复杂动态战场态势下的大模型可信决策方法
摘要
复杂动态战场态势下的大模型可信决策，是指挥与控制建模仿真智能化应用的基础性前沿问题。战场信息高速变化且存在缺失、冲突、噪声和欺骗，大模型易产生事实幻觉、态势漂移、知识滞后及规则冲突，使生成的方案难以执行。本问题研究实时态势驱动、知识增强、规则约束、仿真验证与人在环监督的一体化方法，构建可约束、可校验、可追溯、可复现的决策闭环，为智能兵棋推演与人机混合指挥提供可信支撑。
分类
关键技术
内涵
面向强对抗、强时效、强约束的指挥控制仿真场景，研究大模型在实时态势驱动、知识增强、规则约束、仿真验证和人在环监督下的可信决策方法，形成与当前态势一致、依据可追溯、过程可校验、结果可执行的决策闭环。
背景
突破大模型由文本生成走向可信决策的关键瓶颈，使其输出由看似合理转变为有依据、可验证、可执行、可复盘。通过构建“态势输入—知识检索—模型推理—规则校验—仿真推演—效果评估—人机反馈—方案更新”闭环，可提升多域联动、异构力量协同、无人集群等复杂对抗场景中的方案生成、风险识别和决策响应效率，降低指挥员认知负荷；同时形成态势一致性、规则符合性、方案可执行性、响应时延和引用可追溯性等评估指标，明确高风险智能决策的安全边界，推动指挥控制建模仿真由行为级向“认知—决策—行动”一体化升级。
难点
在动态对抗推演中，平台位置、弹药余量、通信链路、探测结果和任务约束持续变化，并伴随缺失、滞后、冲突、噪声与欺骗。大模型可能混用预训练常识、历史状态和当前态势，生成语言流畅却依据失真、超越装备能力或违反行动规则的方案，进一步造成错误目标排序、资源调度和行动时机，并在多轮交互中发生“态势漂移”。核心难点在于：多源异构状态的实时接入与一致表征；幻觉、欺骗信息和过期知识的识别；自然语言方案向可执行动作的约束映射；模型推理、规则校验与仿真反馈的低时延闭环；概率性黑箱输出的可解释、可复现和责任追溯；以及人在环干预边界与可信度评估标准的建立。