基于蚁群算法的多连接查询优化方法

介绍蚁群算法在多连接查询优化中的应用,在介绍蚁群算法的基本原理和工作流程的基础上,提出一种利用蚁群算法进行数据库多连接查询优化的方法,并建立基于蚁群算法的多连接查询优化模型。理论分析与试验结果表明,用蚁群算法解决多连接查询优化问题取得了满意的效果。

基于改进蚁群算法的数据仓库多连接查询优化

传统蚁群算法在解决数据仓库查询优化问题时存在过早收敛、收敛速度慢的缺点。为此,对传统蚁群算法进行改进,将伪随机状态转移规则引入最大最小蚁群系统,在每次迭代结束后进行迭代局部搜索。实验结果表明,改进算法在多表连接查询优化中具有较快的收敛速度,能提高最优解的质量。

基于机群系统的并行多连接查询优化算法

多连接查询优化是并行数据库系统的核心问题。已有的研究工作多集中于连接个数较少的情况,不适用于机群系统中的多连接查询优化。在机群环境中,系统的通信带宽是一种瓶颈资源。提出了基于遗传算法的多连接查询优化算法,算法考虑了关系的存储信息和网络的通信代价,有效地利用了机群系统中的资源。实验结果表明,算法具有良好的性能,能够提高多连接查询的执行效率。

基于遗传算法的数据库多连接查询优化策略

结合多连接查询的特点,提出了一种基于遗传算法的查询优化策略.在查询左深树策略空间上构造了遗传算法的一个原型,设计出查询优化问题的染色体编码方法,并基于该编码方法给出了选择策略及交叉、变异算子.

基于遗传退火算法的数据库多连接查询优化算法

结合多连接查询的特点,提出将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合的数据库多连接查询优化算法:先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索,通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群,然后对新个体进行模拟退火操作,将结果作为下一代种群中的个体.如此反复迭代进行,到满足最终条件为止.仿真实验验证了该算法的有效性.

基于蚁群算法的多连接查询优化问题研究

介绍了蚁群算法在数据库查询中的应用,在给出蚁群算法的基本原理和程序流程的基础上,对传统蚁群算法进行了改进,将伪随机状态转移规则和局部信息素更新规则引入蚁群算法,提出了基于蚁群系统解决数据库多连接查询优化的方法,建立了多连接查询优化问题的数学模型,并进行了相关的实验;结果表明:当数据库的表数目较多时,基于蚁群系统算法对解决多连接查询优化问题有良好的求解性能,在求最优解品质和求最优解时间上都有较好的效果。

基于机群的并行多连接查询处理机分布算法

多连接查询优化是并行数据库系统的核心问题。基于机群的并行数据库系统中,网络通信的带宽一直是系统的瓶颈,处理机间的数据交换会大大的增加连接操作执行的时间开销。提出了基于机群的处理机分布算法,在选择分布关系的处理机集合时,充分考虑了机群系统中引起数据重分布的因素,减少了额外的通信开销;同时兼顾并行系统中的算子内并行、算子间并行和流水线并行等多种并行,便于开发机群系统的并行性。实验结果表明,该方法具有良好的性能,有助于提高并行多连接查询的执行速度。

嵌入式数据库多连接查询优化算法的研究

针对地质灾害监测数据管理系统分布式体系结构下的复杂多连接查询,系统介绍了粒子群优化算法的原理和特点,并分析了采用粒子群优化算法求解多连接查询优化问题的有效性.该算法以左深树为搜索空间,采用有序串编码,并改进了基本粒子群优化算法的速度位置公式,将其应用于地质灾害监测数据的测试实验中,取得了良好的效果.

基于遗传禁忌的数据库多连接查询优化算法

针对数据库多连接查询优化问题,提出一种基于遗传禁忌算法的数据库多连接查询优化策略。把遗传算法作为查询优化的主框架,禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,增加种群多样性,克服遗传算法收敛慢、局部搜索能力差等缺陷。仿真结果表明,遗传禁忌算法加快了求解数据库多连接查询优化问题的速度,而且提高了查询优化效率,得到较满意的查询优化结果。

基于混合遗传算法的关系型数据库多连接查询优化

该文分析了关系型数据库的查询优化问题,针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合,从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法,并进行了实验计算。结果表明,用混合遗传算法解决多连接查询优化问题,可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势,从而得到较满意的查询优化性能。

利用启发式信息优化多连接查询的遗传算法

结合多连接查询的特点，讨论了在左线性树空间的遗传优化算法，采用有序串编码方法和专门的杂交、变异算子；并利用查询优化中的增量启发式信息初始化种群，来提高遗传算法的收敛速度．我们将遗传算法与迭代修正的局部搜索策略相结合，解决传统的遗传算法缺乏较强的局部搜索功能的问题．

结合哈希过滤的一种改进多连接查询优化算法

多连接查询优化是提高数据库性能的关键问题之一。Chiang Lee提出了一种启发式多连接查询优化算法MVP，分析发现该算法并没有考虑减小执行计划的计算代价。该文结合哈希过滤的特点提出了一种改进的多连接查询优化算法，与MVP算法相比该算法降低了执行计划的计算代价，从而使查询响应时间更短。

基于混合遗传算法的关系数据库多连接查询优化策略

改进了基于模拟退火遗传算法的代价评估的计划查询优化策略.其基本思想为:将多连接查询按遗传算法步骤求解,其中选择操作采用最优选择法、交叉和变异操作采用自适应算子,然后对其结果进行退火操作以产生下一代.

基于免疫遗传算法的多连接查询优化

给出了多连接查询优化问题的计算模型,分析了免疫遗传算法的基本原理,提出将免疫遗传算法应用于多连接查询优化问题。针对多连接查询优化问题的具体特点,给出了免疫遗传算法的设计,包括亲和度、适应度函数的设计,基于抗体浓度的选择算子、交叉算子、变异算子的设计,免疫算子的设计。

GAAA算法在数据库多连接查询优化中的研究应用

数据库优化中多连接技术是目前研究的热点问题,对于一个复杂的查询,寻找一个优化策略是数据库系统开发成功的关键所在。将GAAA算法应用于数据库的多连接优化中,并进行仿真试验。试验结果表明,用GAAA算法解决数据库多连接优化问题,克服了两种算法各自的缺陷,通过寻找较好的算法连接点,取得了比较满意的效果。

基于图的适应性多连接查询优化算法

提出一种基于图的适应性多连接查询优化算法,分析关系结果集到达时间和结果集大小之间的关系,借鉴适应性查询优化的动态调整思想,对基于图的多连接查询进行改进。仿真实验结果表明,该算法在最好情况下的时间复杂度为O(n),且能有效提高查询效率。

混合智能算法求解多连接查询优化问题

由于数据库多连接查询优化问题类似于经典TSP问题,因此文章采用TSP模型进行多连接查询优化,利用遗传算法进行搜索得到初步较优解空间,并用蚂蚁信息素初始化,然后进行蚁群算法搜索得到整个空间的最优解.通过仿真实验从时间复杂性和解质量两个方面进行对比分析,验证本混合智能算法在数据库多连接查询优化中具有更好的优化效果.

一种基于最优子树的数据库多连接查询优化混合算法

连接查询优化技术是并行查询和提高数据库性能的一种重要技术,连接的优化技术是NPC难题,其中GMC算法是处理数据库连接查询优化的一种经典启发式算法。基于GMC算法结合局部穷举搜索构建最优子树,扩大更多节点的操作次序最优,提出一种最优子树混合启发式算法。通过实验分析和理论证明它在同样的时间复杂度情况下能求得更好的解。

基于杰出者选择遗传算法的多连接查询优化

多连接操作是关系数据库中最重要的操作之一,它是连接两个或多个关系中信息的主要方法。为了提高数据库系统性能对多连接查询进行优化是必不可少的,因此,针对多连接查询优化提出一种基于杰出者选择遗传算法。

基于退火遗传算法的多连接查询优化应用研究

阐述了引入模拟退火机制的遗传算法求解数据库多连接查询优化问题的设计过程。给出了基于左深树策略空间的染色体编码方案,采用自适应交叉、变异概率的方法对个体适应度函数值进行优化调整,解决了固定遗传算子生成新个体方面的不足,提升了算法的收敛效率。仿真实验结果表明,应用组合退火遗传算法对数据库多连接查询优化可获得满意的优化效果。