【摘 要】
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为提高分布式环境下数据仓库的查询效率,降低维护成本,提出基于混合蛙跳算法(SFLA)求解分布式物化视图选择问题。分析了基本蛙跳规则不适用于分布式物化视图选择问题的原因,
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB1400300).
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为提高分布式环境下数据仓库的查询效率,降低维护成本,提出基于混合蛙跳算法(SFLA)求解分布式物化视图选择问题。分析了基本蛙跳规则不适用于分布式物化视图选择问题的原因,提出在局部搜索过程中,使用遗传算法重组算子替换基本蛙跳规则。扩展了遗传算法变异算子,以提高约束条件下的搜索能力,同时保持蛙群的多样性。提出启发式修复策略来处理进化过程中产生的不可行解。实验结果表明,在不同约束组合下,改进的SFLA在求解质量上优于基本SFLA和改进遗传算法;在约束较为严格时,从求解质量和稳定性的角度来看,启发式修复策略均明显
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