改进遗传优化的贝叶斯网络结构学习

• 作者: 张亮 章兢
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 结构学习 全局最优 遗传算法 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 68-72
• 分类号: TP183
• 字数: 3187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2011.09.015

摘要

针对贝叶斯网络结构学习提出了一种改进的遗传算法,和传统遗传算法相比,该改进算法针对贝叶斯网络结构学习问题增加了优化变异和修正非法图两个新的算子.新算子不但保持了贝叶斯网络学习的多样性和正确性,而且还能保证算法快速搜索到全局最优的网络结构.将该改进遗传算法用于贝叶斯网络结构学习的仿真结果表明,和传统K2算法、GS/GES算法、遗传算法和粒子群算法等算法相比,该算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章兢	湖南大学电气与信息工程学院	250	2846	28.0	42.0
2	张亮	湖南大学电气与信息工程学院	3	20	3.0	3.0