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바이러스-진화 유전 알고리즘을 이용한 퍼지 모델링
Fuzzy Modeling Using Virus-Evolutionary Genetic Algorithm

이승준   (연세대 전기·컴퓨터공학과  ); 주영훈   (군산대 전자정보공학부  ); 박진배   (연세대 전기·컴퓨터공학과  );
  • 초록

    본 논문은 기존의 수학적인 모델링으로는 만족스러운 결과를 얻기 어려운 복잡하고 불확실한 비선형 시스템에 대한 퍼지 모델링 기법을 다룬다. 유전 알고리듬은 어느 정도 최적해를 전역적으로 찾을 수 있기 때문에 퍼지 모델링시에 파라미커와 구조를 동정하기 위하여 사용되었다. 하지만, 유전 알고리듬은 개체군이 유전적 다양성을 잃었을 경우 조기 수렴한다는 문제점이 있으며 바이러스-진화 유전 알고리듬은 이러한 지역수렴에 대한 방아닝 될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 바이러스 이론이 적용된 VEGA를 퍼지 모델링 할 때 이용할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 지역정보가 개체군 내에서 교환됨으로써 유전적 다양성을 유지하게 된다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 일반성을 평가하기 위해 몇 가지의 수치적 예제를 제공한다.


    This paper deals with the fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which conventional and mathematical models may fail to give satisfactory results. Genetic algorithm has been used to identifY parameters and structure of fuzzy model because it has the ability to search optimal solution somewhat globally. The genetic algorithm, however, has a problem, which optimization process can be premature convergence in the case of lack of genetic divergence of population. Virus- evolutionary genetic algorithm(VEGA) could be a strategy against this local convergence. Therefore, we use VEGA for fuzzy modeling. In this method, local information is exchanged in population so that population can sustain genetic divergence. finally, to prove the theoretical hypothesis, we provide numerical examples to evaluate the feasibility and generality of fuzzy modeling using VEGA.


  • 참고문헌 (19)

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  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. 2001. "A Study on the Self-Evolving Expert System using Neural Network and Fuzzy Rule Extraction" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, 11(3): 231~240     

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