【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于大模型的无人集群群智行为决策方法及系统。
技术介绍
1、随着很多工程任务越来越多样化，仅仅依靠单一的设备往往已经难以任务，例如，依靠单一的无人机或者无人集群单位已经难以完成复杂任务，因此，集成有多个设备所构成的集群系统越来越重要，其具有更广的作业范围、更高的作业效率、更强的鲁棒性以及灵活性等诸多优点。
2、无人集群系统利用协同来实现资源的有效利用，以提高任务的执行效率。而如何更好的进行无人集群的决策已经成为业界亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于大模型的无人集群群智行为决策方法及系统，用以解决现有技术中如何更好的进行无人集群决策的问题。
2、本专利技术提供一种基于大模型的无人集群群智行为决策方法，包括：
3、接收对于目标无人集群的高级任务指令，并获取所述目标无人集群的初始状态信息和目标状态集；
4、将所述目标无人集群的高级任务指令、所述初始状态信息和目标状态集输入无人集群群智行为决...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的无人集群群智行为决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的无人集群群智行为决策方法，其特征在于，在将所述目标无人集群的高级任务指令、所述初始状态信息和目标状态集输入无人集群群智行为决策模型，输出对于所述目标无人集群的指令信号的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的无人集群群智行为决策方法，其特征在于，基于所述多个训练样本对预设LLMs模型进行训练，包括：
4.根据权利要求2所述的基于大模型的无人集群群智行为决策方法，其特征在于，通过动态路径预测模型对所述训练样本进行分析，...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的无人集群群智行为决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的无人集群群智行为决策方法，其特征在于，在将所述目标无人集群的高级任务指令、所述初始状态信息和目标状态集输入无人集群群智行为决策模型，输出对于所述目标无人集群的指令信号的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的基于大模型的无人集群群智行为决策方法，其特征在于，基于所述多个训练样本对预设llms模型进行训练，包括：
4.根据权利要求2所述的基于大模型的无人集群群智行为决策方法，其特征在于，通过动态路径预测模型对所述训练样本进行分析，输出第一参考指令信号，包括：
5.根据权利要求2所述的基于大模型的无人集群群智行为决策方法，其特征在于，通过所述指派问题模型对所述训练样本进行分析，输出第二参考指令信号，包括：
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊刚，赵云龙，郑昊园，董西松，沈震，王卫兴，何畅，吕宜生，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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