진화연산은 최적화와 기계학습에 널리 사용되지만 또한 창조적이고 새로운 것을 만드는 데에도 사용될 수 있다. 본 논문에서는 지식을 표현하는 유연한 구조인 토픽맵에 주목하여, 새롭고 창의적인 토픽맵을 생성하는 토픽맵의 진화 시스템을 제안한다. 여기서는 만들어진 토픽맵이 유효한지에 대한 사람의 평가를 활용하는 대화형 진화 연산 방법(Interactive Evolutionary Computation)이 사용된다. 본 진화하는 토픽맵 시스템은 창의성을 도모하는 도구로서, 사용자들에게 새롭고 창의적인 지식을 떠올릴 수 있도록 도울 수 있을 것이다. 앞으로는 이 시스템에 보다 토픽맵에 정교한 사용자 인터페이스와 시각화 방법을 도입하고 기계학습을 활용하여 시스템의 진화 중에 나타나는 사용자의 피로를 크게 줄이는 방법을 연구할 것이다.
최근 들어, 다양하고 복잡한 기능을 갖는 로봇이 요구되고 있다. 그러나 이전의 알고리즘으로는 그러한 요구를 만족시킬 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 다양한 입력과 출력을 다루는 경우에도 작은 개수의 퍼지 룰을 갖고, 효율적이고 강인하게 제어할 수 있는 2-Layer Fuzzy Controller를 소개한다. 그런데 퍼지 제어기에서의 중요한 문제점은 퍼지 룰 베이스를 어떻게 설계하는지에 달려 있다. 본 논문은 Schema Co-Evolutionary Algorithm을 이용하여 최적의 2-Layer Fuzzy Controller를 설계하는데, 이 Schema Co-Evolutionary Algorithm은 simple GA보다 더 빠르고 우수하게 최적해를 찾을 수 있다.
Venkatesan, K.;Selvakumar, G.;Rajan, C. Christober Asir
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권2호
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pp.415-422
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2014
This paper presents a new approach to solve the multi area unit commitment problem (MAUCP) using an evolutionary programming based particle swarm optimization (EPPSO) method. The objective of this paper is to determine the optimal or near optimal commitment schedule for generating units located in multiple areas that are interconnected via tie lines. The evolutionary programming based particle swarm optimization method is used to solve multi area unit commitment problem, allocated generation for each area and find the operating cost of generation for each hour. Joint operation of generation resources can result in significant operational cost savings. Power transfer between the areas through the tie lines depends upon the operating cost of generation at each hour and tie line transfer limits. Case study of four areas with different load pattern each containing 7 units (NTPS) and 26 units connected via tie lines have been taken for analysis. Numerical results showed comparing the operating cost using evolutionary programming-based particle swarm optimization method with conventional dynamic programming (DP), evolutionary programming (EP), and particle swarm optimization (PSO) method. Experimental results show that the application of this evolutionary programming based particle swarm optimization method has the potential to solve multi area unit commitment problem with lesser computation time.
In this paper, a design method based on evolutionary programming for feedforward neural networks which have a single hidden layer is presented. By using an evolutionary programming, the network parameters such as the network structure, weight, slope of sigmoid functions and bias of nodes can be acquired simultaneously. To check the effectiveness of the suggested method, two numerical examples are examined. The performance of the identified network is demonstrated.
Evolutionary Algorithm is the general method that can search the optimum value for the various problems. Evolutionary method consists of random selection, crossover, mutation, etc. Since the next generation is selected based on the fitness values, the crossover between chromosomes does not have any restrictions. Not only normal marriage but also consanguineous marriage will take place. In human world, consanguineous marriage was reported to cause various genetic defects, such as poor immunity about new diseases and new environment disaster, These problems translate into searching for the local optimum, not the global optimum. So, a new evolutionary algorithm is needed that prevents traps to...
진화론적 인식론에서 인간 지식의 성장은 정당화 과정을 포함하지 않는다고들 말한다.그러나 나는 진화론적 인식론도 신빙성 같은 규범은 아니더라도 다른 실용적 규범과 관련해서 정당화의 성격을 띨 수 있다고 생각한다.그리고 인식론은 규범을 포함하면서 자연화될 수 있으며 그때 규범도 자연화된 형태로 나타난다고 주장한다.
I discuss the preliminary version of an investigative software, GSE, - Genetic 3D Surface Explorer, in which genetic operations interact with AutoCAD to generate novel 3D Forms for the Architect. GSE allows us to comment on design issues concerning computer aided design tools based on evolutionary algorithms.
진화와 학습 사이의 상호 연관성을 연구하기 위해 인공 진화기법(artificial evolutionary algorithm)과 신경회로망(neural networks)을 이용한 학습 기법들이 사용되어 왔다. 신경 회로망 구조를 가지는 이동 로봇의 제어기의 구조와 파라미터를 결정하기 위한 방법으로 진화적 학습(evolutionary learning) 방법이 제안되었다. 제안된 방법에서 진화적 학습은 실제 로봇을 통해 on-line 방식으로 이루어지며, 장애물 회피 문제를 통해 유용성을 검증하고 진화 과정에 학습이 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 수학적으로 제시되기 힘든 진화 학습의 평가에 설계자의 개입을 허용하는 인터액티브 진화 알고리즘(interactive evolutionary algorithm)방법을 모색해 보았다.
The relevance between organisms and their external environment covers everything including humans, natural and artificial surroundings, regarding which academic and scientific understanding has continued. Relevant elements established by inter-dependence between humans and environment and the unity of life should be translated from the perspective of a whole, not of unit elements or reduction. That is, a space is formed by its own program and assumes sustainable relevance based on interactions between internal and external spaces, not building an independent system. The present study aims to present the feasibility of a potential mutant space formed by invisible arenas between individuals and evolutionary space formation based on an ecological paradigm Accordingly, this study suggested that evolutionary attributes as the major power source of biological changes could verify the virtual multiplicity of a new space formation, and that the potential form generation of hybrid mutant space of emergence and infinite formative capability could be supported. The suggestions made here will hopefully contribute to extending applicability of evolutionary space generation in the field of space design. To derive the potential mutant forms from biological space, a preliminary study was conducted regarding the characteristics of evolutionary form generation. For the purpose of this study, three evolutionary perspectives of reproduction, mutation (variation) and selection were taken. First, the theory of evolution was defined and characterized. Also, the relevance between the characteristics generated and hybrid mutant space was analyzed to consider relevant characteristics. The present study helped to understand that the hybrid mutant space had an evolutionary space structure based on a biological paradigm. It was also found that the mutant space structure built by mutant polymorphism assumed a systematic correlation between space and environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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