基于混合自适应Memetic算法的贝叶斯网络结构学习

摘要：

Memetic算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,具有较高的全局搜索能力,将其成功应用于贝叶斯网络的结构学习.该算法在基本的遗传算法操作算子中,引入粒子群算法的基本思想,同时利用混沌的遍历性和云自适应的快速收敛性,提出了一种云自适应的混沌变异搜索进行局部搜索,实现全局优化,跳出局部最优.实验证明该算法在贝叶斯网络结构学习中具有很好的效果.

关键词：贝叶斯网络、结构学习、Memetic算法、粒子遗传算法、混沌、云自适应

所属期刊栏目：34

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1293-1298