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使用遗传约束的A*搜索学习贝叶斯网络( Learning Bayesian Networks Using A* Search with Ancestral Constraints )
Z Wang X Gao X Tan X Liu
当使用贝叶斯网络对实际问题建模时，弱先验知识作为先验约束是必要的。然而，使用基于可分解分数的搜索策略很难直接利用这些不可分解约束。在本研究中，我们试图通过构造一个包含路径空间搜索图并驱动A*算法来解决这个问题，该算法用于获得满足给定约束的全局最优解。在新框架中，我们使用最大覆盖原则来提供基于这些约束的有用剪枝规则。此外，我们改进了简单启发式和静态K循环冲突启发式，使之适应祖先的约束。我们从理论上证明了新的启发式函数是容许的和一致的。实验表明，与贝叶斯网络图和等价类树等现有框架相比，新的启发式框架在集成祖先约束时显著降低了A*搜索的空间复杂度。
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