【摘 要】
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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, RBH
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,智能过程系统工程教育部工程研究中心,中石化炼化工程(集团)股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB0803501);国家自然科学基金项目(61673046);中央高校基本科研业务费专项资金(XK1802-4)
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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 sw
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