Desempenho do Algoritmo PSO na Estimação ML de Modelos HMM para Erros em Surtos

Abstract

Resumo-A aplicação do algoritmo PSO na estimação de máxima verossimilhança (ML) de modelos HMM para canais com erros em surtos é investigada neste trabalho. Uma comparação de desempenho com o algoritmo Baum-Welch (BW) é apresentada, focada na habilidade dos algoritmos em se aproximar da solução de máximo global e nos compromissos entre esforço computacional e desempenho em termos de verossimilhança. Os resultados numéricos aqui apresentados sugerem que o algoritmo PSO tem desempenho claramente superior ao algoritmo Baum-Welch. Palavras-Chave-HMM, Erros em Surto, Baum-Welch, PSO. Abstract-The application of PSO algorithm to perform maxmimum-likelihood (ML) estimation of HMM models of burst error channels is addressed in this work. A performance comparison with the Baum-Welch (BW) algorithm is presented, with focuson the ability to search the global ML solution and the balance between computational effort and likelihood performance. The numerical results here presented suggest that the PSO algorithm clearly outperforms the Baum-Welch algorithm.