作者
上市的：- 马塞拉·S·R·马丁斯
（巴拉那联邦理工大学（UTFPR））
- 穆罕默德·埃尔·亚夫拉尼
（奥尔堡大学（AAU））
- 迈里亚姆·德尔加多
（巴拉那联邦理工大学）
- 里卡多·吕德斯
（巴拉那联邦理工大学（UTFPR））
- 罗伯托·桑塔纳
（巴斯克大学（UPV/EHU））
- 雨果·西奎拉
（巴拉那联邦理工大学（UTFPR））
- Huseyin G.Akcay公司
（阿克德尼兹大学）
- 贝拉伊德·阿希德
（拉巴特穆罕默德五世大学）
摘要
本文通过深入研究应用于MNK景观组合问题的混合多目标贝叶斯分布估计算法（HMOBEDA）的几种变体，研究了不同的贝叶斯网络结构学习技术。在实验中，我们从优化能力、鲁棒性和学习效率三个方面评估了该算法的性能。多目标MNK-landscape实例的结果表明，基于分数的结构学习算法似乎是最佳选择。特别是，HMOBEDA$$_{k2}$$k 2能够在收敛时间和最终帕累托波前的覆盖范围方面产生与其他变体相当的结果，另外一个优点是提供对噪声不太敏感的解决方案，同时减少了相应贝叶斯网络模型的可变性。
建议引用
Marcella S.R.Martins和Mohamed El Yafrani&Myriam Delgado&Ricardo Lüders和Roberto Santana&Hugo V.Siqueira&Huseyin G.Akcay&Belaíd Ahiod，2021年。"混合多目标贝叶斯分布估计算法的贝叶斯网络学习技术分析：以MNK景观为例,"启发式杂志施普林格，第27卷（4），第549-573页，8月。手柄：RePEc:spr:joheur:v:27:y:2021:i:4:d:10.1007_s10732-021-09469-x公司
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