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群体智能混合算法优化XML数据查询策略翟学敏 刘 渊 刘 波 毕蓉蓉


  收稿日期:2007-11-26;修回日期:2008-03-03

  基金项目:国防基础研究基金资助项目(a1420061266);江苏省教育厅青年骨干教师计划资助项目(2006)

  作者简介:翟学敏(1983-),女,江苏丰县人,硕士研究生,主要研究方向为网络信息管理系统(minmin0876@yahoo.com.cn);刘渊(1967-),男,教授,主要研究方向为网络流量、网络安全;刘波(1969-),男,博士,主要研究方向为数据库管理信息系统;毕蓉蓉(1983-),女,硕士研究生,主要研究方向为网络信息管理系统*

  (1江南大学 信息工程学院,江苏 无锡 214122; 2南京理工大学 计算机学院,南京 210094;

  3中南大学 信息学院,长沙 410083)

  摘 要:采用路径离散化规则,结合xml半结构化的特点及概率知识,融合粒子群算法与蚁群算法,提出一种优化xml数据查询的概率方法,采用粒子群算法快速生成信息素分布,利用蚁群算法精确求解,达到了优势互补,提高了数据查询的范围和收敛的效率。仿真实验表明这种融合方法具有更好的查询效果。

  关键词:粒子群算法;蚁群算法;信息素;路径离散;可扩展标记语言概率查询

  中图分类号:tp 301

  文献标志码:a

  文章编号:1001-3695(2008)10-2970-03

  optimized query strategy of xml data with swarm intelligent mix algorithms

  zhai xue-min1,liu yuan1,2, liu bo3, bi rong-rong1

  ( 1. college of information engineering, southern yangtze university, wuxi jiangsu 214122, china; 2. school of computer, nanjing university of science & technology,nanjing 210094, china; 3.college of information science & engineering, central south university, changsha 410083, china)

  abstract:this paper adopted path scatter rule to combine pso with aco to improve xml probabilistic query which adopted pso to make pheromone distribution and made use of aso to get a value accurately, as a result it developed enough advantages of the two algorithms and the data query range was widen and convergence efficiency was increased. through simulation experiments, it shows this combine method has a preferable query effect.

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摘自:计算机应用研究 Tags:刘波
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