【摘 要】
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为了减少贝叶斯优化算法的计算量，该文提出了一种混沌贝叶斯优化算法。用混沌随机序列产生贝叶斯优化算法的初始群体，利用混沌随机性、遍历性和对初始条件的敏感性的特点，提供给
【机 构】
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清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室,清华大学自动化系信息处理研究所,河南省安阳钢铁公司
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为了减少贝叶斯优化算法的计算量，该文提出了一种混沌贝叶斯优化算法。用混沌随机序列产生贝叶斯优化算法的初始群体，利用混沌随机性、遍历性和对初始条件的敏感性的特点，提供给贝叶斯网络变量空间丰富的信息，有利于建立接近最优的贝叶斯网络。为增加群体的多样性同时减少贝叶斯网络的建立次数，采用混沌搜索方法对贝叶斯网络产生的新解进行变异寻优，以此为基础再建立贝叶斯网络。实验结果表明，与贝叶斯优化算法相比，混沌贝叶斯优化算法能有效减少计算量。
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