改进进化算法的贝叶斯网络结构学习及其应用

针对现有的基于进化算法(EA)的贝叶斯网络结构学习算法存在收敛速度慢、局部搜索能力差以及种群数目难以确定的问题,提出了一种基于改进EA的贝叶斯网络结构学习算法.借助最大支撑树(MWST)得到种群中节点的父节点数目上限,设计了计算函数来估计参与进化的种群数目.为了提高算法的局部搜索能力,设计了个体变异函数来增加种群多样性.利用条件独立性获得初始结构来进一步限制模型搜索空间,提高算法的运行效率.实验结果表明:与经典的EA和最大最小爬山(MMHC)算法对比,本文提出的MWST-EA提高了贝叶斯网络(BN)模型的学习效率,并且能够得到较高的准确率.将MWST-EA用于UCI数据库中糖尿病数据集上,与支持向量机(SVM)、MMHC方法相比,识别率分别提高了1.54％和11.15％,具有良好的应用价值.