南京航空航天大学学报

作者：邹通，丁学良，戴瀚苏，李超勇

单位：浙江大学电气工程学院，杭州 310027；,中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所，成都 610091;空天飞行器技术航空科技重点实验室，成都 610091；,中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所，成都 610091；,浙江大学电气工程学院，杭州 310027；

关键词：集群协同;任务分配;大语言模型;多域协同;知识嵌入;DeepSeek

基金：国家自然科学基金（U2441205）。

针对大规模动态作业环境中多域协同决策的复杂性与实时性挑战，提出了基于大语言模型的集群协同决策框架（Courses of action-large language models，COA-LLM），通过提示词工程、环境态势文本化与多级指令解析，构建了“感知-决策-执行”闭环响应系统。突破了传统目标分配方法仅能处理离散任务的限制，实现了离散任务分配与连续空间决策的统一。最终，在仿真系统中构建了集群协同场景，使用了GPT与DeepSeek等通用大模型，并与其他基于优化算法和机器学习的算法进行了对比实验。实验结果证明了COA-LLM框架的可行性和有效性，框架的输入灵活性与输出可解释性，为智能指控系统的发展提供了新范式。

来源：2025年第6期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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