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概述

本项目使用了强化学习算法来优化SPARQL查询，使用的图数据库是Apache Jena(TDB)，版本是3.14.0。本项目旨在优化基本图模式(BGP)中三元组模式的连接顺序。

如何配置项目

1. clone此项目到本地，安装好maven工具

2. 使用maven工具安装依赖

   mvn -Drat.skip=true install
   

3. 下载LUBM数据集，将数据集放到项目的Data目录下 在生成lubm-uba项目时，建议选择生成命令：

   ./generate.sh --quiet --timing -u 1000 --format NTRIPLES --consolidate Partial --threads 8

   这样生成的.nt数据是分散在1000个小文件中的，方便择取部分数据导入数据库

4. 尝试使用maven编译，查看是否有错误，如果没有错误就配置完成

   mvn -Drat.skip=true compile

如何使用

1. 将代码StarterTDB.java中的

   loadData(model, "./Data/LUBM/", "N-TRIPLE");

   取消注释，将"./Data/LUBM/"替换为导入数据的文件夹名称。 注意：只需要导入数据的代码只需要执行一次，数据已经存入了数据库，之后再运行代码无需导入数据。
2. 在终端运行

   ./run.sh

如何训练

优化器选择

在StarterTDB.java中有如下的优化器名称：

String Optimizer = "Default";
String Optimizer = "QLearning";
String Optimizer = "DQN";

"Default"表示Jena自带的优化器 "QLearning"表示基于强化学习中的QLearning算法实现的优化器 "DQN"表示基于强化学习中的DQN算法实现的优化器 要使用哪个优化器，就将其他两个优化器的代码行注释掉

用于训练的代码

在StarterTDB.java中有

RLTrain(QLearning, trainQueryList, 200);

的代码，用于批量训练模型，200表示训练的轮数，trainQueryList代表用于训练的查询集，运行这个函数就可以训练模型了。

如果想单次执行一个查询，可以运行以下代码：

singleRun(QLearning, query);

query是Jena的Query对象

如果想单次运行一个查询集，可以运行以下代码：

runQuerySet(QLearning, trainQueryList);

trainQueryList代表用于执行的查询集，是一个List<Query>对象

代码介绍

StarterTDB.java： 是主函数所在的类，负责连接数据库，导入数据，执行查询，展示查询结果，还包含一些读写文件的工具函数。

OpExecutorTDB1.java: 位于./src/main/java/org/apache/jena/tdb/solver文件夹中，代码中的第177行有函数：

private static QueryIterator optimizeExecuteTriples(DatasetGraphTDB dsgtdb, QueryIterator input,
            BasicPattern pattern, ExprList exprs, ExecutionContext execCxt)

这个函数是Jena用于BGP优化的函数，在其中可以添加自己的优化函数

QLearning.java: 位于./src/main/java/org/apache/jena/tdb/solver文件夹中 是Q学习的优化器

DQN Package: 这个包位于./src/main/java/org/apache/jena/tdb/solver中，主要负责DQN算法。 DQN.java: 包含了算法的各种参数和接收Jena传入的查询，负责查询的编码

BgpMDP.java: 用于定义MDP的五个要素，包括初始状态，状态，状态的转移，奖励

BgpActionSpace.java 用于定义动作空间，包括动作的数据结构和动作的选择方式

BgpMDPPolicy.java 用于在根据已有的策略来进行优化时的MDP情况

BgpLearning.java 负责单步的训练过程

BgpPolicy.java 负责根据已有的网络来决定下一步的最优动作

优化效果

数据集1的运行效果： 训练查询集：

测试查询集：

数据集2的运行效果： 训练查询集：

测试查询集：

数据运行结果截图： 数据集1： 训练查询集：

1. Jena优化器：
2. Q学习：
3. DQN 测试查询集：
4. Jena优化器：
5. Q学习：
6. DQN

数据集2： 训练查询集：

1. Jena优化器：
2. Q学习：
3. DQN 测试查询集：
4. Jena优化器：
5. Q学习：
6. DQN