《Neurocomputing》：GAP-CoT: A Multi-role Multi-path Game-theoretic Chain-of-Thought Reasoning Framework for Industrial Intelligent Decision-making
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基于博弈论的GAP-CoT框架通过多角色建模与因果链推理，动态优化专家联盟实现工业决策优化，在煤矿气体超限检测中较传统方法提升9.8%准确率，并显著增强因果解释与结果稳定性。
英涵|孙毅|孟凡平|王晨|张超
西安科技大学通信与信息工程学院，中国陕西710054
摘要
近年来，大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中展现了显著的潜力；然而，它们在高风险工业决策场景中仍面临挑战，包括单路径推理、专家知识覆盖范围有限以及结果稳定性不足等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种多路径推理框架，称为GAP-CoT（基于博弈论的思维链联盟路径），该框架整合了多角色建模、因果链推理和合作博弈论机制。该方法基于合作博弈论构建专家角色联盟，设计了一个包含准确性、领域适应性和响应效率的任务效用函数来量化角色组合的协作价值，并利用Shapley值评估各个角色对整体推理能力的边际贡献，从而实现动态联盟选择和任务分配。在推理过程中，两级迭代机制生成具有多视角因果关联的多个推理路径，随后通过偏好评分和纳什均衡进行路径筛选和聚合。以煤矿瓦斯超限检测为例，GAP-CoT在零样本和少样本场景下的表现均优于传统推理方法，在少样本条件下相比标准CoT提升了9.8%。与各种最近的多路径推理方法相比，其在因果解释和推荐生成任务中表现出更优越的性能。跨模型评估和消融研究进一步证实了多角色建模和博弈论融合在提高推理准确性和结果一致性方面的关键作用。这些结果表明，所提出的方法有效重构了工业认知推理结构，为高风险智能决策提供了一个可靠的范式。
引言
随着人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的快速发展，特别是以GPT[1]、LLaMA[2]和Gemini[3]为代表的大规模预训练语言模型（LLMs）的广泛应用，语言模型在基于知识的问题解答、自动文本生成、逻辑推理和决策支持等任务中展现了出色的推理能力。在包括安全管理、调度和灾害预警在内的高风险工业场景中，这些模型逐渐显示出支持智能管理系统的潜力。通过引入领域适应性和知识注入机制，LLMs正成为工业领域智能转型的基础技术。
这些基于Transformer架构的模型在大规模语料库上进行了预训练，使它们能够隐式捕捉语言、逻辑和知识之间的复杂关系，从而实现与人类认知模式高度一致的推理过程。例如，在工业场景中，这些模型可用于分析传感器数据、调度记录、事故案例文本和监控日志等多源信息，协助进行风险识别、预警分析和调度优化等关键功能[4]。此外，在电力系统调度[5]、智能制造[6]、交通管理[7]和施工安全[8]等工业应用中，这些模型同样能够整合多源异构数据，以支持复杂事件的因果分析和策略生成，展现出广泛的应用潜力。然而，尽管当前语言模型在任务性能上取得了显著提升，但其推理行为在很大程度上仍然是一个“黑箱”式的端到端生成过程，难以保证推理过程的可控性、可解释性和鲁棒性。特别是在面对涉及多变量耦合、时空动态和高因果风险的传统任务场景时，现有模型经常出现“推理跳跃”或“路径崩溃”等现象，导致错误结论、中间步骤缺失或推理路径不一致等问题。
传统的单步端到端生成范式在这些高度复杂的任务中逐渐暴露出其局限性，促使研究人员提出了思维链（CoT）范式作为一种逐步推理方法[9]。CoT引导模型明确表达其推理过程，从而提高了工业事故根本原因分析和灾害因果链建模等任务的可解释性和准确性。然而，CoT本质上是一个单路径范式，模型仅基于输入信息生成一个最可能的推理路径。在现实世界的工业场景中，特别是当灾害演变路径不唯一且数据异构和不完整时，单一推理路径往往无法涵盖所有可能的结果，甚至可能导致错误结论。此外，工业安全决策通常依赖于调度员、环境监测人员和设备维护工程师等多角色和多视角的协作分析，每个角色都贡献了单一模型无法完全涵盖的领域特定专业知识。因此，在具有严格安全要求的工业场景中，迫切需要一种新的推理方法，该方法整合了多路径表示、多角色知识协作和鲁棒性优化。
为了解决上述挑战，本文提出了一种基于博弈论的多路径推理框架，称为GAP-CoT（基于博弈论的思维链联盟路径）。该框架创新地将合作博弈论与多路径CoT推理相结合，构建面向工业任务要求的专家角色联盟，并通过路径生成和纳什均衡机制实现稳定且高质量的推理输出。本文的主要贡献总结如下：
本文的主要贡献如下：
- 1.
提出了一种基于博弈论的多路径推理框架GAP-CoT。首次将合作博弈论引入工业智能推理，建立了专家角色能力建模、联盟价值评估和最优角色子集选择的机制，为多角色协作推理提供了统一的理论和方法论框架。
- 2.
设计了一种多角色语言模型协作推理和任务分解机制。基于任务效用函数和Shapley值，评估角色的边际贡献，以实现任务驱动的角色选择和子任务分配，有效模拟了复杂工业决策中的专家协作推理。
- 3.
构建了一种多路径生成和基于博弈的选择-融合机制。通过两级迭代结构生成多视角因果推理路径，并使用偏好评分函数结合博弈均衡策略来稳定选择和融合多路径结果，提高输出稳定性和表达多样性。
- 4.
构建了一个用于煤矿监测任务的数据集，以验证所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法在准确性、因果可解释性和答案稳定性方面显著优于多个基线模型，证实了其在复杂工业推理场景中的应用潜力。
- 5.
构建并验证了一个用于煤矿监测任务的数据集。实验结果显示，该方法在准确性、因果可解释性和答案稳定性方面显著优于多个基线模型，展示了其在复杂工业推理应用中的潜力。
本文的结构如下：
第1章，引言，介绍了研究背景、研究问题以及所提出方法的主要思想和贡献。
第2章，相关工作，回顾了LLMs的推理技术、博弈论在推理系统中的应用以及工业领域智能推理应用的现状。
第3章，方法论，详细描述了推理框架的设计，包括任务和角色建模、合作博弈模型以及路径生成和选择的整体过程。
第4章，实验结果与分析，介绍了实验设置和数据集构建，分析了所提出方法与现有推理方法之间的性能比较，并通过参数敏感性分析验证了其在煤矿任务中的最佳配置和有效性。
第5章，结论，总结了本文的研究内容，讨论了当前方法的局限性，并提出了未来工作的方向。
相关研究
相关工作
近年来，LLMs在NLP任务中取得了显著进展，特别是在结构化推理、知识表示和决策生成方面展现了广泛潜力。提升它们的推理能力和提高输出稳定性已成为关键挑战。目前，国内外的大量研究探讨了语言模型推理机制、博弈论方法及其在工业智能决策中的应用
整体框架
工业智能决策任务广泛分布在安全预警、调度响应和危险诊断等关键领域。这些任务的特点是高维传感器输入、多目标输出以及对强大因果推理能力的依赖
实验设计与结果分析
为了系统评估所提出的GAP-CoT方法在复杂任务分析中的性能，使用煤矿企业中的智能瓦斯超限检测任务作为实验验证场景，进行了一系列有针对性的比较实验。实验旨在从多个维度验证GAP-CoT框架在任务准确性和鲁棒性方面的优势
讨论
所提出的GAP-CoT框架旨在模仿人类专家的因果认知和协作决策过程。通过联合建模多个角色、路径和视角，它提高了模型在复杂工业推理任务中的性能。实验结果在结构复杂和语义耦合强的任务中表现出明显优势。特别是在高语义自由度的任务中，如报警原因识别和响应策略生成，该框架
结论
本研究解决了单路径推理的局限性、专家知识覆盖不足以及答案选择中的鲁棒性弱等问题。我们提出了GAP-CoT，这是一种基于博弈论的多路径推理框架，它整合了多角色建模、因果链推理和合作博弈策略。该框架利用Shapley值量化专家角色的边际贡献，动态构建最优角色联盟，并采用
CRediT作者贡献声明
张超：撰写 – 审稿与编辑、验证、调查、数据管理。孟凡平：验证、调查、数据管理。孙毅：监督、资金获取、形式分析、概念化。王晨：撰写 – 审稿与编辑、调查、数据管理。英涵：撰写 – 原始草稿、可视化、验证、软件、资源管理、项目协调、方法论、调查、形式分析、数据管理、概念化。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的竞争财务利益或个人关系。
英涵出生于2001年。她于2023年获得中国延安大学的学士学位，目前在中国西安科技大学的通信与信息工程学院攻读硕士学位。她的研究兴趣包括大规模模型博弈推理。
