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发明专利
已授权
基于大语言模型与蒙特卡罗树搜索的任务智能规划方法及系统
📄 申请号:CN202610014854.8
📄 发布日:2026/08/10
著录项目信息
申请日
2026-01-07
公开号
CN121478500B
公开日
2026-04-03
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F9_50
IPC 分类号
G06F9_50
,
G06N3_006
,
G06N5_02
,
技术画像
所属领域
其他分类
其他
应用场景
智能决策支持, 智能体任务规划, 自动化流程管理, 机器人任务规划, 复杂任务调度
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摘要
本发明公开了一种基于大语言模型与蒙特卡罗树搜索的任务智能规划方法及系统,步骤1:对环境中对象进行定义,根据定义得到所有可移动物品的初始信念分布;步骤2:使用大语言模型L将自然语言任务目标转化为形式化目标;步骤3:根据所有可移动物品的初始信念分布,形式化目标,采用大语言模型L与蒙特卡罗树搜索的方法,获得根节点下价值估计的最大的动作;步骤4:智能体在环境中执行价值估计的最大的动作,更新得到新的观测表示,根据新的观测表示,重复步骤3,直到得到形式化目标的所有动作序列。本发明显著提升了任务规划的灵活性、鲁棒性及效率。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
基于数值模式的光伏组件气象积灰清洗需求的预测方法
当前第 / 件
基于多阶段迁移学习的DCO-OFDM峰均比抑制方法及系统
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