基于蚁群节点寻优的贝叶斯网络结构算法研究.pdf,K2算法是学习贝叶斯网络结构的经典算法。针对K2算法依赖最大父节点数和节点序的不足，以及蚁群算法搜索空间庞大的问题，提出了一种新的贝叶斯结构学习算法 MWST ACO K2算法。该算法通过计算互信息建立最大支撑树（MWST），得到最大父节点数；然后利用蚁群算法(ACO)搜索最大支撑树，获得节点顺序；最后结合K2算法得到最优的贝叶斯网络结构。仿真实验结果表明，该方法不仅解决了K2算法依赖先验知识的问题，而且减少了蚁群算法的搜索空间，简化了搜索机制

从数据中学习结构是贝叶斯网络研究最重要的基本任务之一。 特别地，学习贝叶斯网络的可选结构是一个不确定的多项式时间（NP）难题。 为了解决这个问题，已经提出了许多启发式算法，并且其中一些在不同类型的先验知识的帮助下学习贝叶斯网络结构。 然而，现有算法对先验知识有一些限制，例如质量限制和使用限制。 这使得很难在这些算法中很好地利用先验知识。 在本文中，我们将先验知识引入了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，并提出了一种称为约束MCMC（C-MCMC）算法的算法来学习贝叶斯网络的结构。 定义了三种类型