《表3 4种算法结果与计划网络的汉明距离》

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《基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建》

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这3种算法在搜索过程中，没有利用先验知识，只依评分函数对可能的网络结构进行打分，并将得分最高的结果作为网络的最终结构。从图3可看出：在没有引入先验节点顺序的条件下，HC与MMHC算法将没有前后约束关系的开货舱门环节作为廊桥/客梯车对接的父节点，在数据记录中两者在执行过程中的前后顺序不能作为贝叶斯网络中的因果关系；PC算法在模型优化过程中，加入了转边操作，如果网络评分大于翻转前的网络评分，则选取该网络结构作为优化网络模型，因此，在PC算法的实验结果中，清洁完成环节作为清洁开始环节的父节点。在航班保障流程中，清洁开始一定在清洁结束前完成，转边操作虽然提高了评分函数值，但是违反了保障环节的执行顺序，所以不能应用在航班保障结构学习的场景中。利用汉明距离对实验结果进行评价，如表3所示。