多目标遗传算法优化数据立方体实视图选择

本文主要探讨了"数据立方体实体化的多目标遗传算法"在数据仓库领域的应用和优化策略。数据仓库作为关键的信息管理系统，通过集成大量异构数据源提供高效的数据分析支持。在这个背景下，多维数据分析，特别是OLAP（在线分析处理）技术中的数据立方体成为核心工具，它支持下钻和上卷等复杂查询操作。 数据立方体的构建是通过预先计算并存储汇总数据，形成实视图，以提升查询效率。然而，实视图的选择和设计是一个挑战，因为既要考虑查询性能（如减少查询时间），又要顾及存储空间的利用。传统的视图仅作为逻辑定义，每次查询都需要重新计算，而实视图则是预先计算的结果，可以大大提高查询速度。 文章关注的问题是数据立方体实体化过程中如何平衡查询代价和维护代价，提出了一个基于约束的多目标优化遗传算法。这个算法的主要创新点在于将这两个目标分开考虑，通过自然选择、交叉和变异等遗传操作，寻找最优的实视图组合，从而在满足用户查询需求的同时，最大化存储效率。 实验部分展示了该算法相较于传统方法的优势，尤其是在生成的Pareto前沿分布上的改进。Pareto前沿是指在多目标优化问题中，无法同时优化所有目标时，最优解形成的无后效区域。这意味着算法能够在查询性能和存储空间之间找到一个最佳权衡点，为用户提供了一种更有效的方法来选择和管理数据立方体。 本文的研究工作对于优化数据仓库中的实视图设计，提升决策支持系统的性能具有重要意义。通过多目标遗传算法，解决了数据立方体实体化过程中的复杂问题，为实际应用提供了新的解决方案。这不仅有助于减少查询延迟，还可以节省宝贵的存储资源，从而推动了数据仓库技术的发展。