基于强化学习算法的模拟IC网表版图协同优化方法及系统

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基于强化学习算法的模拟IC网表版图协同优化方法及系统
申请号:CN202510155277
申请日期:2025-02-12
公开号:CN120012681B
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于强化学习算法的模拟IC网表版图协同优化方法及系统,其中方法包括:生成模拟IC的初始网表,输入预先搭建的仿真平台中;根据模拟IC的初始网表生成模拟IC电路版图,并通过仿真平台进行仿真;强化学习智能体基于预先构建的模拟IC网表多边异构图,搭建图神经网络执行优化任务,生成优化后的模拟IC的网表并发送给仿真平台;根据优化后的模拟IC的网表生成新的模拟IC电路版图,仿真平台对优化后的模拟IC的网表和新的模拟IC电路版图均进行仿真,并通过强化学习智能体以对模拟IC电路版图进一步优化;强化学习智能体与仿真平台持续交互优化,直至得到满足性能指标的最终参数组合。本发明大幅提高了电路优化的效率和性能。
技术关键词
IC电路 协同优化方法 强化学习算法 版图 仿真平台 节点特征 异构 布线算法 协同优化系统 网表文件 启发式算法 模拟退火算法 布局算法 网络评估策略 流识别 参数 仿真器 生成网表
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