• 제목/요약/키워드: GA(Genetic Algorithm)

검색결과 1,515건 처리시간 0.023초

진화 시스템을 위한 유전자 알고리즘 프로세서의 구현 (Implementation of an Adaptive Genetic Algorithm Processor for Evolvable Hardware)

  • 정석우;김현식;김동순;정덕진
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
    • /
    • 제53권4호
    • /
    • pp.265-276
    • /
    • 2004
  • Genetic Algorithm(GA), that is shown stable performance to find an optimal solution, has been used as a method of solving large-scaled optimization problems with complex constraints in various applications. Since it takes so much time to execute a long computation process for iterative evolution and adaptation. In this paper, a hardware-based adaptive GA was proposed to reduce the serious computation time of the evolutionary process and to improve the accuracy of convergence to optimal solution. The proposed GA, based on steady-state model among continuos generation model, performs an adaptive mutation process with consideration of the evolution flow and the population diversity. The drawback of the GA, premature convergence, was solved by the proposed adaptation. The Performance improvement of convergence accuracy for some kinds of problem and condition reached to 5-100% with equivalent convergence speed to high-speed algorithm. The proposed adaptive GAP(Genetic Algorithm Processor) was implemented on FPGA device Xilinx XCV2000E of EHW board for face recognition.

GA와 SA 알고리듬의 조합을 이용한 최적의 BPCGH의 설계 (Design of optimal BPCGH using combination of GA and SA Algorithm)

  • 조창섭;김철수;김수중
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제28권5C호
    • /
    • pp.468-475
    • /
    • 2003
  • 본 논문에서는 패턴생성을 위한 최적의 이진 위상 컴퓨터형성 홀로그램을 설계하기 위해 합성된 SA알고리듬 및 유전 알고리듬을 이용하였다. 제안된 방법의 탐색과정에서 sGA를 사용하여 BPCGH를 생성하고. 결과 홀로그램 패턴을 SA 알고리듬의 초기 랜덤 투과함수로 이용하여 최적의 BPCGH를 설계하였다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 독립적으로 사용된 SA 알고리듬과 유전 알고리듬을 비교한 결과 제안한 알고리듬이 회절 효율이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

HMM과 GA를 이용한 한국어 음성의 음소단위 인식 (Phoneme-based Recognition of Korean Speech Using HMM(Hidden Markov Model) and Genetic Algorithm)

  • 박준하;조성원
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
    • /
    • pp.291-295
    • /
    • 1997
  • 현재에 주로 개발되어 상용화가 시작되고 있는 음성인식 시스템의 대부분은 단어인식을 기분으로 하는 시스템으로 적용 단어수를 늘려줌으로서 인식범위를 늘일 수 있으나, 그에 따라 검색해야하는 단어수가 늘어남으로서 전체적인 시스템의 속도 및 성능이 저하되는 경향이 있다. 이러한 단점의 극복을 위하여 본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model)과 GA(Genetic Algorithm)를 이용한 한국어 음성의 음소단위 인식 시스템을 구현하였다. 음성 특징으로는 LPC Cepstrum 계수를 사용하였으며, 인식시는 인식대상이 되는 단어에 대하여 GA(Genetic Algorithm)을 통하여 각 음소를 분리하고, 음소단위로 학습된 HMM 파라미터를 적용하여 인식함으로써 각각의 음소별 가능하도록 하는 방법을 제안하였다.

  • PDF

최소가중치삼각화 문제를 위한 개선된 유전자 알고리듬 (A Modified Genetic Algorithm for Minimum Weight Triangulation)

  • 이범주;한치근
    • 대한산업공학회지
    • /
    • 제26권3호
    • /
    • pp.289-295
    • /
    • 2000
  • The triangulation problem is to make triangles using the given points on the space. The Minimum Weight Triangulation(MWT) is the problem of finding a set of triangles with the minimum weight among possible set of the triangles. In this paper, a modified genetic algorithm(GA) based on an existing genetic algorithm and multispace smoothing technique is proposed. Through the computational results, we can find the tendency that the proposed GA finds good solutions though it needs longer time than the existing GA does as the problem size increases.

  • PDF

유전알고리즘을 이용한 발전계통의 보수계획 수립 (Maintenance Scheduling using a Genetic Algorithm with New Crossover Operators)

  • 정정원;김정익
    • 대한전기학회논문지:전력기술부문A
    • /
    • 제48권5호
    • /
    • pp.545-552
    • /
    • 1999
  • The Maintenance scheduling is one of the mid-term scheduling problems systems. There have been many methods for this problem, but there is no effective way to treat all the generators simultaneously. In this paper, we apply a genetic algorithm(GA) to the maintenance scheduling problem. We proposed new crossover operators(BOX type crossover) to improve searching ability of GA. Satisfactory results are obtained by GA with the proposed corssover operators.

  • PDF

Stochastic Time-Cost Tradeoff Using Genetic Algorithm

  • Lee, Hyung-Guk;Lee, Dong-Eun
    • 국제학술발표논문집
    • /
    • The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
    • /
    • pp.114-116
    • /
    • 2015
  • This paper presents a Stochastic Time-Cost Tradeoff analysis system (STCT) that identifies optimal construction methods for activities, hence reducing the project completion time and cost simultaneously. It makes use of schedule information obtained from critical path method (CPM), applies alternative construction methods data obtained from estimators to respective activities, computes an optimal set of genetic algorithm (GA) parameters, executes simulation based GA experiments, and identifies near optimal solution(s). A test case verifies the usability of STCT.

  • PDF

FMS환경에서 다단계 일정계획문제를 위한 적응형혼합유전 알고리즘 접근법 (Adaptive Hybrid Genetic Algorithm Approach to Multistage-based Scheduling Problem in FMS Environment)

  • 윤영수;김관우
    • 지능정보연구
    • /
    • 제13권3호
    • /
    • pp.63-82
    • /
    • 2007
  • 본 논문에서는 유연제조시스템(FMS)에서 다단계스케줄링 문제를 효율적으로 해결하기 위한 적응형 혼합유전 알고리즘(ahGA) 접근법을 제안한다. 제안된 ahGA는 FMS의 해를 개선시키기 위하여 이웃탐색기법을 사용하며, 유전탐색과정에서의 수행도를 향상시키기 위해 유전알고리즘(GA)의 파라메터들을 조정하기 위한 적응형 구조를 사용한다. 수치실험에서는 제안된 ahGA와 기존의 알고리즘들 간의 수행도를 비교하기 위하여 두가지형태의 다단계스케줄링문제를 제시한다. 실험결과는 제안된 ahGA가 기존의 알고리즘들 보나 더 뛰어난 수행도를 보여주고 있다.

  • PDF

선행제약순서결정문제 해결을 위한 퍼지로직제어를 가진 적응형 유전알고리즘 (An Adaptive Genetic Algorithm with a Fuzzy Logic Controller for Solving Sequencing Problems with Precedence Constraints)

  • 윤영수
    • 지능정보연구
    • /
    • 제17권2호
    • /
    • pp.1-22
    • /
    • 2011
  • 본 논문에서는 선행제약순서결정문제(Sequencing problem with precedence constraints, SPPC)를 효과적으로 해결하기 위한 적응형 유전알고리즘(Adaptive genetic algorithm, aGA)을 제안한다. aGA에서 는 SPPC를 효과적으로 표현하기 위해 위상정렬에 기초한 표현절차(topological sort-based representation procedure) 를 사용한다. 제안된 aGA는 퍼지로직제어를 이용한 적응형구조를 가지고 있으며, 유전 탐색과정을 통해 교차변이 연산자(Crossover operator)의 비율을 적응적으로 조절한다. 수치예제에서는 다양한 형태의 SPPC를 제시하였으며, 그 실험결과는 제안된 aGA가 기존의 알고리즘보다 우수함을 보여주었다. 결론적으로 말하자면 본 논문에서는 제안된 aGA가 다양한 형태의 SPPC에서 최적해 혹은 최적순서를 발견하는데 아주 효과적이라는 것을 밝혔다.

A Hybridization of Adaptive Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization for Numerical Optimization Functions

  • Yun, Young-Su;Gen, Mitsuo
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
    • /
    • pp.463-467
    • /
    • 2008
  • Heuristic optimization using hybrid algorithms have provided a robust and efficient approach for solving many optimization problems. In this paper, a new hybrid algorithm using adaptive genetic algorithm (aGA) and particle swarm optimization (PSO) is proposed. The proposed hybrid algorithm is applied to solve numerical optimization functions. The results are compared with those of GA and other conventional PSOs. Finally, the proposed hybrid algorithm outperforms others.

  • PDF

Optimal Design of a Squeeze Film Damper Using an Enhanced Genetic Algorithm

  • Ahn, Young-Kong;Kim, Young-Chan;Yang, Bo-Suk
    • Journal of Mechanical Science and Technology
    • /
    • 제17권12호
    • /
    • pp.1938-1948
    • /
    • 2003
  • This paper represents that an enhanced genetic algorithm (EGA) is applied to optimal design of a squeeze film damper (SFD) to minimize the maximum transmitted load between the bearing and foundation in the operational speed range. A general genetic algorithm (GA) is well known as a useful global optimization technique for complex and nonlinear optimization problems. The EGA consists of the GA to optimize multi-modal functions and the simplex method to search intensively the candidate solutions by the GA for optimal solutions. The performance of the EGA with a benchmark function is compared to them by the IGA (Immune-Genetic Algorithm) and SQP (Sequential Quadratic Programming). The radius, length and radial clearance of the SFD are defined as the design parameters. The objective function is the minimization of a maximum transmitted load of a flexible rotor system with the nonlinear SFDs in the operating speed range. The effectiveness of the EGA for the optimal design of the SFD is discussed from a numerical example.