遗传算法优化多维立方体实体化：设计与实验验证

本文档深入探讨了"立方体实体化的遗传算法设计与实现"这一主题，针对多维数据立方体在实时查询响应中的重要性进行了深入研究。多维立方体通常由基础立方体及其聚集构成，对于处理大量的在线分析处理（OLAP）查询，优化查询性能至关重要。为了达到空间和时间效率的平衡，以及满足不同视图查询的频率需求，提出了一种启发式遗传算法来实体化立方体的一个合适子集。 遗传算法作为一种自然选择优化方法，在这个场景中被巧妙地应用。它模拟生物进化过程，通过迭代、交叉和变异操作寻找最优解。作者孙惠琴和熊璋提出了一种立方体实体化遗传算法，其目的是在用户设定的存储空间限制下，快速找到全局最优的实体化方案。这种算法的优势在于能够在有限的空间条件下，高效地适应和优化立方体的存储结构，以提高查询性能。 算法的设计结合了启发式策略，旨在找到在存储成本和查询效率之间找到最佳折衷点。通过实验验证，该算法表现出优良的性能和高效的求解能力，这对于大数据管理和分析系统来说是至关重要的。研究结果以多维数据立方体（Data Cubes）、数据物化视图（Materialized Views）、遗传算法（Genetic Algorithm）以及联机分析处理（OLAP）等多个关键概念为基础，为实际应用中的数据管理提供了新的优化思路和技术支持。 本文的关键词包括数据管理、遗传算法、数据立方体、物化视图以及在线分析处理，这些都是当前大数据处理领域内的核心话题。此外，该论文还被分类在计算机科学和技术（TP311）领域，并获得了文献标识码A，表明其学术价值和研究成果。总体上，这篇文章为理解和优化多维数据立方体的存储策略提供了一种创新且有效的工具。