基于量子遗传算法的贝叶斯网络结构学习

• 作者: 张佑生 李剑飞 李显杰
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 贝叶斯网络 结构学习 量子遗传算法 量子位
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 996-998,1002
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.04.010

摘要

将量子遗传算法用于贝叶斯网络(BN)的结构学习,对BN结构进行量子编码得到染色体,通过量子变异操作使其作为一个完备的独立解空间进行演化,可快速搜索到全局最优的网络结构.实验结果表明,量子遗传算法用于BN结构学习,可取得很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张佑生	合肥工业大学计算机与信息学院	135	1269	19.0	29.0
2	李剑飞	合肥工业大学计算机与信息学院	2	12	2.0	2.0
3	李显杰	合肥工业大学计算机与信息学院	2	12	2.0	2.0