Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2017.11a
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  • Pages.731-734
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  • 2017
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on the Choice of Fuzzy Rule Genetic Algorithm Using Similarity Check Method

유사성 체크 방법을 이용한 Fuzzy Rule선택 Genetic Algorithm에 관한 연구

  • 강전근 (한국폴리텍대학교 스마트소프트웨어과) ;
  • 김명순 (동주대학교 전기전자과)
  • Published : 2017.11.01
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Abstract

GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화 과정의 적자생존의 유전적 부호화 및 처리과정을 모델링함으로서 해석적으로 처리하기 힘든 문제의 최적화에 널리 이용하고 있으며, 퍼지제어에서 룰의 선택에도 적용된다. 본 논문에서는 일반적인 GA방법에 자료의 유사성을 체크하는 방법을 도입하여 Fuzzy Rule선택 환경에 적용하고 시뮬레이션을 통해 이를 확인한다. 시뮬레이션 결과 제안된 SFRGA(Similarity Fuzzy Rule Genetic Algorithm)방법은 일반적 GA방법보다 단축된 지연시간 효과와 부수적으로 조기포화 현상(premature convergence)의 감소 및 자동 배정 퍼지 클리스터링(Fuzzy clustering)의 가능성을 얻을 수 있었다.

Keywords