OLAP分区与IoT上下文驱动架构的研究与分析
1. OLAP分区算法研究
在OLAP(联机分析处理)分区领域,有两种重要的算法值得研究,分别是基于关联规则(AR)的算法和基于遗传算法(GA)的算法。
1.1 遗传算法原理
遗传算法是Holland在20世纪60年代提出的一种基于进化的算法,它借鉴自然遗传变异和自然选择的操作符来解决工程优化问题。其基本流程如下:
1. 初始化种群 :随机生成一组染色体(个体)作为初始种群。
2. 遗传操作 :
- 选择 :根据定义的适应度函数选择最适合繁殖的个体。
- 交叉 :交换两个染色体的子部分。
- 变异 :随机改变染色体中某些位置的等位基因值。
在OLAP分区中使用遗传算法,需要完成以下两个步骤:
1. 问题建模 :将分区问题用遗传概念进行建模。例如,每个碎片化模式用一个染色体表示,染色体的基因是分区属性,每个基因用一个整数数组表示,其长度与查询分析阶段得出的关联选择域相同,每个等位基因对应一个属性选择域的值。分区解决方案是染色体基因的笛卡尔积。
2. 定义选择函数 :使用一个成本函数来返回每个染色体的适应度值,从而确定最佳解决方案。成本函数如下:
[Cost(Q) = \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{M_i} Sel_j \times |F| \tim