En el contexto empresarial, los datos tienen una importancia significativa tanto para la operación del día a día en una organización como para la toma de decisiones dentro de esta. Por ello, resulta vital que consultar dichos datos sea un proceso lo más eficiente posible. Para las bases de datos relacionales, una forma de lograr esto es la optimización de consultas SQL, y entre los diferentes métodos de optimización se encuentran los algoritmos metaheurísticos. El presente trabajo realiza una investigación de la literatura académica centrada en estos algoritmos aplicados a la optimización de consultas en bases de datos distribuidas relacionales y decide realizar una comparación entre el algoritmo genético (el cual cuenta con gran popularidad en este ámbito) y el memético, con el fin de evaluar si la aplicación de este último resulta viable para este tipo de optimizació...

En el contexto empresarial, los datos tienen una importancia significativa tanto para la operación del día a día en una organización como para la toma de decisiones dentro de esta. Por ello, resulta vital que consultar dichos datos sea un proceso lo más eficiente posible. Para las bases de datos relacionales, una forma de lograr esto es la optimización de consultas SQL, y entre los diferentes métodos de optimización se encuentran los algoritmos metaheurísticos. El presente trabajo realiza una investigación de la literatura académica centrada en estos algoritmos aplicados a la optimización de consultas en bases de datos distribuidas relacionales y decide realizar una comparación entre el algoritmo genético (el cual cuenta con gran popularidad en este ámbito) y el memético, con el fin de evaluar si la aplicación de este último resulta viable para este tipo de optimizació...