• 제목/요약/키워드: genetic system

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동적 네트워크 환경하의 분산 에이전트를 활용한 병렬 유전자 알고리즘 기법 (Applying Distributed Agents to Parallel Genetic Algorithm on Dynamic Network Environments)

  • 백진욱;방정원
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.119-125
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    • 2006
  • 네트워크를 통하여 서로 연결된 컴퓨팅 자원들의 집합을 분산 시스템이라고 정의할 수 있다. 최적화 문제 영역에서 가장 중요한 해결 기법 중에 하나인 병렬 유전자 알고리즘은 분산 시스템을 기반으로 하고 있다. 인터넷과 이동 컴퓨팅과 같은 동적 네트워크 환경 하에서 네트워크의 상태는 가변적으로 변할 수 있어 기존의 병렬 유전자 알고리즘을 분산 시스템에서 최적화 문제를 해결하기 위하여 그대로 사용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 동적 네트워크 환경 하에서 분산 에이전트를 사용하여 병렬 유전자 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제시한다.

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에어컨시스템에 대한 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 이용한 최적화된 다중 퍼지제어기 설계 (Design of Optimized Multi-Fuzzy Controllers by Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms for Air-Conditioning System)

  • 정승현;최정내;김현기;오성권
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.344-351
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    • 2007
  • In this paper, we propose an approach to design multi-fuzzy controllers for the superheat and the low pressure that have an influence on energy efficiency and stabilization of air conditioning system with multi-evaporators. Air conditioning system with multi-evaporators is composed of compressor, condenser, several evaporators and several expansion valves. It is quite difficult to control the air conditioning system because the change of the refrigerant condition give an impact on the overall air conditioning system. In order to solve the drawback, we design multi-fuzzy controllers which control simultaneously both three expansion valve and one compressor for the superheat and the low pressure of air conditioning system. The proposed multi fuzzy controllers are given as a kinds of controller types such as a simplified fuzzy inference type. Here the scaling factors of each fuzzy controller are efficiently adjusted by Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms. The values of performance index of the simulation results of the A company type compare with simulation results of simplified inference type.

장비 수율을 고려한 가공경로선정과 투입량 결정에서의 유전알고리즘 접근 (Machining Route Selection and Determination of Input Quantity with Yield Using Genetic Algorithm)

  • 이규용
    • 한국산업경영시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국산업경영시스템학회 2002년도 춘계학술대회
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    • pp.99-104
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    • 2002
  • This paper addresses a problem of machining route selection and determination of input quantity with yield in multi-stage flexible flow system. The problem is formulated as nonlinear programing and the proposed model is solved by genetic algorithm(GA) approach. The effectiveness of the proposed GA approach is evaluated through comparisons with the optimal solution obtained from the branch and bound for the same problem.

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유전자 알고리즘 기반 무결점 초고효율계통 연계형 인버터개발 (Genetic algorithm-based ultra-efficient MPP tracking in a solar power generation system)

  • 최대섭;송민종;김영민
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 학술대회 논문집 전문대학교육위원
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    • pp.212-215
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    • 2006
  • This paper a new method which applies a genetic algorithm for determining which sectionalizing switch to operate in order to solve the distribution system loss minimization re-configuration problem. In addition, the proposed method introduces a ultra efficient MMP tracking in a solar power generation system.

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An Intelligent New Dynamic Load Redistribution Mechanism in Distributed Environments

  • Lee, Seong-Hoon
    • International Journal of Contents
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    • 제3권1호
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    • pp.34-38
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    • 2007
  • Load redistribution is a critical resource in computer system. In sender-initiated load redistribution algorithms, the sender continues to send unnecessary request messages for load transfer until a receiver is found while the system load is heavy. These unnecessary request messages result in inefficient communications, low CPU utilization, and low system throughput in distributed systems. To solve these problems, we propose a genetic algorithm based approach for improved sender-initiated load redistribution in distributed systems. Compared with the conventional sender-initiated algorithms, the proposed algorithm decreases the response time and task processing time.

유전자 알고리즘 기반 무결점 초고효율계통 연계형 인버터개발 (Genetic algorithm-based ultra-efficient MPP tracking in a solar power generation system)

  • 최대섭;송민종
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 2006년도 추계학술대회 논문집 Vol.19
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    • pp.394-395
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    • 2006
  • This paper a new method which applies a genetic algorithm for determining which sectionalizing switch to poerate in order to solve the distribution system loss minimization re-configuration problem. In addition, the proposed method introduces a ultra efficient MMP tracking in a solar power generation system.

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유전자 알고리즘 기반 무결점 초고효율계통 연계형 인버터개발 (Genetic algorithm-based ultra-efficient MPP tracking in a solar power generation system)

  • 최대섭;송민종
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.75-77
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    • 2006
  • This paper a new method which applies a genetic algorithm for determining which sectionalizing switch to poerate in order to solve the distribution system loss minimization re-configuration problem. In addition, the proposed method introduces a ultra efficient MMP tracking in a solar power generation system.

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미분 게임에서 유전자 알고리즘을 이용한 유도 규칙 산출에 대한 연구

  • 김용운;박동조
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.359-362
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    • 1996
  • The guidance system which uses the line-of-sight(LOS) rate to guide the missile towards its target has been used to the conventional differential game, such as the pursuer-evader game. Proportional navigation guidance and its derivatives have been shown to be an effective LOS rate guidance system. In this paper, we have used the genetic algorithm to construct the guidance system for the pursuer-evader type differential game. Also we have proposed the prediction model to obtain the informations about the intention of future actions of the pursuer and the evader.

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유전자 알고리즘을 이용한 새로운 비선형 시스템 식별 방식 (Nonlinear system identification method using genetic algorithm)

  • 정경권;정성부;감한웅;엄기환
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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    • pp.905-908
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    • 1998
  • In this paper, we propose an identification method for nonlinear systems. In order to identify the nonlinear system parameters, we are represented the linearization from the nonlinear system, and use a genetic algorithm(GA). The parameters are coded into binary string and searched by GA. The simulation results show the effectiveness of the proposed approach.

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침입탐지시스템에서 하이브리드 특징 선택에 관한 연구 (A Study on Hybrid Feature Selection in Intrusion Detection System)

  • 한명묵
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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    • pp.279-282
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    • 2006
  • 네트워크를 기반으로 한 컴퓨터 시스템이 현대 사회에 있어서 더욱 더 불가결한 역할을 하는 것에 따라, 네트워크 기반 컴퓨터 시스템은 침입자의 침입 목표가 되고 있다. 이를 보호하기 위한 침입탐지시스템(Intrusion Detection System : IDS)은 점차 중요한 기술이 되었다. 침입탐지시스템에서 패턴들을 분석한 후 정상/비정상을 판단 및 예측하기 위해서는 초기단계인 특징추출이나 선택이 매우 중요한 부분이 되고 있다. 본 논문에서는 IDS에서 중요한 부분인 feature selection을 Data Mining 기법인 Genetic Algorithm(GA)과 Decision Tree(DT)를 적용해서 구현했다.

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