采用约束蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法

• 作者: 张超群 王翔 郑建国 阎瑞霞
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 贝叶斯网络 约束蚁群优化算法 增边规则
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 页码范围: 54-61
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

针对贝叶斯网络结构学习问题,提出了一种约束蚁群优化算法.该算法根据贝叶斯得分的局部一致性原理设计了一种增边规则,并且将此规则引入蚁群算法的框架中,从而实现了在搜索过程中利用启发式信息动态缩减搜索空间、同时减少运行时间的目的.此外,还从理论上证明了增边规则的正确性,而且从实验角度讨论了约束蚁群优化算法的参数敏感性.实验结果表明,在解决较大规模的贝叶斯网络结构学习问题时,约束蚁群优化算法在保证求解精度的条件下比蚁群优化算法的运行时间减少40％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑建国	东华大学旭日工商管理学院	155	1539	19.0	33.0
2	张超群	东华大学旭日工商管理学院	7	447	6.0	7.0
3	王翔	东华大学旭日工商管理学院	15	258	7.0	15.0
4	阎瑞霞	东华大学旭日工商管理学院	5	78	4.0	5.0