基于大语言模型的交通多智能体仿真决策方法及系统

本发明属于智能交通系统与人工智能交叉技术领域，具体涉及基于大语言模型的交通多智能体仿真决策方法及系统，包括感知层：用于多模态数据融合的时空张量编码器，其将路网状态数据编码为包含通道维度、时间维度及空间维度的三维特征矩阵，并通过混合嵌入模型实现数值型路网数据与文本型事件报告的联合表征；决策层：动态Prompt生成器，基于四层递进式提示结构生成候选方案集；并与决策核心模块协同执行蒙特卡洛树搜索多目标优化；执行层：跨语言通信桥接装置，采用gRPC双向流式通信协议与Protobuf数据序列化方案，实现服务间的毫秒级数据交互，并支持策略注入接口的热插拔机制。本发明实现城市交通资源配置的动态优化与仿真推演效率的突破性提升。