一种自适应模型构造的层次决策图贝叶斯优化算法

摘要：

描述和分析零星模型构造(SMB)方法中固定模型构造周期参数对层次决策图贝叶斯优化算法性能的影响,提出了一种基于自适应模型构造(AMB)的层次决策图贝叶斯优化算法,通过计算群体平均信息熵密度而确定相邻两代群体所对应网络模型的相似度,仅当相似度小于给定阈值时自适应重构贝叶斯网络模型,从而在保证贝叶斯网络模型精确性的前提下减少贝叶斯网络模型的构造次数,进而降低算法计算复杂度,加速收敛.实验结果表明,AMB方法有效可行.

关键词：自适应模型构造、决策图、贝叶斯网络、层次优化、连锁问题

所属期刊栏目：30

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目60573043,60773175;华南农业大学校长基金项目5600-K05166

在线出版日期：2009-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1656-1659