【摘 要】
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针对贝叶斯网络结构学习，标准的遗传算法容易陷入局部最优，无法搜索最好的解，提出一种改进的遗传算法。首先，通过互信息和BIC函数确定最初的贝叶斯边集，通过混沌映射求取邻域的个
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针对贝叶斯网络结构学习，标准的遗传算法容易陷入局部最优，无法搜索最好的解，提出一种改进的遗传算法。首先，通过互信息和BIC函数确定最初的贝叶斯边集，通过混沌映射求取邻域的个体和随机过程产生的个体组成初始种群；其次，提出一种以个体列向量为单位，进行多个列的交叉方法，采用轮盘赌的方法进行非法图的修正，缩小搜索空间范围；最后，通过Asia网络和Cancer网络结构验证了提出算法的有效性。
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