Resumen de Algoritmos genéticos para la fusión eficiente de redes bayesianas mediante eliminación de enlaces previa a la fusión
Pablo Torrijos, José Antonio Gámez Martín 
, José Miguel Puerta Callejón , Juan Angel Aledo Sánchez
La fusión de Redes Bayesianas (RBs) combina redes de entrada en una sola estructura, equilibrando la conservación de dependencias con la viabilidad computacional.
Mientras que una fusión sin restricciones mantiene todas las dependencias, tiende a generar redes excesivamente complejas con un alto treewidth, lo que afecta a la escalabilidad de la inferencia. La fusión limitada mitiga este problema al eliminar enlaces para controlar el treewidth, aunque puede sobreajustarse al ruido de las redes de entrada y omitir dependencias importantes en las RBs originales. Este artículo presenta un marco de consenso que prioriza las estructuras compartidas entre las redes de entrada mientras impone restricciones al treewidth, asegurando un buen consenso. Introducimos algoritmos genéticos con inicialización avanzada, operadores especializados y una función de fitness adaptada. Además, adaptamos métodos existentes a este problema e implementamos algoritmos voraces para su evaluación comparativa. Los experimentos realizados con RBs sintéticas y reales demuestran la superioridad de los algoritmos genéticos propuestos frente a los métodos adaptados y los voraces usados como base.
