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针对K2算法过度依赖节点序,遗传算法节点序寻优效率差的问题,该文提出一种直接对节点序进行评分搜索的贝叶斯结构学习算法。该算法以K2算法为基础,首先通过计算支撑树权重矩阵,构建能够定量评价节点序的适应度函数。然后通过提出混合交叉策略和孤立节点处理机制,同时利用动态学习因子和倒置变异策略,提升遗传算法节点序寻优的性能。最后将得到的节点序作为K2算法的先验知识得到最优贝叶斯网络结构。仿真结果表明,该方法解决了K2算法依赖先验知识的问题,相比于其它优化算法,评分值平均增加了13.11%。