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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利数据库查询优化方法、系统、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116028528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210324703.4，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权数据库查询优化方法、系统、电子设备及存储介质是由姬莉霞;赵润哲;周洪鑫;张晗;赵耀;徐冲;李鹏设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据库查询优化方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据库查询优化方法、系统、电子设备及存储介质，旨在解决现有的查询方法效率低、计算量大、精确度低的技术问题。本发明采用动态双DQN连接顺序优化方法（DynamicDoubleDQNorderselect，DDOS），首先把连接查询建模为马尔科夫决策过程MDP，使用加权的双深度Q网络训练神经网络模型，来提高训练网络的预测精度。通过动态渐进搜索策略来选择动作，提高探索的随机性和深度以积累更高信息增益的探索。再对每一个查询计划进行代价估计之后，选择出符合数据分布且查询负载均衡的连接计划。本发明的有益技术效果在于：能够有效提升查询性能，并具备良好的泛化能力和鲁棒性。

本发明授权数据库查询优化方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据库查询优化方法，其特征在于，将数据库查询的状态和动作信息输入动态双DQN网络模型中，数据库查询的状态和动作信息作为模型的输入，查询编码时，采用向量化表达，在设计智能体在选取动作时，采用树形结构的表征方法，连接查询用查询树表示，把表与表发生连接定义为加入到连接树，叶子节点定义为加入连接的表，在有新的叶子节点加入时，与对应的子树进行先连接，用于保留表之间的子连接结构信息，其中，动态双DQN网络模型包括评估网络和目标网络两部分，评估网络用于挖掘双DQN网络中Q的最大值对应的动作，目标网络用于双DQN网络中最大动作值的评估，使用Qs',a*；θ和Qs',a*；θ-的组成的线性关系来计算出目标值，如下： yWDDQN＝r+γ[βQs',a*；θ+1-βQs',a*；θ-] 其中，Qs',a*,θ-表示目标网络中在状态s'的最大动作值，Qs',aL,θ-表示目标网络中状态s'的最小动作值，β定义为权重，β范围属于[0,1]，β取值为0时，该网络就相当于DDQN网络，β取值为1时，模型完全忽略了DoubleDQN评估，仅用DQN网络来选择动作，权重β计算公式为： 其中，动作a*表示为评估网络具有最大动作值的动作，aL表示评估网络具有最小动作值的动作， a*＝argmaxQs',a；θ aL＝argminQs',a,θ 式中，c为超参数，用来计算权重β； 根据代价模型和对行动所产生的执行延迟来得出Q值： 以及Q的更新值： Qs,a←Qs,a+α[r+γmaxa'Qs',a'-Qs,a] 其中，r为奖励，α为学习率，用来决定误差学习的大小γ表示学习率，maxa'Qs',a'表示目的Q值，Qs,a表示估计Q值， 将损失函数定义为估计的Q值与实际Q值的差距，即均方误差Lθ: Lθ＝E[||r+γmaxa'Qs',a'；θ-Qs,a；θ||]。

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