基于混合遗传鱼群算法的贝叶斯网络结构学习

• 作者: 林峰 郭童
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 人工鱼群算法 遗传算法 云自适应理论
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 130-135
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2014.01.020

摘要

提出基于云自适应的遗传鱼群算法的结构学习方法.该方法利用最大生成树准则得到初始种群,将遗传算法中的交叉、变异思想分别应用于人工鱼群算法的聚群、追尾、觅食阶段,从而改进鱼群算法进行初始种群的优化.由于鱼群算法的觅食阶段的较强随机性,将云自适应理论应用于觅食阶段生成变异率.在ASIA和ALARM上的仿真实验证明,混合遗传鱼群算法在贝叶斯网络结构学习中具有很强的寻优能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林峰		43	323	10.0	15.0
2	郭童		2	13	1.0	2.0