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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于城市文旅特色的智能剧本生成与游览引导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：CN119311969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411847520.6，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种基于城市文旅特色的智能剧本生成与游览引导系统是由丁冉;许沛澜;张梓宇设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于城市文旅特色的智能剧本生成与游览引导系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于城市文旅特色的智能剧本生成与游览引导系统，包括：数据库建立模块，用于建立包含景点数据的数据库；数据生成模块，用于生成世界观与主角设定；景点剧本生成模块，用于生成景点剧本；流畅度评估模块，用于评估剧本流畅度；路径选择模块，用于基于NSGA‑II算法路径选择；剧本演绎模块，用于进行LLM剧本演绎。本发明不仅基于地理距离，还结合文化背景和游客兴趣，实现了多目标的路径优化。游客可以在最短的时间内游览到最相关、最具文化价值的景点。

本发明授权一种基于城市文旅特色的智能剧本生成与游览引导系统在权利要求书中公布了：1.一种基于城市文旅特色的智能剧本生成与游览引导系统，其特征在于，包括：数据库建立模块，用于建立包含景点数据的数据库；数据生成模块，用于生成世界观与主角设定；景点剧本生成模块，用于生成景点剧本；流畅度评估模块，用于评估剧本流畅度；路径选择模块，用于基于NSGA-II算法路径选择；剧本演绎模块，用于进行LLM剧本演绎；所述建立包含景点数据的数据库，具体包括：在规划游览路线之前，先构建一个包含景点的知识图谱，首先收集各个景点的特征，定义第i个景点Si的特征包括历史背景Hi、文化特色Ci、景区设施Fi和地理位置Li，其中Li＝xi,yi，xi表示表示第i个景点Si的经度，yi表示表示第i个景点Si的纬度，Ti表示第i个景点的推荐游览时间，第i个景点Si表示为一个多维向量：Si＝Hi,Ci,Fi,Li,Ti通过建立知识图谱，将景点及景点的背景信息结构化存储在数据库中；所述数据库建立模块还用于：设定知识图谱由节点集合G＝{S1,S2,...,Sn}和边集合E＝{eij}构成，其中每条边eij表示第i个景点Si与第j个景点Sj之间的关系，n表示节点总数；知识图谱中每个节点Si表示一个景点，边eij表示景点间的联系；所述生成世界观与主角设定，具体包括：利用RAG检索增强生成技术，结合从知识图谱中检索到的信息，对LLM大语言模型用提示词prompt，生成一个统一的世界观，设定世界观的生成由一个全局知识库W表示，其中包括所有城市和景点的综合背景信息：W＝{S1,S2,...,Sn}确定故事的主角A，主角A的设定包括身份IA、性格CA和背景故事BA，形成一个包含特征的向量：A＝IA,CA,BA；所述生成景点剧本，具体包括：利用RAG检索增强生成技术检索每个景点Si的背景信息，基于检索到的背景信息，针对每个景点Si，生成k个不同的剧本集合Bi＝{bi1,bi2,...,bik}，bik表示第k个剧本；剧本以统一的主角A为中心，确保故事情节的连贯性与背景一致性，每个剧本bik表示为：bik＝Pik,Dik,Tik其中Pik表示第k个剧本bik的情节；Dik表示第k个剧本bik的对话；Tik表示第k个剧本bik的时间，计算公式为： 其中，字符数T1是第k个剧本文本的总字符数，T2表示平均阅读速度；所述评估剧本流畅度，具体包括：随机选择景点Si，列出该景点Si的所有可选剧本集合Bi＝{bi1,bi2,...,bik}，选择出bik；通过知识图谱，检索到当前景点Si相邻的所有候选景点Snext＝{S1,S2,...,Sn}，设定第i个景点Si与第j个景点Sj相连，获取第j个景点Sj的所有可能剧本集合Bj＝{bj1,bj2,...,bjk}；根据当前剧本bik和在候选景点的剧本中选择的第h个剧本bjh，利用LLM技术，根据提示词生成连接剧本bik,jh，即将当前景点的可能剧本和下一个景点的可能剧本结合在一起，形成一个完整的故事链条；为了评估连接剧本bik,jh的衔接效果，需要计算流畅度评分Lik,jh，Lik,jh表示从第i个景点Si的第k个剧本到第j个景点Sj的第h个剧本之间的连贯性，公式为：Lik,jh＝wPSP+wCSC+wTST+wISI，其中wP，wC，wT，wI分别表示情节连贯性评分SP、角色互动评分SC、时空连贯性评分ST和沉浸感评分SI的权重，满足wP+wC+wT+wI＝1；所述基于NSGA-II算法路径选择，具体包括：步骤1，初始化种群：先初始化种群，设定每个路径包含景点，每个个体即路径由选择的景点组成，给定一个路径P＝{S1,S2,...,Sm}，其中Sm是路径上的第m个景点，路径总长度为m；步骤2，对于每个个体路径，计算以下目标函数：流畅度其中Li,i+1是第i个景点Si和第i+1个景点Si+1之间的流畅度评分；时间目标其中ti,i+1是第i个景点Si到第i+1个景点Si+1的通行时间，是在第i个景点Si停留的剧本时间；剧本时间占比目标步骤3，进行非支配排序与拥挤度比较：首先，对所有路径进行非支配排序，得到多个支配级别；设定初始化得到的路径P1和路径P2，如果路径P1在所有目标上都不劣于路径P2，即路径P1的流畅度F1大于P2，时间目标F2小于P2，剧本时间占比目标F3大于P2，并且在至少一个目标上严格优于路径P2，即路径P1的流畅度F1大于P2或时间目标F2小于P2或剧本时间占比目标F3大于P2，则判定路径P1非支配其他路径P2；对每个支配级别中的个体路径，计算拥挤度，对于第i个路径Pi和第j个路径Pj的第m个目标Fm，第i个路径Pi的拥挤度di的计算公式为： 其中和分别是第m个目标中第i个路径Pi的最大值和最小值，Fm,i+1和Fm,i-1是路径排序后的第i+1个路径Pi+1的目标值和第i-1个路径Pi-1的目标值；步骤4，交叉操作：选择两个父路径P1和P2进行交叉操作，生成两个子路径P1′和P2′；然后在路径P1和P2中，随机选择交叉景点Sc，c取值为1～m，交换交叉点之后的景点部分：P′1＝{S1,S2,...,Sc,Sc+1,...,Sm}，P′2＝{S1,S2,...,Sc,Sc+1,...,Sm}，变异操作：变异操作会随机改变路径中的景点，选择一个景点并对其进行变异；对于变异操作后的路径Pmutated，会重新计算路径Pmutated的目标函数；精英保留策略：保留种群中最优的前N个路径，并确保最优的前N个路径在下一代中不丧失；设定种群中有N个最优解Pelite＝{P1,P2,...,PN}，其中PN表示第N个最优解，Pelite代表精英种群，N个最优解将直接进入下一代；更新种群：更新种群时，将父代和子代的路径合并，进行非支配排序，并选择前M个最优路径，更新规则为：Pnew＝elitismPelite+non_dominated_sortingPparent∪Poffspring其中Pnew代表新一代种群，Pparent代表父代种群，Poffspring代表子代种群，elitism是精英保留策略操作；non_dominated_sorting是非支配排序操作；最终解的选择：选择一个满足用户需求的路径Pfinal，将路径Pfinal和最终剧本script_final保存下来；所述进行LLM剧本演绎，具体包括：对LLM设计提示词prompt，设置导演代理、演员代理和玩家代理；导演代理根据预定义的剧情目标生成剧情大纲和脚本，分配角色发言顺序，指示演员代理生成符合剧情目标的对话内容，并检查当前剧情是否达成既定目标；导演代理会根据当前景点Si的剧本script_Si设置剧情目标obective_Si＝{O1,O2,...,On}，其中On表示第n个目标，并将剧本script_Si转化为多轮对话剧本格式其中第k轮对话Dk＝ri,ui，1≤k≤t，包括角色ri和该角色ri预期的发言内容ui；生成对话剧本时，导演代理会获取场景中所有角色的基本信息，确保生成的剧情符合角色个性化信息；导演代理生成的脚本仅作为剧情概要，实际发言内容u的生成由演员代理完成；为确保生成的内容符合剧情目标obective_Si，导演代理向演员代理提供指令I，包括剧本script_Si、即将发言的角色概述Synopsisu和关键词Keywords：I＝Instructionscript_Si,Synopsisu,Keywords在每一轮对话结束后，导演代理通过查询实际对话历史{U1,U2,...,Up}来判断当前剧情目标Oi是否完成，Up表示第p个对话内容；如果完成，则转向下一个剧情目标Oi+1；如果未完成，则继续当前剧情目标的生成；演员代理用于生成实际的对话内容，每个演员代理有独立的角色档案、记忆数据库和角色关系数据库；角色档案包含角色的基本信息；记忆数据库记录角色的过去事件和感知；角色关系数据库则记录角色间的关系；对话日志L＝{U1,U2,...,Up}采用叙事对话的格式；对话日志内容达到阈值时，早期对话将被总结为要点，并重新加入日志L的首位；当生成角色回复内容a时，演员代理从角色档案、记忆数据库和角色关系数据库中检索相关文档，并结合导演代理的指令、剧本背景和对话历史，生成响应内容。

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