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方案概述

博弈决策系统是商业级智能体训练云系统，能够完成产业级问题的深度强化学习训练，支持数百个智能体的大规模并行训练，可解决复杂决策问题场景，是一套集开发、训练、评估、部署为一体的系统，为客户大幅降低训练智能体的门槛。

博弈决策系统提供统一开发平台和应用框架，可实现快速搭建特定领域的博弈决策应用。系统具备丰富的特征开发能力，整合了博弈动力学、近似求解、小样本学习等博弈决策技术，提供决策流编排工具和完善的决策评估验证手段，高效、灵活的生产智能体能力，实现应用的快速搭建。

周边环境复杂性急剧增加。新技术、新能力和新角色的出现，环境的复杂性正在激增。需要迅速而有效的决策和行动，在高度动态和复杂的环境保持竞争优势。

依赖人工做出决策。在高度动态的情况下，实时决策难以兼顾时效性，单人不能在处理许多变量、许多场景和许多未知因素的同时，产生行动过程建议。

通过模拟作业流程，融入规则和智能体机制，构建多层级、多颗粒度、高智能化的仿真系统。

实现复杂环境下自主感知与理解、行为决策与轨迹规划、自主导航与定位、多场景自主技能学习与智能控制、协同控制与自然人机交互。

融合知识图谱、强化学习、运筹优化等相关人工智能技术构建的博弈决策系统，通过“大模型+行业小模型”的方式，构建包括信息获取、理解分析、知识推理、方案生成、规划优化、模态感知、多智能体、专项智能的应用服务。

可视化决策流编排和能力：将决策过程以图形化的方式呈现出来，包含决策树的编排，流程图的创建，以及数据可视化的设计。

多决策分支合并和选择机制：将多个决策分支进行综合分析，考虑不同分支之间的相互影响和制约关系，以及各个分支的优劣势和风险收益。

决策质量综合监控：对决策过程进行全面、实时、动态的监控和管理，包括决策目标的设定、数据的采集和分析、模型的构建和运行、决策结果的评价和反馈。

决策组件热部署能力：在不停止或影响现有决策系统运行的情况下，对决策组件进行更新、升级或替换。

100+决策类标准算法：算法库包含ID3、C4.5、CART等，帮助使用者处理不确定性、多决策分支合并和选择机制等问题。