Page 126 - 2024年第55卷第6期

值下降。经过 ５０次迭代计算，ＡＬＷＯＡ算法可以在不到
１０次迭代的时间内完成收敛。另一方面，未优化的 ＷＯＡ
算法需要大约 １５次迭代才能完成收。此外，ＷＯＡ算法
还陷入了局部最优。根据故障诊断需要，利用 ２个单峰
值函数测试本文算法的收敛精度。图 １０为 ＡＬＷＯＡ算法和
ＷＯＡ算法在各函数的三维参数空间及各算法在不同测试
函数熵的适应度曲线，可以看出 ＡＬＷＯＡ具有更高的效率
和更准确的计算结果。
（１）Ｓｐｈｅｒｅ函数表达式为
ｍ
２
ｆ＝ ｘ （２６） 图 ９ 优化迭代过程曲线
１ ∑
ｉ
ｉ ＝１
式中：ｘ ∈［ － １００ ，１００］；ｆ的全局最小值为 ０。
ｉ １
（２）Ｓｃｈｗｅｆｅｌ２．２２函数表达式为
ｍ ｍ
ｉ ∏
２ ∑
ｆ＝ ｘ ＋ ｘ ｉ （２７）
ｉ ＝１ ｉ ＝１
式中：ｍ＝ ３０，为迭代次数；ｘ ∈［ － １０，１０］；ｆ的全局最小值为 ０。
２
ｉ

图 １０ 不同函数三维参数空间和各算法适应度曲线
为了体现所建模型的有效性和高效性，引入 ＭＣＳＥ － ＢＰ、ＣＭＣＳＥ － ＢＰ、ＲＣＭＣＳＥ － ＢＰ、ＭＣＳＥ － ＡＬ
ＷＯＡ － ＢＰ 、ＣＭＣＳＥ － ＡＬＷＯＡ － ＢＰ五组模型作对比。限于篇幅原因，本文仅列出 ＲＣＭＣＳＥ － ＡＬＷＯＡ － ＢＰ
和 ＲＣＭＣＳＥ － ＢＰ的对比结果，其混淆矩阵和状态分类识别如图 １１所示，其余不同模型的准确度如表 ２
所示。

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