یکی از مسایل جالب در هوش مصنوعی ساخت شبکه بیزی بر اساس نمونه‌هایی از داده‌ها است؛ یعنی فرض‌ کنید یک شبکه بیزی N روی مجموعه متغیرهای V مفروض است. هدف، ساخت یک شبکه بیزی- استخراج مجموعه‌ای از روابط علت/ معلولی- میان مجموعه متغیرها بر اساس نمونه‌هایی که از N استخراج شده و بدون در اختیار داشتن N است. از این مسأله در متون با عنوان یادگیری ساختاری شبکه بیزی یاد می‌شود. یکی از روش‌های مهم در یادگیری ساختاری شبکه‌های بیزی با استفاده از داده‌های نمونه، استفاده از معیارهای مبتنی بر امتیاز برای ارزیابی میزان برازندگی یک ساختار بیزی مفروض با داده‌های نمونه و جست و جو در میان ساختارهای ممکن است. جست و جو برای یافتن یک ساختار مناسب برای شبکه بیزی‌ که بیشترین سازگاری را با نمونه‌ها داشته باشد غالباً از طریق جست و جو در فضای ساختارها با استفاده از تکنیک‌های جست و جوی استاندارد یا الهام‌گرفته از طبیعت نظیر تپه‌نوردی حریصانه، الگوریتم‌های ژنتیک، شبیه‌سازی حرارتی یا الگوریتم تبرید، بهینه‌سازی کلونی مورچه‌ها و نظایر آن صورت می‌گیرد. در این مقاله یک روش جدید مبتنی بر آتاماتای یادگیر برای یادگیری ساختاری شبکه بیزی ارائه شده است. در این روش آتاماتای یادگیر به عنوان یک ابزار جستجوی تصادفی مورد استفاده قرار می‌گیرد. از ویژگی‌های روش جدید پیشنهادی جستجوی هم‌زمان در فضای جایگشت‌های ممکن از متغیرها (فضای ترتیب متغیرها) و فضای ساختارها (فضای DAGها) است. ضمن بررسی ریاضی الگوریتم پیشنهادی، روش جدید روی تعدادی از شبکه‌های نمونه مورد آزمایش قرار گرفته است. پرونده مقاله

در این مقاله به بررسی یک معیار جدید مقایسه‌ای برای تولید پاسخ محیط در حل مسایل بهینه‌سازی روی گراف‌های تصادفی به عنوان مدلی از شبکه‌های کامپیوتری توسط شبکه‌ای از آتاماتاهای یادگیر می‌پردازیم. این روش جدید به دلیل لحاظ‌کردن تقریبی از واریانس پاسخ‌های تولیدشده توسط شبکه آتاماتاهای یادگیر، قادر به انطباق بیشتری با محیط بوده و در نتیجه پاسخ‌های مناسب‌تری به اقدام‌های انجام‌شده توسط آتاماتاها در شبکه‌ای از آتاماتاهای یادگیر می‌دهد. روش جدید از طریق واردکردن یک مقدار نویز محاسبه‌شده، از ایستایی فرایند یادگیری و گیرافتادن آن در نقاط کمینه محلی جلوگیری کرده و باعث تسریع در فرایند یادگیری می‌شود. به کمک شبیه‌سازی‌ها نشان می‌دهیم این روش جدید در مقایسه با روش‌های فعلی که تا کنون مورد استفاده بوده است، هم به لحاظ سرعت همگرایی به جواب بهینه و هم به لحاظ قابلیت گریز از اثر واریانس وزن یال‌های گراف تصادفی- که باعث میل جواب نهایی به سمت کوچک‌ترین مقدار و نه مقدار میانگین می‌شود- عملکرد بهتری دارد. پرونده مقاله