Среди вероятностных графических моделей выделяется класс алгебраических байесовских сетей, которые представляют собой модели баз фрагментов знаний. Важной задачей в теории алгебраических байесовских сетей является глобальный апостериорный вывод, моделирующий поступление новой информации и перестраивающий сеть на этой основе. Ранее было представлено несколько алгоритмов, решающих задачу проведения глобального апостериорного вывода. Данные алгоритмы используют различные глобальные структуры алгебраической байесовской сети - вторичную и третичную. Соответственно определяется задача сравнения этих алгоритмов, в частности необходим сравнительный статистический анализ времени их работы, на что и направлена данная статья. В работе также определяется алгоритм стохастической генерации ациклических алгебраических байесовских сетей, над которыми проводится сравнение алгоритмов глобального апостериорного вывода. В ходе исследований было установлено, что алгоритм, использующий третичную структуру, работает быстрее в 1.15-2 раза на алгебраических байесовских сетях, в которых присутствует 5-150 моделей фрагментов знаний. При этом ускорение тем выше, чем больше атомов в моделях фрагментов знаний и их пересечениях.