基于大型语言模型与进化计算协同优化的路径规划启发式函数生成平台及方法

本发明公开了一种基于大型语言模型与进化计算协同优化的路径规划启发式函数生成平台及方法，该技术利用大型语言模型（LLM）与进化计算（EC）协同工作。平台通过LLM基于包含环境上下文和性能反馈的结构化提示，生成或变异表示为可执行代码的启发式函数；并运用EC框架（如遗传编程）结合性能评估反馈，对启发式代码种群进行选择和迭代优化，同时维持种群多样性。本发明旨在克服传统启发式设计困难、适应性差的局限，自动化生成适应复杂、动态环境的高质量启发式函数，从而显著提升路径规划算法的效率和路径质量。