[发明专利]基于粒子群算法的贝叶斯网络优化方法在审
| 申请号： | 201410014689.3 | 申请日： | 2014-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN104778495A | 公开（公告）日： | 2015-07-15 |
| 发明（设计）人： | 李捷;许延伟;郑晓航;赵良智;董晨;陆肖元 | 申请（专利权）人： | 上海宽带技术及应用工程研究中心 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所 31219 | 代理人： | 李仪萍 |
| 地址： | 201201 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于粒子群算法的贝叶斯网络优化方法。根据本发明的方法，当执行对问题求解的算法没有获得最优解时，基于预定选择策略由当前解群中选择较优解以形成较优解群；随后，基于较优解群来构造贝叶斯网络，并利用评价函数构建符合各较优解的贝叶斯网络概率模型；对贝叶斯网络概率模型进行推理采样，以获得所述问题的较优候选解群，并基于粒子群算法对较优候选解群进行深度搜索，以获得更优候选解群；再基于相关替换策略、较优候选解及更优候选解群来更新当前解群。可见，本发明的方法既能充分利用已建立的贝叶斯网概率模型进行全局的推理采样，还能利用粒子群算法对某些局部较优区域进行深度探索，有效提高了贝叶斯网络优化的有效性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒子 算法 贝叶斯 网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
一种基于粒子群算法的贝叶斯网络优化方法，其特征在于，所述基于混合粒子群算法的贝叶斯网络优化方法至少包括：当执行对问题求解的算法没有获得最优解时，基于预定选择策略由当前解群中选择较优解以形成较优解群；基于较优解群来构造贝叶斯网络，并利用评价函数构建符合各较优解的贝叶斯网络概率模型；对所述贝叶斯网络概率模型进行推理采样，以获得所述问题的较优候选解群，并基于粒子群算法对较优候选解群进行深度搜索，以获得所述问题的更优候选解群；基于相关替换策略、较优候选解及更优候选解群来更新所述当前解群。
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