[发明专利]一种基于萤火虫算法的数据库多表连接查询优化方法

权利要求书

1.一种基于萤火虫算法的数据库多表连接查询优化方法，其特征为：定义数据库的搜索空间，建立数据库查询优化代价模型；在左深树组成的解空间中，使用后续遍历连接树得到编码序列；定义适应度函数；应用萤火虫算法寻找最佳查询执行计划；满足结束条件，输出最佳查询执行计划；其中，应用萤火虫算法寻找最佳查询执行计划算法步骤包括：(1)初始化算法基本参数，设置萤火虫数目n，最大吸引度β₀，光强吸收系数γ，步长因子α，最大迭代次数MaxGeneration或搜索精度ε；(2)随机初始化萤火虫的位置，根据适应度函数计算萤火虫的适应度值作为其最大荧光强度I₀；(3)计算萤火虫的相对亮度I和吸引度β，比较所属邻域内萤火虫的荧光亮度大小，根据相对亮度决定萤火虫的移动方向；(4)根据引入的线性递减权重函数和引入自适应补偿机制，更新萤火虫的位置；(5)对处在最佳位置的萤火虫，如果最优值连续三次没有更新，可能陷入局部最优，则对最优萤火虫的位置进行随机扰动，加入一个服从高斯分布的随机扰动，可以使算法跳出局部最优；(6)根据更新后萤火虫的位置，重新计算萤火虫的亮度；(7)如果满足终止条件，输出全局极值点和最优个体值，最优萤火虫位置对应的数据库最佳查询执行计划，否则，搜索次数增加1，转第(3)步，进行下一次搜索。

2.根据权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的数据库多表连接查询优化方法，其特征在于：萤火虫算法在迭代的后期，由于萤火虫已经慢慢移动到局部或者全局极值点的附近，所以萤火虫之间的距离逐渐缩小，萤火虫之间的吸引度逐渐增大，将会使萤火虫个体的移动距离过大，因而无法到达或者错过最佳位置，造成在极值点附近震荡的问题，因此本发明中引入线性递减权重函数，权重函数公式如下：

其中，x，I分为萤火虫位置和亮度。

3.根据权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的数据库多表连接查询优化方法，其特征在于：由于算法设计的萤火虫移动步长是固定的α，不利于算法后期求解局部最优值，而步长自适应调整有益于提高求解的精度和收敛速度，因此本发明引入自适应补偿机制，调整为α＝α×Δα，进一步提高算法收敛速度和全局寻优能力。

4.根据权利要求1所述的一种基于萤火虫算法的数据库多表连接查询优化方法，其特征在于：对处在最佳位置的萤火虫，如果最优值连续三次没有更新，判断其可能陷入局部最优，对最优位置的萤火虫加入一个服从高斯分布的随机扰动，使算法跳出局部最优。