<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Article Authoring DTD v1.4 20240229//EN" "JATS-articleauthoring1.dtd">
<article article-type="research-article" xml:lang="zh-CN" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">27</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title>《机械工程》</journal-title>
        <abbrev-journal-title>Mechanical engineering</abbrev-journal-title>
      </journal-title-group>
      <issn>ISSN：2661-3530(P)/2661-3549(O)</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>环宇科学出版社;华文国际出版社</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="publisher-id">26176</article-id>
      <title-group>
        <article-title>多智能体领域不确定规划算法近期开放研究方向综述</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>汪舜敏</string-name>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>彭擎宇 三亚学院信息与智能工程学院</string-name>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>海南热带海洋学院计算机科学与技术学院</string-name>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <pub-date pub-type="epub">
        <year>2026</year>
        <month>2</month>
      </pub-date>
      <issue>2</issue>
      <abstract>
        <p>近年来，计算机算力提升与概率推理算法的突破推动不确定性规划研究快速发展。该领域核心是为信息不完备、行动结果非确定、多计划存在权衡的复杂环境，设计适配的多智能体规划系统。多智能体在关键场景的落地应用备受关注，解决多智能体混合不确定规划问题，可大幅拓展其应用边界。本文系统梳理当前多智能体不确定规划的主流研究方向，重点分析元启发式算法、AI 驱动规划技术，以及大语言模型在智能规划中的应用效果与现存问题，为后续研究提供参考。</p>
      </abstract>
    </article-meta>
  </front>
</article>
