• 제목/요약/키워드: Evolutionary Strategy

검색결과 199건 처리시간 0.026초

소나표적의 식별을 위한 진화적 PSR 추정기 (Evolutionary PSR Estimator for Classification of Sonar Target)

  • 김현식
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국해양정보통신학회 2008년도 지능정보 및 응용 학술대회
    • /
    • pp.149-150
    • /
    • 2008
  • 일반적으로, 소나 표적의 식별을 위한 PSR(Propeller Shaft Rate) 추정 알고리즘은 다음의 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼으로부터 하모닉군을 구별하는 것은 필수적이면서도 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 구별법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제들을 해결하기 위해서 전문가 지식 및 진화 전략(ES : Evolution Strategy)을 이용하는 진화적인 PSR 추정기가 제안되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 그 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.

  • PDF

진화전략을 이용한 Manabe 표준형에 관한 연구 (A Study on the Manabe Standard Form Using the Evolutionary Strategy)

  • 강환일;정요원
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
    • /
    • 제50권2호
    • /
    • pp.65-71
    • /
    • 2001
  • The step response of the Manabe standard form[2] has little overshoot and show almost same waveforms regardless of the order of the characteristic polynomials. In some situations it is difficult to control the rise time and settling time simultaneously of the step response of the Manabe standard form To control its rise time and settling time efficiently, We develop the Manabe standard form: We try to find out the SRFS(Slow Rise time & Fast Setting time) form which has the slower rise time and faster settling time than those fo the Manabe standard form. We also consider the other three forms: FRSS(Fast Rise time & Slow Settling time), SRFS(Slow Rise time & Fast Settling time) and SRSS(Slow Rise time & Slow Settling time) forms. In this paper, by using the evolutionary strategy, we obtain all the coefficient of the four forms we mention above. Finally, we design a controller for a given plant so that the overall system has the performance that the rise time is faster, the settling time is faster than those of the Manabe standard form.

  • PDF

Distribution System Reconfiguration Using the PC Cluster based Parallel Adaptive Evolutionary Algorithm

  • Mun Kyeong-Jun;Lee Hwa-Seok;Park June Ho;Hwang Gi-Hyun;Yoon Yoo-Soo
    • KIEE International Transactions on Power Engineering
    • /
    • 제5A권3호
    • /
    • pp.269-279
    • /
    • 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.

시뮬레이션 기반 진화기법을 이용한 최적 보안 대응전략 자동생성 (Automated Generation of Optimal Security Defense Strategy using Simulation-based Evolutionary Techniques)

  • 이장세;황훈규;윤진식;박근우
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제14권11호
    • /
    • pp.2514-2520
    • /
    • 2010
  • 본 논문은 진화기법을 이용하여 최적의 보안 대응전략을 자동생성 하는 방법의 제안을 목적으로 한다. 정보통신 환경에 대한 침해에 의한 피해가 급증함에 따라 다양한 보안 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 다양한 네트워크 환경에 대한 보안 기술들의 연통 상황을 고려한 최적의 대응 전략을 생성하는데 어려움이었다. 따라서 본 논문에서는 대응방법을 유전자로 표현하여 유전 알고리즘을 적용함으로써 대응방법들에 대한 최적의 조합으로서 최적 대응 전략을 생성하였다. 또한 시뮬레이션을 이용하여 다양한 상황에 대한 대용방법의 적용에 따른 취약성을 정량적으로 평가함으로써 적합도를 평가하였다. 끝으로 제안한 방법을 구현한 시스템에 대한 실험을 통하여 타당성을 검토하였다.

진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 활용한 선박경제운항시스템 (Economic Ship Routing System by a Path Search Algorithm Based on an Evolutionary Strategy)

  • 방세환;권영근
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제39C권9호
    • /
    • pp.767-773
    • /
    • 2014
  • 선박경제운항이란 기상예측정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 방법론이 연구되고 있다. 성공적인 경제운항시스템을 구현하기 위해서는 기상을 고려하여 적절하게 엔진 출력을 조절하거나 지리적 운항 경로를 바꾸는 방법이 필요하다. 그러나 지리적 운항 경로의 결정은 항해 시각에 따라 연료소모량이 변하는 동적 비용 문제임을 고려할 때 최적의 해를 찾기가 어렵다. 이에 이 논문에서는 매우 많은 지리적 후보 경로들 중에서 우수한 품질의 해를 효과적으로 탐색하기 위한 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 7개 노선에 대해 실험한 결과 최단거리 운항 방법에 비해 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.82%, 최대 2.49% 개선시킬 수 있었다. 특히 사례 분석을 통해 제안된 방법이 악천후를 회피할 수 있는 지리적 경로를 탐색할 수 있음을 확인하였다.

전화전략기반 엔진출력 최적화를 통한 선박경제운항시스템 (An Economic Ship Routing System by Optimizing Outputs of Engine-Power based on an Evolutionary Strategy)

  • 장호섭;권영근
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제36권4B호
    • /
    • pp.412-421
    • /
    • 2011
  • 선박경제운항이란 기상예측정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 많은 시스템이 이를 위해 연구되고 있다. 기존의 시스템에서는 문제의 복잡성을 줄이기 위해 엔진의 출력을 고정하거나 속력을 일정하게 운항한다는 가정을 기반으로 접근하고 있다. 그러나 엔진출력을 잘 조절한다면 더 좋은 기상환경에서 선박이 운항할 수 있게 되어 연료소모량을 더욱 줄일 수 있다. 본 논문에서는 진화전략 알고리즘을 사용하여 항로의 세부구간별로 최적출력을 탐색할 수 있는 새로운 경제운항시스템을 제안하였다. 또한, 지리적 최단 경로를 찾을 수 있는 $A^*$ 알고리즘과 곡선 표현의 자유도를 높일 수 있는 방법을 사용함으로써 임의의 출발지와 목적지에 대해서 제안된 경제운항시스템을 적용할 수 있도록 하였다. 총 36가지의 운항 시나리오에 대해서 이 논문에서 제안된 시스템의 성능을 기존의 출력고정 운항방법과 비교한 결과, 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균적으로 1.3%, 최대로는 5.6% 개선시킬 수 있음을 관찰하였다.

실시간 진화 신경망 알고리즘을 이용한 전기.유압 서보 시스템의 적응 학습제어 (Adaptive Learning Control of Electro-Hydraulic Servo System Using Real-Time Evolving Neural Network Algorithm)

  • 장성욱;이진걸
    • 제어로봇시스템학회논문지
    • /
    • 제8권7호
    • /
    • pp.584-588
    • /
    • 2002
  • The real-time characteristic of the adaptive leaning control algorithms is validated based on the applied results of the hydraulic servo system that has very strong a non-linearity. The evolutionary strategy automatically adjusts the search regions with natural competition among many individuals. The error that is generated from the dynamic system is applied to the mutation equation. Competitive individuals are reduced with automatic adjustments of the search region in accordance with the error. In this paper, the individual parents and offspring can be reduced in order to apply evolutionary algorithms in real-time. The feasibility of the newly proposed algorithm was demonstrated through the real-time test.

Decentralized Load-Frequency Control of Interconnected Power Systems with SMES Units and Governor Dead Band using Multi-Objective Evolutionary Algorithm

  • Ganapathy, S.;Velusami, S.
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
    • /
    • 제4권4호
    • /
    • pp.443-450
    • /
    • 2009
  • This paper deals with the design of decentralized controller for load-frequency control of interconnected power systems with superconducting magnetic energy storage units and Governor Dead Band Nonlinearity using Multi-Objective Evolutionary Algorithm. The superconducting magnetic energy storage unit exhibits favourable damping effects by suppressing the frequency oscillations as well as stabilizing the inter-area oscillations effectively. The proposed control strategy is mainly based on a compromise between Integral Squared Error and Maximum Stability Margin criteria. Analysis on a two-area interconnected thermal power system reveals that the proposed controller improves the dynamic performance of the system and guarantees good closed-loop stability even in the presence of nonlinearities and with parameter changes.

Multi-objective optimal design of laminate composite shells and stiffened shells

  • Lakshmi, K.;Rama Mohan Rao, A.
    • Structural Engineering and Mechanics
    • /
    • 제43권6호
    • /
    • pp.771-794
    • /
    • 2012
  • This paper presents a multi-objective evolutionary algorithm for combinatorial optimisation and applied for design optimisation of fiber reinforced composite structures. The proposed algorithm closely follows the implementation of Pareto Archive Evolutionary strategy (PAES) proposed in the literature. The modifications suggested include a customized neighbourhood search algorithm in place of mutation operator to improve intensification mechanism and a cross over operator to improve diversification mechanism. Further, an external archive is maintained to collect the historical Pareto optimal solutions. The design constraints are handled in this paper by treating them as additional objectives. Numerical studies have been carried out by solving a hybrid fiber reinforced laminate composite cylindrical shell, stiffened composite cylindrical shell and pressure vessel with varied number of design objectives. The studies presented in this paper clearly indicate that well spread Pareto optimal solutions can be obtained employing the proposed algorithm.

Robust Automatic Parking without Odometry using an Evolutionary Fuzzy Logic Controller

  • Ryu, Young-Woo;Oh, Se-Young;Kim, Sam-Yong
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
    • /
    • 제6권3호
    • /
    • pp.434-443
    • /
    • 2008
  • This paper develops a novel automatic parking algorithm based on a fuzzy logic controller with the vehicle pose for the input and the steering rate for the output. It localizes the vehicle by using only external sensors - a vision sensor and ultrasonic sensors. Then it automatically learns an optimal fuzzy if-then rule set from the training data, using an evolutionary fuzzy system. Furthermore, it also finds the green zone for the ready-to-reverse position in which parking is possible just by reversing. It has been tested on a 4-wheeled Pioneer mobile robot which emulates the real vehicle.