| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 分布式数据库查询优化研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 遗传算法在分布式数据库查询优化应用现状 | 第16页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 分布式数据库查询优化技术研究 | 第18-36页 |
| 2.1 分布式数据库系统的概念 | 第18-19页 |
| 2.2 分布式数据库查询优化的目标 | 第19-25页 |
| 2.2.1 分布式数据库查询优化准则 | 第20页 |
| 2.2.2 分布式数据库查询代价估计 | 第20-25页 |
| 2.3 遗传算法的基本原理 | 第25-31页 |
| 2.3.1 遗传算法的定义及算法的特点 | 第25-26页 |
| 2.3.2 遗传算法的关键技术 | 第26-30页 |
| 2.3.3 遗传算法的执行流程 | 第30-31页 |
| 2.4 分布式数据库查询优化技术研究 | 第31-35页 |
| 2.4.1 分布式数据库查询的数学建模 | 第32-33页 |
| 2.4.2 分布式数据库查询的搜索空间 | 第33-34页 |
| 2.4.3 分布式数据库查询执行计划的最优搜索算法 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 优化后的FCM聚类算法 | 第36-48页 |
| 3.1 提出优化算法背景 | 第36-37页 |
| 3.2 FCM算法研究 | 第37-40页 |
| 3.2.1 FCM算法原理 | 第37-38页 |
| 3.2.2 FCM算法流程 | 第38-40页 |
| 3.3 优化FCM算法思想 | 第40-42页 |
| 3.3.1 优化后初始聚类中心的选择 | 第40-41页 |
| 3.3.2 优化FCM算法的执行流程 | 第41-42页 |
| 3.4 优化算法后的实验分析 | 第42-47页 |
| 3.4.1 标准FCM聚类算法实验结果 | 第43-46页 |
| 3.4.2 优化FCM聚类算法实验结果 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 改进遗传查询算法 | 第48-64页 |
| 4.1 改进遗传算法设计思想 | 第48页 |
| 4.2 改进遗传算法执行流程 | 第48-58页 |
| 4.2.1 编码方案的设计 | 第49-51页 |
| 4.2.2 选择策略的制定 | 第51-53页 |
| 4.2.3 遗传算子的选定 | 第53-55页 |
| 4.2.4 代价函数的确定 | 第55-56页 |
| 4.2.5 适应度函数的选定 | 第56-57页 |
| 4.2.6 遗传查询算法停止的准则 | 第57-58页 |
| 4.3 仿真实验与结果分析 | 第58-63页 |
| 4.3.1 实验环境搭建 | 第58-61页 |
| 4.3.2 实验测试 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 前期工作的总结 | 第64-65页 |
| 5.2 后续工作的展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研成果 | 第71页 |