Abstract-Stor mängd information som finns i distribuerade databaser måste utnyttjas av organisationer för att vara konkurrenskraftig på marknaden. För att utnyttja denna information, frågor ställs därefter. Dessa frågor kräver effektiv behandling, som uppdrag att utforma optimal frågebehandling strategier som genererar effektiv frågebehandling planer för en given distribuerad fråga. Antalet möjliga frågebehandling planer växer snabbt med ökningen av antalet platser som används, och förbindelser som nås, av frågan. Det finns ett behov av att generera effektiva frågebehandlingsplaner bland alla möjliga frågeplaner. Den föreslagna metoden försöker generera sådana frågebehandlingsplaner med hjälp av genetisk algoritm. Metoden genererar frågeplaner baserade på närhet av data som krävs för att svara på användarens fråga. De frågeplaner som har de nödvändiga uppgifterna bosatta på färre platser, anses effektivare, och är därför att föredra, framför frågeplaner som har data spridda över ett stort antal platser. De frågeplaner så som genereras innebär minimalt antal platser för att svara på användarens fråga som leder till effektiv frågebehandling. Dessutom visar experimentella resultat att den GA-baserade metoden snabbt konvergerar mot de optimala frågebehandlingsplanerna för en observerad crossover och mutationsfrekvens.
I REF ges ett tillvägagångssätt som genererar "nära" frågeplaner med avseende på antalet berörda platser och koncentrationen av relationer på platserna för en distribuerad relationsfråga.
Distributed Query Processing Plans Generationusing Genetic Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Theory and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}