A DEDS is a system whose states change in response to the occurence of events from a predefined event set. In this paper, we consider the optimal control and reasoning problem for Discrete Event Systems(DES) in the Temporal Logic Framework(TEL) which have been recnetly defined. The TLE is enhanced with objective functions(event cost indices) and a measurement space is alos deined. A sequence of event which drive the system form a give initial state to a given final state is generated by minimizing a cost functioin index. Our research goal is the reasoning of optimal trajectory and the design of the optimal controller for DESs. This procedure could be guided by the heuristic search methods. For the heuristic search, we suggested the Stochastic Ruler algorithm, instead of the A algorithm with difficulties as following ; the uniqueness of solutions, the computational complexity and how to select a heuristic function. This SR algorithm is used for solving the optimal problem. An example is shown to illustrate our results.
Our study of rider's postulator stability and tracking control on a unicycle began form the observation of a human riding. The system including unicycle and human operationg his unicycle is a fuzzy intelligent biomechanical model on basis of instinct and intuition search mechanisms. We proposed a robotic unicycle with one wheel and one body as a basic mode and derived equation of motion to this model. Our works is in making out fuzzy look-up table to control robotic unicycle. Fuzzy look-up table were determined for staight line and curve under reasonable inference emulating human's instinct and intuition riding a unicyale. Simulation results show that postulator stability and tracking control on both straight line and curve were successful by using proposed each fuzzy look-up table.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.333-338
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2005
This paper presents the target object search algorithm under Dynamic Programming (DP) in the Tree-type maze. We organized an experimental environment with the concatenation of Y-shape diverged way, small mobile robot, and a target object. By the principle of optimality, the backbone of DP, an agent recognizes that a given whole problem can be solved whether the values of the best solution of certain ancillary problem can be determined according to the principle of optimality. In experiment, we used two different control algorithms: a left-handed method and DP. Finally we verified the efficiency of DP in the practical application using our real robot.
본 논문은 유전자 알고리즘을 사용하여 전력 배전의 최적화에 적용가능성을 보여준다. 배전의 최적화를 부하의 균등화(load balancing)의 관점에서 정의하고, 유전자 알고리즘의 동작을 보여주기 위해 세가지 문제를 제안하여 해결하였다. 문제를 해결하는 과정에서 교차 연산자 대신 두 가지의 돌연변이를 사용하여 전역 및 지역 탐색이 가능하였으며, 아크 패턴 리스트를 사용하여 효과적인 탐색을 꾀했다.
The major goal of this research is to develop an optimal route search algorithm for an intelligent route guidance system, one sub-area of ITS. ITS stands for intelligent Transportation System. ITS offers a fundamental solution to various issues concerning transportation and it will eventually help comfortable and swift moves of drivers by receiving and transmitting information on humans, roads and automobiles. Genetic algorithm, and fuzzy logic are utilized in order to implement the proposed algorithm. Using genetic algorithm, the proposed algorithm searches shortest routes in terms of travel time in consideration of stochastic traffic volume, diverse turn constraints, etc. Then using fuzzy logic, it selects driver-preference optimal route among the candidate routes searched by GA, taking into account various driver's preferences such as difficulty degree of driving and surrounding scenery of road, etc. In order to evaluate this algorithm, a virtual road-traffic network DB with various road attributes is simulated, where the suggested algorithm promptly produces the best route for a driver with reference to his or her preferences.
본 논문에서는 AGVS(Automated Guided Vehicle System)가 여러 복잡한 작업 환경 또는 작업 환경 변경 시 좀 더 유연하게 운용될 수 있도록 작업환경 내에서 AGVS에 필요한 작업공간요소를 분류하고 이들을 모델링하는 방법을 제안한다. 또한, 그래프 탐색 방법인 A* 알고리즘을 이용하여 AGV의 최단 경로 탐색 알고리즘을 본 논문의 작업환경 요소로서 재 표현한다. 생성된 최단 경로와 본 논문에서 가정한 AGV의 속도 테이블을 이용하여 운행 중인 AGV의 경로 점유 시간 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 간단한 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 적용 가능성을 증명한다.
본 논문은 전기철도차량의 운행시간 여유분을 고려하여 에너지 소비를 최소화하는 경제운전 패턴을 찾는 방안을 제시하였다. 경제최고속도와 타행끝점속도를 주행패턴의 변수로 사용하여 퍼지모델을 구축하고 이를 대상으로 진화 탐색을 적용하여 최적의 경제운전 패턴을 찾아낼 수 있으며, 사례연구를 통해 이를 입증하였다.
인터넷이 널리 보급되면서 지능형 검색 에이전트들이 사용자의 요구를 만족시키기 위해 일반화되어 사용되고 있다. 그러나 이러한 지능형 멀티에이전트들은 서로 독립적으로 사용되어 멀티에이전트들 간의 분산된 정보를 원활하고 효율적으로 처리하기 위한 상호 협력 작용이 부족해 정보의 신뢰성이 낮고 동적으로 변화하는 분산 환경에 대처하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 멀티에이전트간의 효율적인 상호 협력과 빠른 정보처리를 위해 브로커 에이전트에 에이전시를 생성하고 신경망을 이용해 멀티에이전트들의 에이전시들을 분류하여 더욱 신속·정확한 정보를 사용자에게 제공하도록 한다. 또한 정보의 신뢰성을 위해서 에이전트 관리기법을 제안하여 기존의 검색 시스템이 가지고 있는 정보갱신문제를 향상시키고, 시뮬레이션을 통해 본 연구의 성능을 평가한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권3호
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pp.264-269
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2006
This paper presents the strategy for searching a hidden object in an unknown area for using by multiple distributed autonomous robotic systems (DARS). To search the target in Markovian space, DARS should recognize th ε ir surrounding at where they are located and generate some rules to act upon by themselves. First of all, DARS obtain 6-distances from itself to environment by infrared sensor which are hexagonally allocated around itself. Second, it calculates 6-areas with those distances then take an action, i.e., turn and move toward where the widest space will be guaranteed. After the action is taken, the value of Q will be updated by relative formula at the state. We set up an experimental environment with five small mobile robots, obstacles, and a target object, and tried to research for a target object while navigating in a un known hallway where some obstacles were placed. In the end of this paper, we present the results of three algorithms - a random search, an area-based action making process to determine the next action of the robot and hexagon-based Q-learning to enhance the area-based action making process.
본 논문은 애드 혹 네트워크에서 다중 경로 설정을 위한 탐색 기법을 제안한다. 데이터 경로 설정은 요구기반 방식으로 동작하며, 소스와 목적지 노드 간의 다중 경로는 초기 경로 설정 과정에서 함께 구해진다. 이러한 다중 경로는 데이터 경로의 백업이나 부하 분산에 사용될 수 있다. 제안 방식에서는 소스와 목적지 노드 간 다중 경로를 찾기 위해, 사전 질의 방법을 사용한다. 이 방안은 중간 노드에서 응답 메시지를 처리할 때, 주변 노드와의 정보 교환을 통해 최적의 다음노드를 선택하는 방안이다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 다중 경로 체계가 경로간의 만나는 횟수를 감소시켜 다중경로의 더 좋은 분리도를 주고, 노드들이 이동하는 환경에서 더 높은 경로 생존 확률을 달성함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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