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27 6 Vol． 27 No． 6
第 卷 第 期 模式识别与人工智能
2014 6 PＲ ＆ AI June 2014
年 月
基于混合差分蜂群算法的贝叶斯网络结构学习
郭 童 林 峰
( 310027)
浙江大学电气工程学院 杭州
，
摘 要 贝叶斯网络的结构学习是贝叶斯网络理论模型的核心 而现有的贝叶斯网络结构学习算法一般存在效率
． ， ．
偏低的问题 针对此问题 文中提出基于混合差分蜂群算法的贝叶斯网络结构学习算法 该算法首先利用最大生成
， 、 ． ，
树准则得到初始种群 然后利用差分进化算法中的交叉 变异规则优化初始种群 在使用差分进化算法的过程中
， ．
分别将蜂群算法应用于变异阶段和优化改进交叉阶段 并且将云自适应理论应用于选择阶段选择生成个体 在经
， ．
典贝叶斯网络上的仿真实验证明 文中算法在贝叶斯网络结构学习中具有较强的寻优能力
， ， ，
关键词 贝叶斯网络 差分进化算法 蜂群算法 云自适应理论
中图法分类号 TP 393
Bayesian Network Structure Learning Based on
Hybrid Differential Evolution and Bee Colony Algorithm
GUO Tong ，LIN Feng
(College of Electrical Engineering ，Zhej iang University ，Hangzhou 310027)
ABSTＲACT
Bayesian network structure learning is the core of Bayesian network theory and the current algorithms
of learning Bayesian network structures are always inefficient． A method of learning Bayesian network
structure based on hybrid differential evolution and bee colony algorithm is proposed． The maximum
weight spanning tree is used to generate the candidate networks ，an
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