Optimización de cuantificadores vectoriales basada en algoritmos genéticos y técnicas heurísticas

  1. Malanda Trigueros, Armando
Dirigida por:
  1. Aníbal Ramón Figueiras Vidal Director/a

Universidad de defensa: Universidad Carlos III de Madrid

Fecha de defensa: 20 de diciembre de 1999

Tribunal:
  1. José María Hernando Rábanos Presidente/a
  2. Fernando Díaz de María Secretario/a
  3. Nicolás Pérez de la Blanca Capilla Vocal
  4. Carlos Bousoño Calzón Vocal
  5. Antonio Artés Rodríguez Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 80077 DIALNET

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.