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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:843 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*
金通,林峰*
(浙江大学 电气工程学院,浙江 杭州 310027)




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。


关键词:贝叶斯网络;细菌觅食优化算法;结构学习;互信息理论

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.
《机电工程》杂志:http://www.meem.com.cn



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