Recherche de structure d'un réseau Bayésien par métaheuristiques

Abstract

National audienceLes réseaux bayésiens sont des modèles graphiques et probabilistes de plus en plus utilisés en aide à la décision. Ils permettent de prédire, analyser, simuler ou contrôler le comportement d'un système. Une des problématiques est la construction automatique de la structure à partir de données observées. Dans cet article nous nous interessons à l'exploration de l'espace complet des réseaux en utilisant le score BIC. Nous proposons de comparer les performances de deux métaheuristiques, les algorithmes génétiques et les colonies de fourmis avec d'autres algorithmes connus. Nous présenterons tout d'abord nos choix algorithmiques pour la mise en place de ces deux métaheuristiques, puis les résultats de construction des structures