تجمیع برنامه نویسی شبکه ی ژنتیک (مقاله ترجمه شده)

چکیدهاین تحقیق شمال پیاده سازیِ برنامه نویسی شبکه ی ژنتیک (GNP) و برنامه نویسی پویای استاندارد به منظور حل مسئله ی کوله پشتی (KP) به عنوان سیستم پشتیبانی تصمیم برای خوشه بندی رکورد در پایگاه های داده ی توزیع شده می شود. تخصیص قطعه با مسئله ی محدودیت ظرفیت انباره، پیش زمینه ای برای روش پیشنهاد شده است. مسئله ی ظرفیت انباره برای توزیع مجموعه ها در چندین سایت (خوشه) است. مقدار کل قطعه ها در هر سایت نباید از ظرفیت سایت تجاوز کند، در حالیکه روند توزیع باید رابطه (تشابه) ی بین قطعه ها در هر سایت را حفظ کند. هدف، توزیع داده ی بزرگ بوسیله ی لحاظ کردن شباهتِ داده ی توزیع شده در هر سایت، در سایتهای مشخصی با مقدار محدود ظرفیت است. GNP برای حل این مسئله به کار گرفته می شود تا قواعد را بوسیله ی لحاظ کردن مشخصاتِ (محدوده ی مقدار) هر ویژگی در یک مجموعه ی داده، استخراج کند. روش پیشنهاد شده، روش استخراج قاعده ی انتخاب تصادفی جزیی در GNP را ارائه می کند تا الگوهای متداول در یک پایگاه داده را برای بهبود الگوریتم خوشه بندی (خصوصا برای مسائل داده ی بزرگ) شناسایی کند. مفهوم KP برای مسئله ی ظرفیت انباره به کار گرفته می شود و برنامه نویسی پویای استاندارد بوسیله ی لحاظ کردن شباهت (مقدار) و مقدار داده (وزن) ی متناسب با هر قاعده برای قواعد توزیع استفاده می شود تا ظرفیت های سایت را تطبیق دهد. از نتایج شبیه سازی مشخص می شود که روش پیشنهاد شده، برتری هایی نسبت به الگوریتم های خوشه بندی مرسوم نشان می دهد و از این رو روش پیشنهاد شده، روش خوشه بندی جدیدی با مسئله ی ظرفیت انباره ی اضافی فراهم می کند.دیباچهسیستم مدیریت پایگاه داده ی توزیع شده (DDBMS) می تواند راه حلی برای سیستم های اطلاعاتیِ مقیاس بزرگ با مقادیر بزرگِ رشد داده و دسترسی داده باشد. پایگاه های داده ی توزیع شده (DDB) مجموعه ای از داده است که به طور منطقی متعلق به همان سیستم می باشد اما در سراسر سایت های شبکه ی کامپیوتر (شکل 1) پخش شده است. پس از آن DDBMS به عنوان یک سیستم نرم افزاری تعریف می شود که امکان مدیریت DDB را فراهم می کند و توزیع داده بین پایگاه های داده و نرم افزار را برای کاربران شفاف می کند.روش های دسترسی کارآمد و تکنیک های ذخیره ی داده به طور فزاینده ای برای مدیریتِ تکثیر داده، در جهت قابل قبول نگه داشتن زمان پاسخِ جست و جو مهم شده اند. یک راه برای بهبود زمان پاسخ جست و جو، کاهش دادنِ تعداد I/O های دسیک از طریق خوشه بندی عمودی (خوشه بندی ویژگی) و/یا افقی (خوشه بندی رکورد) پایگاه داده است. بهبود در زمان بازیابیِ رکورد های چند ویژگی می تواند بدست آید اگر ثیت های مشابه در فضای فایل به صورت نتیجه ی بازسازی نزدیک به هم گره بندی شده باشند. این موضوع به خاطر این است که هر چقدر احتمال مقیم شدنِ دو هدف یا بیشتر در همان صفحه ی انباره کاهش پیدا کند، انتقال های صفحه ی کمتری مورد نیاز می باشد. بررسی چارچوب پیشنهاد شده برنامه نویسی شبکه ی ژنتیکGNP یک تکنیک بهینه سازی تکاملی است که به جای رشته ها در الگوریتم ژنتیک یا درخت ها در برنامه نویسی ژنتیک از ساختارهای گراف مستقیم شده استفاده می کند. این کار منجر به تقویت توانایی ارائه با برنامه های فشرده می شود که از استفاده ی مجددِ گره ها در ساختار گراف استنتاج شده اند. بررسی ادبیات علمیروش پیشنهاد شده از الگوریتم GNP برای داده کاوی استفاده می کند که در Mabu ارائه شده است و روش ارائه شده برای مسئله ی ظرفیت انباره ی تخصیص قطعه در پایگاه های داده ی توزیع شده ای که در Ozsu and Valduriez نشان داده شده به کار گرفته می شود. این تحقیق شامل پیاده سازی برنامه نویسی شبکه ی ژنتیک (GNP) برای داده کاوی و برنامه نویسی پویای استاندارد می شود تا مسئله ی کوله پشتی (KP) را برای قاعده ای که بر مبنای خوشه بندی است، حل کند. مسئله ی ظرفیت انباره، خوشه بندی پایگاه داده را معرفی می کند و معرفی مفهوم KP برای حل کردنِ مسئله یکی از نکات منحصر به فردِ روش ارائه شده است. علاوه بر این، روش ارائه شده، گزینش تصادفی جزیی ویژگی را در استخراج قواعد فراهم می کند که می تواند الگوهای متداول در پایگاه داده را شناسایی کرده و کیفیت خوشه بندی را بهبود ببخشد. روش ارائه شده با توجه به ویژگی های بالا یک خوشه بندی رکورد خودکار ارائه می کند که قصد دارد تا یک سیستم پشتیبانی تصمیم برای خوشه بندی رکورد در پایگاه های داده باشد. تجمیع مسئله ی کوله پشتی و GNPپیاده سازی خوشه بندی رکورد به دو بخش تنظیم می شود: استخراج قاعده ی GNP و توزیع قاعده بر مبنای برنامه نویسی پویای استاندارد برای حل کردن مسئله ی کوله پشتی که در بخش 4.1 و 4.2 توضیح داده می شود. علاوه بر این، تحلیل پیچیدگیِ روند خوشه بندی کل در بخش 4.3 تشریح می شود. استخراج قاعده ی GNPGNP برای استخراج قواعد از پایگاه داده، بوسیله ی تحلیلِ ساختار پایگاه داده به کار گرفته می شود و شامل موارد زیر می شود:مقدار ویژگی ها: تعداد ویژگی ها در مجموعه ی داده. هر ویژگی به چندین گره تقسیم می شود که وابسته به تنوع و محدوده های مقدار (فاصله ی بین مقدار کمینه تا مقدار بیشینه) آن هستند..مقدار داده: تعداد رکوردها در مجموعه ی دادهتنوع داده: رکوردهای مختلف تا چه میزان در مجموعه ی داده موجود هستند. اگر همه ی رکوردها در مجموعه ی داده مختلف باشد، تنوع 100% است، اگر نصف این رکوردها در این مجموعه ی داده مختلف باشند، تنوع 50% . است و اگر همه ی رکوردها در مجموعه ی داده یکسان باشند، تنوع برابر با 1 روی ضرب تعداد داده در 100% است. شبیه سازی هااول، روش های انتخاب تصادفی کامل و انتخاب تصادفی جزیی در استخراج قاعده ی GNP مقایسه می شوند. سپس، توزیع قاعده ی کوله پشتی انجام داده می شود و نتایج آن بررسی می گردند. در نهایت، شبیه سازی های خوشه بندی که شش مجموعه داده ی دانلود شده از مخزنِ یادگیری ماشین UCI را استعمال می کنند، انجام داده می شوند و نتایج آنها با پنج الگوریتم خوشه بندی مرسوم مقایسه می شوند. استخراج قاعده ی GNPاستخراج قاعده ی GNP در این زیر بخش انجام داده می شود و تحلیل پارامتر برای نرخ همگذری و نرخ دگرگونی برای یافتن پارامترهای بهینه اجرا می گردد سپس عملکرد دو روشِ ترتیب گره مقایسه می گردند. نتیجه گیریاین مقاله یک روش جدید خوشه بندی که برنامه نویسی شبکه ی ژنتیک و مسئله ی کوله پشتی را در جهت اداره ی خوشه بندی رکورد تجمیع می کند را ارائه می نماید. روش ارائه شده می تواند ترکیباتِ خوبی از ویژگی ها پیدا کند تا قواعد را برای خوشه بندی ایجاد نماید و همچنین ظرفیت سایت ها را برای توزیع قواعد در نظر می گیرد.روش پیشنهاد شده، روش خوشه بندی جدیدی با مسئله ی ظرفیت انباره ی اضافی فراهم می کند که سازگار با داده ی بزرگ با تعداد زیادِ ویژگی، نمونه و خوشه است و عملکرد خوشه بندی با شش مجموعه داده از مخزن یادگیری ماشین UCI ارزیابی می شود و بهترین نتایج میانگین در مقایسه با پنج الگوریتم خوشه بندی مرسوم دیگر حاصل می شود.روش ارائه شده به علت زمان تکامل در جهت بدست آوردنِ قواعد خوب، برای پردازش برخط کمتر مطلوب است. روش ارائه شده برای یک پردازش برون خطی که به جای زمان پردازش نیازمند نتایج بهینه است، مناسب می باشد.در تحقیق آینده، اجرای شبیه سازی ها با DDBMAS حقیقی با برنامه های در حال اجرا ضروری است تا عملی بودنِ روش ارائه شده آزمایش شود. روش ارائه شده می تواند به عنوان یک میان افزار بین پایگاه های داده ی توزیع شده و کاربردی از مدیریت تخصیص قطعه ی پایگاه داده ساخته شود. لازم به ذکر است که این روش می تواند به ماتریس CRUD متعلق به پایگاه های داده دسترسی داشته باشد.این الگوریتم باید برای اجرای پردازش های برخط بهبود داده شود. تجمیع با دیگر الگوریتم ها مانند منطق فازی و شبکه ی عصبی می تواند مشخص شود تا توانایی روش ارائه شده را بهبود ببخشد.این مقاله ISI در سال 2015 در نشریه الزویر و در مجله سیستم های خبره با برنامه های کاربردی، توسط دانشکده تحصیلات تکمیلی علوم و مهندسی منتشر شده و در سایت ای ترجمه جهت دانلود ارائه شده است. در صورت نیاز به دانلود رایگان اصل مقاله انگلیسی و ترجمه آن می توانید به پست دانلود ترجمه مقاله تجمیع برنامه نویسی شبکه ی ژنتیک در سایت ای ترجمه مراجعه نمایید.