近日，CCF A类顶级国际学术会议VLDB 2026录用结果揭晓，我院感知计算实验室叶晨副教授的论文“LIO: A lightweight and interpretable query optimizer based on an evolutionary forest”录用为大会长文。International Conference on Very Large Data Bases (VLDB）是数据库领域最权威的国际顶级学术会议之一，致力于展示和分享数据库管理系统和数据管理领域的最新研究成果，2026年VLDB将于8月31日在美国波士顿召开。
论文提出了一种基于演化森林的轻量级且可解释的查询优化器LIO。该优化器采用遗传编程算法，自动探索适用于随机森林的最优特征组合，在模型使用成本、预测准确性和可解释性之间实现平衡。演化森林的输出可作为可解释性辅助工具，指导用户动态添加增强的提示（hint）集合，从而进一步提升优化性能。此外，还设计了两种剪枝策略，用于减少森林中树的数量和深度，在保持可接受性能损失的同时，显著提升了规则的可解释性。大量实验表明，LIO在预测准确性、总运行时间和可解释性方面均优于当前最先进的优化器。
