检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]重庆大学,重庆400030 [2]海南经贸职业技术学院,海口570203
出 处:《激光杂志》2015年第4期160-163,共4页Laser Journal
基 金:海南教育项目(2013001285)
摘 要:针对基本果蝇优化算法以及其它数据库查询优化算法存在的查询效率低,难以找到全局最优解的缺陷,提出一种基于两阶段的数据库查询优化策略。首先对基本果蝇优化算法的缺陷进行分析,引入自适应步长和味道浓度判定值修正策略,然后采用改进果蝇优化算法找到数据库查询优化问题的解,最后采用遗传算法对解进一步进行查询,得到数据库查询优化问题的最优解,并通过仿真实验对其性能进行测试。仿真结果表明,相对于基本果蝇算法、粒子群优化算法,本文算法不仅加快了数据库查询优化问题的求解效率,同时获得了质量更好的数据库查询优化方案。According to the basic fruit fly optimization algorithm and other database query optimization algorithms have the low query efficiency,it is difficult to find the global optimal solutions defects,this paper proposed a database query optimization algorithm based on two stage optimization strategy.Firstly,the defects of fruit fly optimization algorithm are analyzed,and the adaptive step size and modified taste concentration decision value strategy are introduced,and then the improved fruit fly optimization algorithm is used to solve database query optimization problem,finally genetic algorithm is used to find the optimal database query solution,and the performance is tested by he simulation experiment.The simulation results show that compared with t fruit fly optimization algorithm and particle swarm optimization algorithm,the proposed algorithm not only speed up the database query efficiency for solving optimization problems,and get better scheme of the database query.
分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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