融合量子启发与多层邻域的改进APO路径规划算法
Improved APO path planning algorithm fusing quantum inspiration and multi-level neighborhood
1. 河北水利电力学院, 电气自动化系, 河北沧州 061016
2. 河北省工业机械手控制与可靠性技术创新中心, 河北沧州 061001
摘要
针对移动机器人路径规划中存在的局部极值陷阱、收敛速度慢及路径平滑度差等问题，提出一种改进的人工原生动物优化算法(IAPO)。首先，引入多层次自适应邻域结构优化策略，通过分层机制与自适应半径调整平衡全局探索与局部开发能力；其次，利用量子启发的状态转换机制，基于量子叠加态与纠缠特性实现行为策略的智能切换，增强跳出局部极值的能力；最后，构建混沌-分形混合动力学系统，利用混合混沌序列与动态分形维度提升种群遍历性与解的精度。IEEE CEC2022基准测试结果表明，IAPO在收敛精度与稳定性方面优于PSO、ACO及COA等主流算法，其中在F6函数(D=20)上的平均值较原始APO提升了一个数量级。在20×20、30×30和50×50三种栅格地图路径规划实验中，IAPO规划的路径平滑度高、长度短且严格满足避障约束，有效解决了对比算法存在的切角碰撞与穿墙失效问题。实验结果证实了该算法在复杂环境下进行移动机器人路径规划的高效性与鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金项目(62273033)
河北省教育厅科学研究资助项目(ZC2025095)
沧州市自然科学基金项目(23241002014N)
河北水利电力学院基本科研业务费专项资金资助项目(SYKY2308)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0497
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-10] 优先出版
引用本文
王继超, 回振桥, 张瀚予, 等. 融合量子启发与多层邻域的改进APO路径规划算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0497. (Wang Jichao, Hui Zhenqiao, Zhang Hanyu, et al. Improved APO path planning algorithm fusing quantum inspiration and multi-level neighborhood [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0497. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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