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1.為了保證種群的多樣性，該文采用包含四個亞種群的島嶼模型；

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，每個個體的變異策略根據(jù)進化性能自適應(yīng)選擇；

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

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

圖1. S-ADDE算法中的個體表示的示例

如圖2所示，描述了島嶼模型的一個示例，其中每個大圓表示一個子種群。在大圓中，小三角形和圓代表最好的個體和個體其他亞群體個體。子種群中的最佳個體以預(yù)定義的遷移間隔被發(fā)送到通信拓撲上的鄰域子種群。然后，隨機選擇每個子群體中的一個個體，并由接收到的精英個體代替。

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驗中獲得的平均值和標(biāo)準偏差值，最佳結(jié)果用黑體標(biāo)出。可以看到，S-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，描述了四個典型測試用例的收斂曲線。其中，HA是一種針對數(shù)據(jù)庫碎片問題的最先進的啟發(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)果對原始數(shù)據(jù)集的影響。其中，AD表示每個數(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)果對原始數(shù)據(jù)集的影響

如圖4所示，描述了16個測試用例的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，這是因為不同的測試用例具有不同的復(fù)雜性，需要不同的評估時間。

該文定義了一個匿名驅(qū)動的數(shù)據(jù)庫碎片問題。為了解決這個問題，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的計算效率驗證了所提出算子的有效性。此外，該文對數(shù)據(jù)庫分片的隱私問題（即匿名度）進行了優(yōu)化。在未來工作中，作者計劃進一步研究和優(yōu)化數(shù)據(jù)庫碎片的效用問題。