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런지-커타 기법과 유전자 알고리즘을 이용한 Manabe형의 일반화에 관한 자바 구현

A Java Implementation of the Generalization of Standard Manabe Form Using the Runge Kutta Methods and Genetic Algorithms

2002봄 학술발표논문집(B):Proceedings of The 29th KISS Spring Conference(한국정보과학회), 2002 Apr., 2002년, pp.325 - 327  

강환수 (동양공업전문대학 전자상거래과) ,  강환일 (명지대학교 전기정보제어공학부) ,  송영기 (현대정보기술)

초록
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진화 알고리즘은 생물의 유전적 진화 과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘의 연구를 기반으로 전달함수 출력 파형 검출을 위만 기법에서 이용되고 있는 런지-커타(Runge-Kutta) 방법에서의 상미분방정식의 해를 구하는 기법에서 유전 알고리즘을 이용하여 그 결과를 찾아본다. 본 논문에서의 구현은 자바 언어를 이용하며, 자바 언어를 적용한 구현 방법과 유전 알고리즘의 효율적 기법을 제시한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 단위계단 응답에 의한 전달함수의 출력파형을 검출하고자 한다. 이때 파형에서 상승시간과 정정시간을 구할 수 있다.
  • 본 논문에서 구현한 기법의 결과를 살펴보자. 다음은 자수가 4인 런지 커타에서의 요구되는 상승시간과 정정시간이 각각 0.
  • 본 논문에서 구현한 프로그램의 인터페이스를 살펴보면서 구현 알고리즘을 알아보자. 아래 그림에서 왼쪽 부분은 런지 커타의 입력값과 유전 알고리즘의 입력값을 수정할 수 있는 입력 부분과 유전 알고리즘의 의한 출력 결과를 문자로 보이는 결과 출력 부분으로 구성된다.
  • 본 논문에서는 런지커타 기법의 문제 해결을 위한 유전 알고리즘의 개발을 자바언어를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서 구현한 유전 알고리즘 패키지는 RungeKuttaGA라 지 칭하며, 이는 일반 응용프로그램과 애플릿으로 모두 사용 가능하다.

가설 설정

  • 유전 알고리즘의 연산자인 교차는 일점 교차 방식을 취하고 확률은 prob = 0.35로 가정하였으며, 연산자변 이는 확률은 prob = 0.02로 설정한 입력에 대하여 匸}음과 같은 결과가 도출되었다.
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