遗传-模拟退火算法在数据库查询优化中的应用

将遗传算法与模拟退火算法相结合,导出了一种基于遗传0模拟退火算法的多连接查询优化算法．该算法将查询计划的一棵语法树看作是一个染色体,对于语法树上的连接操作后序遍历生成一个编码．在所有编码构成的种群进行完选择、交叉、变异操作之后,在其中引入模拟退火机制,从而进一步调整优化了种群,保持了群体的多样性,减少了用户查询的响应时间．     

一种改进的遗传模拟退火算法及其在QoS多播路由中的应用

描述了多QoS约束的多播路由问题的网络模型，针对遗传算法GA和模拟退火算法SA的优缺点，提出了一种混合遗传模拟退火算法MGASA．并将该算法应用于求解多QoS约束的多播路由选择问题，经仿真实验验证，MGASA算法优于普通的GA和SA算法．     

模拟退火算法在排课中的应用

分析了学校排课中涉及到的各种约束条件,给出了使用模拟退火算法进行优化排课的方案,讨论了方案中涉及的各种问题.     

模拟退火算法在军事运输路径优化中的应用及求解

提出运用模拟退火算法求解军事运输路径优化问题的技术思路,并根据部队运输实际问题,建立优化模型,利用MATLAB程序求出了优化路径。运算过程表明,在对计算参数进行了试验性的估计选择后,模拟退火算法的收敛性和有效性得到更大的提高,可以应用于军交运输的实践。     

模拟退火算法在配送中心选址中的应用

物流配送中心是现代物流系统的枢纽,而配送中心选址的确定是物流系统分析的核心内容,合理的配送中心选址可以降低企业的运营成本。根据配送中心地址问题的特点和要求,并结合实例验证,有关采用模拟退火算法解决选址模型的尝试,具有一定的有效性。     

流水线技术在并行数据库查询优化中的应用研究

分析了并行数据库查询算法Ｍｅｒｇｅ－Ｕｐｄａｔｅ的性能,提出了一种新的流水线查询思想,并基于该思想对算法Ｍｅｒｇｅ－Ｕｐｄａｔｅ加以改进,给出Ｐｉｐｅｌｉｎｅ算法过程,对比分析两各垢不同特点。归纳出Ｐｉｐｅｌｉｎｅ算法的形式化描述形式,采用典型数学公式对两各算法的性能值进行计算,比较二者的性能,突出Ｐｉｐｅｌｉｎｅ算法的优越性。     

模拟退火算法在供应链生产调度中的应用

研究一个简单供应链中的生产调度问题,目的是找到一个合理生产排序使得单位时间的成本最小,建立该问题的单目标非线性规划模型。运用模拟退火算法,结合邻域搜索进行求解,最后举例验证算法的有效性。     

零担货物序贯装箱优化问题的遗传模拟退火算法

从缩小搜索区域，增强算法的收敛性以及缩短计算时间的角度出发，提出将模拟退火思想引入遗传算法，应用遗传模拟退火算法（GSAA）求解零担货物在集装箱中的序贯装箱优化问题，阐明了该算法的具体实现过程，包括问题编码，适应函数值计算，遗传操作，领域选择以及降温方法等内容，并通过实际数值计算表明该算法优于传统的计算方法。     

基于模拟退火算法的客运站到发线占用优化研究

结合客运站旅客列车在站技术作业的特点,以出发旅客列车正点为目标并且兼顾到发线固定使用方案和高等级列车优先接发建立客运站到发线占用优化模型。该模型为混合0-1整数规划模型,属于NP问题,直接求解较困难。文中用模拟退火算法(SA)设计求解方案,并用实例对模型和算法进行验证,生成到发线使用方案,说明其优化效果明显。     

量子进化和模拟退火的混合优化算法

将量子算法和模拟退火算法相结合,提出一种量子进化和模拟退火的混合优化算法。本算法同时利用了量子算法的并行搜索能力和模拟退火算法的串行搜索能力,和量子算法相比有更快的收敛速度和更好的全局寻优能力。仿真实验也表明本算法有更好的搜索性能。     

查询重写在查询优化中的应用

查询优化是数据库系统设计和实现所采用的一项重要技术,也是影响数据库系统性能的一个关键因素.针对用户对查询效率要求较高的特点,对SQL查询语句具体的执行过程进行了深入地探讨,并以大连市公安局实际项目──刑事审讯辅助决策支持系统为研究背景,通过建立实视图的方法,对查询进行了重写,切实地提高了数据的查询效率.     

查询重写在查询优化中的应用

查询优化是数据库系统设计和实现所采用的一项重要技术,也是影响数据库系统性能的一个关键因素。针对用户对查询效率要求较高的特点,对SQL查询语句具体的执行过程进行了深入地探讨,并以大连市公安局实际项目——刑事审讯辅助决策支持系统为研究背景,通过建立实视图的方法,对查询进行了重写,切实地提高了数据的查询效率。     

分布式数据库系统的查询优化策略研究

在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询优化目标,进而提出查询优化的策略,并在举例中重点讨论了操作执行顺序的不同对查询性能的影响.     

含有概率约束优化问题的模拟退火算法

介绍了一种随机算法－－模拟退火法来优化含有概率的约束的优化问题,该算法避免了将概率约束转化为确定等价类的困难,同时能克服传统优化算法算法陷入局部最优的缺点,计算实践表明,算法应用在概率上是可行的。     

基于模拟退火算法的应急物流仓库选址优化

论述了在应急物流管理中应急仓库优化选址问题,分析了应急物资仓库建立的必要性及重要性.为了较准确的分析选址方案对仓库布局覆盖能力及其广义时间费用的影响,在合理假设的基础上,构建应急仓库选址问题的集合覆盖双层规划模型,既考虑配送过程中广义时间费用最小(上层目标),且满足服务范围覆盖整个区域的应急仓库数目最小(下层目标),并以模拟退火算法求解问题最优解.最后以实例分析证明模型和算法的有效性,为决策部门在灾害管理的灾害准备阶段科学合理进行应急仓库选址提供参考依据.     

基于模拟退火算法的应急物流仓库选址优化

论述了在应急物流管理中应急仓库优化选址问题,分析了应急物资仓库建立的必要性及重要性.为了较准确的分析选址方案对仓库布局覆盖能力及其广义时间费用的影响,在合理假设的基础上,构建应急仓库选址问题的集合覆盖双层规划模型,既考虑配送过程中广义时间费用最小（上层目标）,且满足服务范围覆盖整个区域的应急仓库数目最小（下层目标）,并以模拟退火算法求解问题最优解.最后以实例分析证明模型和算法的有效性,为决策部门在灾害管理的灾害准备阶段科学合理进行应急仓库选址提供参考依据.