基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究

计量学报页数： 10 2024-02-09

摘要：为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题，进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间，并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略，然后利用爬山策略建立初始粒子群，再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化，在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新，并结合副粒子增缓策... （共10页）

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