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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于大语言模型与蒙特卡罗树搜索的任务智能规划方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121478500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610014854.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于大语言模型与蒙特卡罗树搜索的任务智能规划方法及系统是由王其;王思懿设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型与蒙特卡罗树搜索的任务智能规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型与蒙特卡罗树搜索的任务智能规划方法及系统，步骤1：对环境中对象进行定义，根据定义得到所有可移动物品的初始信念分布；步骤2：使用大语言模型L将自然语言任务目标转化为形式化目标；步骤3：根据所有可移动物品的初始信念分布，形式化目标，采用大语言模型L与蒙特卡罗树搜索的方法，获得根节点下价值估计的最大的动作；步骤4：智能体在环境中执行价值估计的最大的动作，更新得到新的观测表示，根据新的观测表示，重复步骤3，直到得到形式化目标的所有动作序列。本发明显著提升了任务规划的灵活性、鲁棒性及效率。

本发明授权基于大语言模型与蒙特卡罗树搜索的任务智能规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型与蒙特卡罗树搜索的任务智能规划方法，其特征在于：具体包括： 步骤1：对环境中对象进行定义，根据定义得到所有可移动物品的初始信念分布； 步骤2：使用大语言模型L将自然语言任务目标转化为形式化目标； 步骤3：根据所有可移动物品的初始信念分布，形式化目标，采用大语言模型L与蒙特卡罗树搜索的方法，获得根节点下经验价值估计的最大的动作； 步骤4：智能体在环境中执行经验价值估计的最大的动作，更新得到新的观测表示，根据新的观测表示，重复步骤3，直到得到形式化目标的所有动作序列； 其特征在于：所述步骤1，具体包括： 步骤1.1：对环境中对象进行定义，得到空间集合，容器集合，表面集合，可移动物品集合； 步骤1.2：获取每个可移动物品的候选位置集； 其中，每个可移动物品的候选位置集表达式如下： ； 其中：是环境中某个空间的容器与表面的总数，表示可移动物品的第个侯选位置； 步骤1.3：对于每个可移动物品，通过提示词询问大语言模型生成的侯选位置响应，采样M次，计算每次侯选位置响应与参考语义表示的余弦相似度数值，选取余弦相似度数值最大的候选位置响应作为先验候选位置，统计每个可移动物品的每个先验侯选位置出现的归一化频率； 步骤1.4：根据每个可移动物品的归一化频率，得到所有可移动物品的初始信念分布； 其中，所有可移动物品的初始信念分布的表达式如下： ； 其中，表示可移动物品oi在所有容器和表面上的初始信念分布； 的表达式如下： ； 其中，表示可移动物品oi在第j个先验侯选位置出现的归一化频率； 所述步骤2，具体包括： 步骤2.1：使用大语言模型L将输入的自然语言任务目标分解为n个自然语言任务子目标； 步骤2.2：将n个自然语言任务子目标经过大语言模型L处理，转化为形式化目标； 其中，形式化目标formal_g的表达式如下 ； 其中，表示分解后的自然语言任务子目标序列，L表示大语言模型，表示可移动物品与容器和表面的关系，oi表示可移动物品，di表示可移动物品摆放的目标位置，表示可移动物品的数量，表示自然语言任务子目标的数量。

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