본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하는 퍼지 교통 제어기를 제안한다. 일반적인 퍼지 교통 제어기들은 사람에 의해 생성된 소속함수들을 사용한다. 그러나 이 방식은 퍼지 제어기를 설계하는데 최적의 해를 보장하지 못한다. 유전 알고리즘은 휴리스틱적인 특정 영역의 지식을 필요로 하는 최적화 문제의 좋은 해결 방법이다. 좋은 성능을 보이는 퍼지 소속함수를 찾기 위해서 적합도 함수가 정의되어야 한다. 그러나 교통 제어에서 적합도 함수를 수치 표현으로 정의하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 교통 시뮬레이터에 의해 얻어지는 성능척도로써 해의 적합도를 결정하는 시뮬레이션 접근법을 사용한다. 제안된 방법은 기존의 퍼지 제어기들에 비하여 우수한 성능을 보여준다.
In this paper, a convenient scheme for solving multi-objective optimization problems including fuzzy information in both objective functions and constraints is presented. At first, a multi-objective problem is converted into single objective problem based on the norm method, and a merbership function is constructed by selecting its type and providing the parameters defined by the norm method. Finally, this fuzzy programming problem is converted into an ordinary optimization problem which can be solved by usual nonlinear programming techniques. With this scheme, a designer can conveniently obtain pareto optimal solutions of a fuzzy system only by providing some parameters corresponding to the importance of the objectiv functions. Proposed scheme is simple and efficient in treating multi-objective fuzzy systems compared with and method by with membership function value is provided interactively. To show the validity of the scheme, a simple 3-bar truss example and optimal cutting problem are solved, and the results show that the scheme is very useful and easy to treat multi-objective fuzzy systems.
퍼지 선형계획법은 불확실성하에서의 문제들을 해결하는데 유용한 의사결정 모형이다. 본 연구에서는 목적함수 값이 퍼지수이고 우변 상수도 퍼지수인 융합 등식 제약식을 갖는 퍼지 선형계획법 문제를 다룬다. 연구의 목적은 퍼지 해를 정의하고 그것을 구하는 절차를 모색하는 것이다. 목적함수 값에 대한 소속 함수로 부분 선형함수를, 제약식의 소속 함수로는 사다리꼴 함수를 도입한다. 사다리꼴 함수는 구간별 선형 함수 들로 나누어 나타낼 수 있다. 따라서 모든 소속 함수들을 선형식 들로 대체함으로써 퍼지 선형계획 모형을 Zimmermann의 대칭 선형 모형으로 바꿀 수 있다. 여기에 최대-최소 기준을 적용하여 일반 선형계획법 문제를 도출해 내고, 이 문제의 최적해로부터 원 문제의 퍼지 해를 얻게 된다. 본 논문에서는 사다리꼴 소속 함수에 대해 살펴보았는데 앞으로는 오목 부분 선형함수와 같은 좀 더 일반화된 소속 함수에 대한 연구가 필요하다.
Studies upto date for estimating the reliability by means of one accarate value contain risks of many erroneous options. The objective of this paper is to presents a fault tree analueis model on the basis of the membership functions of trape Zoidal fuzzy number after imposing an interval of Confidence on the residual possibility theory. The results from the model Show that the value of Stability was reliable.
In conventional function analysis, the function values are evaluated by experts, which are treated as exact values. For many cases, it is often difficult to evaluate the function values of a certain subject because the criteria of evaluation are very vague. This paper presents a new function evaluation method using fuzzy set. The purpose of the method is to minimize the difference among experts by recognizing an intersection point of membership function as a representative value.
An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.
본 논문은 퍼지를 적용한 순환 신경망을 이용하여 잡음 제거용 필터를 구현하였다. 제안된 퍼지 순환 신경망 구조는 기본적으로 순환 신경망 구조를 이용하여 가중치 및 반복횟수가 일정한 값에 수렴하도록 하였으며, 하이브리드 퍼지 소속 함수 연산자를 적용하여 수학적인 계산량 및 복잡성를 단순화하였다. 본 논문은 제안된 퍼지 순환 신경망 구조 필터가 일반적인 순환 신경망 구조 필터보다 평균 0.38dB 정도 영상복원이 개선됨을 PSNR을 이용하여 증명하였다. 또한 결과 영상 비교에서 제안된 방법을 적용하여 얻은 영상이 기존 방법을 적용하여 얻은 영상보다 원영상과 더 유사함을 확인하였다.
부품들에 대한 열반응 검증 시스템은 모델링이 없으므로 일반적으로 PID 알고리즘에 의해 제어된다. 그러나 이 알고리즘에 의한 제어는 적절한 제어에 있어서 많은 한계성을 지닌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템에 대한 자율 탐색기능을 갖는 퍼지 알고리즘에 기반 된 제어기를 설계한다. 퍼지 입력소속함수가 설정된 안정영역에 기반 되어 적응되고, 규칙기반이 시스템 반응에 기초되어 변환된다. 추론과 비퍼지화를 통해 계산된 출력값이 시스템 동작에 알맞은 값으로 변환된다. 이러한 조절을 통해 시스템이 불안정 영역으로 이동하는 것을 최소화시킨다.
본 논문은 퍼지 논리 제어기의 제어 성능을 향상시키는 최적의 COA(Center Of Area) 비퍼지화 방법을 제안한다. 제안한 비퍼지화 방법은 플랜트의 제어를 위해 필요한 확정치(Crisp Value)를 얻기 위해 소속 함수값과 소속함수의 폭을 동시에 이용한다. 주어진 문제에 가장 최적인 소속 함수의 폭은 유전자 알고리즘에 의해 자동적으로 결정된다. 제안한 비퍼지화 방법을 트럭 후진(Truck backer-upper) 제어 문제에 적용하여 얻어진 시뮬레이션 결과로부터 소속 함수만을 고려한 기존의 COA 비퍼지화 방법보다 평균 주행거리 면에서 20% 이상 짧아짐을 확인하였다.
This paper presents an optimal fuzzy power system stabilizer to damp out low frequency oscillation. So far fuzzy controllers have been applied to power system stabilizing controllers due to its excellent properties on the nonlinear systems. But the design process of fuzzy logic power system stabilizer requires empirical and heuristic knowledge of human experts as well as many trial-and-errors in general. This paper presents and optimal design method of the fuzzy logic stabilizer using the genetic algorithm. Non-symmetric membership functions are optimally tuned over an evaluation function. The present inputs of fuzzy stabilizer are torque angle error and the change of torque angle error without loss of generality. The coding method used in this paper is concatenated binary mapping. Each linguistic fuzzy variable, defined as the peak of a membership function, is assigned by the mapping from a minimum value to a maximum value using eight bits. The tournament selection and the elitism are used to keep the worthy individuals in the next generation. The proposed system is applied to the one-machine infinite-bus model of a power system, and the results showed a promising possibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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