基于多策略增强型Aquila优化器算法的机器人路径规划在复杂环境中的应用

《Expert Systems with Applications》：Robot path planning based on multi-strategy enhanced aquila optimizer algorithm in complex environments

本文提出一种针对多复杂数据的交替优化框架，通过动态结构学习和多跳属性补全实现缺失信息协同恢复，实验证明在多个基准数据集上优于现有方法。

　　
本文聚焦于多模态异构图中的 Representation Learning 研究，针对现有方法在处理缺失结构和属性时的局限性，提出了一种渐进式交替优化框架。该框架通过动态结构学习与多跳属性补全的协同优化，有效提升了节点表征的完整性和准确性，在四个真实世界异构图数据集上的验证表明其性能优于现有基线方法。

研究背景方面，当前异构图嵌入方法多沿袭同构图的单流程架构，通过全局邻域聚合完成信息传递。这类方法虽在结构完整的数据集上表现良好，但在实际应用中常面临双重挑战：一是异构图的多关系异质性，不同类型边（如点击、购买、收藏）反映用户-商品交互的多元视角；二是数据本身的 incompleteness 问题，包括节点属性缺失（如用户未标注的偏好标签）和结构不完整（如部分用户-商品边缺失）。传统方法往往将结构优化与属性补全视为独立任务，导致信息利用不充分。例如，属性补全模块可能仅依赖局部邻域信息，而结构学习模块又难以有效捕捉属性特征。

本文的核心创新在于构建了动态结构学习与多跳属性补全的协同优化机制。动态结构学习模块通过属性相似性引导的动态边权重调整，实现了对噪声结构的过滤。具体而言，该模块将原始异构图的多关系结构转换为属性驱动的相似性图，通过对比学习识别出与属性特征一致的可靠连接，同时抑制与属性特征冲突的冗余连接。这种基于语义一致性的结构优化机制，有效解决了传统方法中因盲目聚合所有边导致的噪声干扰问题。

多跳属性补全模块突破了传统单跳邻域聚合的局限，采用分层聚合策略。该模块首先通过图注意力机制筛选关键邻居节点，然后设计可学习的跳跃权重参数，依次聚合1跳、2跳、3跳等远邻信息。这种设计不仅提升了属性补全的准确性，特别是当节点缺失大部分属性时（如缺失率超过70%），仍能通过多跳结构关联恢复有效信息。实验数据显示，在电商数据集（用户-商品交互）中，该模块可将缺失属性恢复完整度提高23.6%。

渐进式交替优化策略是本文方法的另一关键创新。该策略采用类似强化学习的渐进训练范式：初期以观测到的属性信息为主，通过保守的结构更新保持基础表征稳定；随着训练轮次增加，逐步引入更高阶的结构关联，同时利用更新后的结构信息优化属性补全。这种训练节奏的安排，既避免了初期结构噪声对属性恢复的干扰，又防止后期过度优化导致的模型震荡。在消融实验中，发现渐进式训练可使模型收敛速度提升40%，同时有效降低验证集准确率的波动幅度。

实验部分验证了该方法的全面优势。在四类真实数据集上的对比实验显示，本文方法在节点分类任务中的平均提升达12.4%，其中在知识图谱数据集DBLP上达到4.2%的显著提升。消融实验进一步证明：动态结构学习模块贡献了约65%的性能增益，多跳属性补全模块贡献了约28%的提升，交替优化策略本身则带来约7%的额外收益。鲁棒性测试表明，当属性缺失率高达90%时，模型仍能保持85%以上的基准性能，远超传统单任务方法的50%基准。

该方法的重要突破体现在三方面协同机制：首先，动态结构学习通过属性相似性约束，将结构优化转化为语义一致性优化问题，避免了传统方法中手工设计元路径的局限性。其次，多跳属性补全引入了层次化信息聚合机制，通过可学习的跳跃权重自适应调整不同阶数邻域的参考价值。最后，交替优化框架采用渐进式训练策略，既保证初期基础结构的可靠性，又逐步引入复杂关联，形成结构-属性相互增强的正反馈循环。

在工程实现方面，研究团队设计了高效的分布式训练框架。该框架采用并行计算策略，将多关系图分割为独立子图进行分布式训练，同时通过共享节点嵌入层保持跨子图的一致性。消融实验表明，这种分布式架构在处理拥有超过10^6节点的电商数据集时，训练速度比传统单机训练快3.2倍，内存占用降低58%。此外，模块化设计使得动态结构学习与多跳属性补全可以独立部署，便于后续研究进行模块替换或改进。

应用场景测试表明，该方法在推荐系统、社交网络分析、生物信息学等领域均具有广泛适用性。在电商场景中，基于改进的节点嵌入构建的用户-商品相似度矩阵，使推荐准确率（Recall@10）提升19.8%；在社交网络分析中，结构优化后的嵌入向量使社区发现算法的轮廓系数提高0.32。特别值得注意的是，在跨领域迁移测试中，模型在未见过的新数据集上的表现仍优于传统单任务方法，验证了其表征的泛化能力。

研究团队还进行了深入的消融分析和对比实验。消融实验证明：当移除动态结构学习模块时，节点嵌入在属性补全阶段的冗余信息利用率下降72%；若移除多跳属性补全模块，结构优化阶段的噪声过滤效果降低41%。对比实验显示，与传统两阶段方法（先补全属性再优化结构）相比，本文的交替优化框架在训练轮次达到50时，节点表征的NDCG值提升达37.2%。在计算效率方面，虽然多跳属性补全增加了20%的训练轮次，但通过跳跃权重优化使信息利用率提升，整体训练时间反而比传统方法缩短18%。

该方法的工程实现具有显著的扩展性。系统架构支持动态加载不同关系子图，在处理包含5种关系类型（用户-点击、用户-收藏、商品-品类、商品-品牌、用户-兴趣标签）的电商异构图时，推理速度仍保持每秒1200次节点的处理能力。可视化分析显示，优化后的节点嵌入在t-SNE投影中呈现出更好的类别分离性，特别是在高维嵌入空间中，不同实体类型的聚类半径差异缩小了58%。

研究局限性方面，当前方法主要针对静态异构图设计，未来可探索其在动态网络演化中的适应性。此外，实验数据集中属性缺失模式较为规律，在真实场景中可能存在更复杂的缺失分布，这需要进一步研究鲁棒性优化策略。建议后续工作可结合对比学习框架，增强模型对属性缺失模式的泛化能力。

该研究为异构图 Representation Learning 提供了新的方法论范式，其核心价值在于建立结构-属性的双向增强机制，通过渐进式交替优化实现信息互补。这种将传统结构学习与属性补全任务融合的创新思路，不仅解决了数据 incompleteness 的问题，更为多模态异构图分析提供了统一的优化框架。在工业界应用中，该框架已被某头部电商平台集成，用于用户画像优化和跨域推荐，使核心业务指标提升约15%。