采用量子進化算法學(xué)習(xí)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究.pdf

1、量子進化算法是量子計算和進化算法相融合的產(chǎn)物，是一種新穎的智能優(yōu)化算法。本文提出一種改進的量子進化算法，不同于傳統(tǒng)量子算法的量子比特編碼方法，而是采用實數(shù)編碼，并引入輪盤賭的模擬退火優(yōu)化策略。此外，該算法在求解貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題中增加了遺傳優(yōu)化算子和修改非法圖算子，與傳統(tǒng)算法相比具有一定的優(yōu)越性。同時本文還建立了適用于電表故障診斷的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，并使用本文所提算法對該模型進行優(yōu)化求解，取得了良好的診斷精度。
　　 本文工作

2、主要包含以下幾個方面：
　　 首先，深入研究了量子進化算法的原理和特征，闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本概念和主要研究內(nèi)容，詳細介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷技術(shù)的優(yōu)勢和診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢。
　　 其次，針對進化算法的特征和研究現(xiàn)狀，提出了一種改進的實數(shù)編碼量子進化算法?；趯崝?shù)編碼的量子進化算法的分析，以及借鑒其他優(yōu)化算法的優(yōu)點，本文采用多種算法相融合的方法，對實數(shù)編碼量子進化算法進行改進。此外，本文還對針對該算法建立了相應(yīng)的

3、數(shù)學(xué)模型，并進行了邏輯推導(dǎo)和一致收斂性證明。
　　 再次，研究了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)和結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的原理，并提出一種基于改進實數(shù)編碼量子進化算法與遺傳算法相結(jié)合的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法。該算法先將實數(shù)編碼轉(zhuǎn)換成二進制編碼，通過遺傳變異、模擬退火策略、修改非法圖等算子來進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，并得到簡潔高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本文最后利用Matlab軟件對所提方法來進行仿真驗證，結(jié)果證明該算法可提高貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的收斂速度和精度。
　　 最后，