混沌搜索优化的蜂群遗传算法在风电调度中的高效应用

"改进人工蜂群算法及在风电场群调度中的应用 (2011年)" 本文主要探讨了如何改进传统的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）以解决遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的“停滞时间长”和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）易陷入“局部极值”的问题。作者赵志和黄文杰提出了一个名为蜂群遗传算法（Bee Swarm Genetic Algorithm, BSGA）的新方法，该方法结合了EA（Evolutionary Algorithm，进化算法）和SWARM交叉算法，旨在提高全局搜索能力和避免早熟收敛。 在改进的算法中，他们特别关注了蜂群算法的局部搜索阶段。传统的ABC算法在局部搜索时可能无法有效探索解决方案空间，因此作者引入了混沌搜索算法。混沌搜索算法以其强大的遍历性，能够更有效地在局部区域进行优化，从而降低错过全局最优解的风险。通过这种方式，BSGA-CAO（BSGA与混沌算法优化）旨在增强算法的全局寻优性能，减少算法的停滞现象，并防止陷入局部最优。 研究将BSGA-CAO应用于内蒙古中西部地区的风电场群调度优化问题。通过对风电场的发电量进行优化调度，可以提高整体发电效率，减少能源浪费。对比BSGA-CAO与原始的BSGA、PSO和GA算法，实验结果显示，BSGA-CAO在运行时间上显著缩短，分别减少了69秒、23秒和40秒。同时，总发电量的改进率也优于其他算法，分别是8.49%、5.29%和3.36%。这些改进不仅提高了计算效率，还提升了风电场调度的经济效益。 关键词涵盖了人工蜂群、遗传算法、混沌搜索、风电场群以及调度优化等核心概念。论文所属的分类号是TP391.9，属于计算机科学技术领域。文献标志码A表示这是一篇具有学术价值的研究文章，文章编号1672−7207(2011)10−3101−04则标识了该论文的具体出处。这篇2011年的研究为优化复杂问题提供了一种新的、有效的算法策略，特别是在可再生能源领域的调度应用中。