【摘 要】
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对大型数据库需求信息进行实时查询,可提高大型数据库需求信息的检索效率。进行需求信息查询时,应将各条具体的查询记录与其存储的执行目标函数问题转变为求解适应度函数问题,对优化目标问题求解全局最优解完成查询优化,但是传统方法通过对大型实时数据库的数据字典的访问进行更新完成查询,但是不能将各条具体的查询记录与其存储的执行目标函数问题转变为求解适应度函,也无法对函数进行寻优,存在需求信息检索困难、查询效率低
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对大型数据库需求信息进行实时查询,可提高大型数据库需求信息的检索效率。进行需求信息查询时,应将各条具体的查询记录与其存储的执行目标函数问题转变为求解适应度函数问题,对优化目标问题求解全局最优解完成查询优化,但是传统方法通过对大型实时数据库的数据字典的访问进行更新完成查询,但是不能将各条具体的查询记录与其存储的执行目标函数问题转变为求解适应度函,也无法对函数进行寻优,存在需求信息检索困难、查询效率低的问题。提出一种基于遗传算法的大型数据库需求信息实时查询优化方法。上述方法先利用数据库目录管理器实时采集
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