유전자 알고즘을 이용한 자동차 주행 제어기의 최적화

김봉기; Bong-Gi Kim

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한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

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한글제목(Korean Title)	유전자 알고즘을 이용한 자동차 주행 제어기의 최적화
영문제목(English Title)	Optimazation of Simulated Fuzzy Car Controller Using Genetic Algorithm
저자(Author)	김봉기 Bong-Gi Kim
원문수록처(Citation)	VOL 10 NO. 01 PP. 0212 ~ 0219 (2006. 01)
한글내용 (Korean Abstract)	퍼지 논리 제어기(FLC : Fuzzy Logic Controller)를 사용할 때, 가장 중요한 것은 소속 함수의 범위를 정하는 것과 규칙의 형태를 결정하는 것이다. 소속 함수의 범위나 규칙의 형태는 자금까지 전문가가 임의로 정하는 방법을 사용하였다. 그러나 기존의 방법을 사용하면, 전문가의 주관적인 규칙과 소속 함수가 생성될 수 있고, 소속함수의 경우 최적의 범위를 정확히 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 보완하기 위해, 유전자 알고리즘을 사용함으로써 최적의 소속 함수와 규칙의 형태를 구하려 하였다. 제시하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 자동차 주행 제어 문제에 적용시켜 보았다.
영문내용 (English Abstract)	The important problem in designing a Fuzzy Logic Controller(FLC) is generation of fuzzy control rules and it is usually the case that they are given by human experts of the problem domain. However, it is difficult to find an well-trained expert to any given problem. In this paper, I describes an application of genetic algorithm, a well-known global search algorithm to automatic generation of fuzzy control rules for FLC design. Fuzzy rules are automatically generated by evolving initially given fuzzy rules and membership functions associated fuzzy linguistic terms. Using genetic algorithm efficient fuzzy rules can be generated without any prior knowledge about the domain problem. In addition expert knowledge can be easily incorporated into rule generation for performance enhancement. We experimented genetic algorithm with a non-trivial vehicle controling problem. Our experimental results showed that genetic algorithm is efficient for designing any complex control system and the resulting system is robust.
키워드(Keyword)	Genetic algorithm Fuzzy car controller Optimization
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