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제안 방법
- 본 논문에서는 기존의 FLC에서와 같이 단순히 경험에 의존하거나 시행착오적인 방법으로 FLC를 설계하는 것이 아니라 GA(genetic algorithm)를 통하여 '최적화'의 관점에서 FLC를 재구성하였다. 다시 말해서 GA를 적용할 때 목적함수(objective function)0]] 오염도 감소와 더불어 에너지 소비에 관한 항을 추가함으로써 두 가지 제어 목적을 동시에 달성하도록 제어기를 설계하였다. 마지막으로 제시된 알고리즘이 대상터널에 적용되는 시뮬레이션 결과를 보여주고 GA를 이용한 FLC가 기존의 FLC보다 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
- 본 논문에서는 기존의 FLC에서와 같이 단순히 경험에 의존하거나 시행착오적인 방법으로 FLC를 설계하는 것이 아니라 GA(genetic algorithm)를 통하여 '최적화'의 관점에서 FLC를 재구성하였다. 다시 말해서 GA를 적용할 때 목적함수(objective function)0]] 오염도 감소와 더불어 에너지 소비에 관한 항을 추가함으로써 두 가지 제어 목적을 동시에 달성하도록 제어기를 설계하였다.
이론/모형
- 이런 경우 기존의 정량적인 방법으로는 해석하기가 어려우며 이런 경우에 사용되는 방법이 퍼지제어기법이다. 본 논문에서 사용되고 있는 기본 알고리즘 역시 FLC 를 이용한 것이다. FLC의 멤버쉽 함수는 입력항으로 터널 내부의 오염도와 터널을 통과하는 차량에 의한 오염물 배출량으로 구성된다.
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