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改进细菌觅食优化算法在贝叶斯网络 结构学习中的应用*
作者：金通，林峰* 日期：2017-08-29/span> 浏览：3389 查看PDF文档
改进细菌觅食优化算法在贝叶斯网络结构学习中的应用*
摘要：针对目前已有的贝叶斯网络结构学习算法一般存在算法易早熟、学习效果不理想、算法效率较低等问题，提出了基于改进细菌觅食优化算法的贝叶斯网络结构学习策略，对传统细菌算法中的趋化算子、繁殖算子和迁移算子进行了改进。将自适应理论应用于细菌游动步长的计算和繁殖个体的选择中；在迁移算子的迁移概率计算中，引入了遗传算法中的轮盘赌方法；在互信息理论的基础上，给出了一种新的网络结构随机进化方法，代替了传统细菌算法中的随机迁移。对不同规模的经典贝叶斯网络进行了仿真实验。研究结果表明，该算法在贝叶斯网络结构学习方面，在收敛性上表现稍逊于别的算法，但在学习效果上，特别是针对结构相对复杂的网络，优势明显。
中图分类号：TP31;TP18 文献标志码：A 文章编号：1001-4551(2017)07-0790-06
本文引用格式：
金通，林峰.改进细菌觅食优化算法在贝叶斯网络结构学习中的应用［J］.机电工程，2017，34(7)：790-795.
JIN Tong, LIN Feng. Application of improved bacterial foraging optimization in Bayesian network structure learning［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2017,34(7):790-795.
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