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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 60 - 65 (6page)
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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.
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.
목차
Abstract
1. 서론
2. 제어 시스템의 안정범위
3. PID 제어기 게인 조정
4. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
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