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Optimisation de la compression fractale par l’hybridation des métaheuristiques

dc.contributor.authorMARZOUG, Samir
dc.date.accessioned2022-03-08T08:33:05Z
dc.date.available2022-03-08T08:33:05Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractUn algorithme de compression d'images fractales basé sur l'optimisation d'essaims de particules hybrides avec algorithme génétique (PSO-GA) est proposé pour réduire l'espace de recherche. Adoptez l’optimisation des essaims de particules hybrides avec l’algorithme génétique (PSO-GA) pour explorer les optima globaux si les optima locaux ne sont pas satisfaits. Les résultats de l'expérience montrent que l'algorithme converge rapidement. Sur la base d’une bonne qualité de l’image reconstruite, l’algorithme a permis de gagner du temps de codage et d’obtenir un taux de compression élevéen_US
dc.description.provenanceSubmitted by snv snv (dspace.snv@univ-tebessa.dz) on 2022-03-08T08:33:05Z No. of bitstreams: 1 mem final.pdf: 2243448 bytes, checksum: 9ccb264dcccb4061d5301ed06d43b555 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-03-08T08:33:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mem final.pdf: 2243448 bytes, checksum: 9ccb264dcccb4061d5301ed06d43b555 (MD5) Previous issue date: 2019en
dc.description.sponsorshipMr.MENASSEL Rafiken_US
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1839
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversite laarbi tebessi tebessaen_US
dc.subjectCompression d'image fractale; essaim de particules optimisation; algorithme génétique; PSO-GAen_US
dc.titleOptimisation de la compression fractale par l’hybridation des métaheuristiquesen_US
dc.typeThesisen_US

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