Metody przeszukiwania przestrzeni planów realizacji zapytań za pomocą algorytmu IWO

• Autorzy: Kostrzewa D. , Josiński H.

Warianty tytułu

EN

Methods for search of the space of query execution plans by means of the Invasive Weed Optimization algorithm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Prezentowane zagadnienie stanowi kontynuację badań poświęconych zastosowaniu algorytmu IWO do realizacji zadania istotnego dla dziedziny rozproszonych baz danych – określenia planu przebiegu procesu scalania danych rozproszonych. W niniejszym opracowaniu zaproponowano modyfikację ważnej części algorytmu IWO, jaką jest metoda penetracji przestrzeni poszukiwań.

EN

The considered issue is a continuation of research concerning the application of the IWO algorithm for realization of the important task from the domain of distributed databases – predetermination of the progress of distributed data merging process. The paper includes modification proposal of method for exploration of the search space that forms a crucial part of the IWO algorithm.

Słowa kluczowe

PL

algorytm IWO; optymalizacja zapytań; rozkład normalny; rozkład t-Studenta

EN

IWO algorithm; query optimization; normal distribution; t-Student distribution

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 31, nr 2A
• Strony: 393--403
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz.

Twórcy

autor

Kostrzewa D.

autor

Josiński H.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki,

Bibliografia

• 1. Chen Y.: A Systematic Method for Query Evaluation in Distributed Heterogeneous Databases. Journal of Information Science and Engineering, Vol. 16, No. 4, 2000.
• 2. Gajek L., Kałuszka M.: Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody. WNT, Warszaw 1996.
• 3. Josiński H.: Model realizacji zapytania dla danych rozproszonych. Wysokowydajne sieci komputerowe. Tom 1, WKŁ, Warszawa 2005.
• 4. Kostrzewa D., Josiński H.: Planowanie procesu scalania danych rozproszonych za pomocą algorytmu ewolucyjnego. Bazy danych. Rozwój metod i technologii. Tom 1: Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. WKŁ, Warszawa 2008.
• 5. Kostrzewa D., Josiński H.: Zastosowanie algorytmu IWO do planowania procesu scalania danych rozproszonych. Studia Informatica, Volume 30, Number 2A (83). Wyd. Pol Śl., Gliwice 2009.
• 6. Kostrzewa D., Josiński H.: The Comparison of an Adapted Evolutionary Algorithm with the Invasive Weed Optimization Algorithm Based on the Problem of Predetermining the Progress of Distributed Data Merging Process. Man-Machine Interactions, Advances in Intelligent and Soft Computing, Springer-Verlag, 2009.
• 7. Lanzelotte R.,S.,G., Valduriez P., Zaït M.: On the Effectiveness of Optimization Search Strategies for Parallel Execution Spaces. Proceedings of the 19th VLDB Conference Dublin 1993.
• 8. Mallahzadeh A.,R., Oraizi H., Davoodi-Rad Z.: Application of the Invasive Weed Optimization Technique for Antenna Configurations. Progress in Electromagnetics Research, 2008.
• 9. Mehrabian R., Lucas C: A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization. Ecological Informatics Volume 1, Issue 4, 2006.
• 10. Michalewicz Z.: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1999.
• 11. Sepehri Rad H., Lucas C.: A Recommender System based on Invasive Weed Optimization Algorithm. IEEE Congress on Evolutionary Computation, Singapore 2007.
• 12. Ullman J.D., Widom J.: Podstawowy wykład z systemów baz danych. WNT, Warszawa 1999.