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基于NSGA
摘要:北京大兴国际机场能源需求巨大,在能源供应方面,大兴机场可再生能源的总量将占机场能源消费总量的10%,可再生能源分布式发电(DiStributedGeneration）系统已在大兴机场多处投入使用。说到分布式发电设计中选址定容的策略,非支配排序的精英策略遗传算法（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmⅡ,NSGA-I）便是一个常用的方式,那就是利用其自身的原理,在应用Matlab中的gamultiobj函数的同时引入惩罚函数,在受到多种限制因素的影响下处理多目标问题。鉴于此,应用这一方法最小化给出的受限适应度函数,并在获得了帕累托前沿（ParetoFront）的结果后,通过不同权重策略的引用,来满足分布式发电设计中不同决策者的选择,获取期望的最优结果。
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基于惩罚因子的协同过滤算法的改进与研究
摘 要 ：当今时代，信息量呈爆炸式增长，推荐系统是处理海量信息的一种有效方式，也是一种无需用户提出明确需求就可帮助用户快速发现有用信息的工具。在推荐系统中，协同过滤算法有着重要应用。传统协同过滤算法通常使用余弦相似度公式进行兴趣相似度计算，但是很多情况下热门物品会影响到推荐结果，并不能较好地反映用户需求。文中对传统协同过滤算法余弦相似度计算公式提出改进方案，给出一个带有惩罚因子的余弦相似度修正公式，可以较好地抑制热门物品对用户实际相似度的影响，改善用户近邻集合的划分，从而实现更好的推荐效果。经实验测试，推荐系统的性能指标得到了一定的改善。
