DAOA：一种动态数据仓库聚集优化算法

为了有效地支持企业决策,越来越多的企业建立或倾向于建立数据仓库,然而随着时间的推移,数据仓库在具体应用中普遍存在着查询效率低下,用户需求得不到很好满足等问题,这就需要数据仓库进行及时的调整和优化,以解决这一矛盾。聚集优化是数据仓库优化技术的重要组成,这里以数据仓库聚集优化为研究对象,通过分析系统运行日志和收集用户需求变化,提出数据仓库聚集优化的最优路径算法Route_Optimize和聚集的物化选择算法Select_Optimize,并以此为基础获得一个切实可行的动态聚集优化实施方案DAOA(Dynamic Aggregation Optimization Approach),可用于对原聚集进行有效的动态调整,以提高数据仓库的运行效率,更好地满足用户的需求,最终延长数据仓库的生命周期。该方案经实验和具体应用证明其可行性及良好的效果。

数据仓库聚集优化在电力决策支持系统中的应用构想

介绍了数据仓库优化和聚集优化的概念,以及数据仓库的建立。根据数据仓库的建立、聚集的选择和优化原则,重点阐述了数据仓库和聚集优化在电力决策支持系统中的实施步骤、组成模块、路径选择、算法步骤等,提出了应用过程的构思和设想。

数据仓库的聚集优化

基于数据仓库的决策支持系统为电力企业的信息化提供了很好的解决途径。作为数据仓库的关键技术之一,聚集优化技术承担着对现有数据仓库不断地进行优化,弥补了设计开发阶段的不足,该文着重对其在电力决策支持系统中的实现进行了研究,给出一套切实可行的实施步骤。

基于MapReduce的大数据在线聚集优化设计

针对大数据在线聚集执行时间长、执行性能及延迟调度性能较差的问题,提出基于MapReduce的大数据在线聚集优化程序设计.使用分片聚集方法使集群中所有机器的计算资源得到充分调用,采用子连接的启发式优先方法优化各节点本地执行连接任务关系运算,实现大数据在线聚集的并行连接.利用混合近似查询框架的大数据在线聚集动态切换机制及基于渐进近似估计的动态切换机制,降低混合近似查询切换误判率,增强大数据在线聚集的执行性能.实验结果表明,该方法设计的在线聚集优化程序在不同数据规模下的执行时间较小,同时在基本频繁查询性能方面具备显著优势.

基于遗传算法的场外核事故应急撤离聚集点设置优化研究

运用遗传算法针对场外核事故烟羽区应急撤离人员聚集点的个数设置和选址问题展开研究,依据居民区—聚集点的不同配对方式进行最短组合路径的计算并对其组合进行优化,由此找出居民区—聚集点的最优组合方式,获得居民区坐标最适宜的聚集点设置方案。

人才聚集效应系统研究

人才聚集是一个人才流动的产物,当人才流动达到一定规模时,就会产生人才聚集现象,此时的人才处于一个由许多因素构成的复杂的开放系统之中,各要素综合作用的结果既可能出现1+1>2的正效应(积极效应),也可能出现1+1<2负效应(消极效应)。在分析人才聚集现象后,首先提出了人才聚集现象、人才聚集效应的概念、人才聚集效应的8个特征。其次研究了人才聚集系统特性。最后提出了优化人才聚集效应系统的主要措施。

产业结构与聚集视角下广西农业高质量发展路径研究

【目的】农业高质量发展是我国农业发展的方向,广西作为农业大省坚持农业高质量发展有利于提升广西农业现代化水平。基于广西地区产业结构与聚集视角下的分析,探索广西农业高质量发展路径,为广西农业高质量发展提供理论参考。【方法】将广西14个地市分为两个等级地区,运用固定效应模型,研究2013-2017年广西产业结构升级率、产业结构优化率、地区专业化程度以及影响产业结构升级的因素。【结果】依靠北部湾发展北海市、防城港市和钦州市的产业结构升级率均超过50%,产业结构最高增长363%,第一产业结构优化率、优势地区优化率均值都在2%以上;通过Eviews对自变量进行固定效应模型处理发现,不同等级地区产业升级趋势存在显著异质性。产业结构优化与聚集、提高劳动力素质是农业高质量发展的关键,农业机械化和基础设施的投入对优劣势地区都有显著影响,是农业高质量发展的基础。【结论】统筹全面发展,缩小地区产业结构升级的差异;加快培育生产性技术服务主体,提供高质量规模化农业科技服务;完善产业结构优化与聚集,提高劳动力素质;加快农艺与农机相结合技术的应用,加强基础设施建设推动农业高质量发展。

基于云计算的数据交换平台系统设计

近年来,越来越多的信息被记录下来,处理信息也不再是单一系统要做的工作,而是多个系统共享数据,数据需要在多个应用系统间传递、交换、共享。在云计算环境下的数据,多采用多维数据结构存储信息和交易数据,这就需要用到Multidimension OLAP多维联机分析,重点在云端构建数据交换平台处理多维信息。通过实验验证,最终实现了基于Hadoop平台上利用分布式处理聚焦数据,利用MOLAP算法优化对聚集数据的存储、扫描,利用聚集数据的存储特点优化模型构建算法提升了查询性能,可以满足云端数据交换的需要。

基于聚集度控制的PSO算法研究

针对粒子群优化(PSO)算法在处理复杂优化问题时,容易早熟收敛的问题,将比例控制器用于粒子群算法种群聚集度控制.粒子种群可以在任一聚集范围内保持任意时间的搜索,这样能够更好地平衡种群聚集度和搜索精度,从而提高PSO算法处理复杂优化问题的效率.对多零点和低旁瓣约束情况下的阵列天线方向图优化进行仿真实验,结果表明所提算法可在处理复杂优化问题上取得更好的优化效果.