This paper presents the optimization technique for design of a CMAC network by using an evolution strategies(ES). The proposed technique is designed to find the optimal parameters of a CMAC network, which can minimize the learning error between the desired output and the CMAC network's as well as the number of memory used in the CMAC network. Computer simulations demonstrate the effectiveness of the proposed design method.
In this study, four widely accepted and used variants of Evolution Strategies (ES) are adapted and applied to the output-error state-space identification problem. The selection of ES is justified by prior strong indication of superior performance to similar problems, over alternatives like Genetic Algorithms (GA) or Evolutionary Programming (EP). The ES variants that are being tested are (i) the (1+1)-ES, (ii) the $({\mu}/{\rho}+{\lambda})-{\sigma}$-SA-ES, (iii) the $({\mu}_I,{\lambda})-{\sigma}$-SA-ES, and (iv) the (${\mu}_w,{\lambda}$)-CMA-ES. The study is based on a six-degree-of-freedom (DOF) structural model of a shear building that is characterized by light damping (up to 5%). The envisaged analysis is taking place through Monte Carlo experiments under two different excitation types (stationary / non-stationary) and the applied ES are assessed in terms of (i) accurate modal parameters extraction, (ii) statistical consistency, (iii) performance under noise-corrupted data, and (iv) performance under non-stationary data. The results of this suggest that ES are indeed competitive alternatives in the non-linear state-space estimation problem and deserve further attention.
A problem formulation and solution methodology for design optimization of laminated thin-walled composite beams of generic section is presented. Objective functions and constraint equations are given in the form of beam stiffness. For two different problems one for open section and the other for closed section, the objective function considered is bending stiffness about x-axis. Depending upon the case, one can consider bending, torsional and axial stiffnesses. The different search and optimization algorithm, known as Evolution Strategies (ES) has been applied to find the optimal fibre orientation of composite laminates. A multi-level optimization approach is also implemented by narrowing down the size of search space for individual design variables in each successive level of optimization process. The numerical results presented demonstrate the computational advantage of the proposed method "Evolution strategies" which become pronounced to solve optimization of thin-walled composite beams of generic section.
Dertimanis, Vasilis K.;Chatzi, Eleni N.;Spiridonakos, Minas D.
Structural Monitoring and Maintenance
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제1권4호
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pp.427-449
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2014
A hybrid optimization method for the identification of state-space models is presented in this study. Hybridization is succeeded by combining the advantages of deterministic and stochastic algorithms in a superior scheme that promises faster convergence rate and reliability in the search for the global optimum. The proposed hybrid algorithm is developed by replacing the original stochastic mutation operator of Evolution Strategies (ES) by the Levenberg-Marquardt (LM) quasi-Newton algorithm. This substitution results in a scheme where the entire population cloud is involved in the search for the global optimum, while single individuals are involved in the local search, undertaken by the LM method. The novel hybrid identification framework is assessed through the Monte Carlo analysis of a simulated system and an experimental case study on a shear frame structure. Comparisons to subspace identification, as well as to conventional, self-adaptive ES provide significant indication of superior performance.
공학적 설계에 있어 많은 문제들은 몇 가지 목적함수들을 동시에 최소화하여야 할 필요가 있을 경우가 있다. 선박설계에 있어, 종래에는 자재비 경감과 재화중량 증가를 위해 최소중량설계가 구조 설계의 주된 목적이었으나, 값싼 노동력을 내세운 후발 조선국과의 치열한 국제 경쟁을 극복하기 위해서는 보다 경제성 있는 선박 건조 기술 개발이 선행되어야 할 것이다. 이에 따라 본 연구에서는 다목적함수 최적화기법을 이용한 선체 구조의 보다 합리적인 설계 방안에 대한 연구를 수행하여 실제 건조된 유조선을 대상으로 중량, 건조비 등의 경제성을 비교 평가하였다. 다목적 함수로는 유조선의 중량과 건조비로 하였으며 최적화 기법으로는 확률론적 탐색법인 ES(Evolution Strategies)를 이용하였다. 건조비 모델은 상대 건조비 개념을 도입하였고, 종강도 부재는 선급규정에 의해, 횡강도 및 횡격벽 부재는 직접해석법인 일반화된 경사처짐법을 사용하여 설계에 적용하였다. 다목적함수 최적화 결과로부터 도출된 Pareto 최적 설계점들에 대하여, 요구운임률을 각각 산정함으로써 이들 최적 설계점들 중에서 가장 경제성이 뛰어난 선박 설계 방안을 제시하였다.
Recently, the importance of multi-objective optimization techniques and stochastic search methods is increasing. The stochastic search methods have the concepts of the survival of the fittest and natural selection such as genetic algorithms(GA), simulated annealing(SA) and evolution strategies (ES). As many accidents of oil tankers cause marine pollution, oil tankers of double hull or mid deck structure are being built to minimize the marine pollution. For the improvement of oil tanker design technique, an efficient optimization technique is proposed in this study. Multi-objective optimization problem of weight and cost of double hull and mid deck tanker is formulated. Discrete design variables are used considering real manufacturing, and the concept of relative production cost is also introduced. The ES method is used as an optimization technique, and the ES algorithm was developed to generate a more efficient Pareto optimal set.
본 논문은 진화연산 중 실수값 탐색에 유리한 진화전략(Evolution Strategies)을 이용하여 대표적인 비선형 시스템인 도립전자(Inverted Pendulum)의 안정화 및 위치제어를 실현한다. 도립진자의 제어입력은 진자의 상태변수 x, $, $, $ 의공간을 나누어 그 공간에해당되는 염색체의 원소가 된다. 일바적으로 염색체의 길이가 길어지면 최적의해를 탐색하기 위한 진화시간은 길어진다. 따라서 본 논문에서는 진화속도를 개선하기 위하여, 서로 대칭이 되는 진자의 구간에 대해서는 제어입력을 따로 구하지 않고 그 제어입력의 부호만 바꾸어 주는 방식을 채용하여 상태공간을 반으로 줄이는 방법을 제안하였으며, 진자의 수레가 제어 목표점에서 멀리 떨어져 있는 경우와 가까이 있는 경우로 나누어, 염색체의 진화과정을 2단계에 걸쳐 수행하게 함으로써 염색체의 진화속도의 개선은 몰룬 시스템 전체의 성능을 향상시켰다. 또 하나의 방법으로 신경회로망과 진화전략을 융합한 방법을 제안하고, 제안한 제어방식은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.
Design of the corrugated watertight bulkhead for a bulk carrier is principally determined by the permissible limit of Classification requirements. As the weight of upper and lower stool has considerable portion of the total weight of the transverse bulkhead, optimum design including the stool geometry and size will play an important role on economic shipbuilding. The purpose of this study is focused on the minimization of steel weight using the design variables, which are the shape and the size of the corrugation as well as the upper and lower stools. Discrete variables are used as design variables for the practical design. In this study, the evolution strategies (ES), which can highly improve the possibility of leaching the global minimum point, are selected as an optimization method. Usefulness of this study is verified by comparison with the proven type ship design. As objective function, total weight of the transverse bulkhead including the upper and lower stools is used.
This paper presents a visual servoing combined by Neural Network with optimal structure and predictive control for robotic manipulators to tracking or grasping of the moving object. Using the four feature image information from CCD camera attached to end-effector of RV-M2 robot manipulator having 5 dof, we want to predict the updated position of the object. The Kalman filter is used to estimate the motion parameters, namely the state vector of the moving object in successive image frames, and using the multi layer feedforward neural network that permits the connection of other layers, evolutionary programming(EP) that search the structure and weight of the neural network, and evolution strategies(ES) which training the weight of neuron, we optimized the net structure of control scheme. The validity and effectiveness of the proposed control scheme and predictive control of moving object will be verified by computer simulation.
This paper presents a visual servoing of RV-M2 robot manipulators to track and grasp moving object, using pruned dynamic recurrent neural networks(DRNN). The object is stationary in the robot work space and the robot is tracking and grasping the object by using CCD camera mounted on the end-effector. In order to optimize the structure of DRNN, we decide the node whether delete or add, by mutation probability, first in case of delete node, the node which have minimum sum of input weight is actually deleted, and then in case of add node, the weight is connected according to the number of case which added node can reach the other nodes. Using evolutionary programming(EP) that search the struture and weight of the DRNN, and evolution strategies(ES) which train the weight of neuron, we pruned the net structure of DRNN. We applied the DRNN to the Visual Servoing of a robot manipulators to control position and orientation of end-effector, and the validity and effectiveness of the pro osed control scheme will be verified by computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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