【摘 要】
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在Bayesian优化算法中Bayesian网络的学习是算法应用的关键,而Bayesian网络学习是一个NP-hard问题,并且计算量大。为了能够快速获得较稳定的Bayesian网络,提出了一种新的学习
【机 构】
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西安电子科技大学理学院,西安电子科技大学计算机学院,西北工业大学自动化学院
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在Bayesian优化算法中Bayesian网络的学习是算法应用的关键,而Bayesian网络学习是一个NP-hard问题,并且计算量大。为了能够快速获得较稳定的Bayesian网络,提出了一种新的学习策略,在学习Bayes-ian网络结构时采用对局部结构的贪婪算法,并结合局部搜索利用打分测度选取最优边。对所提算法进行了分析,在算法复杂度较小的情况下,所学习的Bayesian网络可靠性明显提高,算法收敛速度加快,并且避免陷入局部最优。仿真研究表明文章所提出算法寻优能力优于传统Bayesian优化算法。
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