A Genetic Algorithm for the Index Selection Problem

A Genetic Algorithm for the Index Selection Problem
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索引选择问题的遗传算法

DOI：
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发表时间：
2003
期刊：
EvoWorkshops
影响因子：
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通讯作者：
Dusan Tosic
Dusan Tosic
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
Jozef J. Kratica;I. Ljubić;Dusan Tosic

文献摘要

被引文献

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本文考虑的问题，最大限度地减少响应时间为一个给定的数据库工作量的索引的适当选择。这个问题是NP难的，在文献中称为索引选择问题（ISP）。 我们提出了一种遗传算法（GA）求解ISP。在标准ISP实例上的计算结果表明，该方法具有良好的性能、可靠性和高效性，并与分支切割法及其初始化算法和两种最新的MIP求解器CPLEX和OSL进行了比较。
This paper considers the problem of minimizing the response time for a given database workload by a proper choice of indexes. This problem is NP-hard and known in the literature as the Index Selection Problem (ISP). We propose a genetic algorithm (GA) for solving the ISP. Computational results of the GA on standard ISP instances are compared to branch-and-cut method and its initialisation heuristics and two state of the art MIP solvers: CPLEX and OSL. These results indicate good performance, reliability and efficiency of the proposed approach.