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摘要。本文介绍了 MCTS-BN，它是蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 算法的一种改编，用于贝叶斯网络 (BN) 的结构学习。MCTS 最初设计用于博弈树探索，现已重新用于解决学习 BN 结构的挑战，方法是探索贝叶斯网络中潜在祖先顺序的搜索空间。然后，它采用爬山法 (HC) 从每个顺序中得出贝叶斯网络结构。在大型 BN 中，变量顺序的搜索空间变得巨大，在推出阶段使用完全随机的顺序通常不可靠且不切实际。我们采用半随机方法来应对这一挑战，方法是结合从其他启发式搜索算法（如贪婪等价搜索 (GES)、PC 或 HC 本身）获得的变量顺序。这种混合策略减轻了计算负担并提高了推出过程的可靠性。实验评估证明了 MCTS-BN 在改进传统结构学习算法生成的 BN 方面的有效性，即使在基础算法阶数次优的情况下也表现出稳健的性能，并且在提供有利阶数时超越了黄金标准。
arXiv:2502.01527v1 [cs.LG] 2025 年 2 月 3 日
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