【摘 要】
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针对传统粒子群优化算法存在的易陷入局部最优和早熟收敛问题,为了提高数据库查询的优化效率,提出一种杂交变异粒子群算法的数据库查询优化方法（HV-PSO）.首先建立数据库查询优
【机 构】
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宿迁学院信息工程学院,河海大学计算机与信息学院
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针对传统粒子群优化算法存在的易陷入局部最优和早熟收敛问题,为了提高数据库查询的优化效率,提出一种杂交变异粒子群算法的数据库查询优化方法（HV-PSO）.首先建立数据库查询优化数学模型;然后采用粒子间的信息传递和共享机制,找到最优计划,在寻优过程中创新引入动态惯性权重和＂杂交变异＂算子,增加种群多样性;最后采用仿真实验测试算法的性能.仿真结果表明,HV-PSO较好地解决了传统粒子群优化算法存在的不足,不仅提高了数据库查询效率,而且可以获得更加理想的数据库查询计划,尤其对连接关系数目较大的查询问题优势更加明显
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