Uma Função Objetivo para o Problema de Otimização do Projeto de Quantizadores Vetoriais Robustos

Abstract

A Quantização Vetorial Robusta (QVR) é um problema de otimização de natureza combinatorial, o qual envolve a atribuição de índices aos vetores-código do dicionário. No processo de otimização da QVR, a função objetivo utilizada é o índice de desordem do dicionário, o qual deve ser minimizado. Neste trabalho, foi proposta e avaliada a utilização de uma função de densidade de probabilidade dos vetores-código para ponderar no calculo do índice de desordem. Para a tarefa de otimização dos dicionários foram utilizados os algoritmos Busca por Cardume (FSS Fish School Search), Otimização por Enxame de partícula (PSO Particle Swarm Optmization), Simulated Annealing (SA) e o Algoritmo Genetico (GA Genetic Algorithm). Os resultados de simulação da transmissão de imagens por Canal Binário Simétrico (BSC Binary Symmetric Channel) mostram que a consideração do índice de desordem proposto, como função objetivo, leva a um melhor desempenho comparado a quando não utilizado, para todos os algoritmos de otimização usados neste trabalho.