智能体化星群任务规划模型与业务自动化

大规模星群任务规划需要对大量卫星资源、地面站网及其附属设施所组成的复杂系统进行指挥调度。当前，星群任务规划正朝着智能化的方向发展，其复杂性体现在：规模庞大的异构星群调度难，任务筹划的高维约束建模难，业务流程中各模块的认知间隙填充难。本研究拟通过LLM的语义理解、上下文推理与代码生成能力，将用户需求解译为结构化任务参数，智能串联和调用各专业工具并自动填充模块间的语义间隙，目的是通过智能体化实现星群高效任务规划。目前已在若干环节取得突破，研发的场景切片工具实现了观测需求自动解析与工具智能串联,提出的大小模型协同方法实现了复杂应用语义理解并生成数学模型，构建的卫星智能优选模块可高效完成资源筛选并进行冲突消解。

胡笑旋，教授，现任合肥工业大学党委副书记，空天智能任务管控学科与技术中心主任，安徽省空天系统智能管理工程研究中心主任。主要从事复杂系统建模与优化、卫星智能任务管控、空天系统管理等军民融合领域的研究工作，近期主要关注基于智能体的卫星任务规划、大规模星群分布式任务管控、星上自主智能决策等方向。主持国防科工局民用航天预研项目、国防科技创新特区项目、国家自然科学基金项目、安徽省科技重大专项等项目多项。在Transportation Research Part B、European Journal of Operational Research、指挥与控制学报、系统工程理论与实践等国内外学术期刊上发表论文100余篇；获发明专利授权150余件；获中国指挥与控制学会科技进步奖一等奖1项，教育部科技进步奖二等奖1项，军事科学技术进步奖二等奖1项，安徽省科技进步奖一等奖1项、二等奖1项。获安徽省“全省军民融合发展系统先进工作者”称号。