基于深度强化学习和RSMT的集成电路布线方法、系统

本发明涉及集成电路布线技术领域，具体涉及基于深度强化学习和RSMT的集成电路布线方法、系统。本发明提出了改进型的电路布线模型来进行RES的求解，其在编码器中不仅引入了选择性卷积层，还融入了基于马卡龙变形层设计的特征处理层：前者实现了对多尺度特征的提取和动态融合，有效捕获点集的局部细节与多尺度特征，从而提高了模型对复杂点分布的适应能力，为解的构建提供更精确的特征表示；后者增加了残差路径和分层特征处理，进一步提升了解构建的全局优化能力，使得生成的解更精确，误差更低。本发明解决了现有REST法在特征表达能力、训练效率和大规模点集的适应性方面仍需改进的问题。