基于大语言模型的建筑复合相变材料智能选配与优化方法

本发明公开基于大语言模型的建筑复合相变材料智能选配与优化方法，属于建筑节能与智能材料设计技术领域，收集基础热物性数据、建筑环境参数数据和用户需求数据；利用深度强化学习技术，构建基于深度Q网络策略的智能模型，将生成的数据样本整合热物性数据库中；采用大语言模型，输出候选材料组合推荐方案；利用语义标签向量，排序引擎对候选材料组合推荐方案评估得性能评估结果；根据仿真模型，生成性能评估报告；采用多智能体协商算法，优化跨区域热控性能，生成多维性能对比图和调优建议，并记录设计人员的修正信息，优化并自适应提供反馈。本发明筛选建筑复合相变材料组合，优化跨区域热控，输出适配方案与建议，提升系统自适应优化能力。