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懲罰因子

我要報(bào)錯(cuò)

  • 基于NSGA

    摘要:北京大興國(guó)際機(jī)場(chǎng)能源需求巨大,在能源供應(yīng)方面,大興機(jī)場(chǎng)可再生能源的總量將占機(jī)場(chǎng)能源消費(fèi)總量的10%,可再生能源分布式發(fā)電(DiStributedGeneration）系統(tǒng)已在大興機(jī)場(chǎng)多處投入使用。說(shuō)到分布式發(fā)電設(shè)計(jì)中選址定容的策略,非支配排序的精英策略遺傳算法（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmⅡ,NSGA-I）便是一個(gè)常用的方式,那就是利用其自身的原理,在應(yīng)用Matlab中的gamultiobj函數(shù)的同時(shí)引入懲罰函數(shù),在受到多種限制因素的影響下處理多目標(biāo)問(wèn)題。鑒于此,應(yīng)用這一方法最小化給出的受限適應(yīng)度函數(shù),并在獲得了帕累托前沿（ParetoFront）的結(jié)果后,通過(guò)不同權(quán)重策略的引用,來(lái)滿足分布式發(fā)電設(shè)計(jì)中不同決策者的選擇,獲取期望的最優(yōu)結(jié)果。

  • 基于懲罰因子的協(xié)同過(guò)濾算法的改進(jìn)與研究

    摘 要 ：當(dāng)今時(shí)代，信息量呈爆炸式增長(zhǎng)，推薦系統(tǒng)是處理海量信息的一種有效方式，也是一種無(wú)需用戶提出明確需求就可幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)有用信息的工具。在推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過(guò)濾算法有著重要應(yīng)用。傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法通常使用余弦相似度公式進(jìn)行興趣相似度計(jì)算，但是很多情況下熱門(mén)物品會(huì)影響到推薦結(jié)果，并不能較好地反映用戶需求。文中對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾算法余弦相似度計(jì)算公式提出改進(jìn)方案，給出一個(gè)帶有懲罰因子的余弦相似度修正公式，可以較好地抑制熱門(mén)物品對(duì)用戶實(shí)際相似度的影響，改善用戶近鄰集合的劃分，從而實(shí)現(xiàn)更好的推薦效果。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，推薦系統(tǒng)的性能指標(biāo)得到了一定的改善。