针对当前工控系统中数据体量大、维度高的特点,提出了一种融合随机黑洞(random black hole,RBH)策略的灰狼优化(grey wolf optimization integrated random black hole,RBHGWO)算法.该方法在更新下一代灰狼位置时,模拟黑洞的吸引方式,让狼群中的个体能够更快地向着当前全局最优解移动,增强了算法的收敛速度;同时个体以随机策略被黑洞吸引,保持了算法的局部搜索能力.通过优化算法测试函数验证,RBHGWO算法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、随机黑洞粒子群优化(particle swarm optimization integrated random black hole,RBHPSO)算法、GWO算法和优胜劣汰的灰狼优化(survival of fitness grey wolf optimization,SFGWO)算法进行了实验对比.结果表明,RBHGWO算法具有较快的收敛速度和较好的寻优精度.同时以田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)数据集为基础进行仿真实验,结果表明该算法应用于在工控系统入侵检测的特征选择中,其收敛精度、迭代速度以及稳定性都有明显优势.
工业控制系统 入侵检测 特征选择 算法 优化 模拟