Tratamento de Restrições Estocásticas no Algoritmo PSO para Estimação ML de Modelos HMM

Marques, E.; Maciel, N.; Pinto, E.L.

doi:10.14209/sbrt.2011.133

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“…Quando o algoritmo PSO é utilizado na estimação dos parâmetros dos modelos HMM alguns cuidados devem ser tomados para atender às restrições apresentadas em (1), (2) e (3). Neste trabalho adotamos a modificação do algoritmo PSO apresentada em [15], na qual o valor de α é escolhido de modo que os parâmetros dos modelos HMM atendam às suas restrições estocásticas.…”

Section: Particle Swarm Optimization (Pso)unclassified

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

Maciel¹,

Marques²,

Pinto³

2011

Anais De XXIX Simpósio Brasileiro De Telecomunicações

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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.

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Section: Particle Swarm Optimization (Pso)unclassified