Solving Large Multiple Query Optimization Problems

Abstract

This work presents the multiple query optimization (MOQ) problem and state of the art optimal solutions for this problem. Then, we design 16 new methods to solve the MQO problem. These proposed methods are executed to solve randomly generated instances of MQO problem. Each method is run on 20 MQO problem instances and their averages are taken to calculate the performance of each method on the same instances. In order to compare the methods we calculate the rank of each method and the method with the best overall average rank is chosen as the best method.

Bu çalışmada çoklu sorgu optimizasyonu (ÇSO) için varolan çağdaş ve eniyi optimal çözümler sunulmaktadır. Daha sonra ÇSO problemi için 16 yeni algoritma tasarlanmıştır. Bu önerilen algoritmalar kullanılarak rastgele üretilmiş ÇSO problemleri çözülmüştür. Her bir algoritma farklı 20 ÇSO problemi üzerinde çalıştırılmış ve bunların ortalaması o yöntemin performansı olarak hesaplanmış, ve aynı 20 problem üzerinde bütün algoritmalar çalıştırılarak ortalamaları bulunmuştur. Önerilen algoritmaları karşılaştırmak için ortalama maliyetlerine göre sıralanmış ve en iyi algoritma 1, en kötü algoritma 16 sıralaması verilmiştir. En küçük ortalama sıralamaya sahip olan algoritma en iyi algoritma olarak belirlenmiştir.