최근 들어, 다양하고 복잡한 기능을 갖는 로봇이 요구되고 있다. 그러나 이전의 알고리즘으로는 그러한 요구를 만족시킬 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 다양한 입력과 출력을 다루는 경우에도 작은 개수의 퍼지 룰을 갖고, 효율적이고 강인하게 제어할 수 있는 2-Layer Fuzzy Controller를 소개한다. 그런데 퍼지 제어기에서의 중요한 문제점은 퍼지 룰 베이스를 어떻게 설계하는지에 달려 있다. 본 논문은 Schema Co-Evolutionary Algorithm을 이용하여 최적의 2-Layer Fuzzy Controller를 설계하는데, 이 Schema Co-Evolutionary Algorithm은 simple GA보다 더 빠르고 우수하게 최적해를 찾을 수 있다.
Nowadays, the robot with various and complex functions is required. previous algorithms, however, cannot satisfy the requirement. In order to solve these problems, we introduce the 2-Layer Fuzzy Controller, which has a small number of fuzzy rules corresponding to various inputs and outputs. Also, it controls robustly and effectively an object. The main problem in the fuzzy controller is how to design the fuzzy rule. This paper designs the optimal 2-layer fuzzy controller using the Schema Co-Evolutionary Algorithm. The schema co-evolutionary algorithm can find more rapidly and excellently than simple genetic algorithm does.
