摘要
本文提出利用动态融合遗传蚁群算法来解决查询代价约束下的实视图选择问题,该算法充分利用了遗传算法在搜索前期具有较高的向最优解收敛的速度和蚁群算法在信息素达到一定程度后向最优解收敛的速度迅速提高的优点。试验结果表明,该算法有效地避免了信息素的局部极值,减少了大量重复运算,提高了实视图选择的效率。
Dynamic integration of genetic algorithm and ant colony algorithm were adopted to solve the problem of materialized view selection under the query cost constraint,making fully advantage of the genetic algorithm has high rate of convergence to the optimum in the search earlier period and the ant colony algorithm has a rapid enhancement to the optimum when semaphore reach a certain degree.Experimental results show that the new registration method can efficiently restrain the local maxima of mutual information function,avoid vast repeated calculations,improve the efficiency of materialized view selection.
作者
张巍
董于杰
梁双龙
ZHANG Wei;DONG Yujie;LIANG Shuanglong(Shanxi TsingZone Technology Co.,Ltd.,Taiyuan Shanxi 030000,China)
出处
《信息与电脑》
2020年第24期54-57,共4页
Information & Computer
基金
山西省关键核心技术和共性技术研发攻关专项项目(项目编号:2020XXX016)。
关键词
数据仓库
实视图选择
遗传算法
蚁群算法
联机分析处理
data warehouse
materialized view selection
genetic algorithm
ant colony algorithm
OLAP
作者简介
张巍(1969-),男,山西太原人,本科,副总经理。研究方向:计算机网络、大数据安全;通信作者:梁双龙(1964-),男,山西孝义人,硕士研究生,高级工程师。研究方向:智慧城市、数据安全与标准化研究。E-mail:liangshuanglong@tizones.cn。
