Optimización de cuantificadores vectoriales basada en algoritmos genéticos y técnicas heurísticas
- Malanda Trigueros, Armando
- Aníbal Ramón Figueiras Vidal Director/a
Universidad de defensa: Universidad Carlos III de Madrid
Fecha de defensa: 20 de diciembre de 1999
- José María Hernando Rábanos Presidente/a
- Fernando Díaz de María Secretario/a
- Nicolás Pérez de la Blanca Capilla Vocal
- Carlos Bousoño Calzón Vocal
- Antonio Artés Rodríguez Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
Se analizan las posibilidades de lso Algoritmos Genéticos y otras técnicas heurísticas en el diseño óptimo de cuantificadores vectoriales sujetos a errores de canal, Se plantean tres métodos diferentes: el ACGU que es un genético en el que los individuos de la población son tentativas librerías de vectores código; el ARL, algoritmo heurístico, en el que se ejecuta sucesivas veces el algoritmo GLA, preservando siempre los mejores vectores código hallados hasta el momento: el AHCV, que es otro genético en el que se parte de una librería de códigos ya conocida y lo que se optimiza es la asignación de códigos binarios disponibles a los vectores código de la librería. Se reformulan los principios de la Cuantificación Vectorial cuando las condiciones del canal no se suponen fijas o bien conocidas, sino que son descritas mediante la función densidad de probabilidad del VER.