개선된 Auto-Tuning 니칭 유전 알고리즘을 이용한 영전자식 권상기의 최적 설계

李範柱; 徐章皓; 郭尙燁; 李相燁; 鄭炫教

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자료유형: 학술저널

저자정보: 李範柱 (서울대학교) 徐章皓 (서울대학교) 郭尙燁 (서울대학교) 李相燁 (서울대학교) 鄭炫教 (서울대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제57권 제5호

발행연도: 2008.5

수록면: 783 - 788 (6page)

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This paper presents the mechanism of the machine and the numerical result of attractive force in the Electro-Permanent Magnet Lifter (EPML) and an improved niching Genetic Algorithm (GA) applying the concept of auto-tuning and detecting traces. Population size and both (right and left) niche radii of each peak in an asymmetrical objective function can be determined automatically. The validity of the proposed method is verified by simulation results.

#Auto-tuning #Detecting trace #니체 반경 #Niching Genetic Algorithm #Electro-Permanent Magnet Lifter

참고문헌 (23)

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1. [보고서] - 양충진 / 2001 / 영전자식 권상기 의 개발

2. [단행본] - D.E.Goldberg / 1989 / Genetic Algorithms in Search, Optimization & Machine Learning / Addison-Wesley

3. [단행본] - 문병로 / 2002 / 유전 알고리즘 / 다성 출판사

4. [학술대회논문] - B. Sareni / 1997 / Niching Genetic Algorithms for Optimization in Electromagnetics / The 11th COMPUMAG’97 : 563 ~ 564

5. [기타자료] - S. W. Mahfoud / 1995 / Niching Methods for Genetic Algorithms,Doctoral Dissertation / IlliGAL Report 95001, University of Illinois at Urbana-Champaign, Illinois Genetic Algorithm Laboratory, 1995

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