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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于多个大语言模型的多智能体合作围捕方法，包括：依据围捕任务定义智能体的状态空间及动作空间；初始化仿真环境，设定各智能体及围捕对象的初始位置与状态；为每个智能体选定大语言模型，同时获取或构建围捕任务数据集；选择适配围捕任务的微调策略，对选定的大语言模型进行定制化微调；编写专用的围捕提示词模板；利用微调后的围捕决策大模型控制决策，实现多智能体协同围捕；对围捕决策大模型进行评估与优化；在实际环境中部署并测试优化后的围捕决策大模型。本发明能够有效解决现实围捕任务中面临的目标不确定、环境复杂多变、时间资源限制等问题，提供了更自然的交互方式、更强的适应性和灵活性，以及更高的可解释性和透明性，同时降低人力成本，实现更高效、智能的自动化协同。
主权项：1.一种基于多个大语言模型的多智能体合作围捕方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，依据围捕任务定义智能体的状态空间及动作空间；步骤2，初始化仿真环境，设定各智能体及围捕对象的初始位置与状态；步骤3，为每个智能体选定大语言模型作为其对应的围捕决策大模型，同时获取或构建围捕任务数据集；步骤4，选择适配围捕任务的微调策略，对所述围捕决策大模型进行定制化微调；步骤5，为微调后的围捕决策大模型编写专用的围捕提示词模板；步骤6，利用微调后的围捕决策大模型控制决策，实现多智能体协同围捕；步骤7，结合围捕任务中的表现及任务结果，对围捕决策大模型进行评估与优化；步骤8，将优化后的模型及算法部署到实际环境中进行测试，在实际环境中实时监控智能体的表现，并根据需要及时进行调整和优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于多个大语言模型的多智能体合作围捕方法
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