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摘 要:高維數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)空間中的參數(shù)調(diào)優(yōu)是提高數(shù)據(jù)庫(kù)性能的難點(diǎn),現(xiàn)有方法更多關(guān)注于如何識(shí)別重要參數(shù),在如何有效提高可調(diào)參數(shù)數(shù)量的問題上仍存在不足。針對(duì)上述問題,基于低維度映射技術(shù)和多智能體(Multi-Agent)強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),提出基于合作關(guān)系的Multi-Agent 數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)調(diào)優(yōu)(Cooperative Multi-Agent Database Parameter Tuning,CMADPT)模型,CMADPT 將數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)進(jìn)行分類調(diào)優(yōu),極大增加了可調(diào)參數(shù)的數(shù)量;提出基于低維度映射的降維模型(Low Dimensional Mapping Model,LDMM),通過低維的合成參數(shù)調(diào)優(yōu)高維的數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)。(剩余189字)
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基于合作關(guān)系的多智能體數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)調(diào)優(yōu)模型
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