本研究提出了敏捷模型驱动开发（MDD）方法，使用GPT-4增强代码自动生成。通过案例研究展示了无人驾驶车队的多代理仿真系统。利用UML图示构建了案例研究的文本表示，并引入约束以减少模型歧义性。最后，利用GPT-4自动生成了Java和Python代码。对生成代码进行了全面评估，结果显示本体论约束的模型产生了更复杂的代码，但风险较低，易于测试和维护。

本研究提出了敏捷模型驱动开发（MDD）方法，使用GPT-4增强代码自动生成，通过无人驾驶车队案例研究展示了多代理仿真系统。使用UML图示构建了案例研究的文本表示，并引入约束以减少模型歧义性。利用GPT-4自动生成了Java和Python代码，并对生成代码进行了全面评估。结果显示，本体论约束的模型产生了复杂但可管理的代码，且测试和维护风险较低。

本研究提出了一种敏捷模型驱动开发（MDD）方法，使用OpenAI的GPT-4来增强代码自动生成。通过案例研究展示了无人驾驶车队的多代理仿真系统。最后，利用GPT-4自动生成了Java和Python代码，并对生成代码进行了全面评估。

本研究提出了一种敏捷模型驱动开发（MDD）方法，使用OpenAI的GPT-4来增强代码自动生成。通过案例研究展示了无人驾驶车队的多代理仿真系统。最后，利用GPT-4自动生成了Java和Python代码，并对生成代码进行了全面评估。

本研究提出了一种敏捷模型驱动开发（MDD）方法，使用OpenAI的GPT-4来增强代码自动生成。通过案例研究展示了无人驾驶车队的多代理仿真系统。利用统一建模语言（UML）图示构建了案例研究的文本表示，并引入约束以最小化模型的歧义性。最后，利用GPT-4自动生成了Java和Python代码。对生成代码进行了全面评估，结果表明本体论约束的模型产生了更复杂的代码，但仍可管理且对测试和维护风险较低。

本研究提出了一种敏捷模型驱动开发（MDD）方法，使用OpenAI的GPT-4来增强代码自动生成。通过案例研究展示了无人驾驶车队的多代理仿真系统。研究结果表明，本体论约束的模型产生了更复杂的代码，但仍然可管理并且对进一步的测试和维护风险较低。