【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模拟对抗领域，更具体地说，本专利技术涉及面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法。
技术介绍
1、对抗模拟环境中，智能体先在含光电观测与惯性导航数据的复杂场景完成训练，形成依托多模态感知的层级决策链。随后，这一模型被迁移至仅保留雷达回波与通信遥测的简化场景。感知纬度骤减令原本丰富的环境表征骤然稀疏，层级决策链内部各子策略依赖的特征抽取路径受到压缩，导致先前构建的远离威胁与趋向目标两类子任务触发条件难以匹配，智能体对环境变化的反应滞后，路径规避与目标接近动作出现频繁纠偏。
2、上述情形引发的核心技术难点在于：多模态大模型在迁移时失去关键视觉与惯性信息，原有子策略与抽象特征之间的映射发生错位。映射错位先在感知层产生信号缺口，又沿着决策链向上级传播，削弱高阶规划模块对低阶动作的指挥力度。结果表现为航迹迂回、避险动作触发延迟、安全冗余消耗殆尽，智能体难以在早期阶段稳固调用关键子任务，整体协同效率与任务可靠性同步衰减。
3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路b>
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【技术保护点】
1.面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，步骤S1包括以下内容：
3.根据权利要求2所述的面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，步骤S2包括以下内容：
4.根据权利要求3所述的面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，步骤S2还包括以下内容：
5.根据权利要求4所述的面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，步骤S3包括以下内容：
6.根据权利要求5所述的...
【技术特征摘要】
1.面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，步骤s1包括以下内容：
3.根据权利要求2所述的面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，步骤s2包括以下内容：
4.根据权利要求3所述的面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，步骤s2还包括以下内容：
5.根据权利要求4所述的面向异构任务迁移的多模态大模型协同优化方法，其特征在于，步骤s3包括以下内容：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：臧义华，郭阳，吴亚非，李小娟，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十五研究所，
类型：发明
国别省市：
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