多智能体因果推理动态沙盘决策方法、系统、设备及存储介质

本发明提供了一种多智能体因果推理动态沙盘决策方法、系统、设备及存储介质，涉及人工智能决策系统技术领域，其通过监测智能体实时采集多源异构数据，基于情境向量和历史数据构建动态因果图；将情境向量与动态因果图的节点嵌入特征进行拼接，生成初始推理链；利用协同约束损失函数对初始推理链进行优化并更新动态因果图，并基于更新的动态因果图建立多目标优化模型，以资源成本最小化和决策效果最大化为目标生成调度决策，能够解决传统决策模型无法适应动态环境变化导致决策滞后等问题，增强动态适应能力，从而提升多智能体协同效果和优化决策质量。