• 제목/요약/키워드: meiosis-genetic algorithm

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교배방법의 개선을 통한 변형 실수형 유전알고리즘 개발 (Development of a Modified Real-valued Genetic Algorithm with an Improved Crossover)

  • 이덕규;이성환;우천희;김학배
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제49권12호
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    • pp.667-674
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    • 2000
  • In this paper, a modified real-valued genetic algorithm is developed by using the meiosis for human's chromosome. Unlike common crossover methods adapted in the conventional genetic algorithms, our suggested modified real-valued genetic algorithm makes gametes by conducting the meiosis for individuals composed of chromosomes, and then generates a new individual through crossovers among those. Ultimately, when appling it for the gas data of Box-Jenkin, model and parameter identifications can be concurrently done to construct the optimal model of a neural network in terms of minimizing with the structure and the error.

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다차원 평면 클러스터를 이용한 자기 구성 퍼지 모델링 (Self-Organizing Fuzzy Modeling Based on Hyperplane-Shaped Clusters)

  • 고택범
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제7권12호
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    • pp.985-992
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    • 2001
  • This paper proposes a self-organizing fuzzy modeling(SOFUM)which an create a new hyperplane shaped cluster and adjust parameters of the fuzzy model in repetition. The suggested algorithm SOFUM is composed of four steps: coarse tuning. fine tuning cluster creation and optimization of learning rates. In the coarse tuning fuzzy C-regression model(FCRM) clustering and weighted recursive least squared (WRLS) algorithm are used and in the fine tuning gradient descent algorithm is used to adjust parameters of the fuzzy model precisely. In the cluster creation, a new hyperplane shaped cluster is created by applying multiple regression to input/output data with relatively large fuzzy entropy based on parameter tunings of fuzzy model. And learning rates are optimized by utilizing meiosis-genetic algorithm in the optimization of learning rates To check the effectiveness of the suggested algorithm two examples are examined and the performance of the identified fuzzy model is demonstrated via computer simulation.

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염색체의 감수분열을 응용한 변형 유전알고리즘에 대한 연구 (A Study on Metamorphosed-Genetic Algorithms by Applying the Meiosis for the Chromosome)

  • 이덕규;고성준;이석주;김유남;김학배
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1844-1851
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    • 2000
  • 본 논문에서는 인간 내에 존재하는 염색체의 검수분열을 이용한 변형된 유전 알고리즘에 대해 소개한다. 염색체 배열로 이루어진 개체와 이를 감수분열시켜서 생성한 생식체가 제시되며, 생식체들간의 교배를 통해 새로운 개체를 생성하는 앙ㄹ고리즘을 나타낸다. 이 생식체의 유형은 크게 XX,XY,MM 타입으로 나우었으며 이들의 교배에 의한 효고를 검증하기 위해 비교 대상으로 최근 우수한 알고리즘으로소개된 R.Stom이 개발한 차분진화 알고리즘의 결과와 비교하였다. 개체의 전체에 대한 돌연변이와 교배의 수행결과로 기존의 유전 알고리즘 보다 유연하고 여타 알고리즘에 비해서 작은 개체집단을 구성해서 운영하여 만족스러운 결과를 얻을 수 있었음을 보이고자 한다.

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유전알고리즘을 이용한 편측식 선형유도전동기의 최적설계 (Optimal Design of Single-sided Linear Induction Motor Using Genetic Algorithm)

  • 류근배;최영준;김창업;김성우;임달호
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.923-928
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    • 1993
  • Genetic algorithms are powerful optimization methods based on the mechanism of natural genetics and natural selection. Genetic algorithms reduce chance of searching local optima unlike most conventional search algorithms and especially show good performances in complex nonlinear optimization problems because they do not require any information except objective function value. This paper presents a new model based on sexual reproduction in nature. In the proposed Sexual Reproduction model(SR model), individuals consist of the diploid of chromosomes, which are artificially coded as binary string in computer program. The meiosis is modeled to produce the sexual cell(gamete). In the artificial meiosis, crossover between homologous chromosomes plays an essential role for exchanging genetic informations. We apply proposed SR model to optimization of the design parameters of Single-sided Linear Induction Motor(SLIM). Sequential Unconstrained Minimization Technique(SUMT) is used to transform the nonlinear optimization problem with many constraints of SLIM to a simple unconstrained problem, We perform optimal design of SLIM available to FA conveyer systems and discuss its results.

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감수분열 유전알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 자동 설계 (Design of fuzzy model using meiosis-genetic algorithm)

  • 고택범;이덕규
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2696-2698
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    • 2000
  • 본 연구에서는 실수형 염색체들로 구성된 개체에 대해 감수분열을 적용하여 개체를 만들고, 이 생식체들의 랜덤한 선택과 교배에 의해 세대가 진화함에 따라 탐색을 수행하는 감수분열 유전알고리즘을 이용하여 퍼지모델의 최적 구조와 파라미터를 탐색하고 Gradient Descent 알고리즘으로 파라미터를 정밀 조정하는 방안을 제안한다. 제안된 방안을 적용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터에 대한 퍼지모델을 구성하고 그 적용 가능성을 보인다.

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유성생식 유전알고리즘 : 다중선택과 이배성이 탐색성능에 미치는 영향 (Sexual Reproduction Genetic Algorithms: The Effects of Multi-Selection & Diploidy on Search Performances)

  • 류근배;최영준;김창업;이학성;정창기
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.1006-1010
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    • 1995
  • This paper describes Sexual Reproduction Genetic Algorithm(SRGA) for function optimization. In SRGA, each individual utilize a diploid chromosome structure. Sex cells(gametes) are produced through artificial meiosis in which crossover and mutation occur. The proposed method has two selection operators, one, individual selection which selects the individual to fertilize, and the other, gamete selection which makes zygote for offspring production. We consider the effects of multi-selection and diploidy on search performance. SRGA improves local and global search(exploitation and exploration) and show optimum tracking performance in nonstationary environments. Gray coding is incorporated to transforming the search space and Genic uniform distribution method is proposed to alleviate the problem of premature convergence.

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유전알고리즘을 이용한 선형유도전동기의 다중목적 최적설계 (Multi-Objective Optimization Technique Using Genetic Algorithm and Its Application to Design of Linear Induction Motor)

  • 류근배;최영준;김창업;김송웅;박영춘;김중한;임달호
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1994년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.165-167
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    • 1994
  • This paper presents a new method for multiobjective optimization using Genetic Algorithm-Sexual Reproduction Model(SR model). In SR model, each individual consists of chromosome pairs. Sex cells(gametes) are produced through artificial meiosis in which crossover and mutation occur, The proposed method has two selection operators, one, individual selection which selects the individual to fertilize, and the other, gamete selection which makes zygote for offspring production, The two selection schemes are repectively conducted according to different fitness(or objective) function and consequently give a solution which is unbiased to any objectives. We apply the proposed method to optimization of the design parameters of Linear Induction Motor(LIM) and show its effectiveness.

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클러스터 생성을 이용한 자기구성 퍼지 모델링 (Self-Organizing Fuzzy Modeling Using Creation of Clusters)

  • 고택범
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.334-340
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    • 2002
  • 본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.