基于混合魚群優(yōu)化算法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí).pdf

1、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是結(jié)合了圖論和概率論的一種圖模型，能直觀地用圖論解釋數(shù)據(jù)項節(jié)點之間的依賴關(guān)系，善于解決不確定性知識的表達和推理問題，因此貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在人工智能、自動控制、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域中發(fā)揮著越來越重要的作用。然而構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個復(fù)雜的過程，而且從數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)得到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個非確定性多項式難題，因此尋找有效算法從數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)得到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究重點。
　　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)常用搜索算法主要是啟發(fā)式搜索算法，如遺傳算

2、法，粒子群算法、蟻群算法、人工魚群算法等。粒子群算法與人工魚群算法是兩類經(jīng)典的群智能啟發(fā)式算法。近年來這兩種算法被研究學(xué)者成功地應(yīng)用在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)中，本文根據(jù)人工魚群算法和粒子群算法的特點，提出一種混合魚群優(yōu)化算法P-AFSA，并將該算法應(yīng)用于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)中。具體工作如下：
　　（1）介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論，分析了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀，并重點介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，詳細分析了基于評分搜索策略的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法的研究現(xiàn)

3、狀。
　　（2）簡要介紹遺傳魚群算法在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的應(yīng)用，針對該算法在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)上準確度不高的問題，分析遺傳魚群算法搜索行為的局限性，將粒子群算法的個體記憶、交流意識引入魚群算法的行為模式；同時引入優(yōu)勢遺傳思想，最大限度地保留優(yōu)勢個體，形成混合魚群優(yōu)化算法P-AFSA。
　?。?）將混合魚群優(yōu)化算法P-AFSA應(yīng)用于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)。首先利用互信息和最大生成樹生成初始無向圖；然后由無向圖的邊隨機生成初始種群；