一种大语言模型启发式蒙特卡洛树搜索的控制器设计方法

本发明涉及一种大语言模型启发式蒙特卡洛树搜索的控制器设计方法，方法包括以下步骤：S1、构建增强知识库；S2、建立控制领域私有数据集对大语言模型进行微调；S3、基于用户输入的需求，微调后的大语言模型从知识库中提取相应的控制知识，生成初步控制器设计方案；S4、建立算子库并构建仿真环境；S5、从算子库中选择控制算子，采用蒙特卡洛树搜索方法搜索最优路径作为最优控制器；S6、在仿真环境下测试，若仿真结果未能达到预期性能则再次优化最优控制器，反之执行S7；S7、输出控制器的数学结构和仿真结果。与现有技术相比，本发明具有减少控制器的设计调试时间，提高控制器的控制效果等优点。