第二卷16讲:多目标优化算法及其在动力电池低温加热中的应用【AESA李正阳】
发表时间:2022-01-15     阅读次数:


分享人李正阳

现为北京理工大学AESA课题组硕士研究生,主要课题研究方向为动力电池低温预热。(个人网页)


讲座摘要

首先基于电池低温加热中多个目标相互冲突的现象,阐述了多目标优化算法在电池加热领域的应用背景和必要性;其次详细介绍了非支配排序遗传算法、粒子群算法和动态规划算法的基本原理和实现流程以及相应的应用实例;最后总结了三种优化算法的优缺点及应用场景。


相关文献

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[2] Baghdadi I , Briat O , JY Delétage, et al. Lithium battery aging model based on Dakin's degradation approach[J]. Journal of Power Sources, 2016, 325(sep.1):273-285. (点击下载)

[3] ZHAO Zhi-gang, HUANG Shu-yun, WANG Wei-qian. 基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法[J]. 计算机应用研究, 2014, 31(2):4. (点击下载)

[4] Hra B , Bs A , Ac C , et al. Optimal external heating resistance enabling rapid compound self-heating for lithium-ion batteries at low temperatures. (点击下载)


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