문법 코딩에 기반한 유전적 퍼지 시스템의 설계 및 응용 = Design and Application of Genetic - Fuzzy Systems based on Grammatical Encoding

국문 초록 (Abstract)

퍼지 시스템의 설계시, 퍼지 시스템의 성능 저하 없이 최적의 퍼지 규칙 선택과 퍼지 소속 함수의 단순한 정의는 매우 중요하다. 이러한 목적을 이루기 위해서, 본 논문에서는 입력 공간에 강한 영향을 보이는 퍼지 규칙만을 퍼지 규칙으로 선택함으로써 입력 공간의 증가에 유연하게 대처할 수 있는 퍼지 규칙 구조를 제안한다. 또한, 유전자 알고리즘의 진화 탐색을 통하여 퍼지 시스템의 최적화된 구조를 얻기 위해서 퍼지 시스템의 구조를 생성시키는 문법 규칙을 해개체로 코딩하는 문법 코딩을 이용한 유전적 퍼지 시스템을 제안한다. 문법 규칙은 퍼지 규칙의 복잡한 구조를 단순한 모듈 구조로 표현하므로 문법 규칙의 코딩은 유전자 알고리즘의 빠른 수렴과 효율적인 탐색을 보장한다. 아울러, 제안하는 방법을 많은 입력 공간을 갖는 아이리스 데이타(Iris data) 문제와 시간열 예측(time series prediction) 문제에 적용함으로써 제안하는 방법의 응용성을 보이고 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 직접 코딩을 사용한 다른 설계 방법보다 더 좋은 성능을 보여 주었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In designing fuzzy systems, it is important to select an optimal subset of fuzzy rules and to define fuzzy membership functions simply without degrading the performance of fuzzy systems. In this paper, in order to achieve such objectives, we propose a structure of fuzzy rules that can flexibly deal with the increase of input space by selecting those fuzzy rules that significantly affect input space among the whole set of fuzzy rules. To find the optimal structure of fuzzy systems through the evolutionary search of genetic algorithms, we also propose genetic-fuzzy systems using a grammatical encoding, in which the grammatical rules generating the structure of fuzzy systems are encoded into an individual. Since grammatical rules represent a complex structure of fuzzy rules as a simple module structure, the encoding of them can guarantee fast convergence and efficient search to genetic algorithms. Moreover, we report on the application and performance analysis of the proposed method by applying to a Iris data problem and a time series prediction problem with much input space. The experimental results show that the proposed method has a better performance than other design methods using the direct encoding.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 퍼지 시스템과 유전자 알고리즘
• 3. 선택적 퍼지 규칙에 기반한 그래프 구조 퍼지 시스템
• 4. 그래프 구조 퍼지 시스템을 위한 코딩 기법
• 5. 유전자 알고리즘에 의한 퍼지 시스템의 최적화
• 6. 학습 알고리즘
• 7. 실험 및 실험 결과
• 8. 결론 및 향후 연구 과제
• 참고문헌
• 저자소개