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.     

一种基于虚拟数据库的分布式查询优化算法

针对虚拟数据库系统(简称“VDBMS”)执行分布式查询时的网络代价问题,提出一种基于关系运算代价估算理论及半连接技术的分布式查询优化算法SJQA(Semijoin Based Query Algorithm),较之最大子查询法,该算法加入了对子查询之间执行顺序及连接方式等方面因素的考虑,从而能更有效地减少分布式查询的总网络代价．实验结果表明,对于带有选择运算的查询,SJQA算法的优化效益与查询的选择因子大小成近似反比关系,因此它对该类查询的优化效果是十分明显的。     

关系型数据库系统查询优化分析

关系型数据库系统的查询效率与用户编写的查询语句的质量有直接关系,在编写SQL语句的过程中,合理地使用索引、尽量避免排序和嵌套查询、通过使用临时表减少I／0操作数量以及慎用distinct等关键字以避免全表扫描等方法都有助于提高所编写的查询语句的质量。只有高质量的查询语句才能经过查询优化器优化以后高效执行。     

型材优化下料的混合遗传算法

在传统遗传算法的基础上,引入FFD、BF近似算法的思想,建立了该类问题的求解算法模型,对求解过程进行了分析,并给出了一个钢结构项目的下料算例。实际使用表明,该方法的效果是令人满意的。     

浅谈数据库的查询优化方法

目前数据库面临的主要问题是SQL查询语句的优化。本文主要探讨了在数据库的应用中对数据库查询优化的一些策略,其中包括基于索引、SQL语句的优化的方法,并简要对其他一些常用方法做了简单介绍,以拓宽优化数据查询的灵活性,有效提高查询效率以及数据库的整体性能。     

数据库的查询优化方法分析

本文主要探讨了在数据库的应用中对数据库查询优化的一些策略,其中包括基于索引、SQL语句的优化的方法,并简要对其他一些常用方法做了介绍。     

数据库多条件组合查询优化算法研究

提出了一种查询优化算法,通过本算法,可以有效地减少查询语句的分支和数量以及IF条件语句的嵌套层数,大大提高了程序代码的可读性,通过分析研究该算法并未降低程序的运行效率。     

数据库查询过程优化技术

介绍了编写SQL语句和提高数据库查询速度需要注重的问题，影响数据库系统性能的因素有很多，其中运用SQL语句的优劣对数据库系统的性能有直接的影响，优化的SQL语句能够提高数据库系统的性能，减少系统的响应时间，提高系统的响应速度。     

基于记录标识符的查询处理算法

给出了一种通过记录标识符的运算实现数据库查询处理的算法，讨论了有关的查询优化技术和算法特点。     

基于多蚁群遗传算法的分布式数据库查询优化

针对单一普通算法在查询优化方面的不足,提出了一种结合遗传算法与蚁群算法优点的多蚁群遗传算法,克服了蚁群算法前期搜索的盲目性,并引入多蚁群概念,更好地防止了算法陷入局部最优的情况,以获取更优的查询路径.类比实验表明,该算法较传统蚁群算法,在查询方面,能获得更好的查询路径.     

基于遗传算法的结构振动主动控制优化方法

在结构振动主动控制的研究中,控制能量是限制其广泛应用的瓶颈。为减少控制系统所需能量,有必要对结构进行优化设计,而传统的优化方法对于振动主动控制系统的优化不太适合。为此,在杂交遗传算法和实代码遗传算法的基础上,开发了一种改进的杂交遗传算法,该算法不仅可以计算含不等式约束的优化问题,而且可以处理含线性等式的优化目标问题。最后给出了计算实例来说明所提方法的有效性。     

基于混合遗传算法的叠前随机反演方法

针对常规随机反演方法计算效率低的问题,提出一种基于混合遗传算法的叠前随机反演方法。该方法充分利用测井资料中的高频信息,并以地震数据作为约束,首先通过快速傅里叶滑动平均(fast Fourier transform-moving average,FFT-MA)谱模拟算法进行随机模拟得到基于地质统计学的初始模型信息,随后结合提出的混合遗传算法对模拟结果进行快速优化,得到符合地下地质结构的反演剖面,实现对叠前弹性参数的反演。混合遗传算法避免了一般遗传算法常见问题,如收敛速度慢以及产生"早熟"现象,与模拟退火相结合能够快速收敛达到全局最优,保证了反演精度。数值试验结果表明,融入混合遗传算法的叠前随机反演方法,在充分利用叠前信息的同时可以保证反演结果有效收敛,并且与模型数据吻合较好,与传统的叠前反演方法相比具有较高的分辨率,在储层识别和油藏描述中起到了重要作用。     

自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化

为了提高数据库多连接查询的优化效率,针对粒子群算法存在的早熟、局部最优等缺陷,提出一种自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化方法.该算法首先将遗传算法的交叉机制引入粒子群算法中,以保持粒子群的多样性,避免早熟现象出现;然后,引入动量算法平滑粒子搜索轨迹,加快粒子群的收敛速度;最后,将该算法应用于数据库多连接查询优化求解,以获得最优的数据库多连接查询方案.仿真结果表明,该算法提高了数据库查询效率,缩短了查询响应时间.     

退火贪婪混合遗传算法

提出了一种将贪婪算法和退火算法相结合的新型混合遗传算法,提高了算法的收敛速度,同时避免了遗传算法中存在早熟收敛的问题.     

用混合遗传算法实现神经网络快速训练

快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。     

Two-dimensional nesting system based on hybrid genetic algorithm

According to the cutting stock problem of 2-dimensional shapes, a nesting system (NS) based on hybrid genetic algorithm (HGA) is established. The system optimizes the sequence and angles of polygons with hybrid Genetic Algorithm to accomplish the superior solution. It nests the irregular shape directly without covering irregular shapes with rectangle. It also improves the decoding strategy of 2-dimensional shapes nesting based on classical bottom-left strategy, makes the new strategy be universal to convex polygons, concave polygon and line-circular composted polygons. Foundation item: Supported by the National Key Technology and Equipment Project of the 10th Five-Year Plan (ZZ02-03-03-01)     

基于遗传算法混合有源滤波器参数的多目标优化

为了解决混合有源滤波器(hybrid active pow erfilter,HAPF)参数匹配以及无源部分和有源部分容量的合理分配,提出一种基于小生境遗传算法的多目标满意优化设计方法,较为全面地考虑HAPF的容量、滤波效果、无功补偿等因素,使得多目标参数求解达到协调满意的效果。优化结果表明:有源部分容量仅为滤波器容量的6.4%,电流总畸变率降低到0.8%,同时满足系统无功功率需要,降低了HAPF系统的投资,提高性能价格比,达到HAPF实用化及谐波抑制的目的。     

基于热力学混合遗传算法的加热炉炉温优化研究

针对加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类等生产工况经常会发生改变,导致基本遗传算法存在早熟等现象,提出一种基于热力学的混合遗传算法.基于钢坯加热过程的机理模型,建立了钢坯温度预报模型,依据加热炉工艺生产要求,建立了加热炉炉温优化模型.为了提高遗传算法的求解精度和计算效率,在遗传算法交叉算子设计过程中加入内能、熵和自由能的思想,改进了传统遗传算法;同时在经典的遗传算法基础上加入模拟退火算法构成了基于热力学的混合遗传算法,并用于求解加热炉炉温优化问题,克服了传统遗传算法的不足.实验结果表明,该方法能够有效地求解加热炉炉温优化问题,是可行的、有效的.