基于知识增强大语言模型的杀伤网作战决策方法研究
王嘉乾1
郭相科2
杨子梁1
唐文生1
张海宾1
戚玉涛1
1.西安电子科技大学网络与信息安全学院,西安,7101262.空军工程大学防空反导学院,西安,710051
摘要：针对杀伤网作战体系在复杂战场中存在的数据处理能力和决策速度限制,以及现有AI决策方法数据需求大、泛化能力弱、可解释性低的问题,提出 了 一种基于知识增强的大语言模型(LLMs)的决策方法.该方法通过集成环境状态映射、知识增强的LLM决策及决策文本到智能体行为转换三大模块,直接利用LLM理解战场态势和语义以优化决策.结果表明,该方法能有效理解战场态势并制定决策方案,显著降低了对大量数据的依赖,同时保证了良好的可解释性.
关键词：杀伤网大语言模型作战决策知识增强
分类号：TJ761.1(火箭、导弹)
资助基金：中央高校基本科研业务费专项(YJSJ25011)
论文发表日期：2025-08-30
在线出版日期：2025-08-21（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 120-127 )
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