• 제목/요약/키워드: heuristic self organization

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GMDH 알고리즘에 의한 직류 서보 전동기의 모델추종형 제어계 구성에 관한 연구 (A design on model following control system of DC servo motor using GMDH algorithm)

  • 황창선;김문수;이양우;김동완
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.1044-1047
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    • 1996
  • In this paper, GMDH(Group Method of Data Handling) algorithm, which is based on heuristic self organization to predict and identify the complex system, is applied to the control system of DC servo motor. The mathematical relation between input voltage and motor speed is obtained by GMDH algorithm. A design method of model following control system based on GMDH algorithm is developed. As a result of applying this method to DC servo motor, the simulation and experiment have shown that the developed method gives a good performance in tracking the reference model and in rejection of disturbance, in spite of constant load and changing load.

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자기조작화 신경망을 이용한 복수차량의 실시간 경로계획 (Realtime Multiple Vehicle Routing Problem using Self-Organization Map)

  • 이종태;장재진
    • 한국경영과학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.97-109
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    • 2000
  • This work proposes a neural network approach to solve vehicle routing problems which have diverse application areas such as vehicle routing and robot programming. In solving these problems, classical mathematical approaches have many difficulties. In particular, it is almost impossible to implement a real-time vehicle routing with multiple vehicles. Recently, many researchers proposed methods to overcome the limitation by adopting heuristic algorithms, genetic algorithms, neural network techniques and others. The most basic model for path planning is the Travelling Salesman Problem(TSP) for a minimum distance path. We extend this for a problem with dynamic upcoming of new positions with multiple vehicles. In this paper, we propose an algorithm based on SOM(Self-Organization Map) to obtain a sub-optimal solution for a real-time vehicle routing problem. We develope a model of a generalized multiple TSP and suggest and efficient solving procedure.

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유전자 알고리즘과 퍼지 제어를 적용한 자율운송장치의 경로 계획 (Path Planning of Autonomous Guided Vehicle Using fuzzy Control & Genetic Algorithm)

  • Kim, Yong-Gug;Lee, Yun-Bae
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.397-406
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    • 2000
  • 유전자 알고리즘은 탐색, 최적화 및 기계 학습의 도구로 많이 사용되고 있는데, 구조는 단순하지만, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그리고 변화하는 환경에서 유연하게 대처 할 수 있는 자율운송장치의 능동적이고 효과적인 제어기에 관한 연구와 스스로 진화하여 학습할 수 있도록 하는 행동 기반 시스템에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 퍼지 제어기 설계를 위한 소속 함수와 제어규칙의 구성 시 전문가의 경험적인 지식에 전적으로 의존하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자기 조직이 가능한 자율 운송 장치를 구성하기 위해서, 유전자 알고리즘을 이용하여 최적에 가깝도록 멤버십 함수를 조정했으며 제어규칙의 자기수정과 생성에 의해 제어 성능을 향상시켰다.

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