• Title/Summary/Keyword: 유전적 최적화

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Design of an Axial-flow Pump Using a Genetic Optimization Technique (유전적 최적화 기법을 이용한 축류 펌프의 설계)

  • Song, Jae-Wook;Oh, Jae-Min;Chung, Myung-Kyoon
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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    • v.26 no.6
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    • pp.795-804
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    • 2002
  • The optimal design code of an axial flow pump has been developed to determine geometric and fluid dynamic variables under hydrodynamic as well as mechanical design constraints. The design code includes the optimization of the complete radial distribution of the geometry by determining the coefficients of 2$^{nd}$ order polynomials to represent the three-dimensional geometry. The optimization problem has been formulated with a nonlinear multivariable objective function, maximizing the efficiency and stall margin, while minimizing the net positive suction head required. Calculation of the objective function is based on the mean streamline analysis and through-flow analysis using the present state-of-the-art model. The optimal solution is calculated using the penalty function method in which the genetic optimizer is employed. The optimized efficiency and design variables are presented in this paper as a function of non-dimensional specific speed in the range, 2$\leq$ $n_{s}$ $\leq$10. The results can be used in preliminary design of axial flow pumps.

유전 알고리듬을 이용한 헬리콥터의 퍼지 PID 제어기의 성능 개선

  • 김문환;이호재;주영훈;박진배
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2001.12a
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    • pp.165-168
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    • 2001
  • 본 논문은 비선형 헬리콥터 시스템의 퍼지 비례-적분-미분 (PID) 제어기의 설계기법을 제안한다. 퍼지 제어기는 풍부한 자유도를 포함하므로 비선형 시스템의 제어에 매우 적합하다. 그러나 이의 설계는 전문가의 지식에 의존하므로 시스템의 정확한 지식의 획득에 어려울 경우 우수한 성능을 보장하는 제어기의 설계가 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 제안된 퍼지 PID 제어기의 성능 향상 및 최적화를 위하여 전역적 비선형 최적화 기법인 유전 알고리듬 (GA)을 도입한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 PID 제어기의 설계기법은 실제 비선형 헬리콥터 실험 장치에 적용하여 그 효용성 및 실제 산업분야에의 응용 가능성을 보인다.

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Segmentation of Medical Images Using Active Contour Models and Genetic Alogorithms (Active Contour Model과 유전 알고리즘을 이용한 의료 영상 분할)

  • 이성기
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.21 no.5
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    • pp.457-467
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    • 2000
  • In this paper, we propose the method to extract the anatomical objects in medical images using active contour models and genetic algorithms. The performance of active contour models is mostly decided by the optimization of active contour model's energy. So, we propose to use genetic algorithms to optimize the energy of active contour models. We experimented our proposed method on the femoral head medical images and proved that our method provides very acceptable results from any initialization of active contour models.

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Shipyard Skid Sequence Optimization Using a Hybrid Genetic Algorithm

  • Min-Jae Choi;Yung-Keun Kwon
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.28 no.12
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    • pp.79-87
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    • 2023
  • In this paper, we propose a novel genetic algorithm to reduce the overall span time by optimizing the skid insertion sequence in the shipyard subassembly process. We represented a solution by a permutation of a set of skid ids and applied genetic operators suitable for such a representation. In addition, we combined the genetic algorithm and the existing heuristic algorithm called UniDev which is properly modified to improve the search performance. In particular, the slow skid search part in UniDev was changed to a greedy algorithm. Through extensive large-scaled simulations, it was observed that the span time of our method was stably minimized compared to Multi-Start search and a genetic algorithm combined with UniDev.

Optimal Structural Design Using Artificial Intelligence Techniques (인공지능 기술을 이용한 최적 구조설계)

  • 양영순;유원선;한상민
    • Computational Structural Engineering
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    • v.11 no.3
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    • pp.213-228
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    • 1998
  • 구조설계 과정에서 설계대안을 효율적으로 생성하여 평가하면서, 특히 다목적 환경 속에서 최적구조의 위상과 부재의 치수까지 동시에 결정할 수 있는 새로운 방식을 제시하고자 한다. 설계자가 설계대안을 생성하기 위해 설계자의 경험과 노하우를 체계적으로 구축해 놓고 이를 적절한 시기에 활용할 수 있게 하는 방법으로는 인공지능 기술의 하나인 사례기반 추론 기법을 사용하였다. 이와 더불어, 설계대안들 간의 효율적인 비교와 평가를 위해서 구조물의 계층적인 면을 고려한 새로운 유전적인 표현법을 개발하였다. 여기에 기존의 유전적 표현법을 변경시켜 생긴 여분의 효과와 계층적인 특징을 가지는 Structured Genetic Algorithm(StrGA)를 변형시켜서 사례기반 추론에 의해 생성된 설계대안들을 표현하였다. 일반적인 구조설계 과정에서는 구조물을 평가하는 기준이 여러 개가 존재하므로, 모든 대안들을 동시에 최적화 하는 과정에 Multicriteria Optimization for Genetic Algorithm(MOGA)를 병합하였다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 구조물의 위상설계를 할 수 있는 새로운 방법을 제안하여 그 유용성을 truss 설계문제에 대해 검토하였다.

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Non-Radiative Dielectric(NRD) Rotman Lens with Gap-Coupled Unidirectional Dielectric Radiator(UDR) (갭 결합된 단향성 유전체 방사체를 적용한 비방사 유전체 로트만 렌즈)

  • 이재곤;이정해
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.14 no.12
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    • pp.1269-1275
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    • 2003
  • In this paper, nonradiative dielectric(NRD) rotman lens with a gap-coupled unidirectional dielectric radiator(UDR) has been designed. Gap-coupled UDR is structurally suitable for NRD rotman lens. We have optimized NRD rotman lens for minimizing side-lobe, and calculated design parameters of UDR such as length of resonator and distance of gap using an equivalent circuit model of an evanescent NRD guide. Experimental prototype of UDR is fabricated and measured at the center frequency of 38 GHz. The simulated S-parameter and far-field radiation beam pattern of UDR show good agreements with measured data. Finally, total beam pattern of NRD rotman lens of multi-beam feed has been obtained using a measured pattern of UDR and array factor of NRD rotman lens. The obtained beam pattern shows remarkably suppressed side-lobe.

Tree Representation for solving Degree Constraint Minimum Spanning Tree Problem (차수 제약 걸침 나무 문제를 해결하기 위한 트리 표현법)

  • 석상문;안병하
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.178-180
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    • 2003
  • 최소 걸침 나무는 널리 알려진 순회 판매원 문제와 같이 전통적인 최적화 문제 중에 하나이다. 특히나 최소 걸침 나무와는 달리 차수 제약 최소 걸침 나무의 경우는 일반적으로 NP-hard 문제로 알려져 있다. 이러한 NP-hard 문제를 해결하기 위한 다양한 접근법들이 소개되었는데 유전 알고리즘은 효율적인 방법 중에 하나로 알려져 있다. 유전 알고리즘과 같이 진화에 기반을 둔 알고리즘을 어떤 문제에 적응하기 위해서 가장 우선적으로 고려되어야 하는 것은 해를 어떻게 표현할 것인가 인데 본 논문에서는 차수 제약 최소 걸침 나무를 해결하기 위한 새로운 트리 표현법을 제안한다.

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Optimum Design of Greenhouse Roof Shape Using Genetic Algorithms - In Reference to Light Transmissivity - (유전알고리즘을 이용한 온실지붕 형상의 최적설계 - 광투과율을 중심으로 -)

  • 김문기;박우식
    • Journal of Bio-Environment Control
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    • v.7 no.4
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    • pp.290-297
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    • 1998
  • In this study an optimization of greenhouse roof shape was performed to maximize solar light transmission which is one of the most important elements in greenhouse environment. To determine roof shape that maximize the total light transmissivity, a computer model for analysing light transmissivity was composed and the Genetic Algorithms was applied for solving optimization problems. By setting composite model as objective function(fitness function), the optimum combination of design variables(roof inclination angle, width ratio) was searched using Genetic Algorithms. The optimum combination of input variables for the maximum light transmissivity at Suwon in winter was found 40 degree root angle , 0.5 width ratio, for two span greenhouses and 37 $_。 / roof angle, 0.7 width ratio, for single span greenhouses.es.

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Design and Application of Genetic-Fuzzy System based on Grammatical Encoding (문법 코딩에 기반한 유전적 퍼지 시스템의 설계 및 응용)

  • Gil, Jun-Min;Go, Myeong-Suk;Hwang, Jong-Seon
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.28 no.1
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    • pp.31-45
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    • 2001
  • 퍼지 시스템의 설계시, 퍼지 시스템의 성능 저하 없이 최적의 퍼지 규칙 선택과 퍼지 소속 함수의 단순한 정의는 매우 중요하다. 이러한 목적을 이루기 위해서, 본 논문에서는 입력 공간에 강한 영향을 보이는 퍼지 규칙만을 퍼지 규칙으로 선택함으로써 입력 공간의 증가에 유연하게 대처할 수 있는 퍼지 규칙 구조를 제안한다. 또한, 유전자 알고리즘의 진화 탐색을 통하여 퍼지 시스템의 최적화된 구조를 얻기 위해서 퍼지 시스템의 구조를 생성시키는 문법 규칙을 해개체로 코딩하는 문법 코딩을 이용한 유전적 퍼지 시스템을 제안한다. 문법 규칙은 퍼지 규칙의 복잡한 구조를 단순한 모듈 구조로 표현하므로 문법 규칙의 코딩은 유전자 알고리즘의 빠른 수렴과 효율적인 탐색을 보장한다. 아울러, 제안하는 방법을 많은 입력 공간을 갖는 아이리스 데이타(Iris data) 문제와 시간열 예측(time series prediction) 문제에 적용함으로써 제안하는 방법의 응용성을 보이고 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 직접 코딩을 사용한 다른 설계 방법보다 더 좋은 성능을 보여 주었다.

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Genetic Algorithms의 연구방향과 과제

  • 김태식;정성용;김대영
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 1998.03a
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    • pp.213-219
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    • 1998
  • Genetic Algorithms(GAs ; 유전자 알고리즘)은 자연적 선택(natural selection)의 유전적인 메카니즘에 기초한 탐색 알고리즘(search algo-rithms)이다. GA는 세대(generation)를 거듭함에 따라 어떤 최적화화하는 해에 수렴해가는 탐색 알고리즘으로 전세대의 우수개체로부터 새로운 세대의 개체들이 집합이 형성되는 과정을 이용한 탐색 알고리즘이다. GA에 대한 최근의 활발한 연구와 많은 관심은 주로 기존의 기법이 특정 영역의 지식을 많이 필요로하는데 비해서 GA는 효율적인 영역독립 탐색경험들의 집합을 제공하여 최적해를 얻는 기법으로서 전역함수 최적화와 NP 등의 문제에 유용하다는 연구결과가 제시되고 있기 때문이다. 본 연구에서는 GA에 대한 명확한 이해와 세대의 형성 , 개체를 선택하기 위한 타당한 연산자(operator)에 관한 내용을 고찰하고, GA가 언제, 어떻게 사용되는가에 대해 응용사례를 중심으로 GA의 향후 연구방향에 대해 논의하고 GA가 앞으로 어떤 분야에서 어떻게 발전해 나가야 할 지에 대한 과제에 대해 논의한다.