فهرست مقالات

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - زمان‌بندی مبتنی بر اولویت وظایف با استفاده از سیستم فازی در محاسبات لبه سیار
  انتصار حسینی محسن نیک رای شمس اله قنبری
  20.1001.1.16823745.1401.20.4.1.1
  محاسبات لبه سیار، تکنولوژی نوینی برای بهبود مشکل تأخیر، ظرفیت و منابع موجود در محیط محاسبات ابری سیار است. هدف اصلی در محاسبات لبه سیار، زمان‌بندی پویا و بارگذاری بهینه با کمترین هزینه در استفاده از منابع است. ما در این مقاله، از یک مدل سیستم سه‌سطحی دستگاه‌های سیار، لب چکیده کامل

  محاسبات لبه سیار، تکنولوژی نوینی برای بهبود مشکل تأخیر، ظرفیت و منابع موجود در محیط محاسبات ابری سیار است. هدف اصلی در محاسبات لبه سیار، زمان‌بندی پویا و بارگذاری بهینه با کمترین هزینه در استفاده از منابع است. ما در این مقاله، از یک مدل سیستم سه‌سطحی دستگاه‌های سیار، لبه و ابر استاندارد، استفاده و دو الگوریتم بارگذاری و زمان‌بندی را پیشنهاد می‌کنیم. یک الگوریتم تصمیم‌گیری برای بارگذاری وظایف مبتنی بر الگوریتم کوله‌پشتی حریصانه در سمت دستگاه سیار است که وظایف با انرژی مصرفی بالا را برای بارگذاری انتخاب می‌کند و باعث صرفه‌جویی در انرژی مصرفی دستگاه می‌شود. همچنین در سمت MEC، یک الگوریتم زمان‌بندی پویا را با اولویت‌بندی وظایف مبتنی بر فازی جهت اولویت‌بندی و زمان‌بندی وظایف بر اساس دو معیار ارائه می‌کنیم. نتایج عددی نشان می‌دهند که کار ارائه‌شده در مقایسه با سایر روش‌ها باعث کاهش زمان انتظار وظایف برای اجرا، تأخیر و بار سیستم می‌شود و تعادل سیستم با کمترین تعداد منابع تأمین می‌گردد و سیستم ارائه‌شده، مصرف باتری را در دستگاه هوشمند تا حدود 90% کاهش می‌دهد. نتایج نشان می‌دهند که بیش از 92% وظایف با موفقیت در محیط لبه اجرا می‌شوند. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - انتخاب ویژگی چندبرچسبه با استفاده از راهکار ترکیبی مبتنی بر الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات
  آذر رفیعی پرهام مرادی عبدالباقی قادرزاده
  20.1001.1.16823745.1401.20.4.7.7
  طبقه‌بندی چندبرچسبی یکی از مسائل مهم در یادگیری ماشین است که کارایی الگوریتم‌های این طبقه‌بندی با افزایش ابعاد مسأله به شدت کاهش می‌یابد. انتخاب ویژگی، یکی از راهکارهای اصلی برای کاهش ابعاد در مسائل چندبرچسبی است. انتخاب ویژگی چندبرچسبی یک راهکار NP Hard است و تا کنون چکیده کامل

  طبقه‌بندی چندبرچسبی یکی از مسائل مهم در یادگیری ماشین است که کارایی الگوریتم‌های این طبقه‌بندی با افزایش ابعاد مسأله به شدت کاهش می‌یابد. انتخاب ویژگی، یکی از راهکارهای اصلی برای کاهش ابعاد در مسائل چندبرچسبی است. انتخاب ویژگی چندبرچسبی یک راهکار NP Hard است و تا کنون تعدادی راهکار مبتنی بر هوش جمعی و الگوریتم‌های تکاملی برای آن ارائه شده است. افزایش ابعاد مسأله منجر به افزایش فضای جستجو و به تبع، کاهش کارایی و همچنین کاهش سرعت همگرایی این الگوریتم‌ها می‌شود. در این مقاله یک راهکار هوش جمعی ترکیبی مبتنی الگوریتم دودویی بهینه‌سازی ازدحام ذرات و استراتژی جستجوی محلی برای انتخاب ویژگی چندبرچسبی ارائه شده است. برای افزایش سرعت همگرایی، در استراتژی جستجوی محلی، ویژگی‌ها بر اساس میزان افزونه‌بودن و میزان ارتباط با خروجی مسأله به دو دسته تقسیم‌بندی می‌شوند. دسته اول را ویژگی‌هایی تشکیل می‌دهند که شباهت زیادی به کلاس مسأله و شباهت کمتری به سایر ویژگی‌ها دارند و دسته دوم هم ویژگی‌های افزونه و کمتر مرتبط است. بر این اساس، یک اپراتور محلی به الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات اضافه شده که منجر به کاهش ویژگی‌های غیر مرتبط و افزونه هر جواب می‌شود. اعمال این اپراتور منجر به افزایش سرعت همگرایی الگوریتم پیشنهادی در مقایسه با سایر الگوریتم‌های ارائه‌شده در این زمینه می‌شود. عملکرد روش پیشنهادی با شناخته‌شده‌ترین روش‌های انتخاب ویژگی، بر روی مجموعه داده‌های مختلف مقایسه گردیده است. نتایج آزمایش‌ها نشان دادند که روش پیشنهادی از نظر دقت، دارای عملکردی مناسب است. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  3 - معیاری جدید برای بخش‌بندی سیستم‌های پردازش گراف مبتنی بر بلوک
  مسعود ساغریچیان مرتضی علیپور لنگوری
  20.1001.1.16823745.1401.20.4.4.4
  به واسطه قدرت و سادگی، سیستم‌های پردازش گراف مبتنی بر بلوک در سال‌های اخیر مورد توجه ویژه‌ای قرار گرفته‌اند. اغلب این سیستم‌ها از روش‌های بخش‌بندی عمومی و همه‌منظوره جهت تولید پارتیشن‌های مورد نیاز خود استفاده می‌کنند. همین امر منجر شده که کارایی این سیستم‌ها محدود شود. چکیده کامل

  به واسطه قدرت و سادگی، سیستم‌های پردازش گراف مبتنی بر بلوک در سال‌های اخیر مورد توجه ویژه‌ای قرار گرفته‌اند. اغلب این سیستم‌ها از روش‌های بخش‌بندی عمومی و همه‌منظوره جهت تولید پارتیشن‌های مورد نیاز خود استفاده می‌کنند. همین امر منجر شده که کارایی این سیستم‌ها محدود شود. برای رفع این مشکل الگوریتم‌های خاص‌منظوره‌ای برای بخش‌بندی این دسته از سیستم‌ها ارائه شده است، اما مشکل این دسته از روش‌ها آن است که همچنان معیارهای سنتی نظیر تعداد یال برشی و تعادل بار به عنوان تابع هدف این روش‌ها مد نظر قرار گرفته است. این در حالی است که قدرت سیستم‌های پردازش گراف مبتنی بر بلوک به واسطه ویژگی‌های منحصر به فردی است که در طراحی این دسته از سیستم‌ها مد نظر قرار گرفته است. به همین جهت در این مقاله، ویژگی‌های ذاتی و اساسی این دسته از سیستم‌ها مورد توجه قرار گرفته و با توجه به این خواص، دو معیار جدید به عنوان معیار تابع هدف بخش‌بندی، معرفی شده است. بر اساس تحقیقات انجام‌گرفته، روش پیشنهادی اولین الگوریتم بخش‌بندی است که قطر گراف سطح بالا و اندازه گره‌های گراف سطح بالای حاصل از بخش‌بندی را به عنوان تابع هدف در نظر گرفته می‌گیرد. ارزیابی روش پیشنهادی بر روی مجموعه داده‌های واقعی نشان داد که روش پیشنهادی به طور مؤثری قادر به کاهش قطر گراف سطح بالای حاصل از بخش‌بندی نسبت به سایر الگوریتم‌های بخش‌بندی متداول می‌باشد. به علاوه، یال برشی حاصل از روش پیشنهادی بسیار نزدیک به یکی از معروف‌ترین روش‌های بخش‌بندی متمرکز، متیس می‌باشد. از آنجا که قطر گراف سطح بالا رابطه مستقیمی با تعداد سوپراستپ‌های مورد نیاز در سیستم‌های پردازش گراف بلوکی دارد، روش پیشنهادی با کاهش آن قادر به افزایش کارایی این دسته از روش‌ها خواهد شد. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  4 - توازن بار در گره‌های مه با استفاده از الگوریتم یادگیری تقویتی
  نیلوفر طهماسبی پویا مهدی آقا صرام
  20.1001.1.16823745.1401.20.4.3.3
  محاسبات مه، حوزه تحقیقاتی نوظهوری برای ارائه خدمات محاسبات ابری به لبه‌های شبکه است. گره‌های مه جریان داده و درخواست‌های کاربر را در زمان واقعی پردازش می‌کنند. به منظور بهینه‌سازی بهره‌وری منابع و زمان پاسخ و افزایش سرعت و کارایی، وظایف باید به صورت متوازن بین گره‌های م چکیده کامل

  محاسبات مه، حوزه تحقیقاتی نوظهوری برای ارائه خدمات محاسبات ابری به لبه‌های شبکه است. گره‌های مه جریان داده و درخواست‌های کاربر را در زمان واقعی پردازش می‌کنند. به منظور بهینه‌سازی بهره‌وری منابع و زمان پاسخ و افزایش سرعت و کارایی، وظایف باید به صورت متوازن بین گره‌های مه توزیع شوند، لذا در این مقاله، روشی جدید جهت بهبود توازن بار در محیط محاسبات مه پیشنهاد شده است. در الگوریتم پیشنهادی، هنگامی که وظیفه‌ای از طریق دستگاه‌های موبایل برای گره مه ارسال می‌شود، گره مه با استفاده از یادگیری تقویتی تصمیم می‌گیرد که آن وظیفه را خودش پردازش کند، یا این که پردازش آن را به یکی از گره‌های مه همسایه یا به ابر واگذار نماید. در بخش ارزیابی نشان داده شده که الگوریتم پیشنهادی با توزیع مناسب وظایف بین گره‌ها، تأخیر کمتری را برای اجرای وظایف نسبت به سایر روش‌های مقایسه‌شده به دست آورده است. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  5 - افزایش وضوح و روشنایی تصاویر کم‌نور با استفاده از رویکرد RETINEX و تبدیل غیر خطی
  مریم  قاسمی مرتضی خادمی عباس ابراهیمی مقدم
  20.1001.1.16823745.1401.20.4.6.6
  تصاویر ضبط‌شده در شرایط نوری ضعیف دارای روشنایی و وضوح پایین و نویز زیاد هستند، لذا برای بینایی انسان و ماشین نامناسب بوده و در عملکرد آنها تأثیرات منفی می‌گذارند. تحقیقات زیادی برای بهبود چنین تصاویری انجام شده است. روش‌های پیشنهادشده‌ برای حل این مسئله به میزان قابل چکیده کامل

  تصاویر ضبط‌شده در شرایط نوری ضعیف دارای روشنایی و وضوح پایین و نویز زیاد هستند، لذا برای بینایی انسان و ماشین نامناسب بوده و در عملکرد آنها تأثیرات منفی می‌گذارند. تحقیقات زیادی برای بهبود چنین تصاویری انجام شده است. روش‌های پیشنهادشده‌ برای حل این مسئله به میزان قابل توجهی این گونه تصاویر را بهبود می‌بخشند. یک دسته از این روش‌ها، روش‏های مبتنی بر رویکرد RETINEX هستند که باعث اصلاح تصاویر کم‌نور شده‌اند. اما از آنجا که ساختار اولیه این رویکرد پیچیده است و کارایی پایینی دارد، محققان روش‌های دیگری همچون SSR، MSR و MSRCR را برای رفع مشکل آن ارائه داده‌اند. این روش‌ها نیز به نوبه خود مشکلاتی همچون غیر طبیعی‌بودن تصاویر حاصل و تقویت نویز دارند. در این تحقیق با به دست آوردن مؤلفه روشنایی بهینه‌، استفاده از تبدیل غیر خطی و اعمال هموارسازی روی تصویر به عنوان مرحله پس‌پردازش، این نقاط ضعف تا حد زیادی رفع می‌شوند. با اعمال روش پیشنهادی، تصاویر پردازش‌شده ظاهری طبیعی‌تر داشته و اطلاعات آنها بیشتر حفظ شده است. برای ارزیابی روش پیشنهادی از معیارهای ذهنی و عینی همچون AFC2، IE، SSIM، PSNR و IMMSE استفاده شده است. نتایج شبیه‌سازی، نشان‌دهنده برتری روش پیشنهادی نسبت به روش‌های رقیب می‌باشد. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  6 - پیش‌بینی مکانی- زمانی تغییرات پوشش گیاهی بر مبنای داده‌های سنجش از دور با استفاده از یادگیری عمیق
  الهام زنگنه هدی مشایخی سعید قره چلو
  20.1001.1.16823745.1401.20.4.2.2
  درک و تحلیل تغییرات داده‌های مکانی- زمانی در کاربرد‌های مختلف از جمله انجام اقدامات حفاظت و توسعه منابع طبیعی اهمیت زیادی دارد. در مطالعات گذشته، عمدتاً از فرایند مارکوف و روش‌های مبتنی بر مقایسه جهت پیش‌بینی تغییرات شاخص‌های پوشش گیاهی استفاده گردیده که دقت آنها همچنان چکیده کامل

  درک و تحلیل تغییرات داده‌های مکانی- زمانی در کاربرد‌های مختلف از جمله انجام اقدامات حفاظت و توسعه منابع طبیعی اهمیت زیادی دارد. در مطالعات گذشته، عمدتاً از فرایند مارکوف و روش‌های مبتنی بر مقایسه جهت پیش‌بینی تغییرات شاخص‌های پوشش گیاهی استفاده گردیده که دقت آنها همچنان جای بهبود دارد. گرچه تحلیل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی معدودی از شاخص‌‌ها مورد استفاده قرار گرفته است، اما روشی که این شاخص‌ها را از داده‌های سنجش از دور استخراج کرده و مدل‌سازی توالی آنها را با یادگیری عمیق انجام دهد، به ندرت مشاهده می‌شود. در این مقاله، روشی برای پیش‌بینی تغییرات شاخص‌های گیاهی مبتنی بر یادگیری عمیق ارائه می‌شود. داده‌های پژوهش شامل تصاویر ماهواره‌ای لندست از سال ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۸، مربوط به چهار فصل سال در نواحی شمال و شرق شهرستان شاهرود در استان سمنان می‌باشند. گستره زمانی تصاویر استخراج‌شده، امکان پیش‌بینی تغییرات پوشش گیاهی را ممکن می‌سازند. شاخص‌های پوشش گیاهی استخراج‌شده از مجموعه داده، شامل NDVI، RVI و SAVI هستند. پس از انجام اصلاحات اتمسفری روی تصاویر، شاخص‌های مورد نظر استخراج شده و سپس داده‌ها به سری زمانی تبدیل می‌شوند. نهایتاً مدل‌سازی توالی این داده‌ها توسط شبکه حافظه کوتاه- بلندمدت انجام می‌شود. نتایج حاصل از آزمایش‌ها نشان می‌دهند که شبکه عصبی قادر به پیش‌بینی مقادیر آینده با دقت بالا است. میزان خطای شبکه بدون وجود داده‌های اضافی برای شاخص NDVI برابر 03/0، شاخص SAVI برابر با 02/0 و شاخص RVI برابر با 06/0 گزارش می‌شود. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  7 - ﺳﻨﺘﺰ ﺳﻄﺢ ﺑﺎﻻي ﻣﺪارﻫﺎي ﺣﺴﺎﺑﯽ دﻫﺪﻫﯽ ﺑﺮ روي ﻣﻌﻤﺎريﻫﺎي ﻗﺎﺑﻞ ﺑﺎزﭘﯿﮑﺮﺑﻨﺪي درﺷﺖداﻧﻪ
  سمانه  امامی
  20.1001.1.16823745.1401.20.4.8.8
  اﻓﺰاﯾﺶ ﻗﺎﺑﻠﯿﺖﻫﺎي ﻣﺪارﻫﺎي ﻣﺠﺘﻤﻊ و ﭘﯿﭽﯿﺪﮔﯽ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪﻫﺎي ﮐﺎرﺑﺮدي، روشﻫﺎ و اﺑﺰارﻫﺎي ﻃﺮاﺣﯽ ﺳﺨﺖ‌اﻓﺰار را ﺑﻪ ﺳﻤﺖ ﺳﻄﻮح ﺑﺎﻻﺗﺮي از اﻧﺘﺰاع ﺳﻮق داده و ﺳﻨﺘﺰ ﺳﻄﺢ ﺑﺎﻻ، ﯾﮑﯽ از ﮐﻠﯿﺪيﺗﺮﯾﻦ ﮔﺎمﻫﺎ در اﻓﺰاﯾﺶ ﺳﻄﺢ اﻧﺘﺰاع می‌باشد. در ﺳﺎل‌های اﺧﯿﺮ، ﺗﺤﻘﯿﻘﺎت ﮔﺴﺘﺮده‌اي ﺑﺮاي ﻃﺮاﺣﯽ ﺳﺎﺧﺘﺎرﻫﺎي ﻗﺎﺑﻞ ﺑﺎزﭘﯿﮑ چکیده کامل

  اﻓﺰاﯾﺶ ﻗﺎﺑﻠﯿﺖﻫﺎي ﻣﺪارﻫﺎي ﻣﺠﺘﻤﻊ و ﭘﯿﭽﯿﺪﮔﯽ ﺑﺮﻧﺎﻣﻪﻫﺎي ﮐﺎرﺑﺮدي، روشﻫﺎ و اﺑﺰارﻫﺎي ﻃﺮاﺣﯽ ﺳﺨﺖ‌اﻓﺰار را ﺑﻪ ﺳﻤﺖ ﺳﻄﻮح ﺑﺎﻻﺗﺮي از اﻧﺘﺰاع ﺳﻮق داده و ﺳﻨﺘﺰ ﺳﻄﺢ ﺑﺎﻻ، ﯾﮑﯽ از ﮐﻠﯿﺪيﺗﺮﯾﻦ ﮔﺎمﻫﺎ در اﻓﺰاﯾﺶ ﺳﻄﺢ اﻧﺘﺰاع می‌باشد. در ﺳﺎل‌های اﺧﯿﺮ، ﺗﺤﻘﯿﻘﺎت ﮔﺴﺘﺮده‌اي ﺑﺮاي ﻃﺮاﺣﯽ ﺳﺎﺧﺘﺎرﻫﺎي ﻗﺎﺑﻞ ﺑﺎزﭘﯿﮑﺮﺑﻨﺪي ﺑﺎ ﻫﺪف ﺣﺴﺎب دﻫﺪﻫﯽ ﺻﻮرت ﮔﺮﻓﺘﻪ اﺳﺖ. از آنجا که از یک سو، اﺳﺘﻔﺎده ﻣؤﺛﺮ از اﯾﻦ ﺳﺎﺧﺘﺎرﻫﺎ وابسته ﺑﻪ وﺟﻮد اﻟﮕﻮریتم‌ها و اﺑﺰارﻫﺎي ﻣﻨﺎﺳﺐ ﺟﻬﺖ ﭘﯿﺎدهﺳﺎزي ﻃﺮاﺣﯽ ﺑﺮ روي ﺳﺨﺖاﻓﺰار بوده و از سوی دیگر، ﭘﮋوﻫﺶ در زﻣﯿﻨﻪ ﺗﻮﺳﻌﻪ اﯾﻦ دﺳﺘﻪ از اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ‌ﻫﺎ بسیار اندک و محدود بوده است، در این مقاله روش‌هایی ﺑﺮاي ﺳﻨﺘﺰ ﺧﻮدﮐﺎر ﺗﻮﺻﯿﻒ ﺳﻄﺢ ﺑﺎﻻ از ﻣﺪارﻫﺎي ﺣﺴﺎﺑﯽ دﻫﺪﻫﯽ بر روي ﯾﮏ ﻣﻌﻤﺎري ﻗﺎﺑﻞ ﺑﺎزﭘﯿﮑﺮﺑﻨﺪي درﺷﺖداﻧﻪ اراﺋﻪ خواهد شد. بستر سخت‌افزاری انتخاب‌شده، معماری قابل بازپیکربندی درشت‌دانه DARA بوده و روش‌های پیشنهادشده برای اختصاص منابع در جریان سنتز، شامل دو الگوریتم مکاشفه‌ای و ILP می‌باشند. نتایج به دست آمده نشان می‌دهند که مطابق انتظار، برای ابعاد محدود معماری مورد استفاده، الگوریتم ILP به میزان قابل توجهی (حدود 30%) بهتر از الگوریتم مکاشفه‌ای عمل می‌نماید. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  8 - افزایش شفافیت در نهان‌نگاری تصاویر با استفاده از الگوریتم ژنتیک و نگاشت‌های قابل بازگشت
  سعید  ترابی تربتی مرتضی خادمی عباس ابراهیمی مقدم
  20.1001.1.16823745.1401.20.4.5.5
  نهان‌نگاری تصاویر، رویکرد جایگذاری اطلاعات در تصویر پوشش است. یکی از معیارهای ارزیابی یک روش نهان‌نگاری تصاویر، توانایی آن در حفظ شفافیت تصویر پوشش است. در واقع، جایگذاری اطلاعات پنهان باید به گونه‌ای باشد که کمترین تغییرات در شفافیت بین تصویر پوشش و تصویر نهان‌نگاری شد چکیده کامل

  نهان‌نگاری تصاویر، رویکرد جایگذاری اطلاعات در تصویر پوشش است. یکی از معیارهای ارزیابی یک روش نهان‌نگاری تصاویر، توانایی آن در حفظ شفافیت تصویر پوشش است. در واقع، جایگذاری اطلاعات پنهان باید به گونه‌ای باشد که کمترین تغییرات در شفافیت بین تصویر پوشش و تصویر نهان‌نگاری شده به وجود آید. میزان شفافیت تصویر خروجی به صورت عمده تحت تأثیر روش جایگذاری و میزان اطلاعات پنهان یا همان ظرفیت جایگذاری است. با این موضوع می‌توان به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی برخورد کرد و تابع مد نظر برای بهینه‌سازی را شفافیت تصویر قرار داد. در روش پیشنهادی، تابع PSNR برای بهینه‌سازی انتخاب شده است. متغیرهای این تابع، نگاشت‌های اعمالی روی تصویر پوشش و اطلاعات پنهان و مکان جایگذاری اطلاعات در تصویر پوشش هستند. این متغیرها با ایجاد حالات مختلف جایگذاری، روی PSNR تصویر خروجی تأثیر می‌گذارند. توسط الگوریتم ژنتیک و استفاده از دو مفهوم جستجوی هدفمند و جستجوی بدون هدف، محل و حالت مناسب برای جایگذاری اطلاعات در کم‏ارزش‌ترین بیت‌های تصویر پوشش شناسایی می‌شوند. در این روش، بازیابی اطلاعات پنهان به صورت کامل و بدون خطا صورت می‌گیرد. این کار توسط کلید نهایی تولیدشده توسط الگوریتم ژنتیک یا همان کروموزومی که منجر به نهان‌نگاری شده است، صورت می‌گیرد. این ویژگی در سیستم‌های مدیریتی و شبکه‌های ابری که برای ذخیره‏سازی اطلاعات از نهان‌نگاری استفاده می‌کنند، مهم است. نهایتاً روش پیشنهادی مورد آزمایش قرار گرفته و نتایج آن با روش‌های دیگر در همین حوزه مقایسه شده است. نتایج حاصل از آزمایش‌ها با معیارهای PSNR و همچنین مقادیر بالاتر از 99/0 در معیار SSIM، افزایش شفافیت در روش ارائه‌شده نسبت به رقیبان و همچنین روش LSB ساده را نشان می‌دهند. نتایج به دست آمده از بررسی معیار عینی NIQE و هیستوگرام، تغییرات اندک تصویر نهان‌نگاری شده را نسبت به تصویر اصلی نشان می‌دهند. بهبود در نتایج آزمایش به علت استفاده هم‌زمان نگاشت روی اطلاعات پنهان و تصویر پوشش، معرفی نگاشت جدید انتقال ناحیه‌ای و استفاده از دو نوع جهش و ترکیب در ساختار الگوریتم ژنتیک است. پرونده مقاله