학습 진화의 동시 적응에 의한 퍼지 제어기의 최적 설계 = An Optimal Design of FLC by the Co - adaptation of Learning and Evolution
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발행연도
1997
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Korean
KDC
004
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학술저널
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421-424(4쪽)
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본 논문은 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터를 결정하기 위하여 역전파 학습과 유전학적 진화 알고리즘을 결합한 동시 적응 형태의 새로운 퍼지 제어기 설계 방법을 제안한다. 학습 샘플을 이용한 학습에 의한 파라메터 결정 방안은 퍼지 제어기의 초기 파라메터 선택에 매우 민감하게 반응하고, 최적의 제어 성능을 보장하지 못한다. 그리고, 진화에 의한 최적 파라메터 결정 방법은 만족할 만한 목표에 도달하기 위해 일반적으로 많은 세대를 거쳐야 한다. 본 논문에서는 진화에 의한 집단적 탐색과 학습에 의한 국부적 탐색의 동시 적응을 제안하는데, 진화에 의한 집단적 탐색은 최적의 소속 함수들과 규칙 기반들을 생성하여 전역적인 퍼지 제어기 파라메터들을 조정하고, 학습에 의한 국부적 탐색은 주어진 환경에 맞도록 소속 함수들을 미세조정한다. 본 논문에서는 동시 적응을 위해 Lamarckian[1]과 Baldwin[2]이 제안한 두 종류의 동시 적응 방안을 이용하고, 역전파 학습 알고리즘을 이용하는 multi-layer feedforward 신경망 구조의 퍼지 제어기를 고려하였다. 본 논문에서 제안한 설계 방법은 새로운 형태의 COG 비퍼지화기에 의한 단일 지지값의 정확한 계산을 수행하며, 퍼지 규칙 베이스의 최적 설계를 위해 사용되는 저장공간을 줄이고, 여러 성능 평가 요소들이 결합된 성능 평가 함수에 의해 소속 함수들을 결정함으로써 제어 성능 면에서 우수한 성능을 나타낸다. 실험 결과는 국부적 학습에 의한 수렴이 진화의 진행 방향을 최적해로 보다 빠르게 유도해 주고, 동시 적응에 의한 얻어진 퍼지 제어기가 하지 않는 경우에 얻어진 퍼지 제어기에 비해 높은 제어 성능을 나타냄을 확인 할 수 있으며, Lamarckian의 동시 적응이 최적의 신경망 기반 퍼지 제어기 설계 문제에 가장 적합함을 알 수 있다.
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