一种自适应模型构造的层次决策图贝叶斯优化算法

描述和分析零星模型构造(SMB)方法中固定模型构造周期参数对层次决策图贝叶斯优化算法性能的影响,提出了一种基于自适应模型构造(AMB)的层次决策图贝叶斯优化算法,通过计算群体平均信息熵密度而确定相邻两代群体所对应网络模型的相似度,仅当相似度小于给定阈值时自适应重构贝叶斯网络模型,从而在保证贝叶斯网络模型精确性的前提下减少贝叶斯网络模型的构造次数,进而降低算法计算复杂度,加速收敛.实验结果表明,AMB方法有效可行.