1、计算机软件与理论专业毕业论文 精品论文 基于遗传退火算法的数据库多连接查询优化研究与应用关键词：数据库 多连接查询优化 连接树 遗传算法 模拟退火摘要：当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着数据查询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火
2、算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止。仿真实验验证了该算法的有效性。正文内容当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着数据查
3、询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止。仿真实验验证了该算法的有效性。当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间
4、，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着数据查询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止。仿真实验验证了该算法的有效性。当今的信息技术时代，数据库已经成为管理
5、信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着数据查询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将
6、结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止。仿真实验验证了该算法的有效性。当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着数据查询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优
7、化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止。仿真实验验证了该算法的有效性。当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着数据查询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数
8、据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止。仿真实验验证了该算法的有效性。当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优
9、化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着数据查询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止。仿真实验验证了该算法的有效性。当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中
10、的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着数据查询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止
11、。仿真实验验证了该算法的有效性。当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着数据查询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择
12、、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止。仿真实验验证了该算法的有效性。当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着数据查询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部
13、搜索的模拟退火算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止。仿真实验验证了该算法的有效性。当今的信息技术时代，数据库已经成为管理信息和挖掘信息巨大潜能的基本和必需工具。随着时间的推移，数据库中的数据量日益增加，从海量数据中查询出满足用户条件的数据就要耗费大量时间，为了把数据库的性能维持在可接受的水平上，众多学者展开了对查询优化技术的研究。而数据查询中最复杂的是多表连接查询，这极大的影响着
14、数据查询效率，因此多连接查询优化是数据库优化的关键问题之一。本文根据数据库多连接查询优化的特点，将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合，提出了一种基于改进的遗传退火混合算法的查询优化策略。先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索，通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群，然后对新个体进行模拟退火操作，将结果作为下一代种群中的个体。如此反复迭代进行，到满足最终条件为止。仿真实验验证了该算法的有效性。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q
15、q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
