基于杂交变异粒子群优化算法的数据库查询优化

摘要

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.