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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116050936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310172419.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法是由王子赟;史伟杰;王艳;张俊杰;纪志成设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双编码遗传聚类的动力电池定制化配组方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，根据需求确定各配组指标的权重；配组指标包括电压指标、容量指标和电阻指标；步骤2，根据步骤1确定的配组指标的权重，制定配组目标函数；步骤3，获取待配组的节动力电池的个特征变量，特征变量与配置指标一一对应，归一化特征变量数据；确定个配组组别，随机初始化个遗传染色体编码序列，染色体同时编码电池类别属性与类特征中心，长度为；步骤4，根据交叉、变异、自然选择微变异以及精英保留方式更新第k次迭代下的染色体编码种群，得到新一代染色体编码种群；步骤5，判断当前迭代次数是否处于预设的聚类适用范围内，如果是处于预设的聚类适用范围内，跳转步骤6；如果当前迭代次数不处于预设的聚类适用范围内，跳转步骤7；步骤6，计算染色体编码种群中各个体的目标函数值，更新保留目标函数最小值对应的最优个体；采用均值聚类，依据所述目标函数，计算新的聚类中心，重分配类属性，更新染色体编码种群；步骤7，根据最终最优个体结果进行电池配组；所述步骤1中根据需求确定各配组指标的权重包括：根据客户对成组电池的定制化需求，采用专家打分法确定各配组指标的权重，表示电池的第d个特征变量的权重： 1其中表示专家权威值，表示第e位专家对电池的第d个特征变量给出的权重值；所述步骤2包括：获取待配组的节动力电池的个特征变量，形成数据集合，其中，表示第节电池的第个特征变量；根据类属性遍历不同类中各个电池的特征变量与类平均点的欧氏距离和，结合步骤1中计算的各特征变量的权重，以及电池的特征变量信息确定配组目标函数为： 3其中，为归一后所有电池的第d个特征变量的平均值；为电池的类别属性，电池信息b以电池的各特征变量表示；所述步骤3中电池类别属性表示电池所属组别，类特征中心则表示电池所属组别内所有电池的特征变量中心；遗传染色体编码序列为，其中前个编码为电池类别，，，后个编码为类特征变量中心；染色体初始化为随机初始化，前个编码为的随机正整数，后个编码为0，1]的随机数；所述步骤4包括：依据第次迭代下的种群中染色体信息，确定分类情况；第次迭代中的第个染色体编码下第个电池类集合表达方式： 5计算种群中每个染色体个体对应目标函数值；根据计算出的目标函数值，结合自适应改进思想对染色体种群进行交叉操作，每个染色体个体经过变异操作成为；以为评判依据，选择两组染色体编码序列，为交叉概率上限值，对于每个点位以随机数的方式进行判断从而进行交叉操作；将经过交叉后的染色体个体进行变异变换，得到下一阶段染色体个体，变异算子结合自适应思想，以为评判依据，选择一组个体进入变异阶段，mut为交叉变异的判断阈值，对于点位变异以随机数方式判断进行后续变异，变异范围与编码范围保持一致；将经过变异之后的染色体进行自然选择微变异与精英保留操作后形成新一代染色体种群；所述步骤4中交叉操作只在前位进行，为交叉算子： 7其中，，用来限制交差算子大小；min表示目标函数最小的染色体的目标函数值，iter表示设定的总迭代次数，rand表示0~1的随机小数；所述步骤4中变异算子为： 8其中，用来限制变异算子大小。

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