控制与决策

作者：孙宇祥,赵俊杰,解宇轩,喻车澄,周献中

单位：南京大学 工程管理学院,南京 210093;南京大学 智能装备新技术研究中心,南京 210093,,南京大学 工程管理学院,南京 210093,,南京大学 工程管理学院,南京 210093,,南京大学 工程管理学院,南京 210093,,南京大学 工程管理学院,南京 210093;南京大学 智能装备新技术研究中心,南京 210093,

关键词：自生成兵棋AI;大型语言模型;ChatGPT;智能决策;兵棋推演;强化学习

基金：国家自然科学基金青年科学基金项目(62306135)；教育部人文社会科学研究规划基金青年基金项目(23YJC630156)；江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20230783).

ChatGPT所代表的大语言模型对AI领域产生了颠覆性影响,但它主要关注自然语言处理、语音识别、机器学习和自然语言理解.对此,将大语言模型应用于智能决策领域,将大语言模型置于决策中心,并构建以大语言模型为核心的Agent体系结构.基于此,进一步提出双层Agent任务规划,通过自然语言的交互,发出和执行决策指令,并通过兵棋推演模拟环境进行仿真验证.通过兵棋对抗模拟实验,发现大语言模型的智能决策能力明显优于常用的强化学习AI,并且其智能性、可理解性都更强.实验表明,大语言模型的智能性与Prompt密切相关.此外,将大语言模型从以往的人机交互领域拓展到智能决策领域,对智能决策的发展具有重要的参考价值和意义.

来源：2024年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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