摘要
结合多连接查询的特点，讨论了在左线性树空间的遗传优化算法，采用有序串编码方法和专门的杂交、变异算子；并利用查询优化中的增量启发式信息初始化种群，来提高遗传算法的收敛速度．我们将遗传算法与迭代修正的局部搜索策略相结合，解决传统的遗传算法缺乏较强的局部搜索功能的问题．
The application of the GA to the optimization of the large JOIN queries in the space of the left deep strategies is considered. We present a ordering string as chromosomes , describe a special crossover operator and a mutation operator for such chromosomes, initiate population by augmentation heuristics,combine GA with local search technique to accelerate convergence.
出处
《武汉大学学报（自然科学版）》
CSCD
1999年第5期743-746,共4页
Journal of Wuhan University(Natural Science Edition)
基金
国家863 计划资助
关键词
遗传算法
查询优化
多连接查询
启发式信息
genetic algorithm
query optimization
large join queries
augmentation heuristics
