Chapitre 3. Reconstruction des Images Binaires par
recherche Taboue
3.3 Conclusion et interprétations des
résultats
D'après ces résultats on a constaté que
la méthode Tabou exige une gestion de la mémoire de plus en plus
lourde à mesurer. Elle exige des stratégies de
mémorisation complexe.
Les résultats expérimentaux démontrent
que l'algorithme est efficace pour résoudre le problème de
reconstruction des images binaires. On a constaté que la fonction
n'incorpore pas de diverses informations contrairement à l'approche
génétique [33] qui a une capacité d'incorporer de diverses
formes de l'information a priori dans la fonction d'évaluation.
Les résultats démontrent aussi que la recherche
taboue est efficace lorsque les méthodes d'améliorations, sont
claires et bien étudiés.
L'application de la recherche taboue présente aussi que
l'augmentation de la fonction objective relative à l'existence des blocs
des composants des bascules. Et on a constaté que le temps
d'exécution est faible pour reconstruire une solution initiale et une
solution finale améliorée. De même on a constaté que
l'algorithme tabou est simple à paramétrer contrairement à
l'algorithme génétique [33] qui exige diverses formes
d'information. Les expériences présentent que l'optimum global de
la fonction d'évaluation est aussi nécessaire pour reconstruire
une image qui ressemble à l'image originale inconnue, qui a
été employée pour produire des données de
projection.
De même les résultats montrent que le taux de
différence entre l'image origine et l'image reconstruite est faible
concernant les images de taille réduite et les images de taille
important. Les divers résultats de reconstruction prouvent aussi
l'importance de la liste taboue pour améliorer la recherche et pour
éviter le cyclage pendant la recherche de la meilleure solution pour
avoir une reconstruction précise de l'image. La taille de la liste Tabou
est également un facteur de réglage : plus la taille de la liste
est petite, plus l'algorithme explore des petites régions. Plus la
taille est grande, plus la recherche est contrainte de s'opérer sur de
plus larges étendues.
On a constaté que les images de taille petite
l'algorithme tabou donne une reconstruction parfaite contrairement aux images
de taille important qui ont une fonction objective très importante.
Enfin dans ce chapitre on a présenté la
reconstruction des images hv-convexe par l'algorithme tabou, les
résultats pratiques et théoriques informatiques de cet algorithme
et aussi on a terminé par une conclusion et une interprétation
des résultats trouvés.
Abdessalem DAKHLI 35
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