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- W3149683082 abstract "贝叶斯的优化算法(蟒蛇) 是被采用了解决不同优化问题的分发算法(EDA ) 的成功、广泛地使用的评价之一。在 EDA，一个模型从在问题变量之中编码相互作用的选择人口被学习。新个人被采样产生模型并且合并了到人口。不同概率的模型在 EDA 被使用了学习相互作用。贝叶斯的网络(BN ) 是在蟒蛇被使用的一个著名图形的模型。在 EDA 并且特别地在蟒蛇学习一个合适的模型作为一项计算地昂贵的任务被区分。不同方法在文学被建议了改进模型在 EDA 造的复杂性。这份报纸采用 bivariate 相关性高效地在蟒蛇学习精确 BN。建议途径用一个适当 pairwise 相互作用察觉度量标准提取 bivariate 相关性。由于内在的问题的静态的结构，这些相关性在蟒蛇的每代被使用学习一个精确网络。由使用这条途径，模型造的计算费用戏剧性地被减少。各种各样的优化问题被选择被算法解决。试验性的结果证明建议途径成功地高效地与相互作用的不同类型处于问题发现最佳。重要加速也在模型大楼过程被观察。" @default.
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