즘의 동작 특성을 평가한 결과 두 알고리즘의 동작 특성은 주어진 조건에서 평균적으로 유사하였으나, CMA-ES 알고리즘이 SPGD 알고리즘에 비해 초기 위상값 설정에 따른 동작 특성 변동이 상대적으로 작아 보다 안정적으로 동작할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 저자가 아는 범위 내에서 CMA-ES 위상제어 알고리즘을 다채널 결맞음 빔결합 시스템에 적용한 최초의 원리증명 시연이며, 향후 CMA-ES 위상제어 알고리즘에 기반한 다채널 결맞음 시스템에서 채널 수 증가 혹은 외부 위상잡음 효과 등을 실험적으로 연구할 때 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국광학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-12
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• 2023

본 연구에서는 다채널 결맞음 빔결합 시스템을 위한 위상제어 방식으로 covariant matrix adaption evolution strategy (CMA-ES) 알고리즘 및 stochastic parallel gradient descent (SPGD) 알고리즘을 결합한 이중 위상제어 알고리즘을 제안하고 그 동작 특성을 전산모사를 통해 분석한다. 제안하는 CMA-ES/SPGD 이중 위상제어 알고리즘은 결합된 최종 출력광 세기가 미리 설정된 특정값에 도달하기 전까지는 그 위상제어 최적화를 CMA-ES 알고리즘을 통해 진행하고, 그 이후에는 SPGD 알고리즘으로 전환하여 진행하는 순차적 이중 구조를 취한다. 이를 이상적인 7채널과 19채널 광섬유 결합기 기반 결맞음 빔결함 시스템에 적용하였을 때, 위상제어 최적화 평균 수렴시간이 기존의 SPGD 알고리즘만 단독적용한 경우에 비해 약 10% 단축됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 동일한 결맞음 빔결함 시스템에서 실제 환경과 유사하게 각 채널광에 위상잡음을 부가적으로 인가한 경우, 본 연구에서 제안하는 이중 위상제어 알고리즘을 적용할 경우 주어진 조건에서 그 평균 수렴시간이 기존의 SPGD 알고리즘만 단독적용한 경우에 비해 7채널 시스템의 경우 약 17%, 19채널 시스템의 경우 약 16-27% 정도 단축됨을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 CMA-ES/SPGD 이중 위상제어 알고리즘은 향후 실제 대기 환경과 같이 위상잡음 효과를 무시할 수 없는 조건에서 결맞음 빔결합을 구현시 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지
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• 제56권9호
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• pp.1521-1526
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• 2007

This paper presents the application of Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) to search an optimal setting of overcurrent relay coordination to protect ring distribution systems. The AEA takes the merits of both a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner to use the global search capability of GA and the local search capability of ES. The overcurrent relay settings and coordination requirements are formulated into a set of constraint equations and an objective function is developed to manage the overcurrent relay settings by the Time Coordination Method. The domain of overcurrent relays coordination for the ring-fed distribution systems is a non-linear system with a lot of local optimum points and a highly constrained optimization problem. Thus conventional methods fail in searching for the global optimum. AEA is employed to search for the optimum relay settings with maximum satisfaction of coordination constraints. The simulation results show that the proposed method can optimize the overcurrent relay settings, reduce relay mis-coordinated operations, and find better optimal overcurrent relay settings than the present available methods.

• KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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• 제2B권4호
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• pp.156-161
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• 2002

This paper proposes an optimized universal motor for improving its performance using the finite element method (FEM) with the (1＋1) Evolution Strategy (ES) algorithm. To do this, various design parameters are modified, such as air gap length, shape of motor slot, pole shoe, pole width, and rotor shaft diameter. Two parameters (arc length of stator pole and thickness of pole shoe) are chosen and optimized using the program, and the optimized model is built and tested with a performance measuring system. The measured values of the model are compared with those of the initial and the optimized model to prove the algorithm. As a result, the final model improves its performance compared with those of the initial model.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제50권11호
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• pp.520-527
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• 2001

This paper suggests a new methodology of evolutionary computations - an Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) for solving the Economic Load Dispatch (ELD) problem which has piecewise quadratic cost functions and prohibited operating zones with many local minima. AEA uses a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations: global search capability of GA and local search capability of ES. In the reproduction procedure, proportions of the population by GA and the population by ES are adaptively modulated according to the fitness. Case studies illustrate the superiority of the proposed methods to existing conventional methods in power generation cost and computation time. The results demonstrate that the AEA can be applied successfully in the solution of ELD with piecewise quadratic cost functions and prohibited operating zones

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제5A권3호
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• pp.269-279
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• 2005

This paper presents an application of the parallel Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) to search an optimal solution of a reconfiguration in distribution systems. The aim of the reconfiguration is to determine the appropriate switch position to be opened for loss minimization in radial distribution systems, which is a discrete optimization problem. This problem has many constraints and it is very difficult to find the optimal switch position because of its numerous local minima. In this investigation, a parallel AEA was developed for the reconfiguration of the distribution system. In parallel AEA, a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner are used in order to combine the merits of two different evolutionary algorithms: the global search capability of GA and the local search capability of ES. In the reproduction procedure, proportions of the population by GA and ES are adaptively modulated according to the fitness. After AEA operations, the best solutions of AEA processors are transferred to the neighboring processors. For parallel computing, a PC-cluster system consisting of 8 PCs·was developed. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU, and is connected with others through switch based fast Ethernet. The new developed algorithm has been tested and is compared to distribution systems in the reference paper to verify the usefulness of the proposed method. From the simulation results, it is found that the proposed algorithm is efficient and robust for distribution system reconfiguration in terms of the solution quality, speedup, efficiency, and computation time.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.41.4-41
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• 2001

In this paper, we propose a LQR(Linear Quadratic Regulator) controller design for the active suspension using two-degree-of-freedom quarter-car model. We can improve the inherent suspension problem, the tradeoff between ride quality and suspension travel by selecting appropriate weights in the LQR-objective function. Because any definite rules for selecting weights do not exist, we replace the designer´s trial and error with the optimization-algorithm, ES(Evolution Strategy). Using the ES, we can find the proper control gains for selected frequencies, which have major effects on the vibrations of the vehicle´s state variables.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.632-637
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• 2008

실제 시스템 적용에 있어서, 소나 표적의 특징정보추출을 위한 PSR(Propeller Shaft Rate) 추정 알고리즘은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼 기반의 소나 표적 식별에 있어서 다중의 스펙트럼 선들로부터 기본 주파수와 그 고조파들로 구성된 하모닉군을 구별하는 깃은 필수적이면서도 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 기본주파수 발견법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다 이 문제들을 해결하기 위해서 전문가 지식 및 진화 전략(ES : Evolution Strategy)을 이용하는 진화적인PSR 추정 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서는 소나 표적의 PSR 추정이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실시간 시스템 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.

• 한국자기학회지
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• 제7권2호
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• pp.103-108
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• 1997

본 논문에서는 퍼지결정법을 적용한 유도전동기의 최적설계 방법을 제시하였다. 이 방법은 설계자의 경험, 관점, 판단을 반영할 수 있을 뿐만 아니라 다목적 최적설계에 쉽게 적용가능하다. 특성 해석방법은 등가 자기회로법이며, 설계방법은 기존 설계법 중의 하나인 D$^{2}$L 법에 퍼지 결정법과 최적화 루틴을 결합하였다. 사용한 최적화 알고리즘은 확률론적 최적화기법인 (1+1) Evolution Strategy(ES)를 이용하였다. 제안된 알고리즘은 유도전동기의 무게최소화와 동시에 주요 동작점에서의 효율, 역률을 최대화 설계하는 다중목적 최적설계에 적용되었다.