基于蜂群算法和遗传算法的贝叶斯网络结构混合学习方法
A Hybrid Algorithm for Learning Bayesian Network Structure Based on Artificial Bee Colony and Genetic Algorithm作者机构：河南师范大学数学与信息科学学院河南新乡453007 河南大学环境与规划学院河南开封475001 郑州旅游职业学院基础部郑州450009
出 版 物：《河南师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition))
年 卷 期：2015年第43卷第4期
页 面：16-20页
学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金(U1404105 11171094) 河南省科技攻关研究计划项目(142102210058) 河南师范大学国家级科研项目培育基金(01016400105) 河南师范大学博士科研启动课题项目(qd12103) 河南师范大学校级骨干教师培养项目 河南师范大学青年科学基金项目(2013qk02)
主 题：贝叶斯网络结构学习 ABC算法 GA算法 无约束优化
摘 要：变量之间的关系对解释数据具有重要作用,而贝叶斯网络恰恰是表示变量之间关系的重要工具.针对贝叶斯网络结构学习问题,基于蜂群算法(ABC)和遗传算法(GA),提出一个新的混合型算法(ABC-GA).由于ABC-GA融合了ABC算法和GA算法的长处,所以可以弥补单独使用任一算法的缺陷.数值试验结果表明:ABCGA算法具有较高的计算效率和计算精度.
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