【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大模型、智能船舶，具体而言，尤其涉及一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法。
技术介绍
1、在船舶航行领域，交汇水域是船舶碰撞事故的高发区域。交汇水域是指两条或多条航路交叉构成的水域，其航道纵横交错、船舶会遇频繁、航行法规复杂。船舶在交汇水域的航行需要遵循严格的航行规则和避碰规则，以确保航行安全。传统的船舶避碰决策主要依赖于人类驾驶员的经验和判断，但随着船舶自动化和智能化的发展，智能船舶的协同避碰决策逐渐成为研究热点。
2、目前，解决交汇水域复杂避碰问题的协同决策方法主要包括基于优化理论的算法和基于机器学习的算法。基于优化理论的算法通过建立数学模型，优化避碰路径和策略，但其建模过程复杂，灵活性不足，难以适应复杂的动态环境。基于机器学习的算法则通过数据驱动的方式学习避碰策略，但其泛化性差，缺乏交互能力，难以应对未知的航行场景。近年来，随着生成式预训练大语言模型(llm)的兴起，其在理解、推理和人机交互方面展现出卓越的能力，为解决交汇水域避碰问题提供了新的思路。然而，llm在持续学习方面存在不足...
【技术保护点】
1.一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法，其特征在于，步骤S1，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法，其特征在于，步骤S2，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法，其特征在于，步骤S3中，设计的中心-分布式双层大语言模型决策架构中：
5.根据权利要求1所述的一种工具增强大语言模型驱动的...
【技术特征摘要】
1.一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法，其特征在于，步骤s1，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法，其特征在于，步骤s2，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法，其特征在于，步骤s3中，设计的中心-分布式双层大语言模型决策架构中：
5.根据权利要求1所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：张新宇，岳国靖，郭文强，郑康洁，刘秉鑫，叶宇豪，姜玲玲，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：
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