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1.為了保證種群的多樣性,，該文采用包含四個(gè)亞種群的島嶼模型,；

2.該文提出了兩種基于集合的算子，即基于集合的變異算子和基于集合的交叉算子,，將傳統(tǒng)差分進(jìn)化中的連續(xù)域轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)庫碎片問題中的離散域,；

3.在基于集合的變異算子中,，每個(gè)個(gè)體的變異策略根據(jù)進(jìn)化性能自適應(yīng)選擇,；

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文提出的S-ADDE明顯優(yōu)于文中比較的方法,，驗(yàn)證了提出的算子的有效性,。

如圖1所示，描述了一個(gè)樣本數(shù)據(jù)庫,，包含九個(gè)屬性和六個(gè)記錄,。其中數(shù)據(jù)庫分為三個(gè)片段，這三個(gè)片段構(gòu)成圖底部所示的片段解決方案,。所提出的S-ADDE算法中的每個(gè)個(gè)體代表一個(gè)數(shù)據(jù)庫碎片解決方案,。因此，個(gè)體中的每個(gè)位表示數(shù)據(jù)庫中的一個(gè)屬性,，其值表示選擇相應(yīng)屬性進(jìn)行分配的片段,。

圖1. S-ADDE算法中的個(gè)體表示的示例

如圖2所示，描述了島嶼模型的一個(gè)示例，其中每個(gè)大圓表示一個(gè)子種群,。在大圓中,，小三角形和圓代表最好的個(gè)體和個(gè)體其他亞群體個(gè)體。子種群中的最佳個(gè)體以預(yù)定義的遷移間隔被發(fā)送到通信拓?fù)渖系泥徲蜃臃N群,。然后,，隨機(jī)選擇每個(gè)子群體中的一個(gè)個(gè)體，并由接收到的精英個(gè)體代替,。

圖2. S-ADDE算法中的孤島模型的示例

如表1所示,，描述了其他方法在實(shí)驗(yàn)中獲得的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差值，最佳結(jié)果用黑體標(biāo)出,?？梢钥吹剑琒-ADDE算法在所有測試用例上都優(yōu)于其他方法,，可以在探索性搜索和開發(fā)性搜索之間實(shí)現(xiàn)更好的平衡,。但是在復(fù)雜的測試用例（如和）中，S-ADDE更容易陷入局部最優(yōu),。

表1. S-ADDE算法與其他方法的比較

如圖3所示,，描述了四個(gè)典型測試用例的收斂曲線。其中,，HA是一種針對(duì)數(shù)據(jù)庫碎片問題的最先進(jìn)的啟發(fā)式算法,，DE用作基線算法，S-DDE算法中數(shù)據(jù)庫碎片問題通過基于集合的變異和交叉算子進(jìn)行優(yōu)化,。

一開始,，這三種算法都收斂得很快。HA很快陷入局部最優(yōu)并停滯,。由于DE和S-ADDE的探索能力,，它們可以在搜索過程中不斷提高匿名度。S-ADDE的綠線和DE的紅線之間的差異驗(yàn)證了孤島模型和所提出的基于集合的算子在S-ADDE中的有效性,。

圖3. 四個(gè)典型測試用例上競爭方法的收斂曲線 

如表2所示,，描述了S-ADDE算法結(jié)果對(duì)原始數(shù)據(jù)集的影響。其中,，AD表示每個(gè)數(shù)據(jù)集的匿名程度,，min（AD）、avg（AD）和max（AD）表示由S-ADDE中的片段獲得的匿名度的最小值,、平均值和最大值,。

表2. S-ADDE結(jié)果對(duì)原始數(shù)據(jù)集的影響

如圖4所示，描述了16個(gè)測試用例的S-ADDE加速比,。隨著S-ADDE的并行粒度不斷增加,，加速比也顯著增加,。不同測試用例中的加速比曲線各不相同，這是因?yàn)椴煌臏y試用例具有不同的復(fù)雜性,，需要不同的評(píng)估時(shí)間,。

該文定義了一個(gè)匿名驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)庫碎片問題。為了解決這個(gè)問題,，該文提出了S-ADDE 算法,。S-ADDE算法利用孤島模型來提高種群多樣性，這在復(fù)雜性高的搜索問題中至關(guān)重要,。該文提出了兩種基于集合的算子,，即具有自適應(yīng)變異策略選擇的基于集合的變異算子和基于集合的交叉算子。S-ADDE的計(jì)算效率驗(yàn)證了所提出算子的有效性,。此外,，該文對(duì)數(shù)據(jù)庫分片的隱私問題（即匿名度）進(jìn)行了優(yōu)化。在未來工作中,，作者計(jì)劃進(jìn)一步研究和優(yōu)化數(shù)據(jù)庫碎片的效用問題,。