본 연구의 목적은 진화이론을 이용하여 제품의 진화 유형을 밝히고 이를 통해 제품의 발전과정을 이해하는데 있다. 연구의 목적을 위해 진화 메커니즘을 설정하여 제품들을 이에 적용하였고, 그 결과는 '기능의 진화', '형태의 진화', '상징의 진화' 등 세 가지 진화 유형으로 나타났다. 연구 문제인 <제품은 진화하는가>, <왜 진화하는가>, <어떻게 진화하는가>에 대한 답을 찾기 위해, 본 연구는 세 단계로 진행되었다: 첫째, 선학들의 연구 결과를 통하여 제품 진화론을 정의하였다: 둘째, 이를 바탕으로 진화 메커니즘을 설정하였다: 셋째, 제품을 진화 메커니즘에 적용하여 제품의 진화 유형을 구분하였다. 연구의 결과는 정리하면 다음과 같다. ${\bullet}$본 연구에서 제시한 진화 메커니즘은 '진화의 원인'인 '필요와 즐거움', '진화의 시점'인 '결함', '진화의 원동력'인 '이익'등으로 구성된 유기적 장치이다. ${\bullet}$제품을 진화 메커니즘에 적용한 결과, 진화 유형은 '기능의 진화', '형태의 진화', '상징의 진화'등으로 나타났다.
Doris Lessing, who considers science and technology as instruments of capitalism, deals with the theme of 'biological evolution' in The Sirian Experiments, the third book in the Canopus in Argos: Archives series. One of her themes that repeats throughout is that of 'spiritual evolution,' and in The Four-Gated City she even used 'biological evolution' as its metaphor. This paper analyzes The Sirian Experiments using scientific knowledge such as the concept of 'biological evolution' from Charles Darwin's evolution theory and Edward O. Wilson's sociobiology. Lessing concludes that while 'biological evolution' not accompanied with 'spiritual evolution' puts humans in existential problems and mental breakdown, the one in equilibrium with the other can bring social and political revolution. Lessing's concept of 'spiritual evolution' is basically a product of her holistic view and her own philosophical view that human evolution is a necessary process following the Universal Order, which shows that she is influenced by Sufism. The basic tenet in Sufi philosophy is to achieve equilibrium between the rational and non-rational modes of consciousness. Lessing incorporates her rational and irrational ideas into The Sirian Experiments to make a field for confluence where the biological, the sociological, and the spiritual thinking converge.
The paper is devoted to the study of finite dimensional complex evolution algebras. The class of evolution algebras isomorphic to evolution algebras with Jordan form matrices is described. For finite dimensional complex evolution algebras the criterium of nilpotency is established in terms of the properties of corresponding matrices. Moreover, it is proved that for nilpotent $n$-dimensional complex evolution algebras the possible maximal nilpotency index is $1+2^{n-1}$.
The dynamic evolution process has resulted in the myriad shapes, functions, and systems evident in every living organism. For centuries, people have been harnessing the power of evolution to produce new varieties of plants and animals, such as producing tomatoes from berries and Chihuahuas from wolves. Now scientists are using it to produce better molecules, ranging from drugs to industrial chemicals, and doing it in days or weeks rather than eons. The ingenious process, which creates genetic diversity and selects those with desired features in the laboratory, is called directed evolution or test tube evolution. In this paper, concepts of directed molecular evolution and some examples will be discussed.
A new evolution method termed queen-bee and mutant-bee evolution is based on the previous queen-bee evolution [1]. Even though the queen-bee evolution has shown very good performances, two parameters for strong mutation are added to the genetic algorithms. This makes the application of genetic algorithms with queen-bee evolution difficult because the values of the two parameters are empirically decided by a trial-and-error method without a systematic method. The queen- bee and mutant-bee evolution has no this problem because it does not need additional parameters for strong mutation. Experimental results with typical problems showed that the queen-bee and mutant-bee evolution produced nearly similar results to the best ones of queen-bee evolution even though it didn't need to select proper values of additional parameters.
The purpose of this study is to explore the variables of knowledge, acceptance of theory of evolution and epistemology that could be keys for teaching and learning the theory of evolution within school contexts, and to suggest instructional tips for teaching evolution in relation to the grade levels of education. This cross-sectional study examined the grade level differences (8th, 11th, and preservice teachers) of four variables: evolutionary knowledge; acceptance of theory of evolution; and both domain-specific epistemology (nature of science in relation to evolution) and context-specific epistemology (scientific epistemological views) and their relationships. This study, then, built conceptual models of each grade level students' acceptance of theory of evolution among the factors of evolutionary knowledge and epistemology (both domain-specific and context-specific). The results showed that the scores of evolutionary knowledge, evolution in relation to NOS, and scientific epistemology increased as the grade levels of education go up(p<.05) except the scores of acceptance of theory of evolution(p>.05). In addition, the 8th graders' and the 11th graders' acceptance of evolutionary theory was most explained by 'evolution in relation to NOS', while the preservice teachers' acceptance of evolutionary theory was most explained by evolutionary knowledge. Interestingly, 'scientific epistemological views' were only included for the 8th graders, while evolutionary knowledge and 'evolution in relation to NOS' (context-specific epistemology) were included in explaining all the level of students' acceptance of evolutionary theory. This study implicated that when teaching and learning of the theory of evolution in school contexts, knowledge, acceptance of evolutionary theory and epistemology could be considered appropriately for the different grade levels of students.
Evolution Strategy is used as an effective search algorithm in optimization problems and Sliding Mode Control is well known as a robust control algorithm. In this paper, we propose a Sliding Mode Control Method for robot manipulator using Evolution Strategy. Evolution Strategy is used to estimate Sliding Mode Control Parameters such as sliding surface gradient, continuous function boundary layer, unknown plant parameters and switching gain. Experimental results show the proposed control scheme has accurate and robust performances with effective search ability.
A new evolution method for strong exploration and strong exploitation termed queen-bee and mutant-bee evolution is proposed based on the previous queen-bee evolution [1]. Even though the queen-bee evolution has shown very good performances, two parameters for strong mutation are added to the genetic algorithms. This makes the application of genetic algorithms with queen-bee evolution difficult because the values of the two parameters are empirically decided by a trial-and-error method without a systematic method. The queen-bee and mutant-bee evolution has no this problem because it does not need additional parameters for strong mutation. Experimental results with typical problems showed that the queen-bee and mutant-bee evolution produced nearly similar results to the best ones of queen-bee evolution even though it didn't need to select proper values of additional parameters.
The degree to which parallel evolution utilizes the same genetic mechanisms indicates the degree to which developmental processes constrain or channel phenotypic evolution. A transgenetic strategy was used to elucidate the role of one floral meristem identity gene, LEAFY (LFY), in the evolution of rosette flowering, a plant architecture that has evolved in parallel in several lineages of the mustard family, Brassicaceae. The LFY genes from three rosette flowering species were cloned and introduced into a species with the ancestral architecture, and results indicated that changes at the LFY locus contributed to the evolution of rosette flowering in two of the three lineages, but that in each lineage a different set of genetic partners was involved. Also, LFY was shown to play a role in the evolution of flower size. Transgenetic strategy may be useful in the study of plant morphological evolution and parallelism.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.125-130
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2001
In this paper, we propose a new type of evolution strategies combined with reinforcement learning. We use the variances of fitness occurred by mutation to make the reinforcement signals which estimate and control the step length of mutation. With this proposed method, the convergence rate is improved. Also, we use cauchy distributed mutation to increase global convergence faculty. Cauchy distributed mutation is more likely to escape from a local minimum or move away from a plateau. After an outline of the history of evolution strategies, it is explained how evolution strategies can be combined with the reinforcement learning, named reinforcement evolution strategies. The performance of proposed method will be estimated by comparison with conventional evolution strategies on several test problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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