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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种面向GIS任务规划的智能体优化方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121636555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610155515.1，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种面向GIS任务规划的智能体优化方法和系统是由姜良存;黄泽宏;李威龙设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向GIS任务规划的智能体优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种面向GIS任务规划的智能体优化方法和系统，涉及大语言模型技术领域，包括：对输入指令进行分词识别，生成结构化指令；将结构化指令输入至预设Transformer结构中进行增强处理，利用风格门控在多头注意力子层的QV投影处动态组合多个LoRA专家，结合模糊度门控和全局向量调整前馈网络子层的模糊度权重，得到第一优化指令；利用所述预设Transformer结构的网络层级和所述第一优化指令的模糊度对低秩适配器的秩进行调节，并基于调节后的所述预设Transformer结构对所述第一优化指令进行增强，得到目标优化指令；基于所述目标优化指令进行信息检索和调度分析，生成任务执行策略。

本发明授权一种面向GIS任务规划的智能体优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向GIS任务规划的智能体优化方法，其特征在于，包括： 对输入指令进行分词识别，生成结构化指令；所述结构化指令包括任务类型和约束条件； 将所述结构化指令输入至预设Transformer结构中进行增强处理，利用风格门控在多头注意力子层的QV投影处动态组合多个LoRA专家，结合模糊度门控和全局向量调整前馈网络子层的模糊度权重，得到第一优化指令；所述预设Transformer结构包括经低秩适配器分别优化调整的所述多头注意力子层和所述前馈网络子层；所述结合模糊度门控和全局向量调整前馈网络子层的模糊度权重，包括：在所述前馈网络子层的升维矩阵或降维矩阵中引入低秩适配器，并利用全局向量量化所述结构化指令的模糊程度，生成模糊程度权重，以调整所述前馈网络子层对模糊区域的关注度； 利用所述预设Transformer结构的网络层级和所述第一优化指令的模糊度对所述低秩适配器的秩进行调节，并基于调节后的所述预设Transformer结构对所述第一优化指令进行增强，得到目标优化指令；所述利用所述预设Transformer结构的网络层级和所述第一优化指令的模糊度对所述低秩适配器的秩进行调节，包括：随着所述预设Transformer结构的网络层级的提升，和或在所述第一优化指令的模糊度大于第一预设阈值的情况下，增加所述低秩适配器的秩； 基于所述目标优化指令进行信息检索和调度分析，生成任务执行策略。

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