[发明专利]数据库随机抽取方法、装置及设备

说明书

本发明提供了一种数据库随机抽取方法、装置及设备。所述方法包括根据查询条件在数据库中随机抽取数据，生成初始种群；对当前种群中的个体进行遗传操作，迭代所述遗传操作；若当前种群中存在适应度不小于适应度期望值的个体或种群的迭代次数达到预设最大迭代次数，则将所述当前种群中适应度最大的个体作为全局最优解进行抽取。以此方式，能够根据用户输入的多维度适应度条件，动态调整公式参数；在遗传算法中的交叉和变异阶段加入去重方法；同时制定数据抽取规则，避免在相同的数据中反复抽取而导致的死循环，从而实现获取符合期望值的全局最优解的目的。

技术领域

本发明一般涉及数据库查询领域，并且更具体地，涉及一种数据库随机抽取方法、装置及设备。

背景技术

在有限制条件的状态空间的控制下，常常通过随机抽取策略对数据库中的解集合进行随机抽取。不过由于数据库中数据量庞大，导致随机抽取的范围过大，无法确定在抽取条件下，在数据库的哪些区域内能够抽取到最优解，往往使抽取在一个不存在最优解的区域范围内陷入死循环，导致随机抽取最终失败，或只能抽取到满足条件的局部最优解，无法抽取到满足用户需求的最优解。

发明内容

根据本发明的实施例，提供了一种数据库随机抽取方案。本方案能够避免在相同的数据中反复抽取而导致的死循环，从而实现获取符合期望值的全局最优解的目的。

在本发明的第一方面，提供了一种数据库随机抽取方法。该方法包括：

根据查询条件在数据库中随机抽取数据，生成初始种群；

对当前种群中的个体进行遗传操作，迭代所述遗传操作；

若当前种群中存在适应度不小于适应度期望值的个体或种群的迭代次数达到预设最大迭代次数，则将所述当前种群中适应度最大的个体作为全局最优解进行抽取；

所述遗传操作，包括：

计算所述种群中个体的适应度，选择所述种群中适应度最大的个体作为子代个体，从所述种群的剩余个体中按照适应度由大到小选择父代个体进行交叉操作，生成子代个体，直至所述子代个体的数量达到所述种群的数量，得到下一代种群；其中，若一个所述子代个体中存在两个相同的基因片段，则从所述数据库中抽取一数据替换任一相同的基因片段；若所述子代个体的基因片段满足变异条件，则从所述数据库中抽取一数据替换满足变异条件的基因片段；在从所述数据库中抽取一数据替换任一相同的基因片段，和/或从所述数据库中抽取一数据替换满足变异条件的基因片段中，根据数据抽取规则对数据进行抽取；所述数据抽取规则，包括：

若所述数据库中存在未设置抽取次数评价值的数据，则从所述未设置抽取次数评价值的数据中随机抽取一数据；若所述数据库中不存在未设置抽取次数评价值的数据，则根据所述抽取次数评价值抽取所述数据库中被抽取次数最少的数据。

进一步地，所述查询条件，包括第一查询条件和第二查询条件；

所述第一查询条件，用于从所述数据库中识别出特征符合特征筛选条件的数据；所述第一查询条件为一个或多个；

所述第二查询条件，用于从所述数据库中识别出属性符合评价条件的数据；所述第二查询条件为一个。

进一步地，所述计算所述种群中个体的适应度，包括：

其中，为数据库中符合第m个所述第一查询条件的个体数量；为数据库中期望符合第m个所述第一查询条件的个体数量；为第m个所述第一查询条件的权重；为所述第一查询条件与第二查询条件的数量和，且，n≥2，m≥1；为所述第二查询条件的个体属性的评价期望值；为符合所述第二查询条件的个体属性的评价实际值。

进一步地，若通过所述交叉操作生成的子代个体中不存在对应父代个体的基因片段，则将所述父代个体的基因片段复制到所述子代个体中。