BaNe enstand im Sommersemester 2003 als Vorbereitung und Beispiel für meinen Vortrag „Statistische Verfahren in der künstlichen Intelligenz“ als Beitrag zum Hauptseminar „Künstliche Intelligenz“ an der Universität München.

Der Simulator kann nur Netze „lösen“, die Polytrees sind (also zyklenfrei). Für diese Netze ist ein Algorithmus mit linearer Komplexität bekannt, der sich aufgrund der Einfachheit zur Implementation angeboten hat (eine Implementation eines solchen Verfahrens war für das Seminar nicht notwendig, sondern dies war eine freiwillige Arbeit um bayes'sche Netze besser zu verstehen und besser vortragen zu können).

Handout, Folien, Screenshot und Sourcecode (C++, benötigt GTKmm-2.4 sigc++-2.0 und libxml++-2.6), minimaler Sourcecode (zur Ansicht und manuellen Compilation)

Dieses Programm und die Unterlagen erheben keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit oder Korrektheit, auch nicht dass sie besonders gut zum Lernen von KI wären. Für Interessierte würde ich viel mehr die Lektüre von David Heckermans Tutorials oder z.B. dieser Vorlesungsunterlagen der McGill Universität Montreal empfehlen. Oder eines guten Buches über Künstliche Intelligenz.