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龍圖騰網(wǎng)獲悉廈門淵亭信息科技有限公司申請的專利一種結(jié)合大模型與自博弈技術(shù)的自主決策方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120450491B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510919479.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0637；該發(fā)明授權(quán)一種結(jié)合大模型與自博弈技術(shù)的自主決策方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由洪萬福;史金濤;黃在斌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種結(jié)合大模型與自博弈技術(shù)的自主決策方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種結(jié)合大模型與自博弈技術(shù)的自主決策方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。首先獲取結(jié)構(gòu)化傳感器數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化情報(bào)數(shù)據(jù)，并采用MoE架構(gòu)大語言模型處理多模態(tài)信息，將結(jié)果與初始提示詞結(jié)合生成結(jié)構(gòu)化決策輸入；隨后依次由第一層指揮官智能體基于結(jié)構(gòu)化輸入生成多個(gè)候選決策策略，并分配給第二層執(zhí)行智能體模擬執(zhí)行；第三層評估智能體對執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行多維度協(xié)同性評估，不滿足預(yù)設(shè)閾值時(shí)將反饋信息返回指揮官智能體調(diào)整策略；最終，對滿足評分條件的候選策略集進(jìn)行模擬博弈，將執(zhí)行結(jié)果及評分?jǐn)?shù)據(jù)重新輸入MoE大語言模型，融合生成最終決策方案，并以評分閾值為終止條件輸出。解決了現(xiàn)有的自主決策無法面對復(fù)雜動(dòng)態(tài)的戰(zhàn)場環(huán)境需求的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種結(jié)合大模型與自博弈技術(shù)的自主決策方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種結(jié)合大模型與自博弈技術(shù)的自主決策方法，其特征在于，包括： 獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，采用MoE架構(gòu)的大語言模型對所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將處理后的數(shù)據(jù)與初始提示詞結(jié)合生成結(jié)構(gòu)化決策輸入，其中，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化傳感器數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)； 調(diào)用預(yù)構(gòu)建的三層異步分層智能體對所述結(jié)構(gòu)化決策輸入依次處理，其中，所述三層異步分層智能體包括第一層指揮官智能體、第二層執(zhí)行智能體和第三層評估智能體，所述第一層指揮官智能體基于所述結(jié)構(gòu)化決策輸入生成多個(gè)候選決策策略，并分配給對應(yīng)的第二層執(zhí)行智能體，具體為：所述第一層指揮官智能體接收所述結(jié)構(gòu)化決策輸入，從中解析出可用智能體資源信息和任務(wù)需求信息，通過任務(wù)分解算法將復(fù)雜任務(wù)拆分為多個(gè)子任務(wù)，并基于資源約束、時(shí)間窗口和風(fēng)險(xiǎn)評估生成N個(gè)異步并行的候選策略方案，其中每個(gè)策略方案包含任務(wù)優(yōu)先級矩陣、資源分配向量和執(zhí)行時(shí)序圖；基于所述結(jié)構(gòu)化決策輸入中的智能體能力描述信息，動(dòng)態(tài)構(gòu)建智能體能力匹配矩陣Mi,j，其中i表示所述子任務(wù)的類型和難度系數(shù)，j表示第二層執(zhí)行智能體的類型和能力參數(shù)，Mi,j通過計(jì)算智能體j的能力向量與任務(wù)i的需求向量之間的相似度得出適配度評分；采用KM算法基于所述智能體能力匹配矩陣Mi,j實(shí)現(xiàn)最優(yōu)任務(wù)分配，將包含具體執(zhí)行參數(shù)、約束條件和協(xié)調(diào)接口的執(zhí)行指令分發(fā)給對應(yīng)的第二層執(zhí)行智能體；所述第二層執(zhí)行智能體接收執(zhí)行指令后，根據(jù)指令中的任務(wù)類型調(diào)用相應(yīng)的專業(yè)決策模塊生成具體行動(dòng)方案；所述第三層評估智能體對所述第二層執(zhí)行智能體生成的決策方案進(jìn)行協(xié)同性評估，當(dāng)評估不通過時(shí)，將反饋信息返回至所述第一層指揮官智能體重新生成決策策略； 對通過協(xié)同評估的多個(gè)候選決策策略進(jìn)行模擬博弈，獲取各策略在模擬環(huán)境中的執(zhí)行結(jié)果和評分?jǐn)?shù)據(jù)，將所述執(zhí)行結(jié)果和評分?jǐn)?shù)據(jù)重新輸入所述MoE架構(gòu)的大語言模型，基于多個(gè)策略的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)生成融合決策方案，對所述融合決策方案進(jìn)行模擬評估，當(dāng)評分大于等于所述候選決策策略中的最高評分時(shí)輸出最終決策。

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