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넓은 해영역에서의 GA를 이용한 PID 제어기 게인 조정에 따른 개체수왿 세대수 파라미터의 특징에 관한 연구 (The Study of a Population and Generation Parameter’s Characteristics on PID Gain Tuning with GA in Wide Solution Area)

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최초등록일 2025.05.27 최종젿작일 2017.06
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넓은 해영역에서의 GA를 이용한 PID 제어기 게인 조정에 따른 개체수왿 세대수 파라미터의 특징에 관한 연구
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    서정뵖

    · 발행기관 : 한국동력기계공학회
    · 수록지 정보 : 동력시스템공학회지 / 21권 / 3호 / 60 ~ 65페이짿
    · 저자명 : 정황훈

    초록

    이 논은 온라인 GA를 구현하기 위해 필요한 알고리즘의 탐색조건에 대하여 동일한 세대수에 대한 개체수왿 세대수 사이의 관계를 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 전역 탐색 기법인 GA는 넓은 해영역을 적은 수의 연산을 통해 확률적으로 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘이다. 하지만, 많은 연산시간이 필요한 단점 때문에 온라인으로 활용하기 힘든 단점이 있다. 온라인으로 계산되는 적합도는 컴퓨터가 아무리 빠르더라도 그 시간을 물리적으로 줄일 수 없으므로 절대적인 적합도 연산수를 줄일 필요가 있으며, 이에 따라 온라인 GA는 상대적으로 넓은 해영역에서 제한된 적합도 연산 내에서 최적해를 찾아야 한다. 본 연구에서는 제한된 적합도 연산 내에서 개체수왿 세대수 사이의 관계를 찾아내는 것을 목적으로 한다.

    영어초록

    A GA is one of the best method to find optimal value in searching area. A GA is driven by probabilistic selection that based on the survival of the fittest. So this algorithm need a huge solving time even if it can be used lots of optimizing problem such as structural design, machine learning, system’s identification and so on. This GA’s characteristic constrain the program to drive offline. Some studies try to use this algorithm on online or reduce the GA’s running time with parallel GA or micro GA. Unfortunately these studies still didn’t reduce amount of fitness solving.
    If the chromosome was imported to the system, it affected system’s stability. And when the control system uses online GA, it also doesn’t have enough learning time. In this study, try to find stability criterion to reduce the chromosome’s affection and find the characteristic of the number of population and generation when GA was driven into the wide searching area.

    참고자료

    · 없음
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