【摘 要】
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针对遗传算法的＂停滞时间长＂以及粒子群算法容易陷入＂局部极值＂问题,引入一种EA和SWARM交叉算法即蜂群遗传算法（BSGA）。在蜂群算法局域搜索部分,应用遍历性较强的混沌搜索算法进行
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针对遗传算法的＂停滞时间长＂以及粒子群算法容易陷入＂局部极值＂问题,引入一种EA和SWARM交叉算法即蜂群遗传算法（BSGA）。在蜂群算法局域搜索部分,应用遍历性较强的混沌搜索算法进行局域优化,以最大限度地避免最优解被排除的问题。将改进后的算法（BSGA-CAO）应用于我国内蒙古中西部地区风电场群的调度优化问题,与BSGA算法、粒子群算法以及遗传算法相比较,运行时间分别缩短69,23和40 s,总发电量实验结果改进率分别为8.49%,5.29%和3.36%。
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