基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法
摘要
针对爬山算法搜索空间过大和易陷入局部最优的问题，该文提出基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法。该算法利用定向最大支撑树约束搜索空间，在最大支撑树定向过程中，提出V-结构与对数似然函数结合的定向策略；在评分搜索过程中，提出禁忌爬山评分搜索策略，该策略将禁忌表清空机制与爬山搜索的局部择优准则结合，在提高全局寻优能力的同时也能保证搜索效率。该算法与其他算法在Asia, Car, Child和Alarm 4种标准网络中进行仿真实验，对比汉明距离、F1值、平衡评分函数(BSF)值、运行时间4个指标，验证了该算法的有效性。
引用本文（GB/T 7714）
刘浩然, 王念太, Yi Wang, 等. 基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法[J]. 未知来源, 2021.
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