초록 ▼

본 연구에서는 진화 알고리듬의 연구로 구속조건이 있는 최적화 문제에 대한 진화 알고리듬 연구를 수행한다. 또한 멘델 유전자와 공진화 기법을 결합하여 구속 조건이 있는 멀티모달 함수 최적화 기법을 개발한다. 그리고 Evolian의 성능 개선을 위하여 수행된 효율적인 병렬화 구조에 대한 연구를 바탕으로, 병렬화를 통한 성능 향상 뿐 아니라 Augmented Lagrangian의 형태와 수렴특성과의 상관관계에 대한 연구를 수행한다. 그리고, 유전자 알고리듬을 이용하여 퍼지 제어기의 구조와 구성요소들을 수행한다. 그리고 유전자 알고리듬을

본 연구에서는 진화 알고리듬의 연구로 구속조건이 있는 최적화 문제에 대한 진화 알고리듬 연구를 수행한다. 또한 멘델 유전자와 공진화 기법을 결합하여 구속 조건이 있는 멀티모달 함수 최적화 기법을 개발한다. 그리고 Evolian의 성능 개선을 위하여 수행된 효율적인 병렬화 구조에 대한 연구를 바탕으로, 병렬화를 통한 성능 향상 뿐 아니라 Augmented Lagrangian의 형태와 수렴특성과의 상관관계에 대한 연구를 수행한다. 그리고, 유전자 알고리듬을 이용하여 퍼지 제어기의 구조와 구성요소들을 수행한다. 그리고 유전자 알고리듬을 이용하여 퍼지 제어기의 구조와 구성요소들을 최적화한다. 퍼지 제어기를 최적화하기 위해서 퍼지 제어기의 소속함수와 퍼지규칙들의 특징 및 인수들을 추출하여 유전자자로 표현하는 인코딩 방법과 유사도에 기반한 교차 및 돌연변이 연산과 같은 유전 연산자를 적용한다. 그리고 신경회로망을 기반으로 하여 개발된 적응 제어기를 비선형 6 자유도 항공기 시스템에 적용할 수 있는 제어기로 확장하는 연구를 수행하며, 유전자 알고리듬을 이용하여 항공기 시스템에 적절한 신경회로망 제어기의 최적 구조에 대해 연구한다. 마지막으로 구속조건을 갖는 강인, 최적 퍼지 제어기 설계기법에 대한 연구를 수행한다. 이를 위해 새로운 비선형 최적제어 이론을 개발하고, 개발한 기법을 제어 입력에 대해 구속 조건을 갖는 퍼지 시스템에 적용한다.

Abstract ▼

In the study, an evolutionary algorithm for optimization problems with constraints is studied. Mendel operator and coevolutiionary algorithm is used to develop an optimization technique for multi-modal function with constraints. And, based on the researches for the effective parallel architectures w

In the study, an evolutionary algorithm for optimization problems with constraints is studied. Mendel operator and coevolutiionary algorithm is used to develop an optimization technique for multi-modal function with constraints. And, based on the researches for the effective parallel architectures which is developed to improve the performance of Evolian, we perform experimental simulation and numerical analysis to find the relation between the shape or the type of augmented Lagrangian and the area of convergence. Then, we optimize the structures and components of fuzzy controller by using a genetic algorithm. To this end, we modify and perform proposed encoding schemes, which represent feature parameters of ezch component as chromosomes, and genetic operators such as crossover and mutation, based on similarity. Additionally, we apply genetic algorithms to the structure optimization of the flight control system. Finally, the developed adaptive controller which is based on neural networks is extended to be applicable to the six degree-of-freedom nonlinear aircraft systems. And the optimum architecture of the neural networks architecture associated with the neural network based adaptive control law is also peformed using the genetic algorithm. Finally, we propose a new design method that provides the robust, optimal fuzzy controller for nonlinear, optimal control theory and apply the developed theory to fuzzy systems with input constraints.

목차 Contents

• I. 연구계획 요약문 ... 0
• 1. 국문요약문 ... 0
• II. 연구결과 요약문 ... 0
• 1. 국문요약문 ... 0
• 2. 영문요약문 ... 0
• III. 연구내용 ... 0
• 1. 서론 ... 0
• 제 1 절 진화 알고리듬 연구 ... 0
• 제 2 절 지능 제어기 성능 최적화 연구 ... 0
• 2. 공진화 알고리듬의 성능 개선 ... 0
• 제 1 절 가속 진화 알고리듬 ... 0
• 제 2 절 가속된 보완 라그랑지안 공진화 기법 ... 0
• 제 3 절 벤치마크 문제 ... 0
• 3. 멀티모달 함수의 최적화 ... 0
• 제 1 절 멘델 유전자 연산 ... 0
• 제 2 절 수정된 멘델 유전 연산 ... 0
• 제 3 절 벤치마크 문제 ... 0
• 4. Evolian 기법 연구 ... 0
• 제 1 절 기초 조사 결과 ... 0
• 제 2 절 제안된 병렬진화 연산 기법과 병렬진화 연산 S/W ... 0
• 제 3 절 수치 최적화 및 비행 최적화 문제에의 적용 ... 0
• 제 4 절 결과 및 고찰 ... 0
• 5. 퍼지-유전자 최적화 기법 연구 ... 0
• 제 1 절 퍼지이론과 퍼지시스템 ... 0
• 제 2 절 퍼지-유전자 융합 시스템(fuzzy-genetic fusion system) ... 0
• 제 3 절 결과 및 고찰 ... 0
• 제 4 절 결론 ... 0
• 6. 지능 비행제어 시스템 성능 최적화 ... 0
• 제 1 절 신경회로망을 이용한 비행제어시스템 설계 응용 및 성능평가 ... 0
• 제 2 절 신경회로망 학습 최적화 기법 개발 ... 0
• 7. 입력 구속조건을 갖는 최적 퍼지 제어기법 연구 ... 0
• 제 1 절 서론 ... 0
• 제 2 절 TS 퍼지 시스템과 선형행렬부동식 ... 0
• 제 3 절 TS 퍼지 시스템에 대한 최적 제어기 설계 ... 0
• 제 4 절 인공위성의 최적 퍼지 자세 제어기 설계 ... 0
• 8. 결론 ... 0
• 제 1 절 진화 알고리듬 연구 ... 0
• 제 2 절 지능 제어기 성능 최적화 연구 ... 0
• 9. 인용문헌 ... 0