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提出了一种基于保留策略的Bayesian网优化算法。算法中通过学习Bayesian网络自动获取进化过程中各基因之间的依赖关系及分布描述，以便更好地指导算法的进化，并利用保留的父辈中间群体扩充学习数据集规模，解决了Bayesian网学习可靠性与较大群体规模之间的矛盾。实验表明，算法能够在有效收敛的前提下降低对群体规模的要求，具有较高的学习效率。