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적응성 있는 차분 진화에 의한 함수최적화와 이벤트 클러스터링
Function Optimization and Event Clustering by Adaptive Differential Evolution

황희수   (한라대학교 전기전자제어공학부UU0001487  );
  • 초록

    차분 진화는 다양한 형태의 목적함수를 최적화하는데 매우 효율적인 방법임이 입증되었다 차분 진화의 가장 큰 이점은 개념적 단순성과 사용의 용이성이다. 그러나 차분 진화의 수렴성이 제어 파라미터에 매우 민감한 단점이 있다. 본 논문은 새로운 교배용 벡터 생성법과 제어 파라미터의 적응 메커니즘을 결합한 적응성 있는 차분 진화를 제안한다. 이는 수렴성을 해치지 않으면서 차분 진화를 보다 강인하게 만들며 사용이 쉽도록 해준다. 12가지 최적화 문제에 대해 제안한 방법을 시험하였다. 적응성 있는 차분 진화의 응용 사례로써 이벤트 예측을 위한 교사 클러스터링 방법을 제안한다. 이 방법을 진화에 의한 이벤트 클러스터링이라 부르며 데이터 모델링 검증에 널리 사용되는 4 가지 사례에 대해 그 성능을 시험하였다.


    Differential evolution(DE) has been preyed to be an efficient method for optimizing real-valued multi-modal objective functions. DE's main assets are its conceptual simplicity and ease of use. However, the convergence properties are deeply dependent on the control parameters of DE. This paper proposes an adaptive differential evolution(ADE) method which combines with a variant of DE and an adaptive mechanism of the control parameters. ADE contributes to the robustness and the easy use of the DE without deteriorating the convergence. 12 optimization problems is considered to test ADE. As an application of ADE the paper presents a supervised clustering method for predicting events, what is called, an evolutionary event clustering(EEC). EEC is tested for 4 cases used widely for the validation of data modeling.


  • 주제어

    차분진화 .   함수최적화 .   이벤트 클러스터링 .   퍼지 목적프로그래밍.  

  • 참고문헌 (20)

    1. Thomas Back and Hans-Paul Schwefel, An overview of evolutionary algorithms for parameter optimization, Evolutionary Computation, Vol. 1, No. 1, pp. 1-23, 1993. 
    2. D. J. Berndt and J. Clifford, "Finding patterns in time series: A dynamic programming approach," in Advances in knowledge discovery and data mining, AAAI Press, pp.229-248, 1996. 
    3. R. Storn, "Minimizing the real functions of the ICEC96 contest by Differential Evolution," IEEE Conference on Evolutionary Computation, pp. 842-844, Nagoya, 1996. 
    4. M. Setnes and U. Kaymak, "Fuzzy modeling of client preference from large data sets: an application to target selection in direct marketing," IEEE Trans. on Fuzzy Systems, vol.9, noJ, pp.153-163, Febuary, 2001. 
    5. R. Stron and K. Price, Differential Evolution a simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous spaces, Technical Report TR-95-012, ICSI. 
    6. R. Storn, System design by constraint adaptation and differential evolution, Technical Report TR-96-039, ICSI, Nov. 1996. 
    7. M. Sugeno and T. Yasukawa, "A fuzzy logic based approach to Qualitative modeling," IEEE Trans. on Fuzzy Systems, Vol. 1, No. 1, pp. 7-31, Feb. 1993. 
    8. R. N. Tiwari, S. Dhamar and J. R. Rao, Fuzzy Goal Programming-an additive model, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 24, pp. 27-34, 1987. 
    9. M. T. Rosenstein and P. R. Cohen, "Continuous categories for a mobile robot," Proc. of Sixteenth National Conference on Artificial Intelligence, 1999. 
    10. Price and R. Stron, "Differential evolution: Numerical optimization made easy," Dr. Dobbs Journal, pp 18-24, April 1997. 
    11. Richard J. Povinelli. "Using Genetic Algorithms to Find Temporal Patterns Indicative of Time Series Events," GECCO 2000 Workshop: Data Mining with Evolutionary Algorithms, pp. 80-84, 2000. 
    12. B. L. Bowermann and R. T. O'Connell, Forecasting and time series: an applied approach, Duxbury Press, 1993. 
    13. G. E. P. Box and G. M. Jenkins, Time series analysis: forecasting and control, Holden-Day, 1976. 
    14. S. M. Pandit and S.-M. Wu, Time series and system analysis with applications, New York: Wiley, 1983. 
    15. X. L. Xie and G. A. Beni, "Validity measure for fuzzy clustering," IEEE Trans. on Pattern Anal. Machine Intell., vol.3, pp. 841-846, 1991. 
    16. R. Narasimhan, Goal programming in a fuzzy environment, Decision Sciences, Vol. 11, pp. 325-336, 1980. 
    17. M. Gen and B. Liu, A genetic algorithm for nonlinear goal programming, Research Report, Vol. 23, pp. 141-148, Ashikaga Institute of Technology, 1996. 
    18. E. J. Keogh and M. J. Pazzani, "An enhanced representation of time series which allows fast and accurate classification, clustering and relevance feedback," Proc. of AAAI Workshop on Predicting the Future: AI Approaches to Time Series Analysis, Madison, Wisconsin, 1998. 
    19. M. Sakawa, K. Kato, and T. Shibano, Fuzzy programming for multiobjective 0-1 programming problems through revised genetic algorithms, European Journal of Operational Research 
    20. S. L. Chiu, "Fuzzy model identification based on cluster estimation," Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Vol. 2, No. 3, 1994. 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (4)

    1. Lee, Tae-Hyung ; Hwang, Hee-Soo 2006. "Optimal Economical Running Patterns Based on Fuzzy Model" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, 16(5): 594~600     
    2. Roh, Seok-Beom ; Ahn, Tae-Chon 2011. "Design of Nearest Prototype Classifier by using Differential Evolutionary Algorithm" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 21(4): 487~492     
    3. An, Joon-Sang ; Kim, Byung-Chan ; Moon, Hyun-Koo ; Song, Ki-Il ; Su, Guo-Shao 2016. "DEA optimization for operating tunnel back analysis" Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association = 한국터널지하공간학회논문집, 18(2): 183~193     
    4. An, Joon-Sang ; Kim, Byung-Chan ; Moon, Hyun-Koo ; Song, Ki-Il 2016. "Estimation of subsea tunnel stability considering ground and lining stiffness degradation measurements" Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association = 한국터널지하공간학회논문집, 18(5): 389~399     

 저자의 다른 논문

  • 황희수 (17)

    1. 2002 "신경회로망 모델을 이용한 철도 현가장치 설계변수 최적화" 한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering 12 (7): 542~549    
    2. 2006 "철도차량을 위한 퍼지모델기반 최적 경제운전 패턴 개발" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 16 (5): 594~600    
    3. 2006 "전기철도차량 경제운전 모형 개발" 한국철도학회 논문집 = Journal of the Korean Society for Railway 9 (1): 76~80    
    4. 2008 "퍼지 모델을 이용한 일별 주가 예측" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B b15 (6): 603~608    
    5. 2009 "퍼지 모델에 기초한 시계열 주가 예측" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems 19 (5): 689~694    
    6. 2009 "Evolutionary Design of Morphology-Based Homomorphic Filter for Feature Enhancement of Medical Images" International journal of fuzzy logic and intelligent systems : IJFIS 9 (3): 172~177    
    7. 2010 "Feature Enhancement of Medical Images using Morphology-Based Homomorphic Filter and Differential Evolution Algorithm" International Journal of Control, Automation and Systems 8 (4): 857~861    
    8. 2010 "Fuzzy Models for Predicting Time Series Stock Price Index" International Journal of Control, Automation and Systems 8 (3): 702~706    
    9. 2010 "유방조영 영상의 대비개선을 위한 형체기반 호모몰픽필터" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems 20 (4): 522~527    
    10. 2013 "Daily Electric Load Forecasting Based on RBF Neural Network Models" International journal of fuzzy logic and intelligent systems : IJFIS 13 (1): 39~49    

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