基于免疫遺傳算法的數(shù)據(jù)倉庫查詢優(yōu)化研究.pdf

1、在數(shù)據(jù)倉庫的應用中，數(shù)據(jù)倉庫的性能問題，特別是查詢請求響應時間，顯得越來越重要。在數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境下, 經(jīng)常會碰到涉及大量數(shù)據(jù)的復雜查詢, 包括多表連接、聚集計算等。傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫雖然對各種數(shù)據(jù)操作和查詢處理進行了優(yōu)化，但是還沒有充分考慮數(shù)據(jù)倉庫本身的特點，而數(shù)據(jù)倉庫查詢性能的好壞將直接影響到數(shù)據(jù)倉庫的使用，因此完全有必要對數(shù)據(jù)倉庫的查詢性能優(yōu)化進行研究。 數(shù)據(jù)倉庫的多連接查詢優(yōu)化是一個NP問題。本文的主要內容就是將免疫思想和基本

2、遺傳算法相結合，提出一種新的免疫遺傳算法，并針對數(shù)據(jù)倉庫多連接查詢優(yōu)化問題進行適應性改進；同時討論改進的免疫遺傳算法解決數(shù)據(jù)倉庫多連接查詢優(yōu)化問題的有效性。 首先，介紹了數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析處理技術的功能和體系結構，討論了數(shù)據(jù)倉庫多連接查詢優(yōu)化的重要性；全面地分析了數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中多連接查詢的特點以及查詢優(yōu)化的基本原理和難點、傳統(tǒng)查詢優(yōu)化方法的弊端之后，提出了將免疫思想和基本遺傳算法相結合來解決數(shù)據(jù)倉庫多連接查詢優(yōu)化問題的解決方案。

3、 其次，詳細分析了基本遺傳算法的特點和缺陷，將既能提高個體多樣性又能提高種群中個體適應度的免疫思想加入到基本遺傳算法中去，提出了基于信息熵和適應值排序為選擇概率的免疫遺傳算法；考慮到種群在進化的過程中可能出現(xiàn)退化現(xiàn)象，通過提取每一代記憶抗體中的部分有效信息形成免疫疫苗，將該疫苗作用到上述免疫遺傳算法中去，使該算法有了進一步的改進，有效的保證抗體沿著最優(yōu)方向發(fā)展；分析了改進免疫遺傳算法的有效性和收斂性。 以左線性樹為搜索空

4、間，抗體采用有序串編碼，針對典型的數(shù)據(jù)倉庫查詢模型，在Microsoft Visual Studio .Net2003開發(fā)環(huán)境下，設計并實現(xiàn)了利用免疫遺傳算法進行數(shù)據(jù)倉庫多連接查詢優(yōu)化的測試、分析軟件集成環(huán)境；給出了系統(tǒng)的體系結構圖、數(shù)據(jù)庫ER圖、參數(shù)配置XML文件模式、系統(tǒng)界面及算法部分核心代碼。 通過大量仿真實驗分析了幾個關鍵參數(shù)對算法性能的影響；對比實驗結果表明，免疫遺傳算法在解決數(shù)據(jù)倉庫多連接查詢組合優(yōu)化問題時效果非常明