公开(公告)号：CN116050936A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310172419.4

申请日：2023-02-27

Applicant: 江南大学

Inventor： 王子赟 ,  史伟杰 ,  王艳 ,  张俊杰 ,  纪志成

IPC: G06Q10/0639 ,  G06N3/126 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法，属于动力电池制造技术领域。所述方法针对动力电池配组制定目标函数之前，创新性引入德尔菲专家打分法的提出一种基于定制需求的目标函数建立方式，而且同时编码类中心与类属性的改进型遗传聚类算法避免了因现有动力电池配组算法陷入局部最优的缺陷导致无法得出一致性最优配组结果的问题，且用理论证明了改进基因编码方式的遗传聚类算法的全局收敛性，即本方法最终可以求出动力电池配组的最优结果，与普通遗传算法在配组速度与配组结果都所改进。

公开(公告)号：CN116050936B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202310172419.4

申请日：2023-02-27

Applicant: 江南大学

Inventor： 王子赟 ,  史伟杰 ,  王艳 ,  张俊杰 ,  纪志成

IPC: G06Q10/0639 ,  G06N3/126 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法，属于动力电池制造技术领域。所述方法针对动力电池配组制定目标函数之前，创新性引入德尔菲专家打分法的提出一种基于定制需求的目标函数建立方式，而且同时编码类中心与类属性的改进型遗传聚类算法避免了因现有动力电池配组算法陷入局部最优的缺陷导致无法得出一致性最优配组结果的问题，且用理论证明了改进基因编码方式的遗传聚类算法的全局收敛性，即本方法最终可以求出动力电池配组的最优结果，与普通遗传算法在配组速度与配组结果都所改进。