基于蚁群算法的异构数据集成动态调度优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究课题目的与意义 | 第10-12页 |
| ·调度优化的研究现状 | 第12-13页 |
| ·蚁群算法的研究动态 | 第13-18页 |
| ·蚁群算法的发展过程 | 第13-14页 |
| ·蚁群算法的基本特性 | 第14-15页 |
| ·蚁群算法的研究现状及未来研究 | 第15-17页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第17-18页 |
| ·本文的研究内容和章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 异构数据集成与相关技术 | 第20-43页 |
| ·异构数据集成 | 第20-22页 |
| ·异构数据和数据集成 | 第20页 |
| ·现实环境中数据集成面临的问题 | 第20-21页 |
| ·仓库法和虚拟法 | 第21-22页 |
| ·查询处理流程图 | 第22-29页 |
| ·异构信息集成系统中的有关概念 | 第22-25页 |
| ·查询调度优化操作定义 | 第25-29页 |
| ·调度优化的二种方法 | 第29-41页 |
| ·影响调度优化的因素 | 第30页 |
| ·静态统计特征 | 第30-31页 |
| ·静态调度优化 | 第31-37页 |
| ·基本原理 | 第31-32页 |
| ·权函数的定义 | 第32-33页 |
| ·由连接图生成最小生成树 | 第33-34页 |
| ·由最小生成树得到连接运算的近似最优执行计划 | 第34-35页 |
| ·实例分析 | 第35-37页 |
| ·动态调度优化 | 第37-41页 |
| ·基本原理 | 第37-38页 |
| ·权函数的定义 | 第38-39页 |
| ·阈值的确定 | 第39-41页 |
| ·实例分析 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 蚁群算法基本模型及其特点 | 第43-49页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·蚁群算法基本模型描述 | 第43-46页 |
| ·基本模型的原理 | 第43-44页 |
| ·基本模型的描述 | 第44-46页 |
| ·基本蚁群算法模型的实现 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 蚁群算法在异构数据集成调度优化中的应用 | 第49-60页 |
| ·问题概述 | 第49页 |
| ·解决思路 | 第49-51页 |
| ·基于蚁群算法的异构数据集成调度算法 | 第51-59页 |
| ·初始化参数 | 第51-52页 |
| ·生成代价矩阵 | 第52-53页 |
| ·随机选择起点 | 第53页 |
| ·计算转移概率 | 第53-54页 |
| ·计算局部最优路径 | 第54-55页 |
| ·局部信息素更新 | 第54-55页 |
| ·全局更新信息素 | 第55页 |
| ·物化策略 | 第55-57页 |
| ·分域求解策略 | 第57-58页 |
| ·算法设计 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第60-67页 |
| ·算法性能比较 | 第60-64页 |
| ·调度优化仿真实验设计 | 第60-61页 |
| ·实验结果 | 第61-64页 |
| ·MS对算法的影响 | 第64-65页 |
| ·实验结果 | 第64-65页 |
| ·DS策略对算法的影响 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-70页 |
| ·本文的工作总结 | 第67页 |
| ·今后的研究方向 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第80页 |
