• Advances in Computational Design
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• 제1권4호
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• pp.315-327
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• 2016

Damage detection and localisation in structures is essential since it can be a means for preventive maintenance of those structures under service conditions. The use of structural modal data for detecting the damage is one of the most efficient methods. This paper presents comparative performance of various state-of-the-art meta-heuristics for use in structural damage detection based on changes in modal data. The metaheuristics include differential evolution (DE), artificial bee colony algorithm (ABC), real-code ant colony optimisation (ACOR), charged system search (ChSS), league championship algorithm (LCA), simulated annealing (SA), particle swarm optimisation (PSO), evolution strategies (ES), teaching-learning-based optimisation (TLBO), adaptive differential evolution (JADE), evolution strategy with covariance matrix adaptation (CMAES), success-history based adaptive differential evolution (SHADE) and SHADE with linear population size reduction (L-SHADE). Three truss structures are used to pose several test problems for structural damage detection. The meta-heuristics are then used to solve the test problems treated as optimisation problems. Comparative performance is carried out where the statistically best algorithms are identified.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제11권2호
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• pp.55-58
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• 2007

We propose a systematic method for design of fiber-optic surface plasmon resonance (SPR) sensors. We used rigorous coupled wave analysis (RCWA) for analysis of the transmission spectrum, and the (1+1) evolution strategy (ES) was employed as an optimization tool. The simulation results show that the optimization method presented here is very useful in designing fiber-optic SPR sensor for strain and temperature measurement. This algorithm can be extended to another objective function with other weighting factors and optical parameters.

• 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.

• 대한조선학회논문집
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• 제48권2호
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• pp.178-182
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• 2011

Generally in order to reduce the steel weight of stiffened plate, stiffener spaces tend to be narrow and the plate gets thin. However, it will involve more fabrication cost because it can lead to the increase of welding length and the number of structural members. In the yard, the design which is able to reduce the total fabrication cost is needed, although it requires more steel weight. The purpose of this study is to find optimum stiffener spaces to minimize the fabrication cost for the cargo tank of LPG Carriers. Global optimization methods such as ES(Evolution Strategy) and GA(Genetic Algorithm) are introduced to find a global optimum solution and the sum of steel material cost and labor cost is selected as main objective function. Convergence degree of both methods in according to the size of searching population is examined and an efficient size is investigated. In order to verify the necessity of the optimum design based on the cost, minimum weight design and minimum cost design are carried out.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제49권5호
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• pp.205-211
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• 2000

This paper presents an optimal design method for fuzzy logic controller (FLC) of HVDC using an Adaptive Evolutionary Algorithm(AEA). We have proposed the AEA which uses a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary algorithms. The AEA is used for tuning fuzzy membership functions and scaling constants. Simulation results show that disturbances are well damped and the dynamic performances of FLC have better responses than those of PD controller when AC system load changes suddenly.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1177-1179
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• 1999

This paper presents a design of artificial neural network power system stabilizer(ANNPSS) using adaptive evolutionary algorithm(AEA). We have proposed an adaptive evolutionary algorithm which uses both a genetic algorithm(GA) and an evolution strategy(ES), useing the merits of two different evolutionary computations. ANNPSS shows better control performances than conventional power system stabilizer(CPSS) in three-phase fault with heavy load which is used when tuning ANNPSS. To show the robustness of the proposed ANNPSS, it is applied to damp the low frequency oscillation caused by disturbances such as three-phase fault with normal and light load. the proposed ANNPSS shows better robustness than CPSS.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.218-224
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• 2012

최근에는, 초소형 AUV(Autonomous Underwater Vehicle)의 개발에 대한 요구가 증가하고 있으므로 그 요소 기술의 확보가 시급하다. 요소 기술의 하나로서 국부경로제어의 기존 연구에서는 주로 전방감시소나(Forward Looking Sonar : FLS)의 정보를 활용하고 있는데, FLS의 크기는 초소형 AUV에 적합하지 않으므로 장애물회피소나(Obstacle Avoidance Sonar : OAS)를 이용하는 것이 바람직하다. 요약하면, 초소형 AUV를 위한 OAS 기반의 국부경로제어 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, OAS는 낮은 방위(bearing) 분해능 및 지역적인 거리(range) 정보를 제공하며, 임무시간을 증대하기 위해서 에너지 소비가 적은 시스템을 필요로 한다. 나아가, 구조 및 파라메터 관점에서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 OAS 빔 모델링을 기반으로 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 국부경로제어 기법이 제안되었다. 제안된 기법의 성능을 검증하고 특성을 분석하기 위해서 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 수평면 침로(course) 제어가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 기법에 있어서 실제 적용의 가능성과 추가 연구의 필요성을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.995-1002
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• 2000

In this paper, fuzzy logic controllers(FLC) are designed for control of flight. For tuning FLC, we used adaptive evolutionary algorithms(AEA) which uses a genetic algorithm(GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations. We used AEA to search for optimal settings of the membership functions shape and gains of the inputs and outputs of FLC. Finally, the proposed controller is applied to the high-angle-of-attack flight system for a supermaneuverable version of the f-18 aircraft and compares with other methods.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.253-261
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• 2004

게임 이론은 의사 결정 문제와 관련 된 연구와 함께 정립 된 수학적 분석법으로써 1928년 Von Neumann이 유한개의 순수전략이 존재하는 2인 영합게임은 결정적(deterministic)이라는 것을 증명함으로써 수학적 기반을 정립하였고 50년대 초, Nash는 Von Neumann의 이론을 일반화하는 개념을 제안함으로써 현대적 게임이론의 장을 열었다. 이후 진화 생물학 연구자들에 의해 고전적인 게임 이론의 가정에 해당하는 참가자들의 합리성(rationality) 대신 다윈 선택(Darwinian selection)에 의해 게임의 해를 탐색하는 것이 가능하다는 것이 밝혀지게 되었고 진화 생물학자 Maynard Smith에 의해 진화적 안정 전략(Evolutionary Stable Strategy: ESS)의 개념이 정립되면서 현대적 게임 이론으로써 진화적 게임 이론이 체계화 되었다. 한편 이와 같은 진화적 게임 이론에 관한 연구와 함께 생태계의 공진화를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 1991년 Hillis에 의해 처음으로 시도되었으며 Kauffman은 다른 종들 간의 공진화적 동역학(dynamics)을 분석하기 위한 NK 모델을 제안하였다. Kauffman은 이 모델을 이용하여 공진화 현상이 어떻게 정적 상태(static state)에 이르며 이 상태들은 게임 이론에서 소개되어진 내쉬 균형이나 ESS에 해당한다는 것을 보여주었다. 이후, 몇몇 연구자들 게임 이론과 진화 알고리즘에 기반한 연산 모델들을 제시해 왔으나 실용적인 문제의 적용에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 게임 이론에 기반 한 공진화 알고리즘을(Game theory based Co-Evolutionary Algorithm: GCEA) 제안하고 이 알고리즘을 이용하여 공진화적인 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하는 것을 목표로 한다.

• Computers and Concrete
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• 제32권2호
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• pp.217-232
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• 2023

Numerous studies have been performed on the behavior of pile foundations in cold regions. This study first attempted to employ artificial neural networks (ANN) to predict pile-bearing capacity focusing on pile data recorded primarily on cold regions. As the ANN technique has disadvantages such as finding global minima or slower convergence rates, this study in the second phase deals with the development of an ANN-based predictive model improved with an Elephant herding optimizer (EHO), Dragonfly Algorithm (DA), Genetic Algorithm (GA), and Evolution Strategy (ES) methods for predicting the piles' bearing capacity. The network inputs included the pile geometrical features, pile area (m²), pile length (m), internal friction angle along the pile body and pile tip (Ø°), and effective vertical stress. The MLP model pile's output was the ultimate bearing capacity. A sensitivity analysis was performed to determine the optimum parameters to select the best predictive model. A trial-and-error technique was also used to find the optimum network architecture and the number of hidden nodes. According to the results, there is a good consistency between the pile-bearing DA-MLP-predicted capacities and the measured bearing capacities. Based on the R2 and determination coefficient as 0.90364 and 0.8643 for testing and training datasets, respectively, it is suggested that the DA-MLP model can be effectively implemented with higher reliability, efficiency, and practicability to predict the bearing capacity of piles.