• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제17권2호
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• pp.187-196
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• 2003

In this paper, a new methodology of evolutionary computations - An Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) is proposed. 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, the proportions of the population by GA and ES are adaptively modulated according to the fitness. AEA is used to. designing fuzzy logic controller (FLC) for a high-angle-of-attack flight system for a super-maneuverable version of F-18 aircraft. AEA is used to determine the membership functions and scaling factors of an FLC. The computer simulation results show that the FLC has met both robustness and performance requirements.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.857-860
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• 2009

최근 유무선 통신 시스템의 발전에 따른 인터넷 환경의 급격한 변화는 가상공간의 출현과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 구축에 대한 요구를 가속화시키고 있으며 이와 관련된 이론 및 기술의 발전을 주도해 왔다. 이와 관련한 문제들 중에 가장 근간이 되는 문제들 중 하나는 최적 통신 스패닝 트리(OCST: Optimal Communication Spanning Tree) 문제이다. 본 논문에서는 이러한 최적 통신 스패닝 트리 문제를 해결하기 위해 파라미터를 자동 조절하는 유전 알고리즘 (Parameter Auto Tuned GA, PAT-GA)을 이용한다. 제안하는 유전 알고리즘은 교차율, 돌연변이율과 같은 파라미터를 자동조절하기 위해 퍼지 논리 제어기 (FLC: Fuzzy Logic Controller)를 이용한다. 임의로 생성된 예제에 대한 수치 실험을 통해 통신시스템의 기본 문제 중 하나인 최적 통신 스패닝 트리 문제의 해법으로서의 제안 알고리즘의 유용성과 효율성을 확인한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제22권4호
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• pp.421-430
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• 2022

This paper addresses the stochastic control problem of robots within the framework of parameter uncertainty and uncertain noise covariance. First of all, an open circle deterministic trajectory optimization issue is explained without knowing the unequivocal type of the dynamical framework. Then, a Linear Quadratic Gaussian (LQG) controller is intended for the ostensible trajectory-dependent linearized framework, to such an extent that robust hereditary NN robotic controller made out of the Kalman filter and the fuzzy controller is blended to ensure the asymptotic stability of the non-continuous controlled frameworks. Applicability and performance of the proposed algorithm shown through simulation results in the complex systems which are demonstrate the feasible to improve the performance by the proposed approach.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2004년도 동계학술대회 논문집
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• pp.34-34
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• 2004

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2417-2419
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• 2001

A path planning is one of the main subjects in a mobile robot. It is divided into two parts. One is a global path planning and another is a local path planning. This paper, using the formal two methods, presents that the mobile robot moves to multi-targets with avoiding unknown obstacles. For the shortest time and the lowest cost, the mobile robot has to find a optimal path between targets. To find a optimal global path, we used GA(Genetic Algorithm) that has advantage of optimization. After finding the global path, the mobile robot has to move toward targets without a collision. FLC(Fuzzy Logic Controller) is used for local path planning. FLC decides where and how faster the mobile robot moves. The validity of the study that searches the shortest global path using GA in multi targets and moves to targets without a collision using FLC, is verified by simulations.

• 동력기계공학회지
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• 제10권4호
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• pp.159-164
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• 2006

In recent, the marine engine of a large size is being realized a lower speed, longer stroke and a small number of cylinders for the energy saving. Consequently the variation of rotational torque became larger than former days because of the longer delay-time in fuel oil injection process and an increased output per cylinder. It was necessary that algorithms have enough robustness to suppress the variation of the delay-time and the parameter perturbation. This paper shows the structure of hybrid F-NFC against the delay-time and the perturbation of engine parameter as modeling uncertainties, and the design of the robust speed controller by hybrid F-NFC for the engine. And, The Parameter values of linear equation are determined by RC-GA for F-NFS. The hybrid F-NFC is combined the F-NFC and PID controller for filling up each.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.52-64
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• 1995

로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권12호
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• pp.85-98
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제12권4호
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• pp.687-691
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• 2002

To enhance the production of flavonoids [baicalin, wogonin-7-Ο-glucuronic acid (GA)], which are secondary metabolites of Scutellaria baicalensis Georgi(G.) plant cells, a multilayer perceptron control system was applied to regulate the substrate feeding in a fed-batch cultivation. The optimal profile for the substrate feeding rate in a fed-batch culture of S. baicalensis G. was determined by simulating a kinetic model using a genetic algorithm. Process variable profiles were then prepared for the construction of a multilayer perceptron controller that included massive parallelism, trainability, and fault tolerance. An error back-propagation algorithm was applied to train the multiplayer perceptron. The experimental results showed that neurocontrol incorporated with a genetic algorithm improved the flavonoid production compared with a simple fuzzy logic control system. Furthermore, the specific production yield and flavonoid productivity also increased.