基于改进蚁狮优化的贝叶斯网络结构学习算法
陈海洋
尚珊珊
任智芳
刘静
张静
西安工程大学电子信息学院,西安,710048
摘要：为了改善小数据集下BN结构学习中对数据利用不充分的缺陷,提高贝叶斯结构学习算法的寻优效率,提出基于改进蚁狮优化的贝叶斯网络结构学习算法.首先,通过互信息约束初步构建网络,并对蚁狮算法初始化;其次,为了有效利用小数据集,用改进的 sigmoid函数对迭代中的矩阵元素进行二值转换;为了进一步提高蚁狮算法的搜索效率,用生物地理算法中的迁移、变异、清除算子抽取更换个别蚂蚁;最后,结合蚁狮算法的更新机制寻找最优解.实验结果表明,文中算法寻优效率高、收敛速度快,能跳出局部最优,具有更高的准确性.
关键词：贝叶斯网络结构学习互信息蚁狮算法sigmoid函数生物地理算法
分类号：TP181(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(51905405)
论文发表日期：2023-04-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 104-111 )
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