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다중 개체군 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지 규칙 최적화
류시열,장원빈,권기호,Lou, See-Yul,Chang, Won-Bin,Kwon, Key-Ho 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, C Vol.c36 No.8
본 논문은 퍼지 규칙 베이스와 소속함수의 모양을 결정하기 위해서, 유전적 다양성을 개선시키는 변형 유전자 알고리즘의 하나인 다중 개체군 유전자 알고리즘(MGA)을 적용하였다. 대부분 퍼지 제어를 위한 퍼지 규칙 베이스의 일반화는 전문가의 경험에 의해 많이 좌우된다. 이러한 점을 개선하여 퍼지 규칙을 최적화하기 위한 방법으로 새로운 평가함수를 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 우수함을 보여준다. In this paper, we apply one of modified Genetic Algorithms, a Multi-population Genetic Algorithm(MGA) that improves the genetic diversity to determine the fuzzy rule base and the shape of membership functions. The generation of the fuzzy rule base for fuzzy control, generally, depends on expert's experience. We suggest a new evaluation function to optimize fuzzy rule base. Simulation shows that the proposed method has good result.
류시열(S. Y. Ryu),서태범(T. Seo) 대한기계학회 2001 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2001 No.9
Thermal performances of receivers for a dish-type solar energy collecting system are numerically investigated. The analytical method for predicting conductive heat loss from a cavity receiver is used. The Stine and McDonald Model is used to estimate convective heat loss. Two kinds of techniques for the radiation analysis are used. The Net Radiation Method that is based on the radiation heat balance on the surface is used to calculate the radiation heat transfer rate from the inside surface of the cavity receiver to the environment. The Monte-Carlo Method that is the statistical approach is adopted to predict the radiation heat transfer rate from the reflector to the receiver. Based on the heat loss analysis, the performance of two different receivers for multifaceted parabolic solar collectors with several flat facets can be estimated, and the optimal facet size is obtained.