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基于LLM的C2 Agent及分布式动态决策模拟环境
1
作者
孙质方
周梦贞
+3 位作者
廖灵通
梁琪
周添
阳东升
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第4期445-458,共14页
现代战场的高度信息化与多模态特征对指挥与控制系统提出严峻挑战。传统层级式指挥与控制结构在信息传递与决策效率上存在瓶颈。提出融合多模态感知、大型语言模型推理、动态知识图谱与动态决策模拟环境仿真机制的软件定义指挥与控制平...
现代战场的高度信息化与多模态特征对指挥与控制系统提出严峻挑战。传统层级式指挥与控制结构在信息传递与决策效率上存在瓶颈。提出融合多模态感知、大型语言模型推理、动态知识图谱与动态决策模拟环境仿真机制的软件定义指挥与控制平行试验方法。通过分层模块设计(感知层、认知层、行动层)实现战场信息处理与智能决策,利用大型语言模型构建多模态agent认知模型提升态势理解能力,并结合联邦学习与博弈论实现分布式协同。实验表明,该方法在任务完成率、资源效率等指标上显著优于传统体系,为复杂战场环境下指挥与控制系统的优化提供了新范式。
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关键词
指挥与控制
大型语言模型
多模态感知
分布式协同
DDD-Ⅲ仿真
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职称材料
题名
基于LLM的C2 Agent及分布式动态决策模拟环境
1
作者
孙质方
周梦贞
廖灵通
梁琪
周添
阳东升
机构
暨南大学
管理学院
海康威视数字技术有限公司
暨南大学
公共/
应急
管理学院
暨南大学军民融合与应急指挥研究院
出处
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第4期445-458,共14页
基金
国家社会科学基金(24&ZD288)
国家自然科学基金(72471104)资助。
文摘
现代战场的高度信息化与多模态特征对指挥与控制系统提出严峻挑战。传统层级式指挥与控制结构在信息传递与决策效率上存在瓶颈。提出融合多模态感知、大型语言模型推理、动态知识图谱与动态决策模拟环境仿真机制的软件定义指挥与控制平行试验方法。通过分层模块设计(感知层、认知层、行动层)实现战场信息处理与智能决策,利用大型语言模型构建多模态agent认知模型提升态势理解能力,并结合联邦学习与博弈论实现分布式协同。实验表明,该方法在任务完成率、资源效率等指标上显著优于传统体系,为复杂战场环境下指挥与控制系统的优化提供了新范式。
关键词
指挥与控制
大型语言模型
多模态感知
分布式协同
DDD-Ⅲ仿真
Keywords
command and control
large language model
multimodal perception
distributed collaboration
DDD-III simulation
分类号
E91 [军事]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LLM的C2 Agent及分布式动态决策模拟环境
孙质方
周梦贞
廖灵通
梁琪
周添
阳东升
《指挥与控制学报》
北大核心
2025
0
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